问题[timestamp](coding)

OceanBase 版本 V4.2

我查阅了 OceanBase官方文档，CURRENT_TIMESTAMP() 函数的精度是 9 位，足以获取纳秒级的时间。但是在我的环境中，精度只有 6 位，并且后 3 位是用 0 补齐的。

SELECT
TO_TIMESTAMP(‘2003-10-24 10:48:45.656123456’,‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SS:FF9’) TO_TS9,
TO_CHAR(TO_TIMESTAMP(‘2003-10-24 10:48:45.656123456’,‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SSXFF’),‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SS:FF9’) TO_CS9,
TO_CHAR(SYSTIMESTAMP, ‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SS.FF9’) AS TO_CS92,
CURRENT_TIMESTAMP(9) TIMESTAMP9
FROM DUAL;

*************************** 1. row ***************************
TO_TS9: 2003-10-24 10:48:45.656123456
TO_CS9: 2003-10-24 10:48:45:656123456
TO_CS92: 2025-03-14 10:24:38.757049000
TIMESTAMP9: 14-MAR-25 10.24.38.757054000 AM +08:00

从上面SQL的输出来看，可以显示9位纳秒级的数据，请问如何获取数据库中的纳秒级时间呢？

我想获取9位精度的时间，也就是纳秒级的时间，但是只能获取6位精度的微秒级的时间，而且后3位是用0补齐的，请问如何在数据库中获取纳秒级的时间呢？

我正在尝试将时间戳四舍五入到极坐标中的下一分钟。

例如：

• 2023-01-01 10:05:00应该留下2023-01-01 10:05:00
• 2023-01-01 10:05:01应该是2023-01-01 10:06:00

这在带有 ceil 的 pandas 中有效：

import polars as pl
import datetime

df = pl.DataFrame(
    {'timestamp' :[
        datetime.datetime(2023, 1, 1, 10, 5, 0),
        datetime.datetime(2023, 1, 1, 10, 5, 30),
        datetime.datetime(2023, 1, 1, 10, 6, 0),
        datetime.datetime(2023, 1, 1, 10, 6, 1),
    ]
    }
)

df['timestamp'].to_pandas().dt.ceil('1min')

我在极地中发现的唯一方法如下：

df.with_columns(
    pl.when(pl.col('timestamp').dt.truncate('1m') == pl.col('timestamp'))
    .then(pl.col('timestamp'))
    .otherwise(pl.col('timestamp').dt.truncate('1m') + datetime.timedelta(minutes=1))
)