即使使用古老的MSSQL Server 7.0，这里的代码（由该链接提供）也允许我获得当时所需的任何日期格式：

PRINT '1) Date/time in format MON DD YYYY HH:MI AM (OR PM): ' + CONVERT(CHAR(19),GETDATE())  
PRINT '2) Date/time in format MM-DD-YY: ' + CONVERT(CHAR(8),GETDATE(),10)  
PRINT '3) Date/time in format MM-DD-YYYY: ' + CONVERT(CHAR(10),GETDATE(),110) 
PRINT '4) Date/time in format DD MON YYYY: ' + CONVERT(CHAR(11),GETDATE(),106)
PRINT '5) Date/time in format DD MON YY: ' + CONVERT(CHAR(9),GETDATE(),6) 
PRINT '6) Date/time in format DD MON YYYY HH:MM:SS:MMM(24H): ' + CONVERT(CHAR(24),GETDATE(),113)

它产生了这样的输出：

1) Date/time in format MON DD YYYY HH:MI AM (OR PM): Feb 27 2015  1:14PM
2) Date/time in format MM-DD-YY: 02-27-15
3) Date/time in format MM-DD-YYYY: 02-27-2015
4) Date/time in format DD MON YYYY: 27 Feb 2015
5) Date/time in format DD MON YY: 27 Feb 15
6) Date/time in format DD MON YYYY HH:MM:SS:MMM(24H): 27 Feb 2015 13:14:46:630

SELECT DATEADD(dd, 0, DATEDIFF(dd, 0, @your_date))

例如

SELECT DATEADD(dd, 0, DATEDIFF(dd, 0, GETDATE()))

给了我

2008-09-22 00:00:00.000

赞成的意见：

不需要varchar<->datetime转换无需考虑区域设置

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。

您可以简单地使用下面的代码在SQL中只获取日期部分，而不获取时间部分：

SELECT SYSDATE TODAY FROM DUAL; 

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

从SQL Server 2022（16.x）开始，另一个选项是DATETRUNC（）函数，使用day作为datepart参数的值：

SELECT DATETRUNC(day, GETDATE());