Apache Doris日期类型字面量详解
概述
日期和时间类型是数据库系统中常见的数据类型,Apache Doris作为一款高性能的分析型数据库,提供了完善的日期类型支持。本文将详细介绍Doris中日期类型字面量的表示方法、格式规范以及使用注意事项,帮助开发者正确使用日期类型。
日期字面量基本语法
在Doris中,日期类型字面量遵循标准SQL语法规范,需要使用类型关键字和字符串组合表示。基本语法格式为:
DATE 'YYYY-MM-DD'
TIMESTAMP 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'
类型关键字与字符串之间的空格是可选的,以下两种写法都是合法的:
DATE'2008-08-08'
DATE '2008-08-08'
日期格式详解
DATE类型格式
DATE类型表示日期部分,不包含时间信息。Doris支持以下几种格式:
-
标准分隔格式:使用连字符
-分隔'YYYY-MM-DD'(完整年份)'YY-MM-DD'(两位年份)
-
紧凑格式:不使用分隔符
'YYYYMMDD''YYMMDD'
虽然Doris也兼容MySQL的一些非标准分隔符格式,但出于可读性和标准化的考虑,建议开发者使用标准格式。
DATETIME/TIMESTAMP类型格式
DATETIME和TIMESTAMP类型表示日期和时间,Doris支持以下格式:
-
标准分隔格式:
'YYYY-MM-DD HH:MM:SS''YY-MM-DD HH:MM:SS'
日期和时间之间的分隔符可以是空格或字母
T,例如:TIMESTAMP '2008-08-08 20:08:08' TIMESTAMP '2008-08-08T20:08:08' -
紧凑格式:
'YYYYMMDDHHMMSS''YYMMDDHHMMSS'
-
微秒精度: DATETIME可以包含最高6位的微秒精度,使用点号(.)分隔:
TIMESTAMP '2008-08-08 20:08:08.123456'
两位年份的处理
当使用两位年份表示时,Doris采用以下规则进行世纪推断:
- 70-99:解释为1970-1999年
- 00-69:解释为2000-2069年
例如:
DATE '80-08-08' -- 解释为1980-08-08
DATE '20-08-08' -- 解释为2020-08-08
时区支持
Doris支持在日期时间字面量中指定时区信息,时区部分必须紧跟在时间部分后面,不能有空格:
TIMESTAMP '2008-08-08 20:08:08+08:00'
支持的时区格式包括:
-
时区偏移量:
{+ | -}hh:mm- 例如:
+08:00表示UTC+8时区 -05:30表示UTC-5小时30分钟
- 例如:
-
时区名称:
- 例如:
Asia/Shanghai表示上海时区 America/New_York表示纽约时区
- 例如:
错误处理
当Doris遇到无法解析为有效日期的字符串时,会直接报错。例如:
SELECT date '071332'
将产生错误:
date/datetime literal [071332] is invalid
最佳实践建议
-
优先使用标准格式:虽然Doris支持多种日期格式,但建议使用标准SQL格式
YYYY-MM-DD和YYYY-MM-DD HH:MM:SS,以提高代码可读性和可维护性。 -
避免两位年份:使用完整四位年份可以避免世纪推断带来的潜在问题。
-
注意时区处理:在分布式系统中,明确指定时区可以避免因服务器时区设置不同导致的数据不一致问题。
-
性能考虑:紧凑格式
YYYYMMDD在存储和处理上可能更高效,但会牺牲一定的可读性。
通过掌握这些日期类型字面量的使用规范,开发者可以更高效地在Apache Doris中处理日期时间数据,构建可靠的数据分析应用。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00