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Wie entferne ich die Zeitkomponente effizient aus DateTime-Feldern in SQL Server?

Barbara Streisand
Barbara StreisandOriginal
2025-01-22 10:42:181015Durchsuche

How to Efficiently Remove the Time Component from DateTime Fields in SQL Server?

Optimieren von DateTime-Daten: Entfernen der Zeitkomponente in SQL Server

Herausforderung:

Die Verarbeitung großer SQL Server-Datensätze erfordert oft eine effiziente Entfernung der Zeitkomponente aus Datum/Uhrzeit-Feldern. Zwei gängige Techniken werden häufig eingesetzt:

  • DATEADD(dd, DATEDIFF(dd, 0, getdate()), 0)
  • CAST(CONVERT(CHAR(11), getdate(), 113) AS DATETIME)

Optimaler Ansatz:

Leistungsbenchmarks zeigen durchweg DATEADD(dd, DATEDIFF(dd, 0, getdate()), 0) als die effizienteste Methode. Dieser Ansatz:

  • Minimiert den Ressourcenverbrauch, wie durch CPU-Profilerstellung bestätigt.
  • Bietet Flexibilität für Berechnungen wie die Bestimmung des ersten Tages des Monats oder des folgenden Tages durch Anpassen des letzten Parameters „0“.

Moderne SQL Server-Versionen (2008 und höher) bieten überlegene Alternativen:

  • Direktes DATUM-Casting: CAST(getdate() AS DATE) wandelt Datum/Uhrzeit direkt in einen Datumsdatentyp um, sodass keine Zeitkomponente entfernt werden muss.
  • DATETIME2-Datentyp: Für datetime2-Felder bleibt die DATEADD-Methode anwendbar, erfordert jedoch eine Anpassung des Epochenwerts:
<code class="language-sql">DECLARE @datetime2value datetime2 = '02180912 11:45'; -- Year 0218 within datetime2
DECLARE @datetime2epoch datetime2 = '19000101';

SELECT DATEADD(dd, DATEDIFF(dd, @datetime2epoch, @datetime2value), @datetime2epoch);</code>

Wichtige Überlegungen:

  • Auswirkungen auf den Index: Die Verwendung dieser Funktionen innerhalb von WHERE-Klauseln kann sich negativ auf die Indexnutzung auswirken. Sorgfältige Überlegung ist erforderlich.
  • Empfindlichkeit des Datenformats: Die Abhängigkeit der CAST(CHAR())-Methode von der Zeichenkonvertierung führt zu potenziellen Schwachstellen im Zusammenhang mit Spracheinstellungen und Datumsformaten.
  • Auswahl des Datentyps: Vermeiden Sie die Verwendung von FLOAT zum Speichern von Daten aufgrund der internen Darstellung, die für große Datensätze möglicherweise nicht optimal ist.

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