生产中遇到7：00 - 19：00白夜班 查日期的问题

最新推荐文章于 2025-10-19 13:50:56 发布
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#sql

本文介绍了一种使用SQL处理特定条件下日期的方法。通过一个具体的SQL查询案例，展示了如何根据`create_time`字段的小时部分来调整日期，特别是当小时小于7时进行前一天的日期转换，并截取所需的部分作为新的日期标识。此方法适用于需要按天聚合数据并进行特殊日期对齐的场景。

select  create_time,

left (case  when hour(create_time) < 7  then DATE_ADD(create_time,INTERVAL -1 DAY) else create_time end ,10) as day_ddddddddddddd 
        
from kjy_dsxtsfbzl 

order by create_time desc 


效果：

 

任意時間區分白晚班
10-31
任意時間區分白晚班 select (case when to_number( to_char(A.TEST_TIME,'hh24'))>=6 and to_number( to_char(A.TEST_TIME,'hh24'))<18
SQL 语句对时间操作的总结
郑成的博客
06-13 2507
在SQL语句中，常常用会对时间（或日期）进行一些处理，下面是比较通用的一些语句：延迟：sysdate+(5/24/60/60)          在系统时间基础上延迟5秒sysdate+5/24/60               在系统时间基础上延迟5分钟sysdate+5/24                  在系统时间基础上延迟5小时sysdate+5          
SQL server 按白夜班查询报警数据
susan的博客
11-03 1163
SQL server 按白夜班——时间段、年、月、日查询报警数据
19、航空电子主计划：从规划到成功的历程
web99的专栏
08-28 51
本文详细讲述了航空电子主计划（AMP）从规划到实施的全过程。项目以满足美国联邦航空管理局（FAA）对增强型近地警告系统（EGPWS）的强制要求为起点，围绕可控飞行撞地（CFIT）问题展开。通过选择改装方案、协调多方资源、解决技术难题以及应对管理层挑战，项目最终在预算和时间内顺利完成。文章不仅回顾了项目的关键决策点和实施难点，还总结了团队协作、沟通协调和风险管理等成功因素，并为未来航空项目提供了宝贵的经验借鉴。AMP 项目的成功不仅提升了飞机的安全性，也为企业和团队积累了宝贵的工程和管理经验。
服务运营 | Interfaces: 使用鲁棒优化自动化急诊科护士排班
weixin_53463894的博客
07-27 1033
为了优化急诊科的护士人员配置，Hartford Hospital 与学者和顾问合作，开发并实施了一套两阶段优化模型。该模型首先通过鲁棒优化方法，基于患者需求的不确定性确定最佳人员配置水平；随后利用混合整数规划生成每位护士的个性化排班表，涵盖工作、实习和导师轮班等任务。这一方法显著降低了人员成本（5%-8%），提升了患者护理覆盖率（8%-25%），并提高了护士满意度（5%）。
复杂SQL查询逻辑结构 ├── 主查询结构 │ ├── 左连接两个子结果集 │ │ ├── planres（计划数据） │ │ │ ├── 来源表：tt_wo_month_plan │ │ │ ├── 过滤条件 │ │ │ │ ├── PRODUCT_NAME='动力电池包总成' │ │ │ │ ├── DEL_FLAG='0' │ │ │ │ ├── DAILY_PLAN_QTY≠0 │ │ │ │ └── 动态日期判断 │ │ │ │ ├── 8点前取前一天 │ │ │ │ └── 8点后取当天 │ │ │ └── 输出字段 │ │ │ ├── 设备编号(line_name) │ │ │ ├── 产品相关ID/CODE │ │ │ └── 日计划量等 │ │ └── viewres（视图结果集） │ │ ├── UNION ALL结构 │ │ │ ├── 第一部分：original（实际生产数据） │ │ │ └── 第二部分：补充未完成数据 ├── 核心子查询 │ ├── plant（计划累计计算） │ │ ├── 使用自连接计算累计计划量 │ │ │ ├── t1为基准数据 │ │ │ └── t2为历史累计 │ │ └── 动态日期范围 │ │ ├── 月初至当前/前一天 │ │ └── 产品ID过滤 │ ├── realt（实际生产统计） │ │ ├── 制造数据聚合 │ │ │ ├── 开始数量(beginqty) │ │ │ └── 结束数量(endqty) │ │ └── 产线过滤 │ │ ├── LINE_ID固定值 │ │ └── 制造类型ZP01 ├── 关键连接逻辑 │ ├── 班次时间判断 │ │ ├── 8-19点为白班 │ │ └── 其他时间为夜班 │ └── 区间匹配条件 │ ├── 白班匹配前半日计划 │ └── 夜班匹配后半日计划 ├── 特殊处理 │ ├── UNION ALL补充逻辑 │ │ ├── 使用用户变量@rank标记 │ │ └── 补充未覆盖计划量的空记录 │ └── 动态排序控制 │ ├── 原数据正序 │ └── 补充数据倒序 └── 最终输出 ├── 设备信息 ├── 计划与实际对比数据 └── 生产节奏(beat)信息 根据这个生成业务可以理解的思维导图
03-15
可能遇到的问题包括SQL的复杂度高，嵌套子查询和多重连接难以分解，或者业务术语与技术字段的映射不明确。这时，建议逐步拆解，与业务部门沟通确认术语，使用颜色或注释区分技术细节，保持导图的简洁性。 最后，...
SELECT DM.CALENDAR_DATE, SUM(T1.TRACK_OUT_QTY) STAGE_MOVE, SUM(CASE WHEN T1.SHIFT_NUMBER=1 THEN T1.TRACK_OUT_QTY ELSE 0 END) DMOVE, SUM(CASE WHEN T1.SHIFT_NUMBER=2 THEN T1.TRACK_OUT_QTY ELSE 0 END) NMOVE, SUM(CASE WHEN T1.LOT_TYPE IN ('B','E1','E2','E3','E9','M','P','R') THEN T1.TRACK_OUT_QTY ELSE 0 END) WFO, SUM(CASE WHEN T1.LOT_TYPE IN ('S','L','T','LF') THEN T1.TRACK_OUT_QTY ELSE 0 END ) ENG_FINISH, FROM (SELECT L1.TRACK_OUT_TIME, L1.TRACK_OUT_QTY, L1.LOT_TYPE, L1.LOT_ID, L1.LOT_NAME, CASE WHEN TO_CHAR (L1.TRACK_OUT_TIME,'HH24:MI:SS') >= '07:30:00' AND TO_CHAR (L1.TRACK_OUT_TIME,'HH24:MI:SS') < '19:30:00' THEN '1' ELSE '2' END AS SHIFT_NUMBER FROM (SELECT DISTINCT TRACK_OUT_TIME ,TRACK_OUT_QTY,LOT_TYPE,LOT_ID,LOT_NAME FROM RPTDW.LOT_STAGE_HISTORY) L1)T1, RPTDW.DAY_MASTER DM WHERE T1.TRACK_OUT_TIME >= DM.START_DATE AND T1.TRACK_OUT_TIME < DM.END_DATE AND TRUNC(T1.TRACK_OUT_TIME) = DM.CALENDAR_DATE GROUP BY DM.CALENDAR_DATE syntax error: invalid expression 代码报错，修改代码
06-11
- `DMOVE/NMOVE`：白班/夜班产出 - `WFO/ENG_FINISH`：按批次类型分类的产出 ### 性能建议 - 在`TRACK_OUT_TIME`和`LOT_TYPE`上建立索引可加速查询。 - 如果`DAY_MASTER`表较大，为`CALENDAR_DATE`, `START_DATE`...
【SAP_HR考勤模块终极指南】：从零基础到精通考勤管理及配置
!... # 摘要 本文针对SAP_HR考勤模块进行了全面的概述与探讨，从考勤基础理论到高级功能应用，再到实际操作与系统维护，涵盖了考勤管理的核心概念、基础配置、流程自动化优化、高级功能、实战演练及系统集成等方面。...
6、百分比计算与实际应用全解析
最新发布
q9w8e7r6t5的博客
10-19 66
本文全面解析了百分比的基础计算方法及其在实际生活和工业生产中的广泛应用。内容涵盖百分比与小数、分数之间的转换，三种基本百分比问题的解法，并通过大量实际案例详细演示了如何求解材料成本、次品率、生产效率、功率输入、折扣价格等问题。同时提供了清晰的计算步骤和流程图，帮助读者系统掌握百分比在制造、工程、财务等领域的应用技巧。
使用SQL按日期条件查询
weixin_34272308的博客
05-17 2558
--查询当天：select * from ShopOrder wheredatediff(day,ordTime,getdate()-1)=0select * from info where DateDiff(dd,datetime,getdate())=0--前30天SELECT * FROM A where datediff(d,datetime,getdate())&l...
mysql 白天范围_急求mysql 统计一个时间范围内的白天与夜上的数据方法
weixin_34809884的博客
02-03 823
主要是统计每月中每天的产出数据，不能直接取日期然后GROUPBY，那样得出的数据不准确，目前想法是先按班别查出每天白夜班的数，然后用循环去写入到一个临时表里，再从临时表里查，思路...主要是统计每月中每天的产出数据，不能直接取日期然后GROUP BY，那样得出的数据不准确，目前想法是先按班别查出每天白夜班的数，然后用循环去写入到一个临时表里，再从临时表里查，思路我知道，但SQL存储过程实在写不出来...
HANA 数据库班次判断的算法
Tangqy12138的博客
05-03 257
这样每条数据后面都会对应一个班次flag 和新的班次日历，在where使用的时候就可以判断求和了。之后还有时间段班次算法，需要用到fulljoin 挺麻烦的，下次再分享88。
oracle 的根據時間獲取白夜班
djl66的专栏
10-26 1581
 SELECT TEST_TIME,SECTION,CASE WHEN  (SECTION0000) OR ( SECTION1930)  THEN NIGHTELSE DAYEND FROM (SELECT  TEST_TIME, TO_CHAR(TEST_TIME, HH24MI) SECTIONFROM  R_TEST_T ) R;
-- 大冰箱U壳 big_fridge_u AS ( SELECT '大冰箱U壳' AS tab_name, f.SELECT_94K8O42L AS machine_type, -- 白班: 当天07:00-19:00 SUM(CASE WHEN f.RADIO_8VPU77LH = '首件小时记录表' AND f.CREATED_DATE >= TRUNC(SYSDATE) + INTERVAL '7' HOUR AND f.CREATED_DATE < TRUNC(SYSDATE) + INTERVAL '19' HOUR THEN 1 ELSE 0 END) AS day_shift_count, -- 夜班: 前一天19:00-当天07:00 -- 夜班：前一天 19:00:00 到当天 06:59:59 SUM(CASE WHEN f.RADIO_8VPU77LH = '首件小时记录表' AND f.CREATED_DATE >= TRUNC(SYSDATE)-1 + INTERVAL '19' HOUR AND f.CREATED_DATE < TRUNC(SYSDATE) + INTERVAL '7' HOUR THEN 1 ELSE 0 END) AS night_shift_count FROM SYMAUSER.pan_relate_proc_inst_page pa INNER JOIN SYMAUSER.act_hi_procinst ahp ON ahp.proc_inst_id_ = pa.proc_inst_id INNER JOIN SYMAUSER.FORM7IHZZ1WKRD f ON pa.table_data_id = f.id WHERE pa.page_code = 'FORM7IHZZ1WKRD' AND ahp.start_time_ >= TRUNC(SYSDATE)-1 + INTERVAL '19' HOUR AND ahp.start_time_ < TRUNC(SYSDATE) + INTERVAL '19' HOUR AND f.CREATED_DATE >= TRUNC(SYSDATE)-1 + INTERVAL '19' HOUR AND f.CREATED_DATE < TRUNC(SYSDATE) + 1 + INTERVAL '19' HOUR GROUP BY f.SELECT_94K8O42L ),这段代码中统计数量什么时候清零
06-21
### 关于SQL代码中统计数量的清零时间分析 在给定的引用内容中，并未直接提到 `day_shift_count` 和 `night_shift_count` 的具体实现逻辑或相关SQL代码[^1]。然而，基于常见的SQL设计模式和业务需求，可以推测出统计数量的清零时间通常与以下条件有关： #### 1. **日期范围与时间周期** - 统计数量的清零操作通常依赖于时间周期，例如每日、每周或每月。如果涉及昼夜班次统计（如 `day_shift_count` 和 `night_shift_count`），则可能基于工作班次的时间段来决定。 - 假设白天班次为 `06:00:00` 至 `18:00:00`，夜间班次为 `18:00:00` 至次日 `06:00:00`，那么： - `day_shift_count` 可能在每天的 `06:00:00` 被清零。 - `night_shift_count` 可能在每天的 `18:00:00` 或次日的 `06:00:00` 被清零。 #### 2. **条件逻辑** - 清零操作可以通过触发器（Trigger）或调度任务（Job/Scheduler）实现。例如，在Oracle数据库中，可以使用 `DBMS_SCHEDULER` 创建一个定时任务，定期执行清零逻辑。 - 示例代码如下，展示如何通过调度任务清零统计数量： ```sql BEGIN DBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB ( job_name => 'RESET_SHIFT_COUNT', job_type => 'PLSQL_BLOCK', job_action => 'BEGIN UPDATE shift_stats SET day_shift_count = 0, night_shift_count = 0 WHERE TRUNC(sysdate) = TRUNC(last_update_time); END;', start_date => SYSTIMESTAMP, repeat_interval => 'FREQ=DAILY; BYHOUR=6; BYMINUTE=0; BYSECOND=0', -- 每天早上6点执行 enabled => TRUE ); END; ``` - 在上述代码中，`TRUNC(sysdate)` 确保只在新的一天开始时清零统计数量[^4]。 #### 3. **日期范围的影响** - 如果统计数量需要根据特定的日期范围进行清零，则需要明确该范围的起始和结束时间。例如，如果统计周期为每月一次，则可以在每月的第一天凌晨清零： ```sql BEGIN DBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB ( job_name => 'RESET_MONTHLY_COUNT', job_type => 'PLSQL_BLOCK', job_action => 'BEGIN UPDATE shift_stats SET day_shift_count = 0, night_shift_count = 0 WHERE TO_CHAR(sysdate, ''YYYY-MM'') > TO_CHAR(last_update_time, ''YYYY-MM''); END;', start_date => SYSTIMESTAMP, repeat_interval => 'FREQ=MONTHLY; BYDAY=1; BYHOUR=0; BYMINUTE=0; BYSECOND=0', -- 每月第一天凌晨执行 enabled => TRUE ); END; ``` #### 4. **总结** - 具体的清零时间取决于业务逻辑和日期范围的设计。如果没有明确的日期范围定义，则默认可能基于系统时间或触发条件（如每天的固定时间点）。 - 如果存在更复杂的条件逻辑（如跨班次统计或节假日调整），则需要进一步分析具体的SQL代码和业务规则。
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