Amazon Redshift tidak akan lagi mendukung pembuatan Python UDFs baru mulai Patch 198. Python yang ada UDFs akan terus berfungsi hingga 30 Juni 2026. Untuk informasi lebih lanjut, lihat [posting blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Fungsi DATEDIFF
DATEDIFF mengembalikan perbedaan antara bagian tanggal dari dua ekspresi tanggal atau waktu.
## Sintaksis
```
DATEDIFF( datepart, {date|time|timetz|timestamp}, {date|time|timetz|timestamp} )
```
## Argumen
*datepart*
Bagian spesifik dari nilai tanggal atau waktu (tahun, bulan, atau hari, jam, menit, detik, milidetik, atau mikrodetik) tempat fungsi beroperasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Bagian tanggal untuk fungsi tanggal atau stempel waktu](r_Dateparts_for_datetime_functions.md).
Secara khusus, DATEDIFF menentukan jumlah batas bagian tanggal yang disilangkan antara dua ekspresi. Misalnya, anggaplah Anda menghitung perbedaan tahun antara dua tanggal, `12-31-2008` dan`01-01-2009`. Dalam hal ini, fungsi mengembalikan 1 tahun meskipun fakta bahwa tanggal-tanggal ini hanya terpisah satu hari. Jika Anda menemukan perbedaan jam antara dua stempel waktu, `01-01-2009 8:30:00` dan`01-01-2009 10:00:00`, hasilnya adalah 2 jam. Jika Anda menemukan perbedaan jam antara dua stempel waktu, `8:30:00` dan`10:00:00`, hasilnya adalah 2 jam.
*tanggal* *\$1 *waktu* \$1 *timetz \$1 stempel waktu**
Kolom atau ekspresi TANGGAL, WAKTU, TIMETZ, atau TIMESTAMP yang secara implisit dikonversi ke TANGGAL, WAKTU, TIMETZ, atau TIMESTAMP. Ekspresi harus berisi tanggal atau bagian waktu yang ditentukan. Jika tanggal atau waktu kedua lebih lambat dari tanggal atau waktu pertama, hasilnya positif. Jika tanggal atau waktu kedua lebih awal dari tanggal atau waktu pertama, hasilnya negatif.
## Jenis pengembalian
BIGINT
## Contoh dengan kolom DATE
Contoh berikut menemukan perbedaan, dalam jumlah minggu, antara dua nilai tanggal literal.
```
select datediff(week,'2009-01-01','2009-12-31') as numweeks;
numweeks
----------
52
(1 row)
```
Contoh berikut menemukan perbedaan, dalam jam, antara dua nilai tanggal literal. Ketika Anda tidak memberikan nilai waktu untuk tanggal, defaultnya adalah 00:00:00.
```
select datediff(hour, '2023-01-01', '2023-01-03 05:04:03');
date_diff
----------
53
(1 row)
```
Contoh berikut menemukan perbedaan, dalam hari, antara dua nilai TIMESTAMETZ literal.
```
Select datediff(days, 'Jun 1,2008 09:59:59 EST', 'Jul 4,2008 09:59:59 EST')
date_diff
----------
33
```
Contoh berikut menemukan perbedaan, dalam hari, antara dua tanggal dalam baris tabel yang sama.
```
select * from date_table;
start_date | end_date
-----------+-----------
2009-01-01 | 2009-03-23
2023-01-04 | 2024-05-04
(2 rows)
select datediff(day, start_date, end_date) as duration from date_table;
duration
---------
81
486
(2 rows)
```
Contoh berikut menemukan perbedaan, dalam jumlah kuartal, antara nilai literal di masa lalu dan tanggal hari ini. Contoh ini mengasumsikan bahwa tanggal saat ini adalah 5 Juni 2008. Anda dapat memberi nama bagian tanggal secara lengkap atau menyingkatnya. Nama kolom default untuk fungsi DATEDIFF adalah DATE\$1DIFF.
```
select datediff(qtr, '1998-07-01', current_date);
date_diff
-----------
40
(1 row)
```
Contoh berikut bergabung dengan tabel PENJUALAN dan DAFTAR untuk menghitung berapa hari setelah mereka terdaftar, tiket apa pun dijual untuk daftar 1000 hingga 1005. Penantian terpanjang untuk penjualan daftar ini adalah 15 hari, dan yang terpendek kurang dari satu hari (0 hari).
```
select priceperticket,
datediff(day, listtime, saletime) as wait
from sales, listing where sales.listid = listing.listid
and sales.listid between 1000 and 1005
order by wait desc, priceperticket desc;
priceperticket | wait
---------------+------
96.00 | 15
123.00 | 11
131.00 | 9
123.00 | 6
129.00 | 4
96.00 | 4
96.00 | 0
(7 rows)
```
Contoh ini menghitung jumlah rata-rata jam penjual menunggu semua penjualan tiket.
```
select avg(datediff(hours, listtime, saletime)) as avgwait
from sales, listing
where sales.listid = listing.listid;
avgwait
---------
465
(1 row)
```
## Contoh dengan kolom TIME
Berikut contoh tabel TIME\$1TEST memiliki kolom TIME\$1VAL (tipe TIME) dengan tiga nilai dimasukkan.
```
select time_val from time_test;
time_val
---------------------
20:00:00
00:00:00.5550
00:58:00
```
Contoh berikut menemukan perbedaan jumlah jam antara kolom TIME\$1VAL dan literal waktu.
```
select datediff(hour, time_val, time '15:24:45') from time_test;
date_diff
-----------
-5
15
15
```
Contoh berikut menemukan perbedaan jumlah menit antara dua nilai waktu literal.
```
select datediff(minute, time '20:00:00', time '21:00:00') as nummins;
nummins
----------
60
```
## Contoh dengan kolom TIMETZ
Contoh tabel berikut TIMETZ\$1TEST memiliki kolom TIMETZ\$1VAL (tipe TIMETZ) dengan tiga nilai dimasukkan.
```
select timetz_val from timetz_test;
timetz_val
------------------
04:00:00+00
00:00:00.5550+00
05:58:00+00
```
Contoh berikut menemukan perbedaan jumlah jam, antara literal TIMETZ dan timetz\$1val.
```
select datediff(hours, timetz '20:00:00 PST', timetz_val) as numhours from timetz_test;
numhours
----------
0
-4
1
```
Contoh berikut menemukan perbedaan jumlah jam, antara dua nilai TIMETZ literal.
```
select datediff(hours, timetz '20:00:00 PST', timetz '00:58:00 EST') as numhours;
numhours
----------
1
```