MYSQL替换时间(年月日)字段时分秒不变实例解析

在MySQL数据库操作中，有时我们需要更新某个时间字段的年月日部分，但保留原有的时分秒信息。在本文中，我们将深入探讨如何实现这个需求，同时分析错误的写法及其原因。 我们关注到一个具体的SQL更新语句示例： ```sql update sas_order_supply_month_pay set RECEIVE_TIME=REPLACE(RECEIVE_TIME,DATE_FORMAT(RECEIVE_TIME,'%Y-%m-%d'),(select PERIOD_END from sas_task_supply_month_pay_period where belong='1729' and CREATE_TIME like '%2017-07-12%')) where ORDER_CODE='PO201707130115'; ``` 在这个例子中，`REPLACE` 函数用于替换 `RECEIVE_TIME` 字段中的年月日部分。`DATE_FORMAT` 函数被用来提取原始时间字段的日期部分，然后与 `sas_task_supply_month_pay_period` 表中的 `PERIOD_END` 字段的日期进行匹配并替换。这种方法简单明了，但可能在处理大量数据时效率较低，因为它需要对每一行执行一次子查询。 另一种方法是利用 `ADDTIME` 和 `INTERVAL` 函数： ```sql update sas_order_supply_month_pay set RECEIVE_TIME=ADDTIME ((select PERIOD_END from sas_task_supply_month_pay_period where belong='1729' and CREATE_TIME like '%2017-07-12%')+interval 0 hour,time(RECEIVE_TIME)) where ORDER_CODE='PO201707130115'; ``` 这里，我们先获取新的日期，并通过 `INTERVAL 0 hour` 保持时间不变。然后，使用 `ADDTIME` 将新的日期与原时间的时分秒部分相加，达到保留时分秒的效果。 第三种方法则是结合 `CONCAT` 和 `DATE_FORMAT` 函数： ```sql update sas_order_supply_month_pay set RECEIVE_TIME = concat((select PERIOD_END from sas_task_supply_month_pay_period where belong='1729' and CREATE_TIME like '%2017-07-12%'),' ',DATE_FORMAT(RECEIVE_TIME,'%H:%i:%S')) where ORDER_CODE='PO201707130115'; ``` 这个例子中，新日期与原始时间的时分秒部分通过 `CONCAT` 连接起来，形成新的完整时间。 然而，有一种错误的写法需要注意： ```sql update sas_order_supply_month_pay set RECEIVE_TIME = DATE_FORMAT(concat((select PERIOD_END from sas_task_supply_month_pay_period where belong='1729' and CREATE_TIME like '%2017-07-12%'),' ',(select DATE_FORMAT(RECEIVE_TIME,'%H:%i:%S') from sas_order_supply_month_pay where ORDER_CODE='PO201707130115')),"yyyy-MM-dd %H:%i:%S") where ORDER_CODE='PO201707130115'; ``` 这个错误在于尝试在一个 `UPDATE` 语句中对目标表（`sas_order_supply_month_pay`）进行子查询。根据MySQL的规则，你不能在一个 `FROM` 子句中直接引用正在更新的表。这种情况下，你可以将子查询转换为临时表或变量来解决这个问题。 总结来说，替换时间字段的年月日部分但保留时分秒的方法包括使用 `REPLACE`、`ADDTIME` 和 `INTERVAL` 或者 `CONCAT` 和 `DATE_FORMAT` 函数。在编写这样的语句时，必须遵循MySQL的语法限制，避免在 `UPDATE` 语句中直接对目标表进行子查询。在实际应用中，应选择适合场景、高效且易于理解的解决方案。在处理大数据量时，应尽量减少子查询的使用，以提高性能。希望这些信息能帮助你在处理类似问题时找到合适的策略。如果有任何疑问，欢迎继续提问。感谢您对MySQL知识的关注和支持！