DATEDIFF関数の使い方
日付間の差異を計算することは、データ処理と分析において一般的なニーズです。ユーザーのアクティブ日数のカウント、プロジェクト サイクルの計算、イベント間隔の分析など、DATEDIFF関数便利なソリューションを提供できます。この記事では、DATEDIFF 関数の使い方を詳しく紹介し、過去 10 日間の注目トピックと組み合わせて、実際の応用シナリオを示します。
1. DATEDIFF関数の基本

DATEDIFF 関数は、2 つの日付の差を計算するために使用されます。その基本的な構文は次のとおりです。
| データベースの種類 | 構文形式 | 説明する |
|---|---|---|
| MySQL | DATEDIFF(終了日, 開始日) | 2 つの日付間の差を日数で返します |
| SQLサーバー | DATEDIFF(日付部分、開始日、終了日) | 差分の単位(日、月、年など)を指定できます。 |
| PostgreSQL | 終了日 - 開始日 | 間の日数を返します。 |
2. ネットで話題の日付計算アプリ
最近のネットワーク ホット スポットに基づいて、日付計算が必要な次の一般的なシナリオをまとめました。
| ホットトピック | 日付計算の要件 | DATEDIFF アプリケーションの例 |
|---|---|---|
| ワールドカップの試合分析 | 試合間の日数を計算する | DATEDIFF(日, '2022-11-21', '2022-11-25') |
| Eコマースダブルイレブンイベント | ユーザーの再購入サイクルの統計 | DATEDIFF(日、最初の注文日、二番目の注文日) |
| 流行の予防と制御のデータ | 隔離日数の計算 | DATEDIFF(日、隔離開始日、CURRENT_DATE) |
3. DATEDIFF関数の詳しい使い方
1.MySQLでの使用例
2 つの日付間の日数の差を計算します。
SELECT DATEDIFF('2022-12-01', '2022-11-20') AS day_diff;
結果は11になります。
2.SQL Server の高度な使用法
さまざまな時間単位を指定できます。
| datepart パラメータ | 説明する | 例 |
|---|---|---|
| 年 | 年の差を計算する | DATEDIFF(年、'2000-01-01'、'2022-01-01') |
| 四半期 | 四半期差を計算する | DATEDIFF(四半期、'2022-01-01'、'2022-10-01') |
| 月 | 月差を計算する | DATEDIFF(月、'2022-01-15'、'2022-12-15') |
3.PostgreSQLでの日付計算
PostgreSQL は単純な減算演算子を使用します。
日付 '2022-12-01' - 日付 '2022-11-20' を day_diff として選択します。
4. よくある質問
1.新年をまたぐ日付計算をどのように処理するか?
DATEDIFF 関数は、特別な処理を行わずに、年の変更を自動的に処理します。たとえば、2021-12-25 から 2022-01-05 までの日数の差を計算すると、結果は 11 日になります。
2.時間成分は計算結果に影響しますか?
ほとんどのデータベースでは、DATEDIFF は日付部分のみを考慮し、時刻部分は無視します。ただし、SQL Server の時差関数 DATEPART などの一部のデータベースでは時間を考慮します。
3.暦日ではなく営業日を計算するにはどうすればよいですか?
カスタム関数を使用するか、CASE ステートメントを使用して週末と休日を除外する必要があります。
5. 実際の事例分析
以下は、ユーザーの最初の購入と 2 回目の購入の間の時間をカウントする e コマース データ分析の実際のケースです。
| ユーザーID | 最初の購入日 | 2回目の購入日 | 購入間隔(日) |
|---|---|---|---|
| 10001 | 2022-11-01 | 2022-11-15 | 14 |
| 10002 | 2022-11-05 | 2022-12-05 | 30 |
SQL クエリ ステートメント:
SELECT ユーザー ID、最初の購入、二番目の購入、DATEDIFF(日、最初の購入、二番目の購入) AS 購入間隔
ユーザー注文から;
要約する
DATEDIFF 関数は、日付計算を処理するための強力なツールです。使い方をマスターすれば、データ分析の効率を大幅に向上させることができます。単純な日数の計算であっても、複雑なビジネス シナリオ分析であっても、DATEDIFF 関数を合理的に使用することで必要な結果を得ることができます。実際のアプリケーションでは、特定のビジネス ニーズに基づいて適切な時間単位と計算方法を選択することをお勧めします。
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