pg库获取字符的年月

PostgreSQL (pg) 是一个开源的对象关系数据库系统，它提供了一个名为 `EXTRACT` 的函数用于从日期时间字段中提取特定的部分，包括年、月等信息。如果你想要获取字符型数据中的年份和月份，可以使用以下SQL查询：

SELECT EXTRACT(YEAR FROM your_date_column) AS year,
       EXTRACT(MONTH FROM your_date_column) AS month
FROM your_table;

在这个例子中，`your_date_column` 是包含日期或时间的列名，`your_table` 是你的表名。`EXTRACT(YEAR)` 返回的是年份，`EXTRACT(MONTH)` 返回的是月份，结果会被转换为整数。

如果你想获取格式化的字符串（如"YYYY-MM"），可以进一步使用 `TO_CHAR` 函数：

SELECT TO_CHAR(your_date_column, 'YYYY-MM') AS formatted_date
FROM your_table;

这将返回类似 "2023-07" 格式的字符串。

相关问题

pg 如何将字符串格式的时间，转为14位的字符串

可以使用 PostgreSQL 内置的日期函数和字符串函数来实现将字符串格式的时间转为14位的字符串。

假设字符串格式为 '2022-01-01 12:30:00'，可以使用以下 SQL 语句进行转换：

SELECT to_char(to_timestamp('2022-01-01 12:30:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'), 'YYYYMMDDHH24MISS');

解释一下上述 SQL 语句：

- `to_timestamp` 函数将字符串转为时间戳类型。
- `to_char` 函数将时间戳类型转为字符串类型，指定输出格式为 'YYYYMMDDHH24MISS'，即年月日时分秒都用数字表示，并且不加分隔符。

执行以上 SQL 语句，会得到一个 14 位的字符串，即 '20220101123000'。

pg sql年月 数据库时间类型

### PostgreSQL 中的时间类型及其应用

#### 时间类型的概述
PostgreSQL 提供了多种用于表示日期和时间的数据类型。`date` 类型仅存储年月日部分，适合记录具体的某一天[^1]。

对于更复杂的时间信息，可以使用 `timestamp` 和 `timestamptz`（即带有时区的 timestamp）。其中 `timestamp(0)` 表示精确到秒而不带有时区的信息；而 `timestamp without timezone` 则明确指出了该时间戳不含时区属性。

-- 创建包含不同时间类型的表结构
CREATE TABLE events (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    event_date DATE NOT NULL,          -- 只有日期的部分
    event_timestamp TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE,  -- 不含时区的时间戳
    event_timestamptz TIMESTAMPTZ      -- 含有时区的时间戳，默认当前事务的时区
);

#### 处理特定月份或年度的数据
当需要处理基于年份或月份的操作时，可以通过定义额外列并利用表达式默认值来简化操作：

ALTER TABLE public.t_water_md_run_log_main ADD COLUMN data_year_month CHAR(7);  
UPDATE t_water_md_run_log_main SET data_year_month = TO_CHAR(data_time, 'YYYY-MM');

上述命令向现有表格添加了一个新的字段 `data_year_month` 来保存格式化后的年月字符串，并通过更新语句填充已有数据中的这部分信息[^2]。

另外，在创建新表时也可以直接指定这样的计算方式作为某一列的默认值：

CREATE TABLE monthly_events (
    ...
    occurred_at TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE NOT NULL,
    year_month AS (TO_CHAR(occurred_at, 'YYYY-MM')) STORED
);

这里使用了 SQL 标准中的生成列特性 (`GENERATED ... STORED`) ，使得每次插入或修改 `occurred_at` 字段时都会自动生成对应的 `year_month` 值。

#### 关联查询与分区策略
如果应用程序经常按照一定周期（如每年每月）访问历史数据，则考虑采用分区分片技术以提高性能效率。例如，可以根据业务需求设计按年月分布的不同子表方案，配合 Sharding-JDBC 实现透明化的多表联合读写功能[^3]。