使用工作日和日历日更新表格

我在 SQL Server 2012 中有一个表，每月手动更新一次，以反映文件预计进入的日期。日期规则已经有值，但预期日期列是手动更新的。如果预计在 BD1（第 1 个工作日），我将更新到该月的第一个非周末。如果预计在 CD1（日历日 1），我将更新到第一天，无论它是在工作日还是周末等等。是否可以编写一个更新查询，它会循环遍历值并自动更新？我无法确定更新到正确的工作日。

date rule  | March expected date | April expected date |
--------------------------------------------------------
| BD1      | 3/1/2017            | 4/3/2017            |
| BD2      | 3/2/2017            |                     |
| BD3      | 3/3/2017            |                     |
| BD4      | 3/6/2017            |                     |
| BD5      |                     |                     |
| BD6      |                     |                     |
| CD1      | 3/1/2017            |                     |
| CD2      | 3/2/2017            |                     |
| CD3      | 3/3/2017            |                     |
| CD4      | 3/4/2017            |                     |
| CD5      | 3/5/2017            |                     |
| CD6      | 3/6/2017            |                     |

  

我使用以下代码来计算第一个工作日

SELECT DATEADD(DAY,
CASE
    (DATEPART(WEEKDAY, DATEADD(MONTH, DATEDIFF(MONTH, 0, GETDATE()), 0)) + @@DATEFIRST - 1) % 7
    WHEN 6 THEN 2 
    WHEN 7 THEN 1
    ELSE 0
END,
DATEADD(MONTH, DATEDIFF(MONTH, 0, GETDATE()), 0)

)

但当到了第 4 个工作日时，它会给我 3/4/2017，这是一个星期六，而不是 3/6/2017，这是下一个星期一。我对如何解决这个问题感到困惑。我认为循环更新查询是最好的

干得好。此递归 CTE 将为您提供整个月的 BD：

declare @forwhichdate datetime
set @forwhichdate ='20170401'
;with bd as(
select 
DATEADD(DAY,
CASE
    (DATEPART(WEEKDAY, DATEADD(MONTH, DATEDIFF(MONTH, 0, @forwhichdate), 0)) + @@DATEFIRST - 1) % 7
    WHEN 6 THEN 2 
    WHEN 7 THEN 1
    ELSE 0
END,
DATEADD(MONTH, DATEDIFF(MONTH, 0, @forwhichdate), 0)
) as bd, 1 as n
UNION ALL
SELECT DATEADD(DAY,
CASE
    (DATEPART(WEEKDAY, bd.bd) + @@DATEFIRST - 1) % 7
    WHEN 5 THEN 3
    WHEN 6 THEN 2
    ELSE 1
END,
bd.bd
) as db, 
bd.n+1
from bd where month(bd.bd) = month(@forwhichdate)
)
select * from bd

Result:

bd                      n
----------------------- -----------
2017-04-03 00:00:00.000 1
2017-04-04 00:00:00.000 2
2017-04-05 00:00:00.000 3
2017-04-06 00:00:00.000 4
2017-04-07 00:00:00.000 5
2017-04-10 00:00:00.000 6
2017-04-11 00:00:00.000 7
2017-04-12 00:00:00.000 8
2017-04-13 00:00:00.000 9
2017-04-14 00:00:00.000 10
2017-04-17 00:00:00.000 11
2017-04-18 00:00:00.000 12
2017-04-19 00:00:00.000 13
2017-04-20 00:00:00.000 14
2017-04-21 00:00:00.000 15
2017-04-24 00:00:00.000 16
2017-04-25 00:00:00.000 17
2017-04-26 00:00:00.000 18
2017-04-27 00:00:00.000 19
2017-04-28 00:00:00.000 20
2017-05-01 00:00:00.000 21

(21 row(s) affected)

然而，实际上您的查询还应该检查假期。