使用SQL生成DateTime.Ticks

在项目中我需要使用到一个随机数（Random Number），该随机数将作为 Hashtable 中的 Key 用于唯一索引数据，所以需要保持单机唯一性。

同时该随机数还需要具备可排序性以便对数据进行排序。

此时，我可以考虑使用随机字符串《C#生成MongoDB中的ObjectId》，这里的 ObjectId 具备单机唯一性和可排序性。

但另一个需求是，我需要该随机数为 int 或 long 类型，以便与依赖的 Service 进行通信，部分取代 TransactionId 或 Token 的职责。

所以，很自然的我就想到了时间。

查看了 MSDN 上关于 DateTime.MinValue 和 DateTime.Ticks 的定义，考虑到我所设计的服务每秒不会产生多于 10000000 的数据，

我决定使用 DateTime.Ticks 作为随机数的起始点，这样就有了下面这段代码。

  public static class UniqueId
  {
    private static long _sequence = DateTime.UtcNow.Ticks;

    public static long Generate()
    {
      return Interlocked.Increment(ref _sequence);
    }

    public static long Sequence
    {
      get
      {
        return _sequence;
      }
    }
  }

业务逻辑中会将 UniqueId 存储到 SQL Server 数据库中，使用 bigint 类型进行存储。

CREATE TABLE [TableName](
    [UniqueId] [bigint] NOT NULL,
);

这样，在数据库中，该 UniqueId 即可作为索引，也可进行排序。

现在问题来了，我需要将一个较老的服务升级到新的服务中，做 Date Migration。

老的服务中没有 UniqueId 逻辑和数据，这就需要我在数据迁移时为每条表数据生成该 UniqueId。

显然，SQL Server 不会帮我做这件事，我需要使用 SQL Script 来生成 UniqueId。

DateTime.Ticks 的定义是：

A single tick represents one hundred nanoseconds or one ten-millionth of a second. There are 10,000 ticks in a millisecond.

1 Tick 等于千万分之一秒，或万分之一毫秒。

The value represents the number of 100-nanosecond intervals that have elapsed since 12:00:00 midnight, January 1, 0001, which represents DateTime.MinValue.

DateTime.Ticks 代表着从时间 "00:00:00.0000000, January 1, 0001" 至当前时间的 Tick 总数。

这样，我们就可以根据其原理通过 SQL 来计算其值。

DECLARE @current_datetime DATETIME;
DECLARE @days_from_0001_to_1900 BIGINT;
DECLARE @ticks_per_millisecond BIGINT;
DECLARE @ticks_per_day BIGINT;
DECLARE @millisecond_of_time BIGINT;
DECLARE @ticks_of_days BIGINT;
DECLARE @ticks_of_time BIGINT;
DECLARE @ticks BIGINT;

SET @current_datetime = GETUTCDATE();
SET @days_from_0001_to_1900 = 693595;
SET @ticks_per_millisecond = 10000;
SET @ticks_per_day = 24 * 3600 * 1000 * @ticks_per_millisecond;
SET @millisecond_of_time = 
    DATEPART(MILLISECOND, @current_datetime) 
    + (DATEPART(SECOND, @current_datetime)) * 1000 
    + (DATEPART(MINUTE, @current_datetime)) * 60000 
    + (DATEPART(HOUR, @current_datetime)) * 3600000;
SET @ticks_of_days = CAST(@days_from_0001_to_1900 + DATEDIFF(DAY, 0, @current_datetime) AS BIGINT) * @ticks_per_day;
SET @ticks_of_time = @millisecond_of_time * @ticks_per_millisecond;
SET @ticks = @ticks_of_days + @ticks_of_time;

SELECT @current_datetime, @ticks

这段 SQL 脚本的运行结果是：

我们通过下面这段 C# 代码来验证结果。

  class Program
  {
    static void Main(string[] args)
    {
      DateTime d1 = new DateTime(2014, 04, 01, 02, 52, 54, 153, DateTimeKind.Utc);
      DateTime d2 = DateTime.Parse("2014-04-01 02:52:54.153");
      DateTime d3 = DateTime.Parse("2014-04-01 02:52:54.153",
        CultureInfo.CurrentCulture, DateTimeStyles.AdjustToUniversal);

      Console.WriteLine(d1.Ticks);
      Console.WriteLine(d2.Ticks);
      Console.WriteLine(d3.Ticks);

      Console.ReadKey();
    }
  }

瞧，它们的结果一致为 635319175741530000。