Как быстро выбрать ОТЛИЧНЫЕ даты из поля Date/Time, SQL Server

Я использовал следующее:

CAST(FLOOR(CAST(@date as FLOAT)) as DateTime);

Это удаляет время из даты, преобразовывая его в float и обрезая "временная" часть,

Самый простой способ - добавить вычисляемый столбец только для части даты и выбрать его. Вы можете сделать это в представлении, если не хотите изменять таблицу.

нос будет прерван только при первом сбое, если вы передадите параметр -x в командной строке.

test.py:

def test1():
    assert False

def test2():
    assert False

без параметра -x :

C:\temp\py>C:\Python26\Scripts\nosetests.exe test.py
FF
======================================================================
FAIL: test.test1
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python26\lib\site-packages\nose-0.11.1-py2.6.egg\nose\case.py", line
183, in runTest
    self.test(*self.arg)
  File "C:\temp\py\test.py", line 2, in test1
    assert False
AssertionError

======================================================================
FAIL: test.test2
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python26\lib\site-packages\nose-0.11.1-py2.6.egg\nose\case.py", line
183, in runTest
    self.test(*self.arg)
  File "C:\temp\py\test.py", line 5, in test2
    assert False
AssertionError

----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.031s

FAILED (failures=2)

с параметром -x:

C:\temp\py>C:\Python26\Scripts\nosetests.exe test.py -x
F
======================================================================
FAIL: test.test1
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python26\lib\site-packages\nose-0.11.1-py2.6.egg\nose\case.py", line
183, in runTest
    self.test(*self.arg)
  File "C:\temp\py\test.py", line 2, in test1
    assert False
AssertionError

----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.047s

FAILED (failures=1)

Вы можете рассмотреть возможность просмотра документации носа .

WITH    rows AS (
        SELECT  CAST(CAST(CAST(MIN(date) AS FLOAT) AS INTEGER) AS DATETIME) AS mindate, MAX(date) AS maxdate
        FROM    mytable
        UNION ALL
        SELECT  mindate + 1, maxdate
        FROM    rows
        WHERE   mindate < maxdate
        )
SELECT  mindate
FROM    rows
WHERE   EXISTS
        (
        SELECT  NULL
        FROM    mytable
        WHERE   date >= mindate
                AND date < mindate + 1
        )
OPTION  (MAXRECURSION 0)

Это будет более эффективно, чем Stream Aggregate

Каков ваш предикат для этого другого отфильтрованного столбца? Пробовали ли вы улучшить индекс этого другого отфильтрованного столбца, за которым следует поле datetime?

Я в основном предполагаю, но 5 секунд, чтобы отфильтровать набор из 100000 строк до 40000, а затем выполнить sort (что, по-видимому, и происходит) мне не кажется необоснованным. Почему ты говоришь, что это слишком медленно? Потому что это не соответствует ожиданиям?

Просто преобразуйте дату: dateadd (dd, 0, datiff (dd, 0, [Some_Column]))

Если вы хотите избежать поэтапного извлечения или переформатирования даты - что, по-видимому, является основной причиной задержки (путем принудительного полного сканирования таблицы) - у вас нет альтернативы, кроме как сохранить date - это только часть даты и времени, что, к сожалению, потребует изменения структуры базы данных.

Если вы используете SQL Server 2005 или более поздней версии, то можно использовать постоянное вычисляемое поле

Unless otherwise specified, computed columns are virtual columns that are
not physically stored in the table. Their values are recalculated every 
time they are referenced in a query. The Database Engine uses the PERSISTED 
keyword in the CREATE TABLE and ALTER TABLE statements to physically store 
computed columns in the table. Their values are updated when any columns 
that are part of their calculation change. By marking a computed column as 
PERSISTED, you can create an index on a computed column that is deterministic
but not precise. 

Я не уверен, почему ваш существующий запрос займет более 5 секунд для 40 000 строк.

Я только что попробовал следующий запрос к таблице со 100 000 строками, и он вернул менее 0,1 секунды.

SELECT DISTINCT DATEADD(day, 0, DATEDIFF(day, 0, your_date_column))
FROM your_table

(Обратите внимание, что этот запрос, вероятно, не будет иметь возможность использовать любые индексы в столбце даты, но это должно быть достаточно быстро, если предположить, что вы не выполняете его десятки раз в секунду.)