datetime2在除（旧应用兼容性）之外的大多数方面都获胜

较大的值范围更好的准确性较小的存储空间（如果指定了可选的用户指定精度）

请注意以下几点

语法datetime2[（小数秒精度=>低于存储大小）]精度，刻度0至7位，精度为100ns。默认精度为7位数。存储大小精度小于3时为6字节；精度3和4为7字节。所有其他精度要求8字节。DateTime2（3）的位数与DateTime相同，但使用7字节的存储，而不是8字节（SQLHINTS-DateTime Vs DateTime2）查找有关datetime2的详细信息（Transact-SQL MSDN文章）

图像来源：MCTS自学训练套件（考试70-432）：Microsoft®SQL Server®2008-实施和维护第3章：表格->第1课：创建表格->第66页

MSDN datetime文档建议使用datetime2。以下是他们的建议：

使用time、date、datetime2和新的datetimeoffset数据类型工作这些类型与SQL一致标准它们更便于携带。time、datetime2和datetimeoffset提供更多的秒精度。datetimeoffset提供时区支持全球部署应用。

datetime2具有更大的日期范围、更大的默认小数精度和可选的用户指定精度。还取决于用户指定的精度，它可能使用更少的存储空间。

我认为DATETIME2是存储日期的更好方法，因为它比DATETIME。在SQL Server 2008中，您可以使用DATETIME2，它存储日期和时间，需要6-8个字节，精度为100纳秒。因此，任何需要更高时间精度的人都会想要DATETIME2。

我刚刚偶然发现了DATETIME2的另一个优点：它避免了Python adodbapi模块中的一个错误，如果传递标准库datetime值，该值对于datetime列具有非零微秒，但如果将该列定义为DATETIME2，则会很好。

接受的答案很好，只需知道，如果您向前端发送DateTime2，它将四舍五入到正常的DateTime等效值。

这给我带来了一个问题，因为在我的解决方案中，我必须在重新提交时将发送的内容与数据库中的内容进行比较，而我的简单比较“==”不允许舍入。所以必须添加它。

几乎所有的答案和评论都是赞成者居多，反对者较少。这里是到目前为止所有优点和缺点的总结，以及一些关键缺点（在下面的#2中），我只见过一次或根本没有提到。

赞成的意见：

1.1.更符合ISO（ISO 8601）（尽管我不知道这在实践中是如何发挥作用的）。

1.2.更多的范围（1/1/0001至12/31/9999与1/1/175-32/31/9999）（尽管1753年之前的额外范围可能不会被使用，但历史、天文、地质等应用程序除外）。

1.3.与.NET的DateTime Type的范围完全匹配（尽管如果值在目标类型的范围和精度范围内（以下Con#2.1除外，否则将发生错误/舍入），则两者都可以进行来回转换，无需特殊编码）。

1.4更高的精度（100纳秒，即0.0000000,1秒，而3.33毫秒，即0.003,33秒）（尽管除了工程/科学应用程序外，可能不会使用额外的精度）。

1.5.当配置为与DateTime的精度类似（如Iman Abidi所宣称的1毫秒，而不是“相同”（如3.33毫秒））时，使用的空间更少（7字节对8字节），但当然，您将失去精度优势，这可能是最受吹捧的两个（另一个是范围）之一，尽管可能是不必要的优势）。

欺骗：

2.1.将参数传递给.NET SqlCommand时，如果传递的值超出了SQL Server DateTime的范围和/或精度，则必须指定System.Data.SqlDbType.DateTime2，因为它默认为System.Data.SqlDbType.Date Time。

2.2.无法隐式/轻松地转换为浮点数字（自最小日期时间起的天数）值，以便在SQL Server表达式中使用数值和运算符对其执行以下操作：

2.2.1增加或减少天数或部分天数。注意：当您需要考虑日期时间的多个部分（如果不是全部的话）时，使用DateAdd函数作为一种解决方法并不简单。

2.2.2.为了计算“年龄”，取两个日期时间之间的差值。注意：您不能简单地使用SQL Server的DateDiff函数，因为它不会像大多数人预期的那样计算年龄，因为如果两个日期时间恰好跨越指定单位的日历/时钟日期时间边界，即使是该单位的一小部分，它也会返回该单位的1与0之间的差值。例如，如果两个日期时间在不同的日历日（即“1999-12-31 23:59:59.9999999”和“2000-01-01 00:00:00.0000000000”），则仅相隔1毫秒的日期时间的Day中的DateDiff将返回1与0（天）。如果移动相同的1毫秒差的日期时间，使其不跨越日历日，则Day中返回0（天”的“DateDiff”。

2.2.3.通过先转换为“浮点”，然后再转换为DateTime，获取日期时间的平均值（在聚合查询中）。

注意：要将DateTime2转换为数字，您必须执行以下公式，该公式仍然假设您的值不小于1970年（这意味着您将失去所有额外范围加上217年）。注意：您可能无法简单地调整公式以允许额外范围，因为您可能会遇到数字溢出问题。

25567+（DATEDIFF（SECOND，｛d'1970-01-01'｝，@Time）+DATEPART（纳秒，@Time）/1.0E+9）/86400.0–来源：“https://siderite.dev/blog/how-to-translate-t-sql-datetime2-to.html “

当然，您也可以先转换为DateTime（如果需要，再转换为DateTime2），但您会失去DateTime2与DateTime2相比的精度和范围（在1753年之前）的优势。DateTime是最大的2个，同时也是最不可能需要的2个。这就引出了这样一个问题：当您丢失了对浮点数字（天数）的隐式/简单转换时，为什么要使用它进行加法/减法/“年龄”（与DateDiff相比）/平均计算，这在我的经验中是一个很大的好处。

顺便说一句，日期时间的平均值是（或者至少应该是）一个重要的用例。a） 除了在使用日期时间（由于通用基准日期时间）表示持续时间（一种常见做法）时用于获取平均持续时间外，b）还可以获得一个仪表板类型的统计信息，该统计信息显示行范围/行组的日期时间列中的平均日期时间。c） 一个标准（或至少应该是标准）的特殊查询，用于监视/排除列中可能不再有效和/或可能需要弃用的值，即列出每个值的出现计数以及与该值关联的最小、平均和最大日期时间戳（如果可用）。