時間&日期函數

-- 2021-04-15 14:40:18.791 Asia/Shanghai select now()-- 2021-04-15 select current_date-- 14:10:41.586 Asia/Shanghai select current_time-- 2021-04-15 14:13:03.720 Asia/Shanghai select current_timestamp-- 昨天的年月日 select current_date - interval '1' day;-- Asia/Shanghai select current_timezone()-- 輸出long類型timestamp：1610085216 select to_unixtime(cast('2021-01-08 13:53:36' as timestamp)) -- 2021-01-08 select cast('2021-01-08' as date)-- 2021-01-08 00:00:00.000 select cast('2021-01-08' as timestamp)-- 2021-01-10 00:00:00.000 select date_parse('20210110','%Y%m%d')-- 輸出date類型日期：2021-01-08 select date(cast('2021-01-08 10:36:15' as timestamp)) select date(cast('2021-01-08' as timestamp)) -- 輸出varchar類型日期：2021-01-10 select format_datetime(date_parse('20210110','%Y%m%d'),'yyyy-MM-dd')-- 輸出varchar類型日期：2021-01-08 select format_datetime(from_unixtime(to_unixtime(cast('2021-01-08 13:53:36' as timestamp))),'yyyy-MM-dd') select format_datetime(from_unixtime(to_unixtime(cast('2021-01-08' as timestamp))),'yyyy-MM-dd')-- 輸出varchar類型日期：2021-01-08 13:53:36 select format_datetime(from_unixtime(1610085216),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') select format_datetime(from_unixtime(1610085216),'yyyy-MM-dd') -- 輸出date類型日期：2021-01-08 select date_add('day',-2,cast('2020-01-10' as date))-- 輸出date類型日期：2021-04-13 select date_add('day',-2,current_date) select date_add('week',-2,current_date) select date_add('month',-2,current_date) select date_add('quarter',-2,current_date) select date_add('year',-2,current_date)select date_add('millisecond',-2,date_parse('20210110','%Y%m%d')) select date_add('second',-2,date_parse('20210110','%Y%m%d')) select date_add('minute',-2,date_parse('20210110','%Y%m%d')) select date_add('hour',-2,date_parse('20210110','%Y%m%d')) -- date_diff(unit, timestamp1, timestamp2) → bigint select date_diff('day','2021-04-10','2021-04-15')select date_diff('day',date_parse('20210105','%Y%m%d'),date_parse('20210110','%Y%m%d'))select date_diff('day',cast('2020-01-05' as date),cast('2020-01-10' as date)) select date_diff('month',cast('2020-01-05' as date),cast('2020-01-10' as date))

Presto SQL 特殊用法與進階函數

1 try 函數 與 try_cast 函數

try(expression)

try函數會其中表達式的異常情況，并將異常值返回為 NULL，如果不使用try函數，則語句出現異常時將直接報錯導致查詢失敗

您還可以搭配coalesce函數使用特定值替換 NULL 值，比如下列，將字段a轉換為整數，轉換失敗則可轉換為 0

coalesce(try(cast('a' as integer)), 0)

以上類型轉換可以使用 try_cast 函數來實現，try_cast的作用與cast函數一致，都是對值進行類型轉換，區別在于try_cast在類型轉換錯誤時會返回 NULL，避免造成查詢失敗

coalesce(try_cast('a' as integer), 0)

2 時間/日期函數

使用current_date、current_time、current_timestamp、localtime與localtimestamp時不用加圓括號，Presto 也不支持加圓括號的寫法，使用時請注意

2.1 字符串與時間的轉換

可以直接在字符串格式的時間表達式前加關鍵字timestamp，比如timestamp '2020-01-01 00:00:00'，即可直接獲得對應的時間

date_parse與date_format分別是字符串轉時間以及時間轉字符串，用法都是傳入需要轉化的字段以及對應的 format，如下分別是字符串$part_date轉時間以及時間#event_time轉字符串：

date_parse("$part_date", '%Y-%m-%d') date_format("#event_time", '%Y-%m-%d %T')

以上函數的 format 格式使用的是 MySQL 的格式，如需使用 JAVA 格式，可使用函數format_datetime與parse_datetime

2.2 時間計算函數

函數date_add可對時間進行偏移，unit為單位，value為偏移量，如果value為負數，則為往前偏移

date_add(unit, value, timestamp)

函數date_diff，用來計算兩個時間的差值，算法是timestamp2 - timestamp1，返回的是單位為unit的整數

date_diff(unit, timestamp1, timestamp2)

兩個函數的unit的取值范圍，可以參考以下表格

單位描述

millisecond	毫秒
second	秒
minute	分鐘
hour	小時
day	日
week	周
month	月
quarter	季度
year	年

3 開窗函數

Presto 支持開窗函數，窗口函數中有不少非常實用的函數，如 first_value 與 last_value 很適合計算一段時間內第一次或最后一次做某事的值。

比如計算每名用戶首次產生購買商品行為時購買的物品：

SELECT user_id,first_purchase_product FROM (SELECT user_id,first_value(product_name) over(partition by user_id order by time) AS first_purchase_product FROM log.purchase) GROUP BY user_id,first_purchase_product

first_value與last_value需要搭配over子句使用，over子句中的partition by類似于group by，即按照所給字段分組，order by則會決定進行排序的字段

4 JSON 解析

在一些特殊場景下，我們建議通過字符串的方式記錄復雜的數據結構，上傳到后臺。那么在之后的使用過程中，可以使用 JSON 解析函數轉化或提取能在 SQL 中使用的數據

4.1 字符串轉 JSON

json_parse可以將符合 JSON 格式的字符串轉成 SQL 中的 JSON 類型數據，兩函數等價：

json_parse('{"abc":[1, 2, 3]}')

4.2 JSON 轉其他類型

轉化為 JSON 的數據，可以通過CAST轉化為其他 SQL 類型的數據，比如將剛剛轉成 JSON 的字符串再次轉成 MAP：

CAST(json_parse('{"abc":[1, 2, 3]}') AS MAP(varchar,array(integer)))

如果希望將字符串重新轉成 JSON，可以使用json_format：

json_format(json_parse('{"abc":[1, 2, 3]}'))

4.3 直接提取 JSON 數據

在很多情況下，只需要提取 JSON 中的部分數據即可，此時可以使用json_extract_scalar進行提取，其通過 JSONPath 表達式進行提取，返回字符串：

json_extract_scalar(json, json_path)

并且json_extract_scalar可以直接對 JSON 的字符串進行提取，無需手動轉化為 JSON 類型，比如以下，提取abc的第一個元素：

json_extract_scalar('{"abc":[1, 2, 3]}','$.abc[0]')

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Presto SQL 时间日期函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。