ORACLE计算2个时间段相差时间小时、分、秒

求分钟:

SELECT CEIL((TO_DATE('2016-07-19 10:10:10' , 'YYYY-MM-DD HH24-MI-SS') - 
TO_DATE('2016-07-19 10:07:50' , 'YYYY-MM-DD HH24-MI-SS')) * 24*60  )  
as HOURS FROM DUAL;

执行结果如下

HOURS 
3

求小时:

SELECT CEIL((TO_DATE('2016-07-19 15:10:10' , 'YYYY-MM-DD HH24-MI-SS') - 
TO_DATE('2016-07-19 10:07:50' , 'YYYY-MM-DD HH24-MI-SS')) * 24  ) 
AS minutesFROM DUAL;

执行结果如下

minutes
6

求秒:

SELECT CEIL((TO_DATE('2016-07-19 10:10:10' , 'YYYY-MM-DD HH24-MI-SS') - 
TO_DATE('2016-07-19 10:07:50' , 'YYYY-MM-DD HH24-MI-SS')) * 24*60*60)
as SECOND FROM DUAL;

执行结果如下:

SECOND
140

oracle计算两个时间之前相差小时 ROUND(TO_NUMBER(结束时间 - 开始时间) * 24)

ROUND(TO_NUMBER(结束时间 - 开始时间) * 24)

例:

SELECT Avg(Round(To_number(a.over_time - a.assign_time) * 24)) AS "timeUsed", 
       solveUser.name   AS "solveUser.name", 
       solveUser.id AS "solveUser.id" 
FROM   em_work_order a 
left join sys_user solveUser 
ON solveUser.id = a.solve_user 
GROUP  BY solveUser.name, solveUser.id 

Oracle计算timestampdate类型的时间差

首先是计算timestamp类型的时间差,

下面以秒为Demo:

SELECT * 
FROM   swap_park_record T 
WHERE  Round (To_number (To_date (To_char (SYSDATE, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') - 
                        To_date ( 
                         To_char (T .arrive_time, 
                         'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), 
                                                  'YYYY-MM-DD HH24:mi:ss' 
                         )) * 24 * 60 * 60) > 60 
AND "id" = '4077785'; 

计算当前时间和某个字段时间差大于60秒的计算。

详细:

TIMESTAMP数据类型:是DATE的扩展,可以存储年、月、日、小时、分钟、秒,同时还可以存储秒的小数部分。

通过to_timestamp函数将date型转成这种类型,来看看它的形式

详见代码:

SELECT TO_TIMESTAMP('2009-7-30','yyyy-mm-dd')  FROM dual  

结果为:30-7月 -09 12.00.00.000000000 上午

timestamp以日期格式输出表示 :

select TO_CHAR(to_timestamp('2009-7-30','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') ,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')  from dual  

结果为:2009-07-30 00:00:00

date格式的时间差,以秒为单位:

select (to_date('2009-7-30', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') -  
        to_date('2009-7-29', 'YYYY-MM-DD HH24:mi:ss')) * 86400  as  "itvtime"  
from dual  

结果为:86400

timestamp格式求时间差,以秒为单位:

SELECT ( To_date(To_char(To_timestamp('2009-7-30', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') 
- To_date(To_char(To_timestamp('2009-7-29', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), 'YYYY-MM-DD HH24:mi:ss')) * 86400 AS "itvtime" 
FROM   dual 

结果为:86400

求任意timestamp格式的时间戳,据1970年01月01日的毫秒数:

SELECT ( To_date(To_char(To_timestamp('2009-7-30', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') 
- To_date('1970-01-01 00:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:mi:ss') ) * 86400000 
FROM   dual 

结果为:1248912000000

应用:具体应用时将例子中to_timestamp()阴影部分代码换成相应字段即可(该字段是timestamp格式)
与得到以分为单位或小时为单位只需要变乘的数即可

虽然实现了时间差的计算,自我感觉比较复杂化,希望找到比较简便的方法。。。

根据日期求当月天数

select add_months(trunc(to_date('2009-9', 'yyyy-mm'), 'mm'), 1) - trunc(to_date('2009-9', 'yyyy-mm'), 'mm')  
from dual  

二. 计算date类型的时间差:

两个Date类型字段:START_DATE,END_DATE,计算这两个日期的时间差(分别以天,小时,分钟,秒,毫秒):

天:

ROUND(TO_NUMBER(END_DATE - START_DATE))

小时:

ROUND(TO_NUMBER(END_DATE - START_DATE) * 24)

分钟:

ROUND(TO_NUMBER(END_DATE - START_DATE) * 24 * 60)

秒:

ROUND(TO_NUMBER(END_DATE - START_DATE) * 24 * 60 * 60)

毫秒:

ROUND(TO_NUMBER(END_DATE - START_DATE) * 24 * 60 * 60 * 1000)
### Oracle SQL 中计算两个 TIMESTAMP 之间钟差异的方法 为了计算两个 `TIMESTAMP` 类型数据之间的钟差异,在 Oracle 数据库中可以采用多种方法。一种常见的方式是利用 `NUMTODSINTERVAL()` 函数配合 `EXTRACT()` 来实现这一目标。 具体来说,可以通过下面的SQL语句来完成操作: ```sql SELECT EXTRACT(MINUTE FROM (timestamp_2 - timestamp_1)) + EXTRACT(HOUR FROM (timestamp_2 - timestamp_1)) * 60 AS minute_diff FROM your_table; ``` 上述代码片段展示了如何提取两时间戳差值中的小时钟部并转换成总的钟数[^2]。需要注意的是,当涉及到的时间跨度较大时(超过一天),还需要考虑天数的影响,此时可以在原有基础上进一步扩展逻辑以覆盖更广泛的情况。 对于更大范围内的钟差距计算,则可能需要用到如下形式更为全面的表达方式: ```sql SELECT ( ABS( (CAST(timestamp_2 AS DATE) - CAST(timestamp_1 AS DATE)) * 24 * 60 -- 天转为钟 + EXTRACT(HOUR FROM(CAST(timestamp_2 AS TIMESTAMP) - CAST(timestamp_1 AS TIMESTAMP))) * 60 -- 小时转为钟 + EXTRACT(MINUTE FROM(CAST(timestamp_2 AS TIMESTAMP) - CAST(timestamp_1 AS TIMESTAMP))) ) ) AS total_minute_difference FROM dual; ``` 这段脚本不仅涵盖了基本的钟级差异计算,同时也处理了跨越多日的情形下的总钟数统计问题[^3]。 #### 注意事项 - 当仅需关注较短时间段内(如几小时内)的变化情况时,简单的 `EXTRACT()` 和减法运算即可满足需求; - 对于长时间间隔的数据对比析场景,则建议采取更加复杂的算法确保准确性;
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