SQLPP11 中的日期时间提取功能实现探讨
2025-06-30 11:15:38作者:申梦珏Efrain
在数据库应用开发中,处理日期时间数据是常见需求。SQLPP11作为C++的SQL查询构建库,目前缺少直接从日期时间类型中提取特定部分(如年、月、日)的功能。本文将深入探讨这一功能的实现方案及其技术考量。
功能需求背景
在实际应用中,开发者经常需要从完整的日期时间值中提取特定部分。例如,在文章管理系统中,用户可能只需要按年份筛选文章,而不关心具体的月份和日期。虽然可以在应用代码中处理,但在SQL层面直接提取会更高效。
现有技术方案分析
当前SQL标准提供了EXTRACT(YEAR FROM CURRENT_TIMESTAMP)语法,而MySQL等数据库也有YEAR(date)等专用函数。SQLPP11需要设计一个既能保持SQL表达习惯,又符合C++编程风格的功能实现。
三种设计方案比较
-
独立函数方案
类似MySQL风格,提供year_of(date)、month_of(date)等独立函数。优点是直观简单,缺点是函数数量会随着日期部分的增加而膨胀。 -
模板化函数方案
使用extract<datepart::year_t>(date)模板形式。优点是类型安全,编译时检查,但语法略显复杂。 -
参数化函数方案
采用extract(datepart::year, date)形式。结合了前两者的优点,既保持了SQL标准表达习惯,又提供了良好的C++接口。
推荐实现方案
基于SQL标准兼容性和C++最佳实践,推荐采用第三种参数化函数方案。这种设计:
- 保持了与SQL标准
EXTRACT语法的高度一致性 - 提供了良好的类型安全性
- 接口清晰直观
- 易于扩展新的日期部分
技术实现要点
实现时需要考虑:
- 定义日期部分的枚举或标签类型
- 确保类型系统能正确推导参数类型
- 处理不同数据库后端的语法差异
- 提供编译时错误检查
未来扩展性
该设计可轻松扩展支持:
- 更多日期部分(季度、周等)
- 时间部分(小时、分钟等)
- 时区相关提取
- 自定义日期部分提取
这种设计既满足了当前需求,又为未来功能扩展留下了空间,是SQLPP11库功能完善的重要一步。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5暂无简介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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92