MySQL-এ, আমরা তারিখ গণনা করতে নিম্নলিখিত ফাংশন ব্যবহার করতে পারি −
- CURDATE() ফাংশন - মূলত এটি কম্পিউটারের বর্তমান তারিখ প্রদান করে।
- YEAR() ফাংশন - এটি নির্দিষ্ট তারিখের বছর ফেরত দেয়।
- MONTH() ফাংশন - এটি নির্দিষ্ট তারিখের মাস ফেরত দেয়।
- DAY() ফাংশন - এটি নির্দিষ্ট তারিখের দিন ফেরত দেয়।
- RIGHT() ফাংশন - এটি প্রদত্ত তারিখ থেকে ফাংশনের মধ্যে নির্দিষ্ট করা অক্ষরের সংখ্যা প্রদান করে। অভিব্যক্তির অংশ যা RIGHT() ফাংশন থেকে আয়ের তুলনা করে 1 বা 0 মূল্যায়ন করে।
এটি বোঝার জন্য, 'কলেজডেটেল' -
নামের একটি টেবিল থেকে নিম্নরূপ ডেটা বিবেচনা করুন।mysql> Select * from Collegedetail; +------+---------+------------+ | ID | Country | Estb | +------+---------+------------+ | 111 | INDIA | 2010-05-01 | | 130 | INDIA | 1995-10-25 | | 139 | USA | 1994-09-25 | | 1539 | UK | 2001-07-23 | | 1545 | Russia | 2010-07-30 | +------+---------+------------+ 5 rows in set (0.00 sec)
নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীতে, আমরা বিভিন্ন তারিখ ফাংশন ব্যবহার করে তারিখ গণনা করেছি −
mysql> Select ID, Estb, CURDATE(), YEAR(Estb), MONTH(Estb), DAY(Estb), (RIGHT(CURDATE(),5) < RIGHT(estb,5))As 'Return' FROM Collegedetail; +------+------------+------------+------------+-------------+-----------+--------+ | ID | Estb | CURDATE() | YEAR(Estb) | MONTH(Estb) | DAY(Estb) | Return | +------+------------+------------+------------+-------------+-----------+--------+ | 111 | 2010-05-01 | 2017-11-30 | 2010 | 5 | 1 | 0 | | 130 | 1995-10-25 | 2017-11-30 | 1995 | 10 | 25 | 0 | | 139 | 1994-09-25 | 2017-11-30 | 1994 | 9 | 25 | 0 | | 1539 | 2001-07-23 | 2017-11-30 | 2001 | 7 | 23 | 0 | | 1545 | 2010-07-30 | 2017-11-30 | 2010 | 7 | 30 | 0 | +------+------------+------------+------------+-------------+-----------+--------+ 5 rows in set (0.00 sec) mysql> Select ID, estb, CURDATE(),((YEAR(CURDATE())-YEAR(estb))-(RIGHT(CURDATE(),5)<RIGHT(estb,5))) AS 'YEARS_OLD' from collegedetail; +------+------------+------------+-----------+ | ID | estb | CURDATE() | YEARS_OLD | +------+------------+------------+-----------+ | 111 | 2010-05-01 | 2017-11-30 | 7 | | 130 | 1995-10-25 | 2017-11-30 | 22 | | 139 | 1994-09-25 | 2017-11-30 | 23 | | 1539 | 2001-07-23 | 2017-11-30 | 16 | | 1545 | 2010-07-30 | 2017-11-30 | 7 | +------+------------+------------+-----------+ 5 rows in set (0.00 sec)