SQL SERVER 中datetime 和 smalldatetime类型分析说明,需要的朋友可以参考下,什么时候用什么语句。
datetime 和 smalldatetime
代表日期和一天内的时间的日期和时间数据类型。
Microsoft SQL Server 用两个 4 字节的整数内部存储 datetime 数据类型的值。第一个 4 字节存储 base date (即 1900 年 1 月 1 日)之前或之后的天数。基础日期是系统参考日期。不允许早于 1753 年 1 月 1 日的 datetime 值。第一个4 字节:1900 年1 月1 日当日为0 ;之前的日期是负数;之后日期是正数。另外一个 4 字节存储以午夜后3 1/3 毫秒数所代表的每天的时间。
smalldatetime 数据类型存储日期和每天的时间,但精确度低于 datetime 。 SQL Server 将 smalldatetime 的值存储为两个 2 字节的整数。第一个 2 字节存储 1900 年 1 月 1 日后的天数。另外一个 2 字节存储午夜后的分钟数。日期范围从1900 年 1 月 1 日到 2079 年 6 月 6 日,精确到分钟。
可以将这两种类型转换成float 浮点数, 其中整数部分就是对应的日期字节, 而小数部分是时间相应的比例, 如datetime 的小数部分就是占整天的毫秒数的比例;smalldatetime 的小数部分就是占整天的分钟数的比例. 因此我们可以直接将这两种类型的变量和整数、浮点数进行直接的加减。
datetime
从 1753 年 1 月 1 日到 9999 年 12 月 31 日的日期和时间数据,精确度为百分之三秒(等于 3.33 毫秒或 0.00333 秒)。如下表所示,把值调整到 .000 、.003 、或 .007 秒的增量。
我们常常需要搜索指定日期范围内的数据, 比如返回1998-01-01 当天内的数据, 你可能会这样写:
date >= ‘1998-01-01 00:00:00.000' and date 根据上面的调整规则, 其实这句语句的实际搜索范围为:
date >= ‘1998-01-01 00:00:00.000' and date 你会看到这包括了1998-01-02 的数据, 所以最好的正确的搜索语句为:
date >= ‘1998-01-01 00:00:00.000' and date smalldatetime
从 1900 年 1 月 1 日到 2079 年 6 月 6 日的日期和时间数据精确到分钟。29.998 秒或更低的 smalldatetime 值向下舍入为最接近的分钟,29.999 秒或更高的 smalldatetime 值向上舍入为最接近的分钟。
--returns time as 12:35
SELECT CAST('2000-05-08 12:35:29.998' AS smalldatetime)
GO
--returns time as 12:36
SELECT CAST('2000-05-08 12:35:29.999' AS smalldatetime)
GO
赋值:
上面说了时间的实际格式,我们在给一个时间变量赋值时肯定不会赋一个浮点数给该变量,更多的情况是我们给这个变量赋一个字符串,系统会自动将字符串变成时间格式并保存到数据库中。若字符格式错误,则报错。根据语言不同,世界上有多种不同的用字符串表示时间方式,我们可以通过 sp_helplanguage 查看不同语言下的缺省时间格式,如简体中文的时间格式为 ymd ,可以通过 SET DATEFORMAT 来暂时更改这个缺省值。
时间函数
DATEADD :可以对时间类型的指定部分进行加减计算,虽然我们上面说了可以进行直接的加减,但是我们可以更方便的利用这个函数对指定部分,如年月日时分秒等进行加减。我们常常根据一个时间来构造出另外一个时间,比如下个月的今天 , 本月底等等,我们应该也尽量使用 DATEADD 函数来构造,它可以避免一些闰月、年底、月底之类的错误,我以前就是根据 DATENAME 来构造的,常常要考虑这些问题。
DATEDIFF :该函数对两个时间变量对指定部分进行比较计算。此函数不考虑比指定日期部分更高的粒度级别,它只考虑更低级别的部分。对时间的比较应尽量使用本函数。
举个出错的例子:返回两个时间变量的小时差。若使用 DATEPART(HOUR, @T2 - @T1) 就可能会出错;你应该使用 DATEDIFF(HOUR, @T1, @T2) 。
DATEPART :返回时间变量的指定部分的值。
DATENAME :返回时间变量的指定部分的值,和 DATAPART 不同的是本函数返回的是个字符串类型
GETDATE() 返回本机器的当前时间。 CURRENT_TIMESTAMP 变量与本函数功能相同。
GETUTCDATE() 返回本机器的当前 UTC (格林尼治标准时间)时间。

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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