博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
说说 Oracle 的时间格式化参数以及在 TO_CHAR() 与 TO_DATE() 中的应用
阅读量:1902 次
发布时间:2019-04-26

本文共 1501 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

Oracle 提供了一系列的时间格式化参数,用于对时间进行格式化处理。下面首先介绍那些常用的时间格式化参数。

1 时间格式化参数

跨度 参数 说明 示例
世纪 CC 第几世纪,格式为两位。 21
年份 YYYY 4 位年份。 2020
年份 Y,YYY 4 位年份,第 1 位之后,加逗号。 2,020
年份 YYY 年份后三位。 020,完整年份为 2020。
年份 YY 年份后两位。 20,完整年份为 2020。
年份 Y 年份最后一位。 0,完整年份为 2020。
年份 YEAR 年份英文表示形式,全大写。 TWENTY NINETEEN,入参为 2019。
年份 Year 年份英文表示形式,首字母大写。 Twenty Nineteen,入参为 2019。
季度 Q 第几季度,格式为一位。 3
月份 MM 两位月份。 12
月份 MONTH 或 Month 或 Mon 字符表示的月份 12月,因为中文没有区分大小写以及月份缩写,所以这些参数在中文中所表示的值是相同的。
月份 RM 罗马数字表示的月份。 XII,入参为 12 月份。
WW 本年第几周。 52
W 本月第几周。 3
DD 本月第几天。 25
D 本周第几天。 6
DAY 或 Day 或 DY 或 Dy 周几的文字表述。 星期五
J 从公元前 4713 年 1 月 1 日至今,已经经过多少天。 2458850
小时 HH24 24 小时制中的小时,两位。 22
小时 HH 12 小时制中的小时,两位。 10
分钟 MI 分钟,两位。 51
SS 秒数,两位。 39
SSSSS 从凌晨零点开始,所经过的秒数。 42699
后缀 AM 或 A.M. 或 PM 或 P.M. 依据入参,输出“上午” 或“下午”。 上午
后缀 AD 或 A.D. 或 BC 或 B.C. 依据入参,输出“公元” 或“公元前” 公元
后缀 TH 为日期加上英文后缀,需要配合 DD,形如 DDTH 27TH
后缀 SP 日期显示为英文拼写形式,需要配合 SP,形如 SPTH TWENTY-SEVEN

2 TO_CHAR 函数

语法为:TO_CHAR(x[,format])。它可以将时间值转换为字符串。format 就是时间格式化参数。

select to_char(sysdate,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') from dual;

运行结果:

2019-12-30 14:36:22

3 TO_DATE 函数

语法为:TO_DATE (x[,format])。它可以将字符串转换为 Date 类型的值。如果没有指定 format 参数,那么会使用默认的数据库格式。

select to_date('2020-10-10 23:13:03','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') from dual;

运行结果:

2020-10-10 23:13:03

4 组合使用 TO_CHAR 函数与 TO_DATE 函数

组合它们,可以把一种时间格式的字符串,转换为另一种格式。比如下面的示例:

select to_char(to_date('2020-10-10','YYYY-MM-DD'),'YYYY.MM.DD') from dual;

运行结果:

2020.10.10

也可以只显示字符串中的部分时间内容:

select to_char(to_date('2020-10-10','YYYY-MM-DD'),'MM-DD') from dual;

运行结果:

10-10

转载地址:http://arbcf.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
分布式系统:Naiad
查看>>
分布式系统:参数服务器
查看>>
分布式系统:FastRPC eRPC
查看>>
奇异值分解简要笔记
查看>>
6.824(2020年) Lab1 MapReduce
查看>>
6.824 2020 Lecture 9: Chain Replication, CRAQ
查看>>
6.824 Amazon Aurora云数据库
查看>>
6.824 2020 Lecture 13: Spanner
查看>>
6.824 2020 Lecture 16: Scaling Memcache at Facebook
查看>>
数据库恢复 (ARIES)
查看>>
比特币Bitcoin论文笔记
查看>>
Apache Flink: 在同一个引擎做流式和批处理
查看>>
CMU15-445 PROJECT 4 - LOGGING & RECOVERY
查看>>
Amazon Dynamo论文以及与Cassandra对比
查看>>
常见26种NLP任务的练手项目(收藏)
查看>>
【GNN】task5-超大图上的节点表征学习
查看>>
智能教学系统 Cognitive Tutors: Lessons Learned
查看>>
使用免费GPU深度学习平台colab玩转Kaggle比赛
查看>>
研究知识追踪/学生模型的一些学校和人物
查看>>
简谈RSS——巧用Feed43制作自定义RSS源
查看>>