PostgreSQL에서 두 날짜 사이의 근무 시간을 계산하는 방법은 무엇입니까?
PostgreSQL에서 두 날짜 사이의 근무 시간 계산
특정 타임스탬프 사이의 근무 시간을 계산할 때는 주말과 지정된 근무 시간을 고려해야 합니다. PostgreSQL에서는 다양한 기술을 활용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
반올림 결과
특정 타임스탬프 범위의 경우:
1시간 단위를 고려하세요. 분수를 무시합니다. 공식은 다음과 같습니다.
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) < 6 AND h::time >= '08:00' AND h::time <= '14:00';
전체 테이블의 경우:
-- Table Creation and Data Insertion CREATE TABLE t (t_id int PRIMARY KEY, t_start timestamp, t_end timestamp); INSERT INTO t VALUES (1, '2009-12-03 14:00', '2009-12-04 09:00') , (2, '2009-12-03 15:00', '2009-12-07 08:00') , (3, '2013-06-24 07:00', '2013-06-24 12:00') , (4, '2013-06-24 12:00', '2013-06-24 23:00') , (5, '2013-06-23 13:00', '2013-06-25 11:00') , (6, '2013-06-23 14:01', '2013-06-24 08:59'); -- Main Query 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) < 6 AND h::time >= '08:00' AND h::time <= '14:00' GROUP BY 1 ORDER BY 1;
더 정확한 결과
더 높은 정밀도를 얻으려면 더 작은 값을 사용하세요. 5분 조각과 같은 시간 단위.
-- Precision with 5-minute Slices 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) < 6 AND h::time >= '08:00' AND h::time <= '14:55' -- 15.00 - interval '5 min' GROUP BY 1 ORDER BY 1;
정확함 결과
마이크로초까지 정확한 결과를 얻으려면 시작 시간과 종료 시간을 별도로 처리하세요.
Postgres 8.4 :
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) < 6 AND t_start::time > v_start AND t_start::time < v_end THEN t_start - date_trunc('hour', t_start) ELSE '0'::interval END + CASE WHEN EXTRACT(ISODOW FROM t_end) < 6 AND t_end::time > v_start AND t_end::time < v_end THEN t_end - date_trunc('hour', t_end) ELSE '0'::interval END AS work_interval FROM t CROSS JOIN var LEFT JOIN ( -- count full hours, similar to above solutions SELECT t_id, count(*)::int * interval '1h' AS h FROM ( SELECT t_id, v_start, v_end , generate_series(date_trunc('hour', t_start), date_trunc('hour', t_end) - interval '1h', interval '1h') AS h FROM t, var ) sub WHERE EXTRACT(ISODOW FROM h) < 6 AND h::time >= v_start AND h::time <= v_end - interval '1h' GROUP BY 1 ) h USING (t_id)
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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
