ITPub博客

首页 > 数据库 > 国内数据库 > YashanDB EXTRACT函数

YashanDB EXTRACT函数

国内数据库 作者:崖山数据库系统YashanDB 时间:2025-05-08 18:46:00 0 删除 编辑

EXTRACT函数对给定参数 expr进行年、月、日、小时、分、秒等数值的提取,其返回值类型有以下几种情况:

  • 当expr值为NULL时,返回NULL。
  • 当expr值的数据类型不为DATE、TIMESTAMP、TIME、INTERVAL DAY TO SECOND、INTERVAL YEAR TO MONTH时,返回类型不符合预期。
  • expr值的数据类型与年、月、日、小时、分、秒的指定存在如下对应关系,其中出现N/A时返回Illegal format错误,否则按最后一列类型返回:
Field TIMESTAMP TIME DATE INTERVAL DAY TO SECOND INTERVAL YEAR TO MONTH 返回类型
DAY 一个月中的日
(1-31)
N/A 一个月中的日
(1-31)
天数 N/A INT
HOUR 一天中的小时
(0-23)
一天中的小时
(0-23)
N/A 一天中的小时
(0-23)
N/A INT
MINUTE 一小时中的分
(0-59)
一小时中的分
(0-59)
N/A 一小时中的分
(0-59)
N/A INT
MONTH 一年中的月
(1-12)
N/A 一年中的月
(1-12)
N/A 月数 INT
SECOND 一分钟的秒
(0-59.999999)
一分钟的秒
(0-59.999999)
N/A 一分钟的秒
(0-59.999999)
N/A NUMBER
YEAR 年份 N/A 年份 N/A 年数 INT

示例

-- 创建times表,包含DATE、TIMESTAMP、TIME、INTERVAL DAY TO SECOND、INTERVAL YEAR TO MONTH类型的列字段CREATE TABLE times (timea DATE DEFAULT SYSDATE,timeb TIMESTAMP DEFAULT SYSDATE,timec TIME DEFAULT SYSDATE,timed INTERVAL DAY TO SECOND,timee INTERVAL YEAR TO MONTH);INSERT INTO times VALUES (DEFAULT,DEFAULT,DEFAULT,INTERVAL '5' DAY,INTERVAL '2' YEAR);COMMIT;
 SELECT timea,timeb,timec,timed,timee FROM times;TIMEA                 TIMEB                        TIMEC             TIMED                TIMEE 
--------------------- ---------------------------- ----------------- -------------------- ------2022-01-17 20:47:19   2022-01-17 20:47:19.000000   20:47:19.000000   +05 00:00:00.000000  +02-00
 SELECT EXTRACT(YEAR FROM timea) Year,EXTRACT(SECOND FROM timeb) Second,EXTRACT(HOUR FROM timec) Hour,EXTRACT(DAY FROM timed) Day,EXTRACT(MONTH FROM timee) MonthFROM times;
        YEAR      SECOND         HOUR          DAY        MONTH------------ ----------- ------------ ------------ ------------
        2022          19           20            5            0


来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:https://blog.itpub.net/70028812/viewspace-3083629/ ,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

上一篇: YashanDB EXP函数
请登录后发表评论 登录
全部评论
崖山数据库系统YashanDB是深圳计算科学研究院完全自主研发设计的新型数据库系统,融入原创理论,支持单机/主备、共享集群、分布式等多种部署方式,覆盖OLTP/HTAP/OLAP交易和分析混合负载场景,为客户提供一站式的企业级融合数据管理解决方案。

注册时间:2023-04-11

  • 博文量
    722
  • 访问量
    639862