PostgreSQL에서 날짜 간 근무 시간 계산
소개
다양한 시나리오에서 두 타임스탬프 사이의 근무 시간 수는 급여 및 급여와 같은 분야에서 필수적인 것으로 입증될 수 있습니다. 일정. PostgreSQL에서 이 계산을 수행하려면 요일 및 시간별 매개변수를 신중하게 고려해야 합니다. 이 글에서는 다음 기준을 고려하여 포괄적인 솔루션을 설명합니다.
- 주말(토요일, 일요일)은 근무 시간에서 제외됩니다.
- 근무 시간은 월요일~금요일, 오전 8시~3시로 정의됨 pm.
- 소수 시간도 계산에 포함됩니다.
해결책
방법 1: 반올림 단 두 개의 타임스탬프에 대한 결과
이것은 접근 방식은 소수 시간을 무시하고 1시간 단위로 작동합니다. 간단하지만 덜 정확한 방법입니다.
쿼리:
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';
예 입력:
2013-06-24 13:30, 2013-06-24 15:29
출력:
2
방법 2: 타임스탬프 테이블의 반올림 결과
이 접근 방식은 이전 방법을 확장하여 타임스탬프 테이블을 처리합니다. pair.
쿼리:
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>방법 3: 보다 정확한 계산</strong></p><p>더 세밀한 계산을 위해서는 더 작은 시간 단위가 가능합니다. 고려됩니다.</p><p><strong>쿼리:</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>예 입력:</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 |
출력:
| t_id | work_interval | |------|----------------| | 1 | 1 hour | | 2 | 8 hours | | 3 | 0 hours | | 4 | 0 hours | | 5 | 6 hours | | 6 | 1 hour |
방법 4: 정확한 결과
이 접근 방식 마이크로초 정밀도로 정확한 결과를 제공합니다. 더 복잡하지만 계산 측면에서는 더 효율적입니다.
쿼리:
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>이 포괄적인 솔루션은 PostgreSQL에서 근무 시간을 정확하고 효율적으로 계산해야 하는 요구 사항을 해결합니다.</p>
위 내용은 주말과 특정 근무 시간을 고려하여 PostgreSQL에서 날짜 간 근무 시간을 어떻게 계산할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

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


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