Como Usar Funções de Data no SQL para Consultas Inteligentes

Se você já precisou trabalhar com datas em SQL, provavelmente percebeu que pode ser um desafio manipular esse tipo de dado corretamente. Consultas que envolvem datas são essenciais para relatórios, filtros e cálculos, mas muitos iniciantes acabam cometendo erros ao lidar com elas.

Neste artigo, você aprenderá as principais funções de data no SQL e verá exemplos práticos para calcular prazos, filtrar registros e trabalhar com intervalos de tempo de maneira eficiente.

O que são Funções de Data no SQL?

As funções de data no SQL são usadas para obter, formatar, calcular e manipular datas e horas dentro das consultas. Cada banco de dados pode ter pequenas variações, mas os conceitos são os mesmos.

As funções mais comuns incluem:

• Obter a data e hora atual
• Formatar datas
• Adicionar e subtrair períodos de tempo
• Calcular diferenças entre datas
• Filtrar registros por data

Vamos explorar cada uma delas com exemplos práticos.

1. Obtendo a Data e Hora Atual

A primeira coisa que um analista precisa saber é como obter a data e a hora atuais no banco de dados.

MySQL:

SELECT NOW();  -- Retorna a data e hora atuais
SELECT CURDATE();  -- Retorna a data atual sem horário
SELECT CURTIME();  -- Retorna apenas o horário atual

SQL Server:

SELECT GETDATE();  -- Retorna a data e hora atuais
SELECT SYSDATETIME();  -- Retorna a data e hora com precisão maior

Essas funções são úteis para registros automáticos, como datas de criação e atualização de registros.

2. Formatando Datas

Muitas vezes, as datas armazenadas no banco de dados precisam ser formatadas para exibição em relatórios.

MySQL:

SELECT DATE_FORMAT(NOW(), '%d/%m/%Y %H:%i:%s') AS DATA_FORMATADA;

Retorna: 17/03/2025 10:30:45

SQL Server:

SELECT FORMAT(GETDATE(), 'dd/MM/yyyy HH:mm:ss') AS DATA_FORMATADA;

Isso ajuda a apresentar datas no formato mais amigável para o usuário final.

3. Adicionando e Subtraindo Dias, Meses e Anos

Para cálculos como prazos e vencimentos, podemos somar ou subtrair datas.

MySQL:

SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 7 DAY);  -- Adiciona 7 dias à data atual
SELECT DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 MONTH);  -- Subtrai 1 mês da data atual

SQL Server:

SELECT DATEADD(DAY, 7, GETDATE());  -- Adiciona 7 dias
SELECT DATEADD(MONTH, -1, GETDATE());  -- Subtrai 1 mês

Se precisar calcular um vencimento para 30 dias após uma compra, por exemplo, basta usar DATE_ADD ou DATEADD.

4. Calculando Diferença Entre Datas

Calcular a diferença entre datas é fundamental para métricas como tempo de serviço, idade de um cliente ou tempo desde a última compra.

MySQL:

SELECT DATEDIFF(NOW(), '2024-03-01') AS DIAS_PASSADOS;

Retorna o número de dias entre a data atual e 1º de março de 2024.

SQL Server:

SELECT DATEDIFF(DAY, '2024-03-01', GETDATE()) AS DIAS_PASSADOS;

Se precisar calcular a idade de um cliente:

SELECT TIMESTAMPDIFF(YEAR, '1990-01-15', CURDATE()) AS IDADE;

Isso evita a necessidade de cálculos manuais e garante precisão.

5. Filtrando Registros Por Data

Filtros por data são comuns em relatórios e dashboards.

Buscar registros dos últimos 30 dias:

SELECT * FROM pedido WHERE DATA_PEDIDO >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY);

Buscar pedidos entre duas datas:

SELECT * FROM pedido WHERE DATA_PEDIDO BETWEEN '2024-03-01' AND '2024-03-15';

Isso é útil para relatórios financeiros, acompanhamento de vendas e muito mais.

Erros Comuns ao Trabalhar com Datas

🚨 1. Comparar datas no formato errado
❌ Errado:

SELECT * FROM pedido WHERE DATA_PEDIDO = '2025/03/17';

✔️ Correto:

SELECT * FROM pedidos WHERE DATA_PEDIDO = '2025-03-17';

🚨 2. Não considerar o horário em comparações
Se a coluna DATA_PEDIDO inclui horário, o filtro WHERE DATA_PEDIDO = '2025-03-17' pode falhar. Use BETWEEN ou >= e < para abranger todo o dia:

SELECT * FROM pedido WHERE DATA_PEDIDO BETWEEN '2025-03-17 00:00:00' AND '2025-03-17 23:59:59';

🚨 3. Não otimizar filtros de data
Se sua consulta for lenta, crie um índice na coluna de data:

CREATE INDEX idx_data_pedido ON pedido(DATA_PEDIDO);

Conclusão

As funções de data no SQL são ferramentas essenciais para qualquer analista de dados ou desenvolvedor. Saber como manipular datas corretamente pode otimizar consultas, evitar erros e tornar análises muito mais precisas.

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📢 Agora me conta: você já enfrentou problemas ao trabalhar com datas no SQL? Como resolveu?