PostgreSQL での日付間の労働時間の計算
はじめに
さまざまなシナリオで、 2 つのタイムスタンプ間の労働時間数は、給与計算や給与計算などの分野で重要であることがわかります。スケジューリング。 PostgreSQL では、この計算には曜日と時間固有のパラメーターを慎重に考慮する必要があります。この記事では、次の基準を考慮した包括的なソリューションの概要を説明します:
- 週末 (土曜日と日曜日) は労働時間から除外されます。
- 労働時間は月曜日から金曜日、午前 8 時から午後 3 時までと定義pm.
- 小数時間は計算に含まれます。
解決策
方法 1: 四捨五入タイムスタンプが 2 つだけの結果
このアプローチは機能します時間の小数点以下は無視して、1 時間単位で表示されます。これは単純ですが、精度はそれほど高くありません。
クエリ:
SELECT count(*) AS work_hours FROM generate_series (timestamp '2013-06-24 13:30' , timestamp '2013-06-24 15:29' - interval '1h' , interval '1h') h WHERE EXTRACT(ISODOW FROM h) = '08:00' AND h::time <= '14:00';
例入力:
2013-06-24 13:30, 2013-06-24 15:29
出力:
2
方法 2: タイムスタンプのテーブルの丸められた結果
このアプローチは、タイムスタンプのテーブルを処理するために前のメソッドを拡張します。ペア。
クエリ:
SELECT t_id, count(*) AS work_hours FROM ( SELECT t_id, generate_series (t_start, t_end - interval '1h', interval '1h') AS h FROM t ) sub WHERE EXTRACT(ISODOW FROM h) = '08:00' AND h::time <p><strong>方法 3: より正確な計算</strong></p><p>より詳細な計算の場合は、より小さな時間単位も可能です</p><p><strong>クエリ:</strong></p><pre class="brush:php;toolbar:false">SELECT t_id, count(*) * interval '5 min' AS work_interval FROM ( SELECT t_id, generate_series (t_start, t_end - interval '5 min', interval '5 min') AS h FROM t ) sub WHERE EXTRACT(ISODOW FROM h) = '08:00' AND h::time <p><strong>例入力:</strong></p><pre class="brush:php;toolbar:false">| t_id | t_start | t_end | |------|-------------------------|-------------------------| | 1 | 2009-12-03 14:00:00 | 2009-12-04 09:00:00 | | 2 | 2009-12-03 15:00:00 | 2009-12-07 08:00:00 | | 3 | 2013-06-24 07:00:00 | 2013-06-24 12:00:00 | | 4 | 2013-06-24 12:00:00 | 2013-06-24 23:00:00 | | 5 | 2013-06-23 13:00:00 | 2013-06-25 11:00:00 | | 6 | 2013-06-23 14:01:00 | 2013-06-24 08:59:00 |
出力:
| t_id | work_interval | |------|----------------| | 1 | 1 hour | | 2 | 8 hours | | 3 | 0 hours | | 4 | 0 hours | | 5 | 6 hours | | 6 | 1 hour |
方法 4: 正確な結果
このアプローチマイクロ秒の精度で正確な結果を提供します。より複雑ですが、計算効率は高くなります。
クエリ:
WITH var AS (SELECT '08:00'::time AS v_start , '15:00'::time AS v_end) SELECT t_id , COALESCE(h.h, '0') -- add / subtract fractions - CASE WHEN EXTRACT(ISODOW FROM t_start) v_start AND t_start::time v_start AND t_end::time = v_start AND h::time <p>この包括的なソリューションは、PostgreSQL で労働時間を正確かつ効率的に計算するニーズに対応します。</p>
以上が週末と特定の労働時間を考慮して、PostgreSQL で日付間の労働時間を計算するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

mysqlstringTypesimpactStorageandperformanceAseasfollows:1)churisfixed-regents、whuscanbasterbutlessspace-efficient.2)varcharisvariaible、morespace-efficient-butpotentiallyslower.3)Textisforgergetext、storedoutext、

mysqlstringTypesincludevarchar、テキスト、char、列挙、およびセット。1)varcharisSatileforvariaible-lengthstringsuptoaspoecifedlimit.2)TextisidealforLargetExtStorageWithDeinLength.3)charispixed-consinterconsistentalikodes.4)

mysqloffersvariousstringdatatypes:1)charfixed-lengthstrings、2)varcharforvariable-lengthtext、3)binaryandvartyforbinarydata、4)blobandtextforlargedata、and5)enumandsetforControlledinput.

tograntpermissionstonewmysqlusers、フォローステープ:1)Accessmysqlasauserwithsufthiveerprivileges、2)createanewuser withthecreateusercommand、3)usethegrantcommandtospecifypermissionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionselect、挿入、挿入、挿入、更新、4)

toadduusersinmysqucrectivally andcurally、soflowthesteps:1)usethecreateuserstatementtoaddanewuser、指定するhostandastrongpassword.2)補助金を使用して、補助金を使用して、補助すること、

toaddanewuserwithpermissionsinmysql、followthesesteps:1)createtheuserwithcreateuser'newuser '@' localhost'identifiedifiedifiedifiedby'pa ssword ';。2)grantreadacestoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';。3)grantwriteaccessto '

MySQLの文字列データ型には、CHAR、VARCHAR、バイナリ、Varbinary、BLOB、およびテキストが含まれます。照合は、文字列の比較とソートを決定します。 1.Charは固定長の文字列に適しており、Varcharは可変長文字列に適しています。 2.バイナリとVarbinaryはバイナリデータに使用され、BLOBとテキストは大規模なオブジェクトデータに使用されます。 3. UTF8MB4_UNICODE_CIなどのルールのソートは、高度と小文字を無視し、ユーザー名に適しています。 UTF8MB4_BINは症例に敏感であり、正確な比較が必要なフィールドに適しています。

最適なMySQLVarcharの列の長さの選択は、データ分析に基づいており、将来の成長を検討し、パフォーマンスの影響を評価し、文字セットの要件を評価する必要があります。 1)データを分析して、典型的な長さを決定します。 2)将来の拡張スペースを予約します。 3)パフォーマンスに対する大きな長さの影響に注意してください。 4)ストレージに対する文字セットの影響を考慮します。これらの手順を通じて、データベースの効率とスケーラビリティを最適化できます。


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