SQL Server日期格式化yyyy年mm月dd日

SQL Server日期格式化yyyy年mm月dd日

SQL Server日期格式化yyyy年mm月dd日

1. 引言

SQL Server中,日期格式化是非常常见的操作之一。通常我们将日期格式化为yyyy年mm月dd日的形式,以便更好地显示和理解日期值。本文将详细介绍如何使用SQL Server来格式化日期为yyyy年mm月dd日的格式。

2. 日期格式化示例

以下是一个简单的示例,演示如何将日期格式化为yyyy年mm月dd日:

SELECT CONVERT(NVARCHAR(50), GETDATE(), 112) AS FormattedDate

运行以上代码将输出以下结果:

FormattedDate
--------------
20220917

在上面的示例中,我们使用了GETDATE()函数获取当前日期。然后通过CONVERT()函数将日期转换为NVARCHAR类型,并设置格式代码为112(yyyy年mm月dd日)。最后将格式化后的日期作为FormattedDate列进行展示。

3. 格式代码解释

在SQL Server中,日期格式化使用的是CONVERT()函数,并使用101126之间的格式代码。下面是一些常用的格式代码及其解释:

  • 101: mm/dd/yyyy
  • 102: yyyy.mm.dd
  • 103: dd/mm/yyyy
  • 104: dd.mm.yyyy
  • 105: dd-mm-yyyy
  • 106: dd mon yyyy
  • 107: mon dd, yyyy
  • 108: hh:mm:ss
  • 109: mon dd yyyy hh:mm:ss:mmm AM/PM
  • 110: mm-dd-yyyy
  • 111: yyyy/mm/dd
  • 112: yyyymmdd
  • 113: dd mon yyyy hh:mm:ss:mmm
  • 114: hh:mm:ss:mmm(24小时制)
  • 120: yyyy-mm-dd hh:mm:ss
  • 121: yyyy-mm-dd hh:mm:ss:mmm
  • 126: yyyy-mm-ddThh:mm:ss.mmm(ISO 8601格式)

4. 格式化日期为yyyy年mm月dd日的方法

有几种方法可以将日期格式化为yyyy年mm月dd日的形式,下面分别介绍这些方法。

方法一:使用CONVERT函数

最常用的方法是使用CONVERT()函数,将日期转换为NVARCHAR类型,并通过设置不同的格式代码来实现格式化。下面是一个示例:

SELECT CONVERT(NVARCHAR(50), GETDATE(), 112) AS FormattedDate

运行以上代码将输出以下结果:

FormattedDate
--------------
20220917

方法二:使用FORMAT函数

SQL Server 2012及以上版本引入了FORMAT()函数,可以更方便地格式化日期。以下是示例代码:

SELECT FORMAT(GETDATE(), N'yyyy年MM月dd日') AS FormattedDate

运行以上代码将输出以下结果:

FormattedDate
--------------
2022年09月17日

方法三:使用字符串拼接

另一种方法是使用字符串拼接的方式将日期格式化为yyyy年mm月dd日的形式。以下是示例代码:

SELECT CONVERT(NVARCHAR(4), YEAR(GETDATE())) 
       + N'年' 
       + RIGHT(N'00' + CONVERT(NVARCHAR(2), MONTH(GETDATE())), 2) 
       + N'月' 
       + RIGHT(N'00' + CONVERT(NVARCHAR(2), DAY(GETDATE())), 2) 
       + N'日' AS FormattedDate

运行以上代码将输出以下结果:

FormattedDate
--------------
2022年09月17日

在上述示例中,我们使用了YEAR()MONTH()DAY()函数来获取日期的年、月和日。然后使用CONVERT()函数将它们转换为NVARCHAR类型,并通过字符串拼接的方式将它们组合成需要的形式。

5. 结论

在本文中,我们详细介绍了如何在SQL Server中将日期格式化为yyyy年mm月dd日的形式。通过使用CONVERT()函数或FORMAT()函数,以及字符串拼接的方式,我们可以轻松地实现日期的格式化。根据实际情况,选择合适的方法来格式化日期,可以提高数据的可读性和可理解性。

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