Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。
本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# DATEDIFF 函數
DATEDIFF 傳回兩個日期或時間表達式之日期部分的差異。
## 語法
```
DATEDIFF( datepart, {date|time|timetz|timestamp}, {date|time|timetz|timestamp} )
```
## 引數
*datepart*
函數運作的日期或時間值 (年、月或日、小時、分鐘、秒、毫秒或微秒) 的特定部分。如需詳細資訊，請參閱[日期或時間戳記函數的日期部分](r_Dateparts_for_datetime_functions.md)。
特別是，DATEDIFF 會決定兩個運算式間相距的日期部分邊界數。例如，假設您正在計算兩個日期 `12-31-2008` 和 `01-01-2009` 之間的年度差異。在這種情況下，函數傳回 1 年，儘管這些日期只相隔一天。如果您正在尋找兩個時間戳記間時數的差異，`01-01-2009 8:30:00` 和 `01-01-2009 10:00:00`，結果為 2 小時。如果您正在尋找兩個時間戳記間時數的差異，`8:30:00` 和 `10:00:00`，結果為 2 小時。
*date*\$1*time*\$1*timetz*\$1*timestamp*
DATE、TIME、TIMETZ 或 TIMESTAMP 欄，或隱含轉換為 DATE、TIME、TIMETZ 或 TIMESTAMP 的運算式。運算式必須同時包含指定的日期部分或時間部分。如果第二個日期或時間晚於第一個日期或時間，結果為正值。如果第二個日期或時間早於第一個日期或時間，結果為負值。
## 傳回類型
BIGINT
## 具有 DATE 欄的範例
下列範例會尋找在兩個常值日期值間週次的差異。
```
select datediff(week,'2009-01-01','2009-12-31') as numweeks;
numweeks
----------
52
(1 row)
```
下列範例會尋找兩個常值日期值之間的差異 (以小時為單位)。如果您未提供日期的時間值，則預設值為 00:00:00。
```
select datediff(hour, '2023-01-01', '2023-01-03 05:04:03');
date_diff
----------
53
(1 row)
```
下列範例會尋找兩個常值 TIMESTAMETZ 值之間的差異 (以天為單位)。
```
Select datediff(days, 'Jun 1,2008 09:59:59 EST', 'Jul 4,2008 09:59:59 EST')
date_diff
----------
33
```
以下範例找出資料表中同一列兩個日期之間的差異 (以天為單位)。
```
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)
```
下列範例會尋找在過去和今日日期中常值間季次的差異。此範例假設目前日期為 2008 年 6 月 5 日。您可以用全名或縮寫來表示日期部分。DATEDIFF 函數的預設欄名稱為 DATE\$1DIFF。
```
select datediff(qtr, '1998-07-01', current_date);
date_diff
-----------
40
(1 row)
```
下列範例會聯結 SALES 和 LISTING 資歷表，來計算在他們列出和門票售出後所經的天數：清單 1000 到 1005。這些清單銷售的最長等待時間是 15 天，而最短時間是不到一天 (0 天)。
```
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)
```
此範例會計算賣家等待所有門票特價的平均小時數。
```
select avg(datediff(hours, listtime, saletime)) as avgwait
from sales, listing
where sales.listid = listing.listid;
avgwait
---------
465
(1 row)
```
## 具有 TIME 欄的範例
下列範例資料表 TIME\$1TEST 有一個 TIME\$1VAL 欄 (類型為 TIME)，其中插入了三個值。
```
select time_val from time_test;
time_val
---------------------
20:00:00
00:00:00.5550
00:58:00
```
下列範例會尋找 TIME\$1VAL 欄與時間常值之間的小時數差異。
```
select datediff(hour, time_val, time '15:24:45') from time_test;
date_diff
-----------
-5
15
15
```
下列範例會尋找兩個常值時間值之間的分鐘數差異。
```
select datediff(minute, time '20:00:00', time '21:00:00') as nummins;
nummins
----------
60
```
## 具有 TIMTZ 欄的範例
下列範例資料表 TIMETZ\$1TEST 有一個 TIMETZ\$1VAL 欄 (類型為 TIMETZ)，其中插入了三個值。
```
select timetz_val from timetz_test;
timetz_val
------------------
04:00:00+00
00:00:00.5550+00
05:58:00+00
```
下列範例會尋找 TIMETZ 常值與 timetz\$1val 之間的小時數差異。
```
select datediff(hours, timetz '20:00:00 PST', timetz_val) as numhours from timetz_test;
numhours
----------
0
-4
1
```
下列範例會尋找兩個常值 TIMTZ 值之間的小時數差異。
```
select datediff(hours, timetz '20:00:00 PST', timetz '00:58:00 EST') as numhours;
numhours
----------
1
```