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Comment puis-je stocker uniquement la partie temporelle d'un horodatage dans la base de données Oracle ?

Linda Hamilton
Linda Hamiltonoriginal
2025-01-06 15:07:42852parcourir

How Can I Store Only the Time Portion of a Timestamp in Oracle Database?

Stockage de l'heure uniquement dans la base de données Oracle

Lorsque vous travaillez avec des horodatages, il peut être nécessaire d'isoler et de stocker uniquement la partie heure de la date/heure valeur, en omettant la date. Cette optimisation peut potentiellement économiser de l'espace de stockage et améliorer les performances de traitement lorsque vous traitez de grands ensembles de données.

Utilisation du type de données INTERVAL

Une approche pour stocker l'heure sans date consiste à utiliser Type de données INTERVAL DAY TO SECOND d'Oracle. Ce type de données représente une durée entre deux instants et peut être facilement converti vers et depuis une valeur TIMESTAMP.

Exemple :

-- Create a table to store time values
CREATE TABLE My_Times (time_value INTERVAL DAY TO SECOND);

-- Insert a time value
INSERT INTO My_Times (time_value) VALUES (TO_DSINTERVAL('0 23:59:59'));

-- Retrieve the time portion from a timestamp
SELECT DATE '2009-05-13' + time_value FROM My_Times;

Sortie :

2009-05-13 23:59:59

Espace disque et traitement Considérations

Bien que l'utilisation du type de données INTERVAL DAY TO SECOND n'entraîne pas de réduction de l'espace de stockage par rapport à l'utilisation d'un TIMESTAMP, il offre une représentation plus compacte que le stockage de la valeur datetime complète. De plus, travailler avec des intervalles de temps peut offrir de meilleures performances pour les tâches qui impliquent des calculs ou des comparaisons basés sur le temps.

Résumé

Le stockage uniquement du temps dans Oracle Database peut être réalisé en utilisant le type de données INTERVAL DAY TO SECOND. Ce type de données fournit une représentation compacte des valeurs temporelles et offre des avantages en termes de performances pour les opérations liées au temps. Que cela conduise à des économies d'espace significatives ou à des améliorations de performances dépend du contexte spécifique et de la taille de l'ensemble de données.

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