исправить код: SELECT customer_id,
invoice_date,
billing_address,
billing_city,
billing_state,
billing_country,
billing_postal_code,
total,
EXTRACT(DAY FROM CAST(invoice_date AS timestamp))
FROM invoice
WHERE EXTRACT(DAY FROM CAST(invoice_date AS timestamp)) =1;
sql
SELECT customer_id,
invoice_date,
billing_address,
billing_city,
billing_state,
billing_country,
billing_postal_code,
total,
FROM invoice
WHERE EXTRACT(DAY FROM invoice_date) = 1;
В данном коде было удалено лишнее приведение типов данных. Используя функцию EXTRACT, мы можем непосредственно извлечь день из столбца invoice_date без необходимости преобразования типа данных.
Теперь давайте поясним каждую часть кода подробнее:
- В части SELECT мы указываем, какие столбцы нужно извлечь из таблицы invoice. В данном случае мы выбираем следующие столбцы: customer_id, invoice_date, billing_address, billing_city, billing_state, billing_country, billing_postal_code и total. Здесь можно при необходимости добавить или убрать столбцы в соответствии с требованиями задачи.
- Далее, мы указываем таблицу, из которой нужно извлечь данные - invoice.
- В разделе WHERE мы фильтруем данные, чтобы выбрать только те записи, у которых день даты invoice_date равен 1. Например, если invoice_date имеет значение '2022-01-01', это значение будет выбрано, а если invoice_date равна '2022-01-02', эта запись будет исключена из результата. Таким образом, мы получаем все счета, созданные первого числа месяца.
Улучшенный код более читаем и занимает меньше места, так как мы убрали лишние действия по преобразованию типов данных. Кроме того, мы использовали встроенную функцию EXTRACT для более удобной работы с датами.Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет
Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет