SQL Server 2008中的新日期数据类型

简介:

摘要

你是否曾经想在数据库中存储一个日期而没有时间部分,或者想存储一个时间值希望有更高的精度?在SQL Server 2008的介绍中,微软介绍了一些新的日期数据类允许你只存储一个日期、更高精度的时间值等。这些新的数据类型为你存储日期和时间相关信息提供了一些附加选项。在本篇文章中,我将介绍这些新的日期数据类型以及与旧版本的SQL Server中现有的数据类型进行比较。

回顾旧的日期数据类型

在我们开始讨论SQL Server 2008中新的日期数据类型之前,先来回顾一下SQL Server 2005中以及更老版本中提供的两种日期数据类型,这些旧的数据类型是DATETIME和SMALLDATETIME,这两个数据类型在SQL Server 2008中仍然可以使用。
DATETIME数据类型存储把日期和时间部分作为一个单列值在一起存储,该数据类型支持日期从1753年1月1日到9999年12月31日,时间部分的精确度是3.33毫秒,它需要8字节的存储空间。SMALLDATETIME数据类型比起DATETIME类型来说需要更少的存储空间,只有4字节,但是支持更小的日期和时间范围。SMALLDATETIME只支持日期从1900年1月1日到2079年6月6日,时间部分只能够精确到分钟。
这两种有限的日期格式限制了你在存储更早日期以及更高精度的时间时的选择,它们的不足之处使得难以从其它支持不同日期和时间范围的数据结构进行数据迁移,与SQL Server 2008中新的日期数据类型相比,在存储日期和时间时有了更多的选择。

DATITIME2

DATETIME2数据类型是对DATETIME数据类型的一个扩展,该新的数据类型扩展了可以接受日期的范围和在日期/时间值的时间部分添加附加精度。DATETIME2列支持日期从0001-01-01到9999-01-01。扩大的日期范围现在允许你存储更早的日期而无需使用一些创造性的编码算法。
DATETIME2中的时间部分的精确度依赖于你如何定义DATETIME2列,时间部分能够存储一个只有小时、分钟和秒的时间值,或者它能够支持在不同的精确定存储微秒,最多有7位小数,微妙可以向下精确到100纳秒。
使用DATETIME2数据类型你可以使用不同的长度字符存储和显示日期,从19(YYYY-MM-DD hh:mm:ss)到27(YYYY-MM-DD hh:mm:ss.0000000)。这依赖于不同数量的精度存储需要一定的磁盘开销。在DATETIME2列中存储不同的精度时需要在定义列时指定一个长度,我们可以像DATETIME2(X)来指定精度,其中X代表的是精度长度,可以从0到7。显示长度和存储空间的关系如下表所示:
TerryLee_0001
正如上表所示,DATETIME2列存储一个日期/时间值的磁盘空间开销是从6-8字节,它取决于你想要保留多少时间精度。
DATETIME2(3)格式等同于我们在旧版本的SQL Server中使用的DATETIME格式,但是使用DATETIME2(3)可以支持精确度到1毫秒,而旧版本中的DATETIME格式只能精确到3.33毫秒。注意DATETIME2(3)只需要7字节的磁盘开销,而DATETIME格式需要8个字节,现在,这意味着你可以存储与较早发布的SQL Server相同的日期和时间值并且能够节省磁盘空间。
使用DATETIME(7)格式允许你存储日期类型向上精确到100纳秒,尽管增加了精度,但是你不能保证在一张表中的一个时间值是唯一的,当使用DATETIME(7)格式时仍然可能在同一张表中存储两条具有相同时间的不同的记录。
此处是一个如何使用DATETIME2不同的精度值来显示不同的时间格式:
DECLARE @D0 datetime2(0) = '2008-05-10 06:59:11.1234567';
DECLARE @D1 datetime2(1) = '2008-05-10 06:59:11.1234567';
DECLARE @D2 datetime2(2) = '2008-05-10 06:59:11.1234567';
DECLARE @D3 datetime2(3) = '2008-05-10 06:59:11.1234567';
DECLARE @D4 datetime2(4) = '2008-05-10 06:59:11.1234567';
DECLARE @D5 datetime2(5) = '2008-05-10 06:59:11.1234567';
DECLARE @D6 datetime2(6) = '2008-05-10 06:59:11.1234567';
DECLARE @D7 datetime2(7) = '2008-05-10 06:59:11.1234567';
PRINT @D0;
PRINT @D1;
PRINT @D2;
PRINT @D3;
PRINT @D4;
PRINT @D5;
PRINT @D6;
PRINT @D7;
当运行上述代码时将会得到如下结果:
2008-05-10 06:59:11
2008-05-10 06:59:11.1
2008-05-10 06:59:11.12
2008-05-10 06:59:11.123
2008-05-10 06:59:11.1235
2008-05-10 06:59:11.12346
2008-05-10 06:59:11.123457
2008-05-10 06:59:11.1234567
此处你可以看到,不同数量的精度显示不同的微秒,注意当我在DECLARE语句中设置默认值时DATETIME(4), DATETIME(5) 和DATETIME(6)做了一些舍入。
使用DATETIME2现在可以让你存在日期和时间在一列时有了更多的选择,现在如果你只想存储一个日期和精确到秒的时间,你可以使用DATETIME(0)来完成此需求而无需编写额外的代码以及浪费昂贵的磁盘开销。

DATE

你是否曾经想只存储日期而没有时间?如果是的话,使用旧的日期数据类型将无法完成。现在在SQL Server 2008中你可以使用DATE数据类型,DATE数据类型允许只存储一个日期值,它支持的日期范围从0001-01-01到9999-12-31,存储DATE数据类型磁盘开销只需3个字节,如果你只需要存储日期值而没有时间,使用DATE可以比SMALLDATETIME节省一字节的磁盘空间。
这里用一个示例来展示如何显示DATE的值
SET NOCOUNT ON;
DECLARE @D DATE = '2001-03-1';
PRINT @D;
SELECT CONVERT(char(10),@D,120) DATEONLY, @D [DATE-N-TIME];
运行上述代码将会得到如下结果
2001-03-01
DATEONLY   DATE-N-TIME
---------- -----------------------
2001-03-01 2001-03-01 00:00:00.000
这里你可以看到PRINT语句显示日期使用YYYY-MM-DD格式,但是SELECT语句要求你使用CONVERT函数把DATE变量转换为YYYY-MM-DD格式,正如你所看到的,如果你使用SELECT只显示一个DATE变量,最后的输出结果仍然包含时间部分,这个功能在所有新的日期和时间数据类型中是一致的。

TIME

SQL Server 2008现在有了一个TIME数据类型,它允许你只存储一个时间值而没有时间。如果想要存储一个特定的时间信息而不涉及具体的日期时,这将非常的有用。TIME数据类型存储使用24小时制,它并不关心时区,支持高达100纳秒的精确度。TIME数据类型支持从0到7不同的精度,就像DATETIME2格式,它的磁盘开销是3到5个字节,取决与精度。TIME列的长度与精度如下表所示:
TerryLee_0002
此处是一个如何使用不同的DATETIME2精度值来显示不同的时间格式的示例:
DECLARE @T0 time(0) = '16:59:11.1234567';
DECLARE @T1 time(1) = '16:59:11.1234567';
DECLARE @T2 time(2) = '16:59:11.1234567';
DECLARE @T3 time(3) = '16:59:11.1234567';
DECLARE @T4 time(4) = '16:59:11.1234567';
DECLARE @T5 time(5) = '16:59:11.1234567';
DECLARE @T6 time(6) = '16:59:11.1234567';
DECLARE @T7 time(7) = '16:59:11.1234567';
PRINT @T0;  
PRINT @T1;  
PRINT @T2;  
PRINT @T3;  
PRINT @T4;  
PRINT @T5;  
PRINT @T6;  
PRINT @T7;
当运行上述代码时将会得到如下结果:
16:59:11
16:59:11.1
16:59:11.12
16:59:11.123
16:59:11.1235
16:59:11.12346
16:59:11.123457
16:59:11.1234567
注意TIME(4),TIME(5)和TIME(6)在显示时进行了精度截断,这与我们前面看到的DATETIME2的行为是一致的。只存储时间部分的TIME数据类型列现在允许我们验证SQL Server的时间值以确保它们包含的是有效的时间,并且能够节省空间。

DATETIMEOFFSET

最后新的日期数据类型是DATETIMEOFFSET数据类型,此数据类型让你存储的日期和时间(24小时制)是时区一致的。时间部分能够支持如DATETIME2和TIME数据类型那样的高达100纳秒的精度。DATETIMEOFFSET需要8到10字节的磁盘空间开销,这完全取决于你定义的时间部分的精度,如下表所示:
TerryLee_0003
时区一致是指时区标识符是存储在DATETIMEOFFSET列上,时区标识是代表了一个[-|+]hh:mm指定,一个有效的时区范围是从-14:00到+14:00,这个值是增加或者减去UTC以获取本地时间。如需有关时间的转换,请参见“使用日期和时间”主题在联机丛书。

总结

使用SQL Server 2008,现在有了更多的数据类型选择,可以用来存储你的日期和时间数据。你可以使用DATE数据类型只存储一个日期,或者TIME数据类型只存储一个时间值。在这些新的数据类型中时间部分现在支持的精度可以达到100纳秒。如果有需要存储日期需要与SQL Server的时区保持一致,可以使用DATETIMEOFFSET数据类型,有了这些新的日期/时间数据类型,你应该能够找到好的解决方案,以帮助你存储你的日期使用正确的格式而不需要写大量的自定义代码。














本文转自lihuijun51CTO博客,原文链接: http://blog.51cto.com/terrylee/82162 ,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
10月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。
1246 43
|
10月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
本文整理自阿里云的高级技术专家、Apache Flink PMC 成员李麟老师在 Flink Forward Asia 2025 新加坡[1]站 —— 实时 AI 专场中的分享。将带来关于 Flink 2.1 版本中 SQL 在实时数据处理和 AI 方面进展的话题。
607 0
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
|
11月前
|
SQL
SQL如何只让特定列中只显示一行数据
SQL如何只让特定列中只显示一行数据
|
SQL 自然语言处理 数据库
【Azure Developer】分享两段Python代码处理表格(CSV格式)数据 : 根据每列的内容生成SQL语句
本文介绍了使用Python Pandas处理数据收集任务中格式不统一的问题。针对两种情况:服务名对应多人拥有状态(1/0表示),以及服务名与人名重复列的情况,分别采用双层for循环和字典数据结构实现数据转换,最终生成Name对应的Services列表(逗号分隔)。此方法高效解决大量数据的人工处理难题,减少错误并提升效率。文中附带代码示例及执行结果截图,便于理解和实践。
361 5
|
SQL 数据挖掘 关系型数据库
【SQL 周周练】一千条数据需要做一天,怎么用 SQL 处理电表数据(如何动态构造自然月)
题目来自于某位发帖人在某 Excel 论坛的求助,他需要将电表缴费数据按照缴费区间拆开后再按月份汇总。当时用手工处理数据,自称一千条数据就需要处理一天。我将这个问题转化为 SQL 题目。
486 12
|
11月前
|
SQL
SQL中如何删除指定查询出来的数据
SQL中如何删除指定查询出来的数据
|
11月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
SQL如何对不同表的数据进行更新
本文介绍了如何将表A的Col1数据更新到表B的Col1中,分别提供了Microsoft SQL和MySQL的实现方法,并探讨了多表合并后更新的优化方式,如使用MERGE语句提升效率。适用于数据库数据同步与批量更新场景。
|
SQL 数据采集 资源调度
【SQL 周周练】爬取短视频发现数据缺失,如何用 SQL 填充
爬虫爬取抖音和快手的短视频数据时,如果遇到数据缺失的情况,如何使用 SQL 语句完成数据的补全。
525 5
|
SQL DataWorks 数据管理
SQL血缘分析实战!数据人必会的3大救命场景
1. 开源工具:Apache Atlas(元数据管理)、Spline(血缘追踪) 2. 企业级方案:阿里DataWorks血缘分析、腾讯云CDW血缘引擎 3. 自研技巧:在ETL脚本中植入版本水印,用注释记录业务逻辑变更 📌 重点总结:
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
883 9