只要做到：

SELECT CAST（日期变量为日期）

或使用PostgreSQL：

SELECT date_variable:：日期

这就是所谓的打字！

我赞成以下未提及的内容：

DATEFROMPARTS(DATEPART(yyyy, @mydatetime), DATEPART(mm, @mydatetime), DATEPART(dd, @mydatetime))

它也不关心本地或进行双重转换——尽管每个“datepart”可能都做数学运算。因此，它可能比datediff方法慢一点，但对我来说，它更清晰。尤其是当我想按年份和月份分组时（将日期设置为1）。

为什么不使用DATE_FORMAT（your_datetiem_column，'%d-%m-%Y'）？

示例：从table_name中选择DATE_FORMAT（some_datetime_column，“%d-%m-%Y”）

您可以通过重新排列“%d-%m-%Y”部分来更改m、d和year的顺序

如果您希望使用CONVERT并获得与所提出的原始问题相同的输出，即yyyy-mm-dd，则使用与前两个答案相同的CONVERT（varchar（10），[SourceDate as dateTime]，121）代码，但用虚线转换为yyyy-mm-dd的代码为121。

如果我能马上发表意见，这种格式不属于数据层，这就是为什么在SQL Server 2008引入实际日期部分数据类型之前，如果没有愚蠢的高开销“技巧”是不可能的。在数据层中进行这样的转换是对DBMS开销的巨大浪费，但更重要的是，在执行类似操作的第二秒，基本上已经在内存中创建了孤立数据，我假设您将返回到程序。您不能将其放回另一个3NF+列中，或将其与任何类型的数据进行比较而不进行还原，因此您所做的只是引入了失败点并删除了关系引用。

您应该始终继续并将dateTime数据类型返回给调用程序，在PRESENTATION层中，进行任何必要的调整。一旦在将对象返回给调用者之前进行转换，就会从应用程序中消除引用完整性的所有希望。这将再次阻止UPDATE或DELETE操作，除非您进行某种手动还原，否则在不需要的情况下，再次将数据暴露给人类/code/gremlin错误。

DATEADD和DATEDIFF优于转换为varchar。两个查询都有相同的执行计划，但执行计划主要涉及数据访问策略，并不总是显示执行所有任务所需的CPU时间所涉及的隐含成本。如果两个查询都是针对具有数百万行的表运行的，则使用DateDiff的CPU时间可能接近Convert CPU时间的1/3！

要查看查询的执行计划，请执行以下操作：

set showplan_text on
GO 

DATEADD和DATEDIFF都将执行CONVERT_IMPLICIT。

虽然CONVERT解决方案对某些人来说更简单、更容易阅读，但速度较慢。不需要回滚到DateTime（这是由服务器隐式完成的）。之后，DateAdd也不需要使用DateDiff方法，因为整数结果也将隐式转换回DateTime。

从日期表选择转换（varchar，MyDate，101）

  |--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1004]=CONVERT(varchar(30),[TEST].[dbo].[DatesTable].[MyDate],101)))
       |--Table Scan(OBJECT:([TEST].[dbo].[DatesTable]))

从日期表选择DATEADD（dd，0，DATEDIFF（dd，1，MyDate））

  |--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1004]=dateadd(day,(0),CONVERT_IMPLICIT(datetime,datediff(day,'1900-01-01 00:00:00.000',CONVERT_IMPLICIT(datetime,[TEST].[dbo].[DatesTable].[MyDate],0)),0))))
       |--Table Scan(OBJECT:([TEST].[dbo].[DatesTable]))

使用@digi建议的FLOOR（）具有更接近DateDiff的性能，但不建议使用，因为将DateTime数据类型转换为float和back并不总是产生原始值。

记住：不要相信任何人。看看性能统计数据，然后自己测试！

测试结果时要小心。选择许多行到客户端将隐藏性能差异，因为通过网络发送行比执行计算所需的时间更长。因此，请确保所有行的工作都由服务器完成，但没有向客户端发送行集。

对于缓存优化何时影响查询，有些人似乎感到困惑。在同一批处理或单独批处理中运行两个查询对缓存没有影响。因此，您可以手动终止缓存，也可以简单地多次来回运行查询。对查询#2的任何优化也会影响任何后续查询，所以如果您愿意，请放弃执行#1。

这里是完整的测试脚本和性能结果，证明DateDiff比转换为varchar快得多。

从SQL SERVER 2012开始，您可以执行以下操作：

选择格式（GETDATE（），'yyyy-MM-dd 00:00:00.000'）