MySQL中替换日期（年月日）而不改变时间（时分秒）的实例分析
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简介：
本文详细探讨了在MySQL数据库操作中如何仅替换日期部分（如年、月、日），而保持原有时间信息（小时、分钟、秒）不变的方法，通过具体示例进行深入解析。
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，并保留原有的时分秒信息。本段落将探讨如何实现这一需求并分析错误的写法及其原因。
我们考虑一个具体的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。使用 `DATE_FORMAT` 函数提取原始时间字段的日期部分，并与表`sas_task_supply_month_pay_period` 中的 `PERIOD_END` 字段进行匹配并替换。这种方法虽然直观，但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` 来保持时间不变。然后使用 `ADDTIME` 将新日期与原时间的时分秒部分相加，从而保留了原有的时分秒信息。
第三种方法结合了 `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;
```
在这个例子中，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特别注意：
```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)),%Y-%m-%d %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，你不能在同一个 `FROM` 子句中引用正在更新的表。这种情况下可以通过将子查询转换为临时表或变量来解决这个问题。
总结来说，替换时间字段年月日部分但保留时分秒的方法包括使用 `REPLACE`, `ADDTIME` 和 `INTERVAL` 或者结合使用 `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，避免在一个 `UPDATE` 语句中直接对目标表进行子查询。实际应用中应选择适合场景、高效且易于理解的方法，在处理大量数据时尽量减少子查询以提高性能。希望这些信息能帮助你在类似问题上找到合适的解决策略。如有疑问欢迎继续提问。
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