如何重写以下查询：
WHERE (
parsedTime BETWEEN
TIMESTAMP '2019-10-29 00:00:00 America/New_York' AND
TIMESTAMP '2019-11-11 23:59:59 America/New_York'
)
但要使间隔动态化：从14天前到current_date？
Presto：如何使用当前日期和时区指定时间间隔
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问答
pw942mn 回答：Presto：如何使用当前日期和时区指定时间间隔
Presto在date and time functions and operations中提供了非常方便的功能interval。
-- Creating sample dataset
WITH dataset AS (
SELECT
'engineering' as department,ARRAY[
TIMESTAMP '2019-11-05 00:00:00',TIMESTAMP '2018-10-29 00:00:00'
] as parsedTime_array
)
SELECT department,parsedTime FROM dataset
CROSS JOIN UNNEST(parsedTime_array) as t(parsedTime)
-- Filtering records for the past 14 days from current_date
WHERE(
parsedTime > current_date - interval '14' day
)
结果
| department | parsedTime
---------------------------------------
1 | engineering | 2019-11-05 00:00:00.000
更新2019-11-11
注意：current_date返回查询开始时的当前日期。我认为，雅典娜会一直使用UTC时间，但不是100％确定。因此，要提取特定时区中的当前日期，我建议使用带时区转换的时间戳。
current_timestamp = current_timestamp at TIME ZONE 'America/New_York'
因为AT TIME ZONE表示同一时刻，但仅在用于打印它们的时区不同。但是，由于有5个小时的偏移，以下情况并不总是正确的。
DATE(current_timestamp) = DATE(current_timestamp at TIME ZONE 'America/New_York')
可以通过以下方式轻松验证：
WITH dataset AS (
SELECT
ARRAY[
TIMESTAMP '2019-10-29 23:59:59 UTC',TIMESTAMP '2019-10-30 00:00:00 UTC',TIMESTAMP '2019-10-30 04:59:59 UTC',TIMESTAMP '2019-10-30 05:00:00 UTC'
] as parsedTime_array
)
SELECT
parsedTime AS "Time UTC",DATE(parsedTime) AS "Date UTC",DATE(parsedTime at TIME ZONE 'America/New_York') AS "Date NY",to_unixtime(DATE(parsedTime)) AS "Unix UTC",to_unixtime(DATE(parsedTime at TIME ZONE 'America/New_York')) AS "Unix NY"
FROM
dataset,UNNEST(parsedTime_array) as t(parsedTime)
结果。在这里我们可以看到 2 纽约时标分为2019-10-29和2019-10-30，而对于UTC时标仅为1和3分别。
Time UTC | Date UTC | Date NY | Unix UTC | Unix NY
-----------------------------|------------|------------|------------|------------
2019-10-29 23:59:59.000 UTC | 2019-10-29 | 2019-10-29 | 1572307200 | 1572307200
2019-10-30 00:00:00.000 UTC | 2019-10-30 | 2019-10-29 | 1572393600 | 1572307200
2019-10-30 04:59:59.000 UTC | 2019-10-30 | 2019-10-30 | 1572393600 | 1572393600
2019-10-30 05:00:00.000 UTC | 2019-10-30 | 2019-10-30 | 1572393600 | 1572393600
现在，让我们快进一个月。 NY on 3rd or November 2019中的冬季发生了变化。但是，UTC格式的时间戳不受此影响。因此：
WITH dataset AS (
SELECT
ARRAY[
TIMESTAMP '2019-11-29 23:59:59 UTC',TIMESTAMP '2019-11-30 00:00:00 UTC',TIMESTAMP '2019-11-30 04:59:59 UTC',TIMESTAMP '2019-11-30 05:00:00 UTC'
] as parsedTime_array
)
SELECT
parsedTime AS "Time UTC",UNNEST(parsedTime_array) as t(parsedTime)
结果。在这里我们可以看到 3 纽约时间戳记属于2019-11-29，而 1 属于2019-11-30 ，而对于UTC时间戳，比率仍为1/3。
Time UTC | Date UTC | Date NY | Unix UTC | Unix NY
-----------------------------|------------|------------|------------|------------
2019-11-29 23:59:59.000 UTC | 2019-11-29 | 2019-11-29 | 1574985600 | 1574985600
2019-11-30 00:00:00.000 UTC | 2019-11-30 | 2019-11-29 | 1575072000 | 1574985600
2019-11-30 04:59:59.000 UTC | 2019-11-30 | 2019-11-29 | 1575072000 | 1574985600
2019-11-30 05:00:00.000 UTC | 2019-11-30 | 2019-11-30 | 1575072000 | 1575072000
此外，不同的国家/地区在不同的日期切换到冬季/夏季时间。例如，在2019年，伦敦（英国）将时钟向27 October 2019移了1小时，而纽约（美国）将时钟向3 November 2019移了1小时。