比较A与B两个区间有交集的sql限定条件

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本文探讨了SQL中集合[begin,end]与指定月份集合之间的关系，包括子集、交集及非子集非交集的情况，并通过SQL条件表达式进行实例解析。


<!--集合[begin,end] 后简称集合 A  月份以2月份为例-->
<!--2月份集合为[2013-03-01,2013-03-31] 后简称为集合B 必须保证[begin,end]与[2013-03-01,2013-03-31]两个集合之间 -->
<!--存在交集 ，between and是个闭区间  也就是包括等号  如下sql条件控制-->
<!--1.A是B的子集  此时 begin>2013-03-01并且end<2013-0-31-->
<!--2.B是A的子集  此时 begin<2013-03-01并且end>2013-0-31-->
<!--3.B与A存在交集,但不是子集的关系 此时 begin=<2013-03-01<=end 或者  begin=<2013<=end-->


((to_date(#{monthFirstDay}, 'yyyy-mm-dd') between

       to_date(adp.createfunddate, 'yyyy-mm-dd') and

       to_date(adp.closefunddate, 'yyyy-mm-dd'))
    or (to_date(#{monthLastDay}, 'yyyy-mm-dd') between
       to_date(adp.createfunddate, 'yyyy-mm-dd') and
       to_date(adp.closefunddate, 'yyyy-mm-dd'))
    or (to_date(#{monthFirstDay}, 'yyyy-mm-dd') &lt;
       to_date(adp.createfunddate, 'yyyy-mm-dd') and
       to_date(adp.closefunddate, 'yyyy-mm-dd') &lt;
       to_date(#{monthLastDay}, 'yyyy-mm-dd')))
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所以，我们可以针对角色的维度进行拓展，例如：若我们希望拓展数据检索的能力，就可以将协作节点进行拓展，由此保证通过尽可能少的资源完成拓展保证服务可靠性。我们的文本远远不止这些词项，随着时间的推移需要维护的词项越来越多，基于当前的场景，我们的查询词项时需要进行扫描遍历，平均下来时间复杂度为。，它通过一个树形结构，按照词项前缀构成一颗有序树，将相关前缀挂到同一个树节点上，通过少量的内存存储这颗目录树，从而完成快速检索到磁盘中的。有时候我们还希望检索的数据可以看到我们的规则进行排序，例如我们希望检索到的。
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