尝试获取 datediff 时出现“将表达式转换为数据类型 nvarchar 的算术溢出错误”答案

【问题标题】："Arithmetic overflow error converting expression to data type nvarchar" when trying to get datediff尝试获取 datediff 时出现“将表达式转换为数据类型 nvarchar 的算术溢出错误”
【发布时间】：2023-04-10 13:26:01
【问题描述】：

Level1  Level2      createdate        CCcreatedate      datedifference

23    |   3   |  10/24/2014 17:07   | 10/24/2014 17:07  
24    |   3   |  10/24/2014 23:48   | 10/25/2014 17:07  
25    |   3   |  10/25/2014 9:57    | 10/26/2014 17:07  
26    |   1   |  10/26/2014 17:49   | 10/27/2014 17:07  
27    |   1   |  10/16/2014 12:53   | 10/28/2014 17:07  
28    |   1   |  10/16/2014 12:32   | 10/29/2014 17:07  
29    |   2   |  10/16/2014 13:58   | 10/30/2014 17:07  
30    |   2   |  10/16/2014 16:40   | 10/31/2014 17:07  
31    |   2   |  10/16/2014 20:28   | 11/1/2014 17:07   
32    |   2   |  10/15/2014 17:09   | 11/2/2014 17:07

我有一个包含 5 列的表格，其中 2 列是日期。一个声明为nvarchar(createdate)，另一个声明为datetime (CCcreatedate) 我试图将两个日期之间的差异显示在第三列 (datedifference) 上，这也是nvarchar。收到错误说明

将表达式转换为数据类型 nvarchar 时出现算术溢出错误。

当我使用下面的查询时。

update table
set datedifference = 
datediff(minute,CONVERT(nvarchar,CAST([createdate] as datetime)),CONVERT(nvarchar,CAST([CE_activity_create_Date]as datetime)))

我正在尝试找出 2 个日期之间的差异，以便稍后获得具有最小日期差异的不同（2 级）

【问题讨论】：

varchar 列有多大？为什么要使用varchar 列来存储数值？
Bad habits to kick : declaring VARCHAR without (length) - 您应该始终为您使用的任何 varchar 变量和参数提供长度
谢谢大家。这是数据类型的问题。

标签： sql-server tsql math overflow datediff

【解决方案1】：

您可能需要增大日期差异列。当我运行以下代码时，我遇到了与您相同的错误：

declare @T nvarchar(3)
Select @T = DateDiff(minute, '10/15/2014 17:09','11/2/2014 17:07')

以分钟为单位的差异是 25,918。如果您的 nvarchar 列太小，则会收到错误消息。我鼓励您将 datedifference 列的数据类型更改为 int 而不是 nvarchar。

您可以使用此代码查看有多大（或小）或列：

Select max_length 
from   sys.columns 
where  name = 'datedifference' 
       and object_id = object_id('YourTableNameHere')

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为更新查询应该是：

update table
set datedifference = 
datediff(minute,CONVERT(datetime,[createdate] ),CONVERT(datetime,[CE_activity_create_Date]))

请注意，相隔十周以上的日期将需要 6 位数字来存储仅整数部分。如果可能，将结果存储为数字列会好得多。

【讨论】：