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[转载]今天的时间逻辑以及fix 一个 mysql 程序员错误的习惯

文章作者:转载 更新时间:2023-11-30 11:14:20 阅读数量:277
文章标签:SQL查询语句时间范围统计交易数创建时间开闭区间
本文摘要:这篇文章针对一个SQL查询语句中统计“当天”交易数时的时间范围问题进行了分析。在原始查询逻辑中,通过设置时间范围为'2012-09-03 00:00:00'至'2012-09-03 23:59:59'试图统计2012年9月3日的交易数量,但该区间忽略了从23:59:59到次日00:00:00这一秒的数据。作者强调一秒在计算机系统和金融领域中的关键作用,指出这种遗漏可能导致数据完整性受损及后续对账、统计工作的困扰。为确保精准且无遗漏地表示“今天”,文章建议使用开闭区间,将结束时间调整为次日的开始时间,即'2012-09-04 00:00:00',从而正确统计出指定日期全天的交易记录。关键词包括:SQL查询语句、时间范围、统计交易数、今天(逻辑定义)、创建时间、2012-09-03、开闭区间、数据完整性、精确度以及一秒。
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_33920401/article/details/92116958。

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一个很有趣的SQL

SELECT  count(1) from b2c_order  WHEREb2c_order.create_time >= '2012-09-03 00:00:00' AND b2c_order.create_time <= '2012-09-03 23:59:59';

这个SQL不细看感觉不出来问题,可是细看一下,觉得那么别扭,2012-12-03 23:59:59 这个是什么意思?难道,作者想用这个方法来计算当天么?

"今天"的逻辑

询问了一下开发,确证这是一个统计,统计当天的交易数,那么这里就带来了一个问题,“今天”在数学上或者在程序里,定义应该是怎样的?
下面的逻辑:

 >= '2012-09-03 00:00:00'  <= '2012-09-03 23:59:59'

能否表示某一天?

显然,上面的逻辑是有问题的,因为,23:59:59 之后,还有一秒钟是属于今天的。一秒钟,对计算机来说,简直像永远那么漫长,能发生的事情和故事实在是太多了,所以,这个逻辑一定是有问题的,因为它少了一秒,那么应该如何表示今天呢?

一秒的作用

当年利森把巴林银行搞垮,只用了十几毫秒。so,一秒的作用,更关键的是会让人将来在对账、在统计的时候,发生莫名奇妙的事情,而要耗费巨大的精力来检查和修理。

"今天“的正确逻辑

实际上,今天的正确逻辑,无非是这么一句话:”大于等于今天的开始,小于明天的开始“,我们只要利用好开闭区间,就可以很好的、无漏洞的表示”今天“,所以,我只要把逻辑改成下面这样:

 >= '2012-09-03 00:00:00'  < '2012-09-04 00:00:00'

就正确无误了!


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名词解释
作为当前文章的名词解释,仅对当前文章有效。
SQLStructured Query Language,结构化查询语言。在本文中,SQL是一种用于管理关系数据库的标准计算机语言,用户可以通过编写SQL语句实现数据的增删改查以及统计分析等功能。例如文中提到的SQL SELECT语句就是用来从b2c_order表中统计指定日期范围内交易数量的方法。
时间戳时间戳是一种精确到秒(或更小单位)的时间记录方式,在数据库中通常以特定格式存储,如'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'。在该文章中,时间戳用于记录每笔交易创建的具体时间点,以便进行数据分析和统计。文中指出由于时间戳边界处理不当可能导致数据遗漏,强调了精准使用时间戳的重要性。
开闭区间在数学和编程领域中,开闭区间是指一个数轴上的区间范围,其中“开”表示不包含端点,“闭”表示包含端点。在本文所述SQL查询问题中,正确表示“今天”的逻辑应利用开闭区间,即大于等于今天的开始时间(包含该时刻),小于明天的开始时间(不包含该时刻)。通过这种方式可以确保完全覆盖某一天的所有时间段,避免因时间边界问题导致的数据统计不准确。
延伸阅读
作为当前文章的延伸阅读,仅对当前文章有效。
在了解了SQL查询语句中对时间范围选择的精准性重要性后,我们可以进一步探讨数据库管理和数据分析领域中的其他相关话题。近日,《计算机世界》报道了一起由于数据处理时的时间戳精确度问题引发的实际案例:某电商平台在进行年度销售数据分析时发现,部分凌晨发生的交易在统计中被错误地划分到了前一日,导致销售数据出现异常波动。经过排查,正是由于类似文章中提到的“今天”定义逻辑不严谨,没有正确处理跨天交易的时间边界所致。
深入研究这个问题,我们可引述《数据库系统概念》一书中的观点,书中强调了时间戳在事务处理和数据分析中的核心地位,并提醒开发者在设计与实现时务必考虑时间精度问题,避免因小失大。同时,随着大数据时代下实时分析需求的增长,如何高效且准确地处理时间序列数据成为了众多科技公司关注的焦点。
此外,一些现代数据库管理系统如Google BigQuery、Amazon Redshift等已提供了更高级的时间戳函数和窗口函数,允许用户以更为灵活的方式处理时间范围查询,确保数据统计的完整性。例如,通过`DATE_TRUNC`或`BETWEEN`结合`TIMESTAMP`函数,可以更加方便地实现按自然日统计交易数量等功能,有效防止边缘时间点的数据遗漏问题。
因此,在实际应用中,无论是从事金融风控、电子商务还是数据分析工作的专业人士,都应重视时间戳的处理细节,以提高数据统计与决策的准确性。在面对海量数据时,细致入微的时间逻辑把控,往往能体现出一个系统稳定性和可靠性的高低,从而为业务发展提供坚实的数据支撑。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
groups user - 显示用户所属的组。
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