Oracle的timestamp类型使用
我们都知道date和timestamp都是对日期和时间的表示,只是两种类型的精确度不同,前者精确到秒,后者精确到小数秒(fractional_se
我们都知道date和timestamp都是对日期和时间的表示,只是两种类型的精确度不同,,前者精确到秒,后者精确到小数秒(fractional_seconds_precision),可以是 0 to 9,缺省是6。
但是对date类型的运算很简单,有很多函数可用来处理;而两个timestamp的差则是很直观地显示为多少天+多少小时+多少分钟+多少秒+多少小数秒,
SQL> create table test (T1 TIMESTAMP(6),
2 T2 TIMESTAMP(6));
表已创建。
SQL> insert into test values(
2 to_timestamp('2006-01-01 12:10:10.1','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff'),
3 to_timestamp('2006-01-01 12:20:10.2','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff'));
已创建 1 行。
SQL>
SQL> insert into test values(
2 to_timestamp('2006-01-01 12:10:10.1','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff'),
3 to_timestamp('2006-01-02 12:20:10.2','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff'));
已创建 1 行。
SQL>
SQL> insert into test values(
2 to_timestamp('2006-01-01 12:10:10.1','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff'),
3 to_timestamp('2006-01-02 13:40:20.2','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff'));
已创建 1 行。
SQL> commit;
提交完成。
SQL>
两个timestamp的差则是很直观地显示为多少天+多少小时+多少分钟+多少秒+多少小数秒:
SQL> select t2-t1 from test;
+000000000 00:10:00.100000
+000000001 00:10:00.100000
+000000001 01:30:10.100000
SQL>
但要简单地转化为某一个精度却比较麻烦,用类似date类型的处理方法是不行的。如转化为分:
SQL> select 1440*(t2-t1) from test;
+000000010 00:02:24.000000000
+000001450 00:02:24.000000000
+000001530 04:02:24.000000000
SQL>
发现结果根本不是原先想要的,而是在原先的“多少天+多少小时+多少分钟+多少秒+多少小数秒”的每一项都乘以1440再进行进制处理。
最容易理解的就是用substr将两个timestamp的差进行分割转化处理:
SQL> SELECT substr((t2-t1),instr((t2-t1),' ')+7,2) seconds,
2 substr((t2-t1),instr((t2-t1),' ')+4,2) minutes,
3 substr((t2-t1),instr((t2-t1),' ')+1,2) hours,
4 trunc(to_number(substr((t2-t1),1,instr(t2-t1,' ')))) days,
5 trunc(to_number(substr((t2-t1),1,instr(t2-t1,' ')))/7) weeks
6 FROM test;
SECO MINU HOUR DAYS WEEKS
---- ---- ---- ---------- ----------
00 10 00 0 0
00 10 00 1 0
10 30 01 1 0
或者利用自定义函数来实现将天数转换成“天时分秒”格式:
RETURN VARCHAR2 IS
DAYSVDVHVMVSRESULT VARCHAR2(VD := TRUNC(DAYS);
VM := TRUNC((DAYS - VD - VH / VS := TRUNC((DAYS - VD - VH / SELECT DECODE(VD, INTO RESULT FROM DUAL;
RETURN(RESULT);
END;
SQL>
如果最后结果的精度要求不高时(在分或分以上时),就可以先将timestamp转化为date再结算,这样就简单多了:
SQL> select (to_date(to_char(t2,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'
)-to_date(to_char(t1,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'))*24*60
2 from test;
10
1450
1530.16667
date转换为timestamp:
SELECT CAST(sysdate AS TIMESTAMP) from dual;

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Artikel membincangkan menggunakan kunci asing untuk mewakili hubungan dalam pangkalan data, memberi tumpuan kepada amalan terbaik, integriti data, dan perangkap umum untuk dielakkan.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.

Artikel membincangkan mendapatkan MySQL terhadap suntikan SQL dan serangan kekerasan menggunakan pernyataan yang disediakan, pengesahan input, dan dasar kata laluan yang kuat. (159 aksara)
