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SQL - GETDATE() 函数
SQL 的GETDATE() 函数用于检索 SQL 服务器实例正在运行的系统的当前系统日期和时间。
此函数不需要任何参数,而是将当前日期和时间作为 datetime 数据类型返回。
返回的 datetime 值的格式将为“YYYY-MM-DD hh:mm:ss.mmm”。其中,
YYYY 表示年份。
MM 表示月份。
DD 表示日期。
hh 表示小时。
mm 表示分钟。
ss 表示秒。
mmm 表示毫秒。
语法
以下是 SQL GETDATE() 函数的语法 -
GETDATE()
参数
此函数不接受任何参数。
示例
以下示例演示了 SQL GETDATE() 函数的使用 -
SQL> SELECT GETDATE() AS DATE_AND_TIME;
输出
当我们执行以上查询时,输出如下 -
+-------------------------+ | DATE_AND_TIME | +-------------------------+ | 2023-02-17 10:37:52.460 | +-------------------------+
示例
GETDATE() 函数的结果格式为 yyyy-mm-dd hh:mm:ss.mmm。现在,让我们使用以下查询自定义结果格式 -
SQL> SELECT FORMAT(GETDATE(),'dd-mm-yyyy hh:mm:ss tt') AS FORMAT_DATE_AND_TIME
输出
如果我们执行以上查询,则结果如下 -
+------------------------+ | FORMAT_DATE_AND_TIME | +------------------------+ | 17-40-2023 10:40:20 AM | +------------------------+
示例
我们可以使用 CONVERT() 函数从 GETDATE() 函数的结果中仅返回日期或时间部分。
SQL> SELECT CONVERT(DATE, GETDATE()) AS CURRENTDATE, CONVERT(TIME, GETDATE()) AS CURRENTTIME;
输出
执行以上查询后,输出如下 -
+-------------+------------------+ | CURRENTDATE | CURRENTTIME | +-------------+------------------+ | 2023-02-17 | 10:43:11.6300000 | +-------------+------------------+
示例
这里,我们尝试从 GETDATE() 函数的结果中添加和减去天数。
SQL> SELECT GETDATE() +10 AS DATE_ADD, GETDATE() -15 AS DATE_SUB;
输出
当我们执行以上查询时,输出如下 -
+-------------------------+-------------------------+ | DATE_ADD | DATE_SUB | +-------------------------+-------------------------+ | 2023-02-27 11:57:43.340 | 2023-02-02 11:57:43.340 | +-------------------------+-------------------------+
示例
我们可以将 SQL GETDATE() 函数与 DAY、MONTH 和 YEAR 函数一起使用,以从 GETDATE() 函数的结果中显示当前日期、月份和年份。
SQL> SELECT YEAR(GETDATE()) AS [YEAR], MONTH(GETDATE()) AS [MONTH], DAY(GETDATE()) AS [DAY];
输出
如果我们执行以上查询,则结果如下 -
+------+-------+-----+ | YEAR | MONTH | DAY | +------+-------+-----+ | 2023 | 2 | 17 | +------+-------+-----+
示例
SQL 中有不同的函数(例如 GETDATE()、CURRENT_TIMESTAMP 和 SYSDATETIME() 函数)用于检索当前日期时间、时间或日期。
现在,让我们尝试执行以上三个函数以了解其结果的差异。
SQL> SELECT GETDATE() AS [GETDATE_RESULT], CURRENT_TIMESTAMP AS [CT_RESULT], SYSDATETIME() AS [SYSTEMDATE_RESULT]
输出
正如我们在输出中看到的,所有三个函数都返回相同的时戳,但与其他两个函数相比,SYSDATETIME 提供了更高的秒级精度。
+-------------------------+-------------------------+-----------------------------+ | GETDATE_RESULT | CT_DATE | SYSDATETIME_DATE | +-------------------------+-------------------------+-----------------------------+ | 2023-02-17 11:44:58.967 | 2023-02-17 11:44:58.967 | 2023-02-17 11:44:58.9679516 | +-------------------------+-------------------------+-----------------------------+
示例
假设我们使用以下查询中所示的 CREATE 语句在 SQL 数据库中创建了一个名为 EMPLOYEE 的表 -
SQL> CREATE TABLE EMPLOYEE(ID INT NOT NULL, NAME VARCHAR (20) NOT NULL, DATE_OF_BIRTH VARCHAR (20));
现在,让我们使用以下查询中所示的 INSERT 语句在 EMPLOYEE 表中插入一些记录 -
SQL> INSERT INTO EMPLOYEE(ID, NAME, DATE_OF_BIRTH) VALUES(1, 'Dhruv', '2000-12-05'); INSERT INTO EMPLOYEE(ID, NAME, DATE_OF_BIRTH) VALUES(2, 'Arjun', '2000-03-01'); INSERT INTO EMPLOYEE(ID, NAME, DATE_OF_BIRTH) VALUES(3, 'Dev', '2001-03-15'); INSERT INTO EMPLOYEE(ID, NAME, DATE_OF_BIRTH) VALUES(4, 'Riya', '2003-12-05'); INSERT INTO EMPLOYEE(ID, NAME, DATE_OF_BIRTH) VALUES(5, 'Aarohi', '2000-05-02'); INSERT INTO EMPLOYEE(ID, NAME, DATE_OF_BIRTH) VALUES(6, 'Lisa', '1999-11-25'); INSERT INTO EMPLOYEE(ID, NAME, DATE_OF_BIRTH) VALUES(7, 'Roy', '2001-05-30');
我们可以使用以下查询验证表是否已创建 -
SQL> SELECT * FROM EMPLOYEE;
表 EMPLOYEE 已成功在 SQL 数据库中创建。
+-----+--------+---------------+ | ID | NAME | DATE_OF_BIRTH | +-----+--------+---------------+ | 1 | Dhruv | 2000-12-05 | | 2 | Arjun | 2000-03-01 | | 3 | Dev | 2001-03-15 | | 4 | Riya | 2003-12-05 | | 5 | Aarohi | 2000-05-02 | | 6 | Lisa | 1999-11-25 | | 7 | Roy | 2001-05-30 | +-----+--------+---------------+
我们可以使用以下查询计算每个员工的年龄(以年为单位) -
注意 - 我们可以将GETDATE() 函数作为参数传递。
SQL> SELECT ID, NAME, DATE_OF_BIRTH, DATEDIFF(YEAR, DATE_OF_BIRTH, GETDATE()) AS AGE_IN_YEARS FROM EMPLOYEE;
输出
当我们执行以上查询时,输出如下 -
+-----+--------+----------------+--------------+ | ID | NAME | DATE_OF_BIRTH | AGE_IN_YEARS | +-----+--------+----------------+--------------+ | 1 | Dhruv | 2000-12-05 | 23 | | 2 | Arjun | 2000-03-01 | 23 | | 3 | Dev | 2001-03-15 | 22 | | 4 | Riya | 2003-12-05 | 20 | | 5 | Aarohi | 2000-05-02 | 23 | | 6 | Lisa | 1999-11-25 | 24 | | 7 | Roy | 2001-05-30 | 22 | +-----+--------+----------------+--------------+
示例
让我们使用以下查询中所示的 CREATE 语句在 SQL 数据库中创建另一个名为 OTT 的表 -
SQL> CREATE TABLE OTT(ID INT NOT NULL, SUBSCRIBER_NAME VARCHAR (200) NOT NULL, MEMBERSHIP VARCHAR (200), SUBCRIPTION_DATE DATE NOT NULL);
现在,让我们使用以下查询中所示的 INSERT 语句在 OTT 表中插入一些记录 -
SQL> INSERT INTO OTT(ID, SUBSCRIBER_NAME, MEMBERSHIP, SUBCRIPTION_DATE) VALUES(1, 'Dhruv', 'Silver', '2022-12-05'); INSERT INTO OTT(ID, SUBSCRIBER_NAME, MEMBERSHIP, SUBCRIPTION_DATE) VALUES(2, 'Arjun','Platinum', '2021-03-01'); INSERT INTO OTT(ID, SUBSCRIBER_NAME, MEMBERSHIP, SUBCRIPTION_DATE) VALUES(3, 'Dev','Silver', '2021-03-15'); INSERT INTO OTT(ID, SUBSCRIBER_NAME, MEMBERSHIP, SUBCRIPTION_DATE) VALUES(4, 'Riya','Gold', '2022-12-05'); INSERT INTO OTT(ID, SUBSCRIBER_NAME, MEMBERSHIP, SUBCRIPTION_DATE) VALUES(5, 'Aarohi','Platinum', '2020-05-02'); INSERT INTO OTT(ID, SUBSCRIBER_NAME, MEMBERSHIP, SUBCRIPTION_DATE) VALUES(6, 'Lisa','Platinum', '2022-11-25'); INSERT INTO OTT(ID, SUBSCRIBER_NAME, MEMBERSHIP, SUBCRIPTION_DATE) VALUES(7, 'Roy','Gold', '2021-05-30');
我们可以使用以下查询验证表 OTT 是否已创建 -
SQL> SELECT * FROM OTT
表 OTT 已成功在 SQL 数据库中创建。
+-----+-----------------+------------+------------------+ | ID | SUBSCRIBER_NAME | MEMBERSHIP | SUBSCRIPTION_DATE| +-----+-----------------+------------+------------------+ | 1 | Dhruv | Silver | 2022-12-05 | | 2 | Arjun | Platinum | 2021-03-01 | | 3 | Dev | Silver | 2021-03-15 | | 4 | Riya | Gold | 2022-12-05 | | 5 | Aarohi | Platinum | 2020-05-02 | | 6 | Lisa | Platinum | 2022-11-25 | | 7 | Roy | Gold | 2021-05-30 | +-----+-----------------+------------+------------------+
我们可以使用以下查询显示订阅计划完成的剩余天数 -
SQL> SELECT SUBSCRIBER_NAME, SUBCRIPTION_DATE, DATEDIFF(HOUR, SUBCRIPTION_DATE, GETDATE()) AS REMAINING_HOURS FROM OTT;
输出
如果我们执行以上查询,则结果如下 -
+-----------------+-------------------+-----------------+ | SUBSCRIBER_NAME | SUBSCRIPTION_DATE | REMAINING_HOURS | +-----------------+-------------------+-----------------+ | Dhruv | 2022-12-05 | 1844 | | Arjun | 2021-03-01 | 17300 | | Dev | 2021-03-15 | 16964 | | Riya | 2022-12-05 | 1844 | | Aarohi | 2020-05-02 | 24572 | | Lisa | 2022-11-25 | 2084 | | Roy | 2021-05-30 | 15140 | +-----------------+-------------------+-----------------+