Удаление временного элемента из даты и времени в SQL Server

При работе с данными даты и времени в SQL Server часто возникают ситуации, когда необходимо удалить временной элемент и работать только с датой. В этой статье мы рассмотрим различные методы для достижения этой цели и сравним их производительность.

Метод 1: Округление числа с плавающей запятой

Один из способов удалить временной элемент из значения даты и времени – преобразовать его в число с плавающей запятой, округлить (целое число) и преобразовать обратно в дату и время. Этот метод использует тот факт, что тип данных datetime хранится как число с плавающей запятой, где десятичная часть представляет доли дня.

Метод 2: Математика с датами

Другой метод – использовать функции DATEADD и DATEDIFF для вычисления количества дней между значением даты и времени и опорной датой (например, ‘2000-01-01’). Добавив это количество дней к опорной дате, мы можем эффективно удалить временной элемент.

Метод 3: Преобразование в DATE

В SQL Server 2008 и более поздних версиях мы можем использовать функцию CONVERT для преобразования значения даты и времени в тип данных DATE, который хранит только дату без времени. Этот метод является самым быстрым и рекомендуется для новых версий SQL Server.

Метод 4: Математика с VARBINARY

Еще один интересный метод – преобразовать значение даты и времени в VARBINARY, который возвращает только временную часть. Вычтя это значение времени из исходного значения даты и времени, мы можем эффективно удалить временной элемент.

Метод 5: Преобразование в INTEGER

В SQL Server 2005 и более поздних версиях мы можем преобразовать значение даты и времени в целое число, а затем обратно в дату и время. Этот метод хорошо работает в SQL Server 2005, но медленнее в новых версиях.

Метод 6: Преобразование в BIGINT

Аналогично предыдущему методу, мы можем преобразовать значение даты и времени в BIGINT, а затем обратно в дату и время. Этот метод хорошо работает в SQL Server 2005 и является самым быстрым в новых версиях.

Сравнение производительности

Для сравнения производительности этих методов было проведено тестирование с использованием набора данных из одного миллиона строк дат. Время выполнения каждого метода было измерено за 500 итераций. Результаты показали, что все методы очень быстрые, с незначительной разницей в среднем времени выполнения.