用sql从身份证号推算出年龄和性别

在 SQL 中，可以使用字符串函数和日期函数来从身份证号推算出年龄和性别。假设身份证号保存在名为 `IDCard` 的字段中，以下是一些示例代码：

1. 推算出出生日期：

SELECT DATEFROMPARTS(SUBSTRING(IDCard, 7, 4), SUBSTRING(IDCard, 11, 2), SUBSTRING(IDCard, 13, 2)) AS BirthDate FROM TableName;

其中，`SUBSTRING` 函数用于截取身份证号中的年月日部分，`DATEFROMPARTS` 函数将这些数字转换为日期格式。

2. 计算年龄：

SELECT DATEDIFF(YEAR, BirthDate, GETDATE()) AS Age FROM TableName;

其中，`DATEDIFF` 函数用于计算两个日期之间的年数差异，`GETDATE` 函数获取当前日期。

3. 推算性别：

SELECT CASE WHEN CAST(SUBSTRING(IDCard, 17, 1) AS INT) % 2 = 1 THEN '男' ELSE '女' END AS Gender FROM TableName;

其中，`CAST` 函数用于将身份证号中的性别码转换为整数类型，`%` 运算符用于取模运算，判断性别码的奇偶性。

需要注意的是，以上代码仅适用于中国大陆的身份证号，对于其他国家的身份证号可能需要根据不同的编码规则进行调整。

相关问题

要删除表中的重复记录，可以使用以下 SQL 语句：从身份证号推算出年龄和性别

删除表中重复记录的 SQL 语句如下：

DELETE FROM 表名
WHERE 主键列名 NOT IN
  (SELECT MIN(主键列名)
   FROM 表名
   GROUP BY 去重列名1, 去重列名2, ...)

其中，主键列名是表中的唯一标识列，去重列名是需要去重的列。这个语句会保留每组去重列名的第一条记录，并删除其余重复记录。

关于从身份证号推算出年龄和性别，可以使用以下 SQL 语句：

SELECT
  CASE
    WHEN LENGTH(身份证号) = 15 THEN
      CONCAT('19', SUBSTR(身份证号, 7, 2))
    WHEN LENGTH(身份证号) = 18 THEN
      CONCAT(SUBSTR(身份证号, 7, 4))
    ELSE
      NULL
  END AS 出生年份,
  CASE
    WHEN MOD(SUBSTR(身份证号, 15, 1), 2) = 0 THEN
      '女'
    ELSE
      '男'
  END AS 性别
FROM 表名

其中，通过身份证号的长度判断出生年份的位置，然后使用 SUBSTR 函数截取出生年份的值。性别则是通过身份证号的第 15 位数字判断，如果是偶数则为女性，奇数则为男性。

SQL从身份证号计算年龄并添加字段。

在SQL中，由于身份证号码本身并不直接包含出生日期信息，因此我们需要一个中间步骤来获取出生日期。对于中国大陆的身份证号码，一般前六位代表出生年份，接下来两位代表月份，最后两位代表日期。下面是一个简化示例，假设你有一个包含身份证号的`personal_info`表，并且数据库支持一些函数来提取这些部分：

CREATE TABLE temp_table AS
(
  SELECT
    id,
    -- 将身份证号分割成年月日
    CAST(SUBSTRING(id, 7, 4) AS INT) AS birth_year,
    CAST(SUBSTRING(id, 11, 2) AS INT) AS birth_month,
    CAST(SUBSTRING(id, 13, 2) AS INT) AS birth_day,
    -- 计算出生日期
    DATE_FORMAT(CONCAT(CAST(birth_year AS CHAR), '-', birth_month, '-', birth_day), '%Y-%m-%d') AS birth_date
  FROM personal_info
);

UPDATE temp_table
SET
  -- 使用生日计算年龄，这里假设当前日期为系统变量@current_date
  age = DATEDIFF(CURRENT_DATE, birth_date) / 365
WHERE 
  birth_date IS NOT NULL;

然后你可以从`temp_table`中选择你需要的字段，包括新的年龄字段`age`。请注意，这只是一个简化的示例，实际操作可能会因为数据库的不同而有所差异。