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这是我使用的:
SELECT CAST(FLOOR(CAST(getdate() as FLOAT)) as DATETIME)
datetime
类型,而不是字符串。 最佳答案
SQL Server 2008 及更高版本
在 SQL Server 2008 及更高版本中,当然最快的方法是 Convert(date, @date)
.这可以转换回 datetime
或 datetime2
如有必要。
SQL Server 2005 及更早版本中真正最好的是什么?
我已经看到关于在 SQL Server 中截断时间最快的说法不一致,有些人甚至说他们进行了测试,但我的经验有所不同。所以让我们做一些更严格的测试,让每个人都有脚本,这样如果我犯了任何错误,人们可以纠正我。
浮点数转换不准确
首先,我不会转换 datetime
至 float
,因为它没有正确转换。您可能会准确地执行时间删除操作,但我认为使用它是一个坏主意,因为它隐含地向开发人员传达了这是一个安全操作和 不是 .看一看:
declare @d datetime;
set @d = '2010-09-12 00:00:00.003';
select Convert(datetime, Convert(float, @d));
-- result: 2010-09-12 00:00:00.000 -- oops
create table AllDay (Tm datetime NOT NULL CONSTRAINT PK_AllDay PRIMARY KEY CLUSTERED);
declare @d datetime;
set @d = DateDiff(Day, 0, GetDate());
insert AllDay select @d;
while @@ROWCOUNT != 0
insert AllDay
select * from (
select Tm =
DateAdd(ms, (select Max(DateDiff(ms, @d, Tm)) from AllDay) + 3, Tm)
from AllDay
) X
where Tm < DateAdd(Day, 1, @d);
exec sp_spaceused AllDay; -- 25,920,000 rows
set statistics time on;
-- (All queries are the same on io: logical reads 54712)
GO
declare
@dd date,
@d datetime,
@di int,
@df float,
@dv varchar(10);
-- Round trip back to datetime
select @d = CONVERT(date, Tm) from AllDay; -- CPU time = 21234 ms, elapsed time = 22301 ms.
select @d = CAST(Tm - 0.50000004 AS int) from AllDay; -- CPU = 23031 ms, elapsed = 24091 ms.
select @d = DATEDIFF(DAY, 0, Tm) from AllDay; -- CPU = 23782 ms, elapsed = 24818 ms.
select @d = FLOOR(CAST(Tm as float)) from AllDay; -- CPU = 36891 ms, elapsed = 38414 ms.
select @d = CONVERT(VARCHAR(8), Tm, 112) from AllDay; -- CPU = 102984 ms, elapsed = 109897 ms.
select @d = CONVERT(CHAR(8), Tm, 112) from AllDay; -- CPU = 103390 ms, elapsed = 108236 ms.
select @d = CONVERT(VARCHAR(10), Tm, 101) from AllDay; -- CPU = 123375 ms, elapsed = 135179 ms.
-- Only to another type but not back
select @dd = Tm from AllDay; -- CPU time = 19891 ms, elapsed time = 20937 ms.
select @di = CAST(Tm - 0.50000004 AS int) from AllDay; -- CPU = 21453 ms, elapsed = 23079 ms.
select @di = DATEDIFF(DAY, 0, Tm) from AllDay; -- CPU = 23218 ms, elapsed = 24700 ms
select @df = FLOOR(CAST(Tm as float)) from AllDay; -- CPU = 29312 ms, elapsed = 31101 ms.
select @dv = CONVERT(VARCHAR(8), Tm, 112) from AllDay; -- CPU = 64016 ms, elapsed = 67815 ms.
select @dv = CONVERT(CHAR(8), Tm, 112) from AllDay; -- CPU = 64297 ms, elapsed = 67987 ms.
select @dv = CONVERT(VARCHAR(10), Tm, 101) from AllDay; -- CPU = 65609 ms, elapsed = 68173 ms.
GO
set statistics time off;
datetime
.因此,您可以通过避免这种情况来节省一些 CPU,除非您需要将最终值用于显示目的。您甚至可以 GROUP BY 未转换的值并将转换仅放在 SELECT 子句中:
select Convert(datetime, DateDiff(dd, 0, Tm))
from (select '2010-09-12 00:00:00.003') X (Tm)
group by DateDiff(dd, 0, Tm)
datetime
,但
varchar
转化率几乎翻倍?这显示了用于查询中日期计算的 CPU 部分。有部分 CPU 使用率不涉及日期计算,在上述查询中这似乎接近 19875 毫秒。然后转换需要一些额外的金额,因此如果有两次转换,则该金额大约用完两次。
Convert(, 112)
,
Convert(, 101)
查询有一些额外的 CPU 开销(因为它使用了更长的
varchar
?),因为第二次转换回
date
不会像初始转换为
varchar
花费那么多,但与
Convert(, 112)
它更接近相同的 20000 毫秒 CPU 基本成本。
method round single base
----------- ------ ------ -----
date 21324 19891 18458
int 23031 21453 19875
datediff 23782 23218 22654
float 36891 29312 21733
varchar-112 102984 64016 25048
varchar-101 123375 65609 7843
datetime
的 CPU 时间. single
减去的计算两次调用的区别:single - (round - single)
.这是一个大概的数字,假设与该数据类型和 datetime
之间的转换。在任一方向上大致相同。看起来这个假设并不完美但很接近,因为所有值都接近 20000 毫秒,只有一个异常(exception)。 Convert(date)
方法(必须几乎是 0 成本,因为服务器可以在内部从
datetime
数据类型的前四个字节中提取整数天部分)。
varchar
转换方法大约需要 1.8 μs,单向
DateDiff
方法大约需要 0.18 微秒。在我对 25,920,000 行总共 18458 毫秒的测试中,我基于最保守的“基本 CPU”时间,因此 23218 毫秒/25920000 = 0.18 微秒。明显的 10 倍改进似乎很多,但坦率地说,在您处理数十万行(617k 行 = 1 秒节省)之前,它是非常小的。
DateAdd
方法获胜,因为它是性能和清晰度的最佳组合。需要“魔数(Magic Number)”的答案
0.50000004
有一天会咬人(五个零或六个???),而且更难理解。
0.50000004
至
'12:00:00.003'
看看它是怎么做的。它转换为相同的
datetime
值(value),我发现它更容易记住。
Microsoft SQL Server 2008 (RTM) - 10.0.1600.22 (Intel X86) Jul 9 2008 14:43:34 Copyright (c) 1988-2008 Microsoft Corporation Standard Edition on Windows NT 5.2 (Build 3790: Service Pack 2)
关于sql-server - 如何删除日期时间值的时间部分(SQL Server)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/2775/
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