获取本地化日期的毫秒数，同时考虑夏令时

Question

我在Google BigQuery中有数据如下所示：

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sample_date_time_UTC     time_zone       milliseconds_between_samples
--------                 ---------       ----------------------------
2019-03-31 01:06:03 UTC  Europe/Paris    60000
2019-03-31 01:16:03 UTC  Europe/Paris    60000
...

预计数据样本会定期，由milliseconds_between_samples字段的值表示：

time_zone是代表Google Cloud Supported Timezone Value的字符串

---

然后，我检查实际样本数与任何特定日期的预期数量的比率，对于任何一天的范围（表示为给定time_zone的本地日期）：

with data as 
  ( 
    select 
      -- convert sample_date_time_UTC to equivalent local datetime for the timezone
      DATETIME(sample_date_time_UTC,time_zone) as localised_sample_date_time, 
      milliseconds_between_samples 
    from  `mytable` 
    where sample_date_time between '2019-03-31 00:00:00.000000+01:00' and '2019-04-01 00:00:00.000000+02:00'
  ) 

select date(localised_sample_date_time) as localised_date, count(*)/(86400000/avg(milliseconds_between_samples)) as ratio_of_daily_sample_count_to_expected 
from data 
group by localised_date 
order by localised_date 

问题是这有一个错误，因为我已经将一天中预期的毫秒数硬编码到86400000。这是不正确的，因为当夏令时在指定的time_zone（Europe/Paris）开始时，一天缩短1小时。当夏令时结束时，这一天会延长1小时。

所以，上面的查询是不正确的。它在Europe/Paris时区（即在该时区开始夏令时）查询今年3月31日的数据。那天的毫秒应该是82800000。

在查询中，如何获得指定localised_date的正确毫秒数？

更新：

我尝试这样做以查看它返回的内容：

select DATETIME_DIFF(DATETIME('2019-04-01 00:00:00.000000+02:00', 'Europe/Paris'), DATETIME('2019-03-31 00:00:00.000000+01:00', 'Europe/Paris'), MILLISECOND)

这没用 - 我得到了86400000

Answer 1

您可以通过删除+01:00和+02:00来获得两个时间戳的差异（以毫秒为单位）。请注意，这给出了UTC中时间戳的差异：90000000，它与传递的实际毫秒数不同。

你可以做这样的事情来获得一天的毫秒数：

select 86400000 + (86400000 - DATETIME_DIFF(DATETIME('2019-04-01 00:00:00.000000', 'Europe/Paris'), DATETIME('2019-03-31 00:00:00.000000', 'Europe/Paris'), MILLISECOND))

Answer 2

感谢@Juta，提示使用UTC时间进行计算。由于我按照本地化日期对每天的数据进行分组，我发现通过获取开始和结束日期时间（以UTC为单位），我可以使用以下逻辑计算我的“本地化”日期，从而计算出每天的毫秒数：

-- get UTC start datetime for localised date
-- get UTC end datetime for localised date

-- this then gives the milliseconds for that localised date:
datetime_diff(utc_end_datetime, utc_start_datetime, MILLISECOND);

所以，我的完整查询变为：

with daily_sample_count as (
  with data as 
    ( 
      select 
        -- get the date in the local timezone, for sample_date_time_UTC
        DATE(sample_date_time_UTC,time_zone) as localised_date, 
        milliseconds_between_samples 
      from  `mytable` 
      where sample_date_time between '2019-03-31 00:00:00.000000+01:00' and '2019-04-01 00:00:00.000000+02:00'
    ) 

  select
    localised_date,
    count(*) as daily_record_count,
    avg(milliseconds_between_samples) as daily_avg_millis_between_samples,
    datetime(timestamp(localised_date, time_zone)) as utc_start_datetime,
    datetime(timestamp(date_add(localised_date, interval 1 day), time_zone)) as utc_end_datetime
  from data 
)

select
  localised_date,
  -- apply calculation for ratio_of_daily_sample_count_to_expected
  -- based on the actual vs expected number of samples for the day
  -- no. of milliseconds in the day changes, when transitioning in/out of daylight saving - so we calculate milliseconds in the day
  daily_record_count/(datetime_diff(utc_end_datetime, utc_start_datetime, MILLISECOND)/daily_avg_millis_between_samples) as ratio_of_daily_sample_count_to_expected
from
  daily_sample_count