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日付および時刻データ型

効果的な時系列データ管理のためには、充実した日付および時刻型の体系が不可欠であり、ClickHouse はまさにそれを提供します。 コンパクトな日付表現からナノ秒精度を持つ高精度タイムスタンプまで、これらの型は、さまざまな時系列アプリケーションにおける実用上の要件とストレージ効率のバランスを取るように設計されています。

過去の金融データ、IoT センサーの計測値、将来日付のイベントのいずれを扱う場合でも、ClickHouse の日付および時刻型は、さまざまな時間データのシナリオに対応するために必要な柔軟性を提供します。 サポートされる型の幅広いラインナップにより、ユースケースが要求する精度を維持しつつ、ストレージ使用量とクエリ性能の両方を最適化できます。

  • Date 型は、ほとんどのケースで十分です。この型は日付を保存するのに 2 バイトを必要とし、範囲は [1970-01-01, 2149-06-06] に制限されます。

  • Date32 は、より広い日付範囲をカバーします。日付の保存に 4 バイトを必要とし、範囲は [1900-01-01, 2299-12-31] に制限されます。

  • DateTime は秒精度で日時値を保存し、範囲は [1970-01-01 00:00:00, 2106-02-07 06:28:15] です。各値あたり 4 バイトを必要とします。

  • より高い精度が必要な場合は、DateTime64 を使用できます。これはナノ秒精度までの時刻を保存でき、範囲は [1900-01-01 00:00:00, 2299-12-31 23:59:59.99999999] です。各値あたり 8 バイトを必要とします。

さまざまな日付型を格納するテーブルを作成してみましょう。

CREATE TABLE dates
(
    `date` Date,
    `wider_date` Date32,
    `datetime` DateTime,
    `precise_datetime` DateTime64(3),
    `very_precise_datetime` DateTime64(9)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple();

now() 関数を使用して現在の時刻を返し、now64() 関数を使用すると、第 1 引数で指定した精度で取得できます。

INSERT INTO dates 
SELECT now(), 
       now()::Date32 + toIntervalYear(100),
       now(), 
       now64(3), 
       now64(9) + toIntervalYear(200);

これにより、各カラムの型に応じた時刻データが自動的に格納されます。

SELECT * FROM dates
FORMAT Vertical;

Row 1:
──────
date:                  2025-03-12
wider_date:            2125-03-12
datetime:              2025-03-12 11:39:07
precise_datetime:      2025-03-12 11:39:07.196
very_precise_datetime: 2025-03-12 11:39:07.196724000

Time と Time64 型​

日付部分を含まない時刻のみを保存する必要がある場合に、ClickHouse では Time と Time64 型が提供されています。これらはバージョン 25.6 で導入されたもので、繰り返しスケジュールや日次パターンの表現、あるいは日付と時刻のコンポーネントを分離するのが適切な状況で有用です。

注記

Time と Time64 を使用するには、次の設定を有効化する必要があります: SET enable_time_time64_type = 1;

これらの型はバージョン 25.6 で導入されました

Time 型は、秒精度で時・分・秒を保存します。内部的には符号付き 32 ビット整数として保存され、[-999:59:59, 999:59:59] の範囲をサポートしており、24 時間を超える値も扱えます。これは、経過時間の追跡や、1 日の範囲外の値を生じる算術演算を行う場合に役立ちます。

サブ秒精度が必要な場合、Time64 は符号付き Decimal64 値として、小数秒を設定可能な形で時刻を保存します。小数桁数を定義するために、精度パラメータ (0–9) を受け取ります。一般的な精度値は 3（ミリ秒）、6（マイクロ秒）、9（ナノ秒）です。

Time も Time64 もタイムゾーンをサポートしません。どちらも地域的な文脈を持たない純粋な時刻のみを表現します。

それでは、Time 型のカラムを持つテーブルを作成してみましょう:

SET enable_time_time64_type = 1;

CREATE TABLE time_examples
(
    `event_id` UInt8,
    `basic_time` Time,
    `precise_time` Time64(3)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY event_id;

文字列リテラルまたは数値リテラルを使用して時刻値を挿入できます。Time の場合、数値は 00:00:00 からの経過秒として解釈されます。Time64 の場合、数値は 00:00:00 からの経過秒として解釈され、小数部分はカラムの精度に従って解釈されます。

INSERT INTO time_examples VALUES 
    (1, '14:30:25', '14:30:25.123'),
    (2, 52225, 52225.456),
    (3, '26:11:10', '26:11:10.789');  -- Values normalize beyond 24 hours

SELECT * FROM time_examples ORDER BY event_id;

┌─event_id─┬─basic_time─┬─precise_time─┐
│        1 │ 14:30:25   │ 14:30:25.123 │
│        2 │ 14:30:25   │ 14:30:25.456 │
│        3 │ 26:11:10   │ 26:11:10.789 │
└──────────┴────────────┴──────────────┘

時刻の値は自然にフィルタできます。

SELECT * FROM time_examples WHERE basic_time = '14:30:25';

タイムゾーン​

多くのユースケースでは、タイムゾーンもあわせて保存しておく必要があります。DateTime または DateTime64 型の最後の引数として、タイムゾーンを指定できます。

CREATE TABLE dtz
(
    `id` Int8,
    `dt_1` DateTime('Europe/Berlin'),
    `dt_2` DateTime,
    `dt64_1` DateTime64(9, 'Europe/Berlin'),
    `dt64_2` DateTime64(9)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY id;

DDL でタイムゾーンを定義したので、異なるタイムゾーンの日時を挿入できるようになりました。

INSERT INTO dtz 
SELECT 1, 
       toDateTime('2022-12-12 12:13:14', 'America/New_York'),
       toDateTime('2022-12-12 12:13:14', 'America/New_York'),
       toDateTime64('2022-12-12 12:13:14.123456789', 9, 'America/New_York'),
       toDateTime64('2022-12-12 12:13:14.123456789', 9, 'America/New_York')
UNION ALL
SELECT 2, 
       toDateTime('2022-12-12 12:13:15'),
       toDateTime('2022-12-12 12:13:15'),
       toDateTime64('2022-12-12 12:13:15.123456789', 9),
       toDateTime64('2022-12-12 12:13:15.123456789', 9);

それでは、テーブルの内容を確認してみましょう。

SELECT dt_1, dt64_1, dt_2, dt64_2
FROM dtz
FORMAT Vertical;

Row 1:
──────
dt_1:   2022-12-12 18:13:14
dt64_1: 2022-12-12 18:13:14.123456789
dt_2:   2022-12-12 17:13:14
dt64_2: 2022-12-12 17:13:14.123456789

Row 2:
──────
dt_1:   2022-12-12 13:13:15
dt64_1: 2022-12-12 13:13:15.123456789
dt_2:   2022-12-12 12:13:15
dt64_2: 2022-12-12 12:13:15.123456789

最初の行では、すべての値を America/New_York タイムゾーンを使用して挿入しました。

  • dt_1 と dt64_1 は、クエリ時に自動的に Europe/Berlin に変換されます。
  • dt_2 と dt64_2 にはタイムゾーンが指定されていないため、この場合はサーバーのローカルタイムゾーンである Europe/London が使用されます。

2 行目では、すべての値をタイムゾーンを指定せずに挿入したため、サーバーのローカルタイムゾーンが使用されました。 1 行目と同様に、dt_1 と dt64_1 は Europe/Berlin に変換され、dt_2 と dt64_2 はサーバーのローカルタイムゾーンを使用します。

日付と時刻の関数​

ClickHouse には、異なるデータ型同士を変換するための一連の関数も用意されています。

たとえば、toDate を使って、DateTime の値を Date 型に変換できます。

SELECT
    now() AS current_time,
    toTypeName(current_time),
    toDate(current_time) AS date_only,
    toTypeName(date_only)
FORMAT Vertical;    

Row 1:
──────
current_time:             2025-03-12 12:32:54
toTypeName(current_time): DateTime
date_only:                2025-03-12
toTypeName(date_only):    Date

toDateTime64 を使用して、DateTime を DateTime64 に変換できます。

SELECT
    now() AS current_time,
    toTypeName(current_time),
    toDateTime64(current_time, 3) AS date_only,
    toTypeName(date_only)
FORMAT Vertical;

Row 1:
──────
current_time:             2025-03-12 12:35:01
toTypeName(current_time): DateTime
date_only:                2025-03-12 12:35:01.000
toTypeName(date_only):    DateTime64(3)

toDateTime を使用すると、Date または DateTime64 を DateTime に戻すことができます。

SELECT
    now64() AS current_time,
    toTypeName(current_time),
    toDateTime(current_time) AS date_time1,
    toTypeName(date_time1),
    today() AS current_date,
    toTypeName(current_date),
    toDateTime(current_date) AS date_time2,
    toTypeName(date_time2)
FORMAT Vertical;

Row 1:
──────
current_time:             2025-03-12 12:41:00.598
toTypeName(current_time): DateTime64(3)
date_time1:               2025-03-12 12:41:00
toTypeName(date_time1):   DateTime
current_date:             2025-03-12
toTypeName(current_date): Date
date_time2:               2025-03-12 00:00:00
toTypeName(date_time2):   DateTime