sqlserver获得年月_SQLServer提取日期中的年月日季
发布日期:2022-02-18 13:20:07 浏览次数:8 分类:技术文章

本文共 874 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

提取年:select datepart(yy,getdate()) as year

提取月:select datepart(mm,getdate()) as month

提取日:select datepart(dd,getdate()) as day

提取季度:select datepart(quarter,getdate())

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Datepart():返回代表指定日期的指定日期部分的整数

语法:Datepart(datepart,date) 返回类型:int

DateName():返回代表指定日期的指定日期部分的字符串

语法:DateName(datepart,date) 返回类型:nvarchar

=====================================================

DateName(quarter,GetDate()) as ‘第几季度’,

DateName(week,GetDate()) as ‘一年中的第几周’,

DateName(DAYOFYEAR,GetDate()) as ‘一年中的第几天’,

DateName(year,GetDate()) as ‘年’,

DateName(month,GetDate()) as ‘月’,

DateName(day,GetDate()) as ‘日’,

DateName(hour,GetDate()) as ‘时’,

DateName(minute,GetDate()) as ‘分’,

DateName(second,GetDate()) as ‘秒’,

DateName(MILLISECOND,GetDate()) as ‘豪秒’,

DateName(WEEKDAY,GetDate()) as ‘星期几’

转载地址:https://blog.csdn.net/weixin_28929351/article/details/111978559 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!

上一篇:php定时执行代码漏洞_PHP-CGI远程任意代码执行漏洞(CVE-2012-1823)修复方案
下一篇:当node脱离v8_nodejs减少了v8垃圾收集器的内存使用量

发表评论

最新留言

逛到本站,mark一下
[***.202.152.39]2024年04月05日 12时49分57秒

关于作者

    喝酒易醉,品茶养心,人生如梦,品茶悟道,何以解忧?唯有杜康!
-- 愿君每日到此一游!

推荐文章

【推荐系统】基于模型的协同过滤算法 2019-04-28
【推荐系统】推荐系统冷启动问题 2019-04-28
sklearn常见命令和官方文档汇总 2019-04-28
【机器学习算法】XGBoost 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】六、机器学习中常见距离度量及实现 2019-04-28
使用Hyperopt实现机器学习自动调参 2019-04-28
plotly使用mapbox实现地图可视化 2019-04-28
解决 pandas 读取数据时内存过大的问题 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】四、机器学习中的著名的牛顿法 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】二、机器学习中的统计学习方法概论 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】一、机器学习简史和常用算法的梳理 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】三、机器学习中的概率论基础精讲 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】五、机器学习中的线性代数的基础操作 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】十二、机器学习中KNN算法 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】十三、机器学习中线性回归 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】十一、特征数据预处理 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】七、机器学习中数据的相关分析 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】八、机器学习中数据的方差分析 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】九、机器学习中数据的假设检验 2019-04-28
【机器学习算法专题(蓄力计划)】十、机器学习中必备的高等数学和线性代数基础 2019-04-28