我需要按天（24小时）从SQL Server数据库中获取所有值。我在TestAllData表中有“时间戳记”列，我想选择仅对应于特定日期的数据。
例如，有DateTime类型的时间戳，例如'2019-03-19 12:26:03.002', '2019-03-19 17:31:09.024'和'2019-04-10 14:45:12.015'，因此我想分别加载日期2019-03-19和日期{{ 1}}。基本上，需要获取具有相同日期的DateTime值。
是否可以使用某些功能，例如2019-04-10或DatePart？
我该如何整体解决此类问题？
在这种情况下，我不知道时间戳与一天结束之间的小时数的确切差异（因为1天有各种时间戳），因此我需要从时间戳中提取日期本身。之后，我需要按天或类似的方式对数据进行分组，然后逐块获取。例如：
'2019-03-19'-1200条 '2019-04-10'-3500条记录 '2019-05-12'-10000条记录等等
我正在寻找一种不提供时间戳（例如'2019-03-19'）作为边界或where子句的更通用的解决方案，因为问题不仅仅在于按日期过滤数据!!
更新：在我的数据集中，我有大约1,000,000条记录和100多个唯一日期。我正在考虑提取一组唯一的日期，然后在循环中运行查询，该循环将按提供的日期对数据进行过滤。它看起来像这样：
DateDiff我可能会在代码中使用此查询，因此我可能会在Scala函数的循环中运行它。但是，我不确定在性能方面是否可以运行单独的唯一日期提取查询。
答案 0 :(得分：0)
取决于是否要处理所有日期（而不只是子集），实现此目的最简单的方法之一是强制转换：
;with cte as (SELECT cast(my_datetime as date) as my_date, * from TestAllData)
SELECT * FROM cte where my_date = '2019-02-14'
请注意，在将datetime转换为date时，时间将被截断，即仅提取日期部分。
正如我所说，这是否有效取决于您的需求，因为所有记录中的所有datetime值都将在过滤数据之前转换为最新日期。但是，如果要选择多个日期（而不是一个或两个），则可能会更快，因为它会读取整个表一次，然后为您提供一列，您可以在该列上进行更有效的过滤。
但是，如果这是一个永久性的要求，我可能会使用一个持久化的计算列，这实际上意味着该转换最初会进行一次，然后在相应值更改时才进行。对于大表，我也强烈考虑在计算列上建立索引。