Fungsi waktu tanggal - AWS IoT SiteWise

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Fungsi waktu tanggal

Fungsi waktu tanggal bekerja dengan tanggal dan waktu. Fungsi-fungsi ini memungkinkan ekstraksi komponen tertentu dari suatu tanggal, melakukan perhitungan, dan memanipulasi nilai tanggal.

Pengidentifikasi yang diizinkan dalam fungsi-fungsi ini adalah:

  • YEAR

  • MONTH

  • DAY

  • HOUR

  • MINUTE

  • DETIK

Fungsi

Tanda tangan

Deskripsi

NOW

SEKARANG ()

Mengembalikan stempel waktu saat ini dengan presisi milidetik. Ini memberikan waktu yang tepat pada saat itu dijalankan dalam kueri.

DATE_ADD

DATE_ADD (pengidentifikasi, interval_duration, kolom)

Mengembalikan jumlah dari a date/time dan sejumlah days/hours, or of a date/time and date/time interval.

DATE_SUB

DATE_SUB (pengidentifikasi, interval_duration, kolom)

Mengembalikan perbedaan antara a date/time dan sejumlah days/hours, or between a date/time and date/time interval.

TIMESTAMP_ADD

TIMESTAMP_ADD (pengidentifikasi, interval_duration, kolom)

Menambahkan interval waktu, dalam satuan waktu yang diberikan, ke ekspresi datetime.

TIMESTAMP_SUB

TIMESTAMP_SUB (pengidentifikasi, interval_duration, kolom)

Mengurangi interval waktu, dalam satuan waktu yang diberikan, dari ekspresi datetime.

CAST

CAST (ekspresi sebagai pola FORMAT TIMESTAMP)

Mengkonversi ekspresi string ke stempel waktu menggunakan pola format yang ditentukan. Pola umum termasuk 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' untuk format datetime standar. Sebagai contoh, SELECT CAST('2023-12-25 14:30:00' AS TIMESTAMP) AS converted_timestamp.

contoh dari query SQL menggunakan fungsi yang terdaftar:
SELECT r.asset_id, r.int_value, date_add(DAY, 7, r.event_timestamp) AS date_in_future, date_sub(YEAR, 2, r.event_timestamp) AS date_in_past, timestamp_add(DAY, 2, r.event_timestamp) AS timestamp_in_future, timestamp_sub(DAY, 2, r.event_timestamp) AS timestamp_in_past, now() AS time_now FROM raw_time_series AS r