yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 date2 是 DATE 或 STRING 代表减数。 格式为： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。

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hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 date2 是 DATE 或 STRING 计算两个时间date1、date2的日期差值的减数。 格式为： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 返回值说明

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参数类型 说明 date 是 STRING 要转换的字符串。 格式： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 format 是 STRING 代表需要转换的日期格式。 STRING类型常量，不支持日期扩展格式。 for

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_dd HH:mm:ss)} 以yyyy_MM_dd HH:mm:ss格式返回当前时间。 2017_10_16 09:00:00 ${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss, -1, DAY)} 以yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式返回时间，时间为当前时间的前一天。

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_dd HH:mm:ss)} 以yyyy_MM_dd HH:mm:ss格式返回当前时间。 2017_10_16 09:00:00 ${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss, -1, DAY)} 以yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式返回时间，时间为当前时间的前一天。

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hh:mm:ss', 支持dateformat时间宏变量函数。 例如："2017-12-31 20:00:00" 或 "${dateformat(yyyy-MM-dd, -1, DAY)} 02:00:00" 或 ${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss, -1

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hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 date2 是 DATE 或 STRING 计算两个时间date1、date2的日期差值的减数。 格式为： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 datepart

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HH:mm:ss”，表示只抽取该时间及以后的数据。 终止时间（不包含该值），格式为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”，表示只抽取该时间以前的数据。 这2个参数支持配置为时间宏变量，例如： 起始时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss, -1,

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HH:mm:ss”，表示只抽取该时间及以后的数据。 终止时间（不包含该值），格式为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”，表示只抽取该时间以前的数据。 这2个参数支持配置为时间宏变量，例如： 起始时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss, -1,

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HH:mm:ss”，表示只抽取该时间及以后的数据。 终止时间（不包含该值），格式为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”，表示只抽取该时间以前的数据。 这2个参数支持配置为时间宏变量，例如： 起始时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss, -1,

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HH:mm:ss”，表示只抽取该时间及以后的数据。 终止时间（不包含该值），格式为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”，表示只抽取该时间以前的数据。 这2个参数支持配置为时间宏变量，例如： 起始时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss, -1,

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_dd HH:mm:ss)} 以yyyy_MM_dd HH:mm:ss格式返回当前时间。 2017_10_16 09:00:00 ${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss, -1, DAY)} 以yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式返回时间，时间为当前时间的前一天。

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_dd HH:mm:ss)} 以yyyy_MM_dd HH:mm:ss格式返回当前时间。 2017_10_16 09:00:00 ${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss, -1, DAY)} 以yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式返回时间，时间为当前时间的前一天。

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store_sales_row(ss_sold_date_sk); CREATE INDEX openGauss=# explain (analyze on, costs off) select * from store_sales_row where ss_sold_date_sk

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Filter: (ss_sold_date_sk = 2450944) Rows Removed by Filter: 4968936 1 2 3 4 5 6 7 create index idx on store_sales_row(ss_sold_date_sk);

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Filter: (ss_sold_date_sk = 2450944) Rows Removed by Filter: 4968936 1 2 3 4 5 6 7 create index idx on store_sales_row(ss_sold_date_sk);

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@{dateformat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}@ 2016-05-17 16:50:00 当前日期和时间。 @{timestamp()}@ 1463476137557 从1970年到现在的毫秒数。 @{dateformat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss",-7,DAYS)}@ 2016-05-10

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据到 云搜索 服务的时候，如果是通过 CDM 自动创建的索引和类型（例如图2中，目的端的“date_test”和“test1”在云搜索服务中不存在时，CDM会在云搜索服务中自动创建该索引和类型），则CDM默认会将时间类型字段的格式设置为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS Z

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DATE 开始时间。 时间格式为：YYYY-MM-DD hh:mm:ss，例如：2015-02-08 20:23:30 9 call_end DATE 结束时间。 时间格式为：YYYY-MM-DD hh:mm:ss，例如：2015-02-08 20:23:30 10 file_name

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zip文件，获取路径参见表1。本案例使用的是解压到子目录aigc_train->torch_npu->koyha_ss的所有文件，将koyha_ss整个目录上传到宿主机上。 依赖的插件代码包、模型包和数据集存放在宿主机上的本地目录结构如下，供参考。 [root@devserver docker_build]#

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代表需要处理的日期。 格式为： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd hh:mi:ss.ff3 返回值说明 返回STRING类型的日期值。格式为yyyy-mm-dd hh:mi:ss。 date非DATE或STRING类型时，返回报错，错误信息：data

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