order by (year(字段名)+'-'+month(字段名)+'-'+day(字段名))

解决方案 »

  1.   

    Select Convert(Varchar(10),日期字段,120) As 日期,SUM(汇总字段) As Total 
    from TableName
    Group By Convert(Varchar(10),日期字段,120) 
    Order By 日期
      

  2.   

    order by convert(char(10),getdate(),120)
      

  3.   

    2楼的:
    Select Convert(Varchar(10),日期字段,120) As 日期,SUM(汇总字段) As Total 
    from TableName
    Group By Convert(Varchar(10),日期字段,120) 
    Order By 日期
      

  4.   

    CAST 和 CONVERT
    将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型。CAST 和 CONVERT 提供相似的功能。语法
    使用 CAST:CAST ( expression AS data_type ) 使用 CONVERT:CONVERT ( data_type [ ( length ) ] , expression [ , style ] )参数
    expression是任何有效的 Microsoft® SQL Server™ 表达式。有关更多信息,请参见表达式。 data_type目标系统所提供的数据类型,包括 bigint 和 sql_variant。不能使用用户定义的数据类型。有关可用的数据类型的更多信息,请参见数据类型。 lengthnchar、nvarchar、char、varchar、binary 或 varbinary 数据类型的可选参数。 style日期格式样式,借以将 datetime 或 smalldatetime 数据转换为字符数据(nchar、nvarchar、char、varchar、nchar 或 nvarchar 数据类型);或者字符串格式样式,借以将 float、real、money 或 smallmoney 数据转换为字符数据(nchar、nvarchar、char、varchar、nchar 或 nvarchar 数据类型)。SQL Server 支持使用科威特算法的阿拉伯样式中的数据格式。在表中,左侧的两列表示将 datetime 或 smalldatetime 转换为字符数据的 style 值。给 style 值加 100,可获得包括世纪数位的四位年份 (yyyy)。
      

  5.   

    示例
    A. 同时使用 CAST 和 CONVERT
    每个示例都将检索书名(这些图书的截止当前销售额的第一位数字为 3),并将这些图书的 ytd_sales 转换为 char(20)。-- Use CAST.
    USE pubs
    GO
    SELECT SUBSTRING(title, 1, 30) AS Title, ytd_sales
    FROM titles
    WHERE CAST(ytd_sales AS char(20)) LIKE '3%'
    GO-- Use CONVERT.
    USE pubs
    GO
    SELECT SUBSTRING(title, 1, 30) AS Title, ytd_sales
    FROM titles
    WHERE CONVERT(char(20), ytd_sales) LIKE '3%'
    GO下面是任一查询的结果集:Title                          ytd_sales   
    ------------------------------ ----------- 
    Cooking with Computers: Surrep 3876        
    Computer Phobic AND Non-Phobic 375         
    Emotional Security: A New Algo 3336        
    Onions, Leeks, and Garlic: Coo 375         (4 row(s) affected)B. 使用带有算术运算符的 CAST
    下面的示例通过将总的截止当前销售额 (ytd_sales) 与每本图书的价格 (price) 相除,进行单独列计算 (Copies)。在四舍五入到最接近的整数后,此结果将转换为 int 数据类型。 USE pubs
    GO
    SELECT CAST(ROUND(ytd_sales/price, 0) AS int) AS 'Copies'
    FROM titles
    GO下面是结果集:Copies      
    ------ 
    205         
    324         
    6262        
    205         
    102         
    7440        
    NULL        
    383         
    205         
    NULL        
    17          
    187         
    16          
    204         
    418         
    18          
    1263        
    273         (18 row(s) affected)C. 使用 CAST 进行串联 
    下面的示例使用 CAST 数据类型转换函数来串联非字符、非二进制表达式。USE pubs
    GO
    SELECT 'The price is ' + CAST(price AS varchar(12))
    FROM titles
    WHERE price > 10.00
    GO下面是结果集:------------------ 
    The price is 19.99        
    The price is 11.95        
    The price is 19.99        
    The price is 19.99        
    The price is 22.95        
    The price is 20.00        
    The price is 21.59        
    The price is 10.95        
    The price is 19.99        
    The price is 20.95        
    The price is 11.95        
    The price is 14.99        (12 row(s) affected)D. 使用 CAST 获得更多易读文本
    下面的示例在选择列表中使用 CAST 将 title 列转换为 char(50) 列,这样结果将更加易读。USE pubs
    GO
    SELECT CAST(title AS char(50)), ytd_sales
    FROM titles
    WHERE type = 'trad_cook'
    GO下面是结果集:                                                       ytd_sales
    --------------------------------------------------     ---------
    Onions, Leeks, and Garlic: Cooking Secrets of the      375
    Fifty Years in Buckingham Palace Kitchens              15096
    Sushi, Anyone?                                         4095(3 row(s) affected)E. 使用带有 LIKE 子句的 CAST
    下面的示例将 int 列(ytd_sales 列)转换为 char(20) 列,以便使用 LIKE 子句。USE pubs
    GO
    SELECT title, ytd_sales
    FROM titles
    WHERE CAST(ytd_sales AS char(20)) LIKE '15%'
       AND type = 'trad_cook'
    GO下面是结果集:title                                                        ytd_sales   
    ------------------------------------------------------------ ----------- 
    Fifty Years in Buckingham Palace Kitchens                    15096       (1 row(s) affected)