Funktion DATE_PART - Amazon Redshift
SyntaxArgumenteRückgabetypBeispiele

Amazon Redshift unterstützt ab dem 1. November 2025 nicht mehr die Erstellung neuer Python-UDFs. Wenn Sie Python-UDFs verwenden möchten, erstellen Sie die UDFs vor diesem Datum. Bestehende Python-UDFs funktionieren weiterhin wie gewohnt. Weitere Informationen finden Sie im Blog-Posting.

Funktion DATE_PART

DATE_PART extrahiert Datumsteilwerte aus einem Ausdruck. DATE_PART ist synonym mit der Funktion PGDATE_PART.

Syntax

DATE_PART(datepart, {date|timestamp})

Argumente

datepart

Ein Bezeichnerliteral oder eine Zeichenfolge des spezifischen Teils des Datumswertes (z. B. Jahr, Monat oder Tag), für den die Funktion gilt. Weitere Informationen finden Sie unter Datumsteile für Datums- oder Zeitstempelfunktionen.

{date|timestamp}

Eine Datums- oder Zeitstempelspalte bzw. ein entsprechender Ausdruck, die/der implizit zu einem Datum oder Zeitstempel konvertiert wird. Die Spalte bzw. der Ausdruck unter date oder timestamp muss den in datepart angegebenen Datumsteil enthalten.

Rückgabetyp

DOUBLE

Beispiele

Der Standard-Spaltenname für die DATE_PART-Funktion ist pgdate_part.

Weitere Hinweise zu den Daten, die in einigen dieser Beispiele verwendet werden, finden Sie unter Beispieldatenbank.

Im folgenden Beispiel wird der Minutenwert aus einem Zeitstempelliteral ermittelt. 

SELECT DATE_PART(minute, timestamp '20230104 04:05:06.789');
            
pgdate_part
-----------
         5

Im folgenden Beispiel wird der Wochenwert aus einem Zeitstempelliteral ermittelt. Die Berechnung der Wochenzahl erfolgt gemäß ISO-Standard 8601. Weitere Informationen finden Sie unter ISO 8601 in Wikipedia.

SELECT DATE_PART(week, timestamp '20220502 04:05:06.789');
            
pgdate_part
-----------
         18

Im folgenden Beispiel wird der Tag des Monats aus einem Zeitstempelliteral ermittelt.

SELECT DATE_PART(day, timestamp '20220502 04:05:06.789');
            
pgdate_part
-----------
         2

Im folgenden Beispiel wird der Wochentag aus einem Zeitstempelliteral ermittelt. Die Datumsberechnung „Wochentag“ ist eine Ganzzahl zwischen 0 und 6, beginnend mit Sonntag.

SELECT DATE_PART(dayofweek, timestamp '20220502 04:05:06.789');
            
pgdate_part
-----------
         1

Das folgende Beispiel ermittelt das Jahrhundert aus einem Zeitstempelliteral. Die Berechnung des Jahrhunderts erfolgt gemäß ISO-Standard 8601. Weitere Informationen finden Sie unter ISO 8601 in Wikipedia.

SELECT DATE_PART(century, timestamp '20220502 04:05:06.789');
            
pgdate_part
-----------
         21

Im folgenden Beispiel wird das Jahrtausend aus einem Zeitstempelliteral ermittelt. Die Berechnung des Jahrtausends erfolgt gemäß ISO-Standard 8601. Weitere Informationen finden Sie unter ISO 8601 in Wikipedia.

SELECT DATE_PART(millennium, timestamp '20220502 04:05:06.789');
            
pgdate_part
-----------
         3

Im folgenden Beispiel werden die Mikrosekunden aus einem Zeitstempelliteral ermittelt. Die Berechnung der Mikrosekunden erfolgt gemäß ISO-Standard 8601. Weitere Informationen finden Sie unter ISO 8601 in Wikipedia.

SELECT DATE_PART(microsecond, timestamp '20220502 04:05:06.789');
            
pgdate_part
-----------
    789000

Im folgenden Beispiel wird der Monat aus einem Datumsliteral ermittelt. 

SELECT DATE_PART(month, date '20220502');
            
pgdate_part
-----------
         5

Im folgenden Beispiel wird die Funktion DATE_PART auf eine Spalte in einer Tabelle angewendet. 

SELECT date_part(w, listtime) AS weeks, listtime
FROM listing 
WHERE listid=10
            

weeks |      listtime
------+---------------------
 25   | 2008-06-17 09:44:54
(1 row)

Sie können Datumsteile ausschreiben oder abkürzen; in diesem Fall steht w für Wochen.

Der Datumsteil „Wochentag“ gibt eine Ganzzahl zwischen 0 und 6 aus, beginnend mit Sonntag. Verwenden Sie DATE_PART mit dow (DAYOFWEEK) zur Anzeige von Ereignissen an einem Samstag. 

SELECT date_part(dow, starttime) AS dow, starttime 
FROM event
WHERE date_part(dow, starttime)=6
ORDER BY 2,1;     

 dow |      starttime
-----+---------------------
   6 | 2008-01-05 14:00:00
   6 | 2008-01-05 14:00:00
   6 | 2008-01-05 14:00:00
   6 | 2008-01-05 14:00:00
...
(1147 rows)