


Wie berechnet man die Arbeitszeiten zwischen zwei Daten in PostgreSQL genau?
So berechnen Sie die Arbeitszeit zwischen zwei Daten in PostgreSQL
Die Herausforderung
Die Berechnung der Arbeitszeit zwischen zwei Daten kann komplex sein, insbesondere wenn man Faktoren berücksichtigt wie Wochenenden und bestimmte Arbeitszeiten. In diesem Beitrag untersuchen wir verschiedene Ansätze mit PostgreSQL, um diese Aufgabe effizient zu bewältigen.
Wochenenden und Arbeitszeiten berücksichtigen
Nehmen wir an, dass unsere Arbeitszeiten von Montag bis Freitag zwischen 8 und 8 Uhr sind :00 Uhr und 15:00 Uhr. Mit dieser Definition können wir die Arbeitsstunden zwischen zwei beliebigen Zeitstempeln wie folgt berechnen:
- Wochenenden ignorieren: Überprüfen Sie, ob die Daten auf Wochenenden (Samstag oder Sonntag) fallen, und schließen Sie sie aus aus der Berechnung.
- Stunden abschneiden: Konvertieren Sie die Zeitstempel so, dass sie nur Datum und Uhrzeit enthalten innerhalb der Arbeitszeit. Beispielsweise würde „2023-03-08 19:30:00“ zu „2023-03-08 15:00:00“ werden.
- Stunden berechnen: Berechnen Sie die Differenz zwischen den verkürzte Endzeit und verkürzte Startzeit. Dadurch erhalten Sie die Gesamtzahl der Arbeitsstunden.
PostgreSQL-Lösungen
Gerundete Ergebnisse
Um gerundete Ergebnisse zu erhalten, können wir verwenden PostgreSQLs Funktion „generate_series()“ zum Generieren einer Reihe von 1-Stunden-Intervallen innerhalb des Arbeitszeitbereichs. Anschließend zählen wir die Anzahl der in Frage kommenden Intervalle, die in den angegebenen Zeitraum fallen. Hier ist eine Beispielabfrage:
SELECT count(*) AS work_hours FROM generate_series('2023-03-08 14:00', '2023-03-09 09:00' - interval '1 hour', interval '1 hour') h WHERE EXTRACT(ISODOW FROM h) = '08:00' AND h::time <p><strong>Mehr Präzision</strong></p><p>Für präzisere Ergebnisse können Sie kleinere Zeiteinheiten verwenden, z. B. 5-Minuten-Schritte. Die folgende Abfrage liefert Ergebnisse mit einer Genauigkeit von 5 Minuten:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">SELECT count(*) * interval '5 min' AS work_interval FROM generate_series('2023-03-08 14:01', '2023-03-09 09:00' - interval '5 min', interval '5 min') h WHERE EXTRACT(ISODOW FROM h) = '08:00' AND h::time <p><strong>Genaue Ergebnisse</strong></p><p>Für exakte Ergebnisse können Sie einen differenzierteren Ansatz wählen, indem Sie den Start separat behandeln und Ende des Zeitrahmens. Hier ist eine Abfrage, die präzise Intervallergebnisse auf die Mikrosekunde genau liefert:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">SELECT t_id , COALESCE(h.h, '0') - CASE WHEN EXTRACT(ISODOW FROM t_start) v_start AND t_start::time v_start AND t_end::time = v_start AND h::time <h3 id="Vergleich-der-Ansätze">Vergleich der Ansätze</h3><p>Die verschiedenen vorgestellten Ansätze bieten unterschiedliche Grade an Präzision und Leistung.</p><p><strong>Abgerundete Ergebnisse:</strong> Diese Methode ist einfach zu implementieren und liefert vernünftige Schätzungen, insbesondere wenn die Eingabezeiten nahe an den Grenzen der Arbeitszeit liegen Bereich.<br><strong>Mehr Präzision:</strong> Dieser Ansatz bietet eine bessere Genauigkeit durch die Verwendung kleinerer Zeiteinheiten. Die Auswirkungen auf die Leistung sind in den meisten Szenarien minimal.<br><strong>Genaue Ergebnisse:</strong> Diese Methode ist komplexer und erfordert zusätzliche Berechnungen. Es liefert die genauesten Ergebnisse, kann jedoch mit einem höheren Rechenaufwand verbunden sein.</p><h3 id="Fazit">Fazit</h3><p>Die Wahl des geeigneten Ansatzes hängt von der erforderlichen Präzision und den Leistungsbeschränkungen ab. Für den allgemeinen Einsatz bietet die „More Precision“-Methode mit 5-Minuten-Schritten ein gutes Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Effizienz. In Fällen, in denen es jedoch auf absolute Genauigkeit ankommt, kann der Ansatz „Exakte Ergebnisse“ verwendet werden, um präzise Intervalle auf die Mikrosekunde genau zu liefern.</p>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie berechnet man die Arbeitszeiten zwischen zwei Daten in PostgreSQL genau?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

MySQLstringtypesimpactstorageandperformanceasfollows:1)CHARisfixed-length,alwaysusingthesamestoragespace,whichcanbefasterbutlessspace-efficient.2)VARCHARisvariable-length,morespace-efficientbutpotentiallyslower.3)TEXTisforlargetext,storedoutsiderows,

Mysqlstringtypesincludevarchar, Text, char, enum, undset.1) varcharisversatileforVariable-LengthStringuptoaspecifiedLimit.2) TextissidealforlargetextStorageWithoutadefinedLimit.3) charisfixed-längen, geeigneter ForconsistentDatalikeCodecodes.4) EnumforcesDataTaTaTableConSconsistentDatalikaScodes.4)

MySqloffersVariousStringDatatypes: 1) Charforfixed-Länge-Strings, 2) varcharforvariable-Lengthtext, 3) Binary und VarbinaryforBinaryData, 4) BloBandtextForLargedata und 5) Enumandforcontrolledinput

TOGRANTREMMENTIONSTONEWMYSQLUSERS, folgt der THESESTEPS: 1) AccessMysqlasauser withSuffePrivileges, 2) CreateeNewuserwiththecreateuserCommand, 3) UsetheGrantcommandtospecifificpermissionSlikesSelect, Einfügung, orallprivileSontespezifizierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und 4), orallprivileSONSONSONSONSONSORTIONALS, und4) und 4), und 4), und 4)), und 4), orallprivileSoneger

Toaddusersinmysqleffektiv und secury, folge theSesteps: 1) UseTheCreatErStatementToaddanewuser, spezifizieren derHostandastrongPassword.2) GrantNeornyprivileGeSusingTheGrantstatement, AdheringTothprincipleastprivilege.3) implementssecurityMectoNityMeaSualslyLection

ToaddanewuserwithComplexPermissionssinmysql, folge theSeSteps: 1) CreateThEserWithCreatUser'newuser '@' localhost'IdentifiedBy'pa ssword ';. 2) GranTeadaccessToAlltablesin'myDatabase'withGrantSelectonMyDatabase.to'newuser'@'localhost';.

Die String -Datentypen in MySQL umfassen Zeichen, Varchar, Binär, Varbarin, Blob und Text. Die Kollationen bestimmen den Vergleich und die Sortierung von Saiten. 1.Ch ist für Zeichenfolgen mit fester Länge geeignet. Varchar ist für Zeichenfolgen variabler Länge geeignet. 2. Für Binärdaten werden immer wieder variäarisch verwendet, und Blob und Text werden für große Objektdaten verwendet. 3.. Sortierregeln wie UTF8MB4_unicode_ci ignoriert den oberen und unteren Fall und eignet sich für Benutzernamen. UTF8MB4_BIN ist fallempfindlich und für Felder geeignet, die einen genauen Vergleich erfordern.

Die beste Auswahl der MySQLVarchar -Spaltenlänge sollte auf der Datenanalyse basieren, zukünftiges Wachstum berücksichtigen, die Leistungsauswirkungen bewerten und die Anforderungen an den Charaktersatz bewerten. 1) Analyse der Daten, um typische Längen zu bestimmen; 2) zukünftige Expansionsraum reservieren; 3) Auf die Auswirkungen großer Länge auf die Leistung achten; 4) Betrachten Sie die Auswirkungen von Zeichensätzen auf die Speicherung. Durch diese Schritte können die Effizienz und Skalierbarkeit der Datenbank optimiert werden.


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