序列日期时间
Analytics 使用序列日期时间值来存储日期、日期时间和时间，执行日期时间计算。
当您使用日期时间表达式时，可能会遇到序列日期时间值。例如，涉及时间值的减法运算会以序列时间的形式返回结果。
什么是序列日期时间？
序列日期时间是使用整数表示日期，使用 24 小时的十进制小数部分表示时间的数字。小数点之前的部分是日期，小数点后的部分是时间。
| 序列日期时间 | 常规日期时间等效值 |
|---|---|
| 42004 | 2015 年 1 月 1 日 |
| 42004.5000000 | 2015 年 1 月 1 日 12:00:00 |
| 0.7500000 | 18:00:00 |
| 42004.74618055555556 | 2015 年 1 月 1 日 17:54:30 |
日期部分
日期部分是自 1900 年 1 月 1 日以来经过的天数。序列日期 '1' 相当于 1900 年 1 月 2 日。序列日期 '0'（零）不计算在内。序列日期 '42004' 相当于 2015 年 1 月 1 日。
时间部分
序列日期时间的时间部分使用 24 小时时钟格式。序列时间值被按如下方式计算：
1 / 86,400（一天中的秒数）*（以秒数表示的特定时间值）
提示
另一种考虑序列时间值的方式是它代表一个 24 小时日的百分比。
| 规则时间 | 序列时间 |
|---|---|
| 01:00:00 |
0.04166666666667 (1 小时，一个 24 小时日的 1/24） |
| 08:00:00 |
0.3333333 （一个 24 小时日的 1/3） |
| 12:00:00 |
0.5000000 （一个 24 小时日的一半） |
| 17:54:30 |
0.74618055555556 （17 小时，54 分钟，30 秒钟） |
| 18:00:00 |
0.7500000 （一个 24 小时日的 3/4） |
Analytics 序列日期与 Excel 序列日期之比较
Analytics 序列日期类似于 Microsoft Excel 序列日期。您应该知道一个关键相似点和一个关键不同点。这两点之间没有关系。
相似点
Analytics 和 Excel 都将 1900 年视为闰年，有 366 天。尽管 1900 实际上不是闰年，但 Excel 将其视为闰年，以便保持与 Lotus 1-2-3 的兼容性。
不同点
Analytics 序列日期与 Excel 序列日期相差一天。在 Excel 中，1900 年 1 月 1 日 的序列日期为“1”。在 Analytics 中，1900 年 1 月 1 日不算在内，1900 年 1 月 2 日的序列日期为“1”。
将序列日期时间转换为常规日期时间值
三种转换函数使您可以将序列日期时间转换为具有日期时间数据类型的常规日期时间值：
您可以转换序列日期时间，以使某些日期时间表达式更具可读性，或者将数值型序列日期时间值转换为日期时间数据类型，应该在其他需要日期时间数据类型的表达式中使用。
三个函数的例子，如下表所示。
|
表达式 |
结果 |
|---|---|
|
STOD(42004) |
01 一月 2015 |
|
STODT(42004.5000000) |
01 一月 2015 12:00:00 |
|
STOT(0.7500000) |
18:00:00 |
| STODT(42004.74618055555556) | 2015 年 1 月 1 日 17:54:30 |
|
STOT(`T173000` - `T093000`) |
08:00:00 |
将常规日期时间值转换为序列日期时间
通常，无需将常规日期时间值转换为序列日期时间。序列日期时间被 Analytics 在内部用于日期时间存储和计算。
如果您想要看到与常规日期时间相对应的序列日期时间值，您可以使用下列方法：
|
常规日期时间值 |
转换表达式 |
相应的序列日期时间 |
|---|---|---|
|
01 一月 2015 |
`20150101`-`19000101` |
42004 |
|
17:54:30 |
1.0000000000*((HOUR(`t175430`)*3600)+(MINUTE(`t175430`)*60)+SECOND(`t175430`))/86400 |
0.7461805556 |
