Per gli utenti finali non è raro richiedere un confronto di due punti di tempo in SQL Oracle. Il processo può diventare complesso quando hanno bisogno di confrontare il valore di più intervalli di date con SQL Oracle. Ci sono diversi metodi per confrontare gli intervalli di date in Oracle con ciascuno che ha un impatto diverso sulle prestazioni del database. C'è notevole quantità di tempo di esecuzione per la conversione e testare ogni data nella tabella fila multimilionario. Questo avrà inferiori al secondo tempo di risposta. metodi di confronto Data sono tipicamente parte di discussioni architettura SQL Oracle per garantire la struttura di memoria del database è meglio ottimizzato per le query attesi sui dati.

istruzione

1 Utilizzare il comando "TO_CHAR" in modo esplicito con il proprio formato della data. Ad esempio, selezionare TO_CHAR (b, 'YYYY / MM / DD'). Un uso generale del comando "TO_CHAR" è: "(<data>, '<format>')", in cui la stringa di formato è un'opzione che può essere formato 40 modi. Alcune delle opzioni più comuni utilizzati sono:

MM mese numerico (ad esempio, 09)
MON abbreviato nome del mese (ad esempio, SEP)
MESE nome del mese intero (ad esempio, maggio)
DD Giorno del mese (ad esempio, 08)
Nome DY abbreviato del giorno (ad esempio, SAT)
HH ora del giorno (1-12)
HH24 ora del giorno (0-23)
MI minuto (0-59)
SS secondo (0-59)

2 Selezionare il modificatore matematica da utilizzare nella query. Le opzioni disponibili da utilizzare sono i seguenti:

SUM, MENO e GROUP.

3 Scegliere l'operazione di query SQL per condurre dalle scelte disponibili di modificatori e gruppi di dati. Un esempio di sommare le vendite di una società nel corso di un periodo di tempo è:
sum (jun2004.sales) - somma (jun2005.sales)
da parte di
jun2004 transaction_table,
jun2005 transaction_table
dove
jun2004.trans_year = 2004
e
jun2004.trans_month = 6
e
jun2004.trans_year = 2005
e
jun2004.trans_month = 6;

4 Optest la query per il tempo e l'efficienza delle risorse eseguendo la query. Se il tempo di risposta soddisfa le tue esigenze, implementare la query nel database di produzione per salvarlo su disco.