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。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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