Wie können wiederkehrende Ereignisse über Zeitzonen hinweg unter Berücksichtigung der Sommerzeit präzise verwaltet werden?

Wiederkehrende Daten unter Berücksichtigung der Sommerzeit verwalten

Beim Speichern wiederkehrender Ereignisse über mehrere Zeitzonen hinweg ist es wichtig, die Auswirkungen des Tageslichts zu berücksichtigen Zeitersparnis (DST). Das Speichern von Datums- und Uhrzeitwerten ausschließlich in UTC spiegelt möglicherweise die lokalen Ereigniszeiten nicht genau wider, insbesondere für zukünftige wiederkehrende Ereignisse.

Empfohlener Ansatz

Anstatt UTC zu verwenden, sollten Sie die Speicherung in Betracht ziehen Folgende Informationen:

• Ortszeit des wiederkehrenden Ereignisses (z. B. „08:00“)
• Zeitzone der Ortszeit (z. B. „Amerika/New_York“)
• Wiederholungsmuster (z. B. täglich, dritter Donnerstag im Monat)
• Nächstes unmittelbares UTC-äquivalentes Datum und Uhrzeit
• Optional eine Liste des voraussichtlichen zukünftigen UTC-Datums und Zeiten

Dieser Ansatz ermöglicht die effektive Speicherung lokaler Ereigniszeiten und ermöglicht gleichzeitig die Berechnung von UTC-Äquivalenten für Anzeigezwecke.

Alternativer Ansatz (Verwendung von UTC als Ausgangspunkt)

Eine alternative Methode besteht darin, eine Ortszeit zur Speicherung in UTC umzuwandeln und die Zeitzonen-ID zu speichern. Zur Laufzeit wird die ursprüngliche UTC-Zeit wieder in die Ortszeit umgewandelt und die Ortszeit zur Berechnung von Wiederholungen verwendet. Dieser Ansatz weist jedoch potenzielle Nachteile auf, darunter:

• Anfälligkeit für Zeitzonenaktualisierungen, die die Ortszeit ändern können
• Schwierigkeit bei der Verwaltung gleitender Zeiten über verschiedene Zeitzonen hinweg
• Zusätzliche Komplexität ohne wesentliche Vorteile

Es wird empfohlen, diesen Ansatz für Szenarien aufzubewahren, in denen die Zeitzonenunterstützung nachgerüstet wird Es ist ein vorhandener Nur-UTC-Planer erforderlich.

Fazit

Das Speichern wiederkehrender Daten unter Berücksichtigung der Sommerzeit erfordert sorgfältige Überlegungen. Der vorgeschlagene Ansatz bietet eine robuste Methode, die die Nuancen von Zeitzonenübergängen und Wiederholungsmustern berücksichtigt.

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