declare @time1 datetime,@time2 datetimeset @time1='2016-11-24'set @time2='2015-11-11'select DATEDIFF(day,@time1,@time2) as [day],DATEDIFF(week,@time1,@time2) as [week],datediff(year,@time1,@time2) as [year]datediff函数，第一个是时间单位，例如按天算差距，或者按周算，后面两个就是要比较的时间参数。

因该是你的开始时间日期 大于结束日期了 例如 datediff(mi,'2010-07-08 23:59:59','2010-07-08 00:00:00)因为你没有给出你具体的代码 所以只能猜测了.这个错误的可能性很大..以为一天有 1440分钟

N列可以用这个公式=((HOUR(M2)-HOUR(L2))*60+(MINUTE(M2)-MINUTE(L2)))例如 我下面的表格 我的列是M 和L列时间差 精算分钟 如果你复制过去 那就修改对应公式里的对应的列

这是因为exists对外表进行loop循环，每次循环再对内表进行查询，所以当内表（子查询表）数据量大时，且存在索引优化查询，exists的速度可能较快。非索引列或小表查询：如果查询的是非索引列或者处理的是小表，那么join可能会表现出更好的性能。join操作通常用于连接两个表以获取相关的数据，其优化器在处...

存储过程：通过调用存储过程，可以减少SQL解析和编译时间，提高查询效率。参数化查询：使用参数化查询可以防止SQL注入攻击，并提高查询性能。综上所述，实现PHP与SQL Server的多条查询并发需要综合考虑数据库设计、查询优化、锁和事务管理、硬件资源利用以及PHP与SQL Server的交互方式等多个方面。具体的实现方法...

2.然后再程式里就可以利用DataDiff进行计算月份差或者天数差了 DateTime date1 = new DateTime(2008,10,31,1,11,0);DateTime date2 = new DateTime(2009,5,31,11,1,1);long iNDate;iNDate = Microsoft.VisualBasic.DateAndTime.DateDiff(Microsoft.VisualBasic.DateInterval.Month, date1, date2,...

select * from a 是查询表A中的所有数据，而select * from a where a.b like '%'是查询a.b为所有的所有记录，虽然查询的结果是一致的，但是后者要先判断where后面的条件，性能上应该比前者弱。

from tableA 然而对于记录数巨大的表 上述做法将会非常耗时 在DELL 服务器上做试验 MS Sqlserver 数据库对于 万记录的简单数据表执行上述语句 时间在 分钟以上 如果在表的某个字段上做聚簇索引 第一次执行该语句的时间和没有索引的时间差不多 之后执行上述语句 速度很快 在 秒中以内 但当表的记录数...

则查询只需读几次磁盘就可以了 所以如果建立了合理的索引 优化器就能利用索引加速数据的查询过程 但是 索引并不总是提高系统的性能 在增 删 改操作中索引的存在会增加一定的工作量 因此 在适当的地方增加适当的索引并从不合理的地方删除次优的索引 将有助于优化那些性能较差的SQL Server应用 实践表明 合理的索引...

下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现(3个月内的数据为25万条): (1)仅在主键上建立聚集索引,并且不划分时间段: Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen 用时:128470毫秒(即:128秒) (2)在主键上建立聚集索引,在fariq上建立非聚集索引: select gid,fariqi,neibuyonghu,...