考虑以下查询：
SELECT
INTERVAL '1 month' * v AS i,
EXTRACT(YEAR FROM INTERVAL '1 month' * v) AS y,
EXTRACT(QUARTER FROM INTERVAL '1 month' * v) AS q,
EXTRACT(MONTH FROM INTERVAL '1 month' * v) AS m
FROM generate_series(0, 16) t(v)令我惊讶的是：
i |y|q|m |
-------------|-|-|--|
00:00:00|0|1| 0|
1 mon|0|1| 1|
2 mons|0|1| 2|
3 mons|0|2| 3|
4 mons|0|2| 4|
5 mons|0|2| 5|
6 mons|0|3| 6|
7 mons|0|3| 7|
8 mons|0|3| 8|
9 mons|0|4| 9|
10 mons|0|4|10|
11 mons|0|4|11|
1 year|1|1| 0|
1 year 1 mon|1|1| 1|
1 year 2 mons|1|1| 2|
1 year 3 mons|1|2| 3|
1 year 4 mons|1|2| 4|所以，在提取 QUARTER 从这样的“常态化” INTERVAL （作者） INTERVAL '1 month' * <some integer> 表达式），我们得到值 1-4 （好像这个提取是以1为基础的），而提取 YEAR 或者 MONTH 从一个 INTERVAL 生成值 0-N ( YEAR )或者 0-11 ( MONTH )分别是。
这种行为背后的基本原理是什么？有没有记录在案(我不认为这里有明文规定）
1条答案
按热度按时间vi4fp9gy1#
是的。
你似乎在千方百计避免通读文档。第9.1.1节开始：
9.9.1. 摘录，日期\u部分
extract函数从日期/时间值中检索诸如年或小时之类的子字段。源必须是timestamp、time或interval….类型的值表达式。。。以下是有效的字段名
（我的重点）
然后描述每个字段和可能的值。如果没有任何相反的指标，那么，这就是从区间提取字段时发生的情况的文档。
事实上，我们看到了一个例子
day:为了
timestamp值，日期字段（1-31）；为了interval值，天数所以，我们可以看到，如果他们希望突出显示间隔和时间戳之间的差异，他们可以在单独的字段描述中这样做。同样适用于
month它们分别记录时间戳和间隔处理，因此它们似乎有一种一致的记录差异的方法。所以，我们终于可以
quarter:日期所在的季度（1-4）
就这样。这就是文档，它同样适用于时间戳和间隔。