


Mengira Waktu Bekerja Antara Tarikh dalam PostgreSQL
Pengenalan
Dalam pelbagai senario, menentukan bilangan jam bekerja antara dua cap masa boleh terbukti penting dalam bidang seperti gaji dan penjadualan. Dalam PostgreSQL, pengiraan ini memerlukan pertimbangan yang teliti terhadap parameter khusus hari bekerja dan masa. Artikel ini menggariskan penyelesaian yang komprehensif, dengan mengambil kira kriteria berikut:
- Hujung Minggu (Sabtu dan Ahad) dikecualikan daripada waktu bekerja.
- Waktu bekerja adalah ditakrifkan sebagai Isnin hingga Jumaat, 8 pagi hingga 3 pm.
- Waktu pecahan hendaklah dimasukkan dalam pengiraan.
Penyelesaian
Kaedah 1: Bulat Keputusan untuk Hanya Dua Cap Masa
Pendekatan ini beroperasi pada unit 1 jam, mengabaikan jam pecahan. Ia adalah kaedah yang mudah tetapi kurang tepat.
Pertanyaan:
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';
Contoh Input:
2013-06-24 13:30, 2013-06-24 15:29
Output:
2
Kaedah 2: Keputusan Bulat untuk Jadual Cap Masa
Pendekatan ini memanjangkan kaedah sebelumnya untuk mengendalikan jadual cap masa berpasangan.
Pertanyaan:
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>Kaedah 3: Pengiraan Lebih Tepat</strong></p><p>Untuk pengiraan yang lebih halus, unit masa yang lebih kecil boleh dipertimbangkan.</p><p><strong>Pertanyaan:</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>Contoh Input:</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 |
Output:
| t_id | work_interval | |------|----------------| | 1 | 1 hour | | 2 | 8 hours | | 3 | 0 hours | | 4 | 0 hours | | 5 | 6 hours | | 6 | 1 hour |
Kaedah 4: Tepat Keputusan
Pendekatan ini memberikan hasil yang tepat dengan ketepatan mikrosaat. Ia lebih kompleks tetapi lebih cekap dari segi pengiraan.
Pertanyaan:
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>Penyelesaian komprehensif ini menangani keperluan untuk mengira waktu bekerja dengan tepat dan cekap dalam PostgreSQL.</p>
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengira Waktu Kerja Antara Tarikh dalam PostgreSQL, Mempertimbangkan Hujung Minggu dan Waktu Kerja Tertentu?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Atribut asid termasuk atom, konsistensi, pengasingan dan ketahanan, dan merupakan asas reka bentuk pangkalan data. 1. Atomicity memastikan bahawa urus niaga sama ada berjaya atau gagal sepenuhnya. 2. Konsistensi memastikan pangkalan data tetap konsisten sebelum dan selepas transaksi. 3. Pengasingan memastikan bahawa urus niaga tidak mengganggu satu sama lain. 4. Kegigihan memastikan data disimpan secara kekal selepas penyerahan transaksi.

MySQL bukan sahaja sistem pengurusan pangkalan data (DBMS) tetapi juga berkait rapat dengan bahasa pengaturcaraan. 1) Sebagai DBMS, MySQL digunakan untuk menyimpan, menyusun dan mengambil data, dan mengoptimumkan indeks dapat meningkatkan prestasi pertanyaan. 2) Menggabungkan SQL dengan bahasa pengaturcaraan, tertanam dalam Python, menggunakan alat ORM seperti SQLalChemy dapat memudahkan operasi. 3) Pengoptimuman prestasi termasuk pengindeksan, pertanyaan, caching, perpustakaan dan bahagian meja dan pengurusan transaksi.

MySQL menggunakan arahan SQL untuk menguruskan data. 1. Perintah asas termasuk pilih, masukkan, kemas kini dan padam. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan fungsi gabungan, subquery dan agregat. 3. Kesilapan umum termasuk isu sintaks, logik dan prestasi. 4. Petua Pengoptimuman termasuk menggunakan indeks, mengelakkan Pilih* dan menggunakan had.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi yang sesuai untuk menyimpan dan menguruskan data. Kelebihannya termasuk pertanyaan berprestasi tinggi, pemprosesan transaksi fleksibel dan jenis data yang kaya. Dalam aplikasi praktikal, MySQL sering digunakan dalam platform e-dagang, rangkaian sosial dan sistem pengurusan kandungan, tetapi perhatian harus dibayar kepada pengoptimuman prestasi, keselamatan data dan skalabilitas.

Hubungan antara SQL dan MySQL adalah hubungan antara bahasa standard dan pelaksanaan khusus. 1. SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data relasi, membolehkan penambahan data, penghapusan, pengubahsuaian dan pertanyaan. 2.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data tertentu yang menggunakan SQL sebagai bahasa pengendaliannya dan menyediakan penyimpanan dan pengurusan data yang cekap.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular