1. `SYSDATE`:回来当时体系日期和时刻。
2. `SYSTIMESTAMP`:回来当时体系日期和时刻,包括时区信息。
3. `ADD_MONTHS`:回来日期d加上n个月后的日期。
4. `LAST_DAY`:回来日期d地点月份的最终一天。
5. `MONTHS_BETWEEN`:回来两个日期d1和d2之间的月份差。
6. `NEXT_DAY`:回来日期d后下一个指定天(如'MONDAY')的日期。
7. `ROUND`:回来日期d四舍五入到指定单位(如'YEAR'、'MONTH'、'DAY'等)的日期。
8. `TRUNC`:回来日期d切断到指定单位(如'YEAR'、'MONTH'、'DAY'等)的日期。
9. `EXTRACT`:从日期d中提取指定单位(如'YEAR'、'MONTH'、'DAY'、'HOUR'、'MINUTE'、'SECOND'等)的值。
10. `TO_CHAR`:将日期d转化为字符串,格局由'format'指定。
11. `TO_DATE`:将字符串s转化为日期,格局由'format'指定。
12. `CURRENT_DATE`:回来当时日期,不包括时刻。
13. `CURRENT_TIMESTAMP`:回来当时日期和时刻,包括时区信息。
14. `CURRENT_TIMESTAMP WITH TIME ZONE`:回来当时日期和时刻,包括时区信息。
15. `CURRENT_TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE`:回来当时日期和时刻,转化为本地时区。
这些函数能够用于各种日期和时刻相关的核算和查询,例如核算两个日期之间的差异、提取日期中的特定部分、格局化日期输出等。在实践运用中,能够依据详细需求挑选适宜的日期函数。
Oracle数据库中的日期函数是处理日期和时刻数据的重要东西。这些函数能够协助用户进行日期的加减、格局转化、日期提取等操作。把握这些函数关于进行数据剖析和处理至关重要。
以下是Oracle数据库中一些常用的日期函数及其功用介绍:
1. Sysdate
该函数回来当时体系的日期和时刻。语法如下:
SYSDATE
例如:
SELECT SYSDATE FROM DUAL;
2. Lastday
该函数回来指定日期地点月份的最终一天。语法如下:
LASTDAY(日期)
例如:
SELECT LASTDAY(SYSDATE) FROM DUAL;
3. Addmonths
该函数用于在指定日期上添加或削减必定数量的月份。语法如下:
ADDMONTHS(开始日期,增减月数)
例如:
SELECT ADDMONTHS('26-10月-05', 2) FROM DUAL;
4. Monthsbetween
该函数用于核算两个日期之间相差的月份数。语法如下:
MONTHSBETWEEN(日期1,日期2)
例如:
SELECT MONTHSBETWEEN(SYSDATE, TO_DATE('2005-11-12', 'YYYY-MM-DD')) FROM DUAL;
5. Trunc
该函数用于切断日期,即去掉日期中的小数部分。语法如下:
TRUNC(日期, 时刻部分)
例如:
SELECT TRUNC(SYSDATE, 'DD') FROM DUAL;
6. To_char
该函数用于将日期转化为字符串。语法如下:
TO_CHAR(日期, 格局)
例如:
SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD') FROM DUAL;
7. To_date
该函数用于将字符串转化为日期。语法如下:
TO_DATE(字符串, 格局)
例如:
SELECT TO_DATE('2021-12-25', 'YYYY-MM-DD') FROM DUAL;
1. 核算职工入职日期与当时日期相差的月份数
假设有一个职工表(employee),其间包括职工的入职日期(hire_date)字段。要核算每个职工入职日期与当时日期相差的月份数,能够运用以下SQL句子:
SELECT employee_id, hire_date, MONTHSBETWEEN(SYSDATE, hire_date) AS months_from_hire_date
FROM employee;
2. 核算当时日期地点月份的最终一天
要核算当时日期地点月份的最终一天,能够运用以下SQL句子:
SELECT LASTDAY(SYSDATE) FROM DUAL;
3. 将日期格局转化为字符串
要将日期格局转化为字符串,能够运用以下SQL句子:
SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD') FROM DUAL;
Oracle数据库中的日期函数是处理日期和时刻数据的重要东西。经过把握这些函数,用户能够轻松地进行日期的加减、格局转化、日期提取等操作。在实践运用中,合理运用这些函数能够进步数据处理的功率,为数据剖析供给有力支撑。
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