> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 日時データ型 - 時系列 > ClickHouse の時系列データ型。 時系列データを効果的に管理するには、日付・時刻型がひととおり揃っていることが不可欠です。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の高精度なタイムスタンプまで、これらの型は、ストレージ効率と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を両立できるよう設計されています。 過去の金融データ、IoT センサーの測定値、将来の日時が設定されたイベントなど、どのようなデータを扱う場合でも、ClickHouse の日付・時刻型は、さまざまな時間データのユースケース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が広いため、ユースケースで求められる精度を維持しながら、ストレージ容量とクエリ性能の両方を最適化できます。 * [`Date`](/docs/ja/reference/data-types/date) 型は、ほとんどの場合に十分です。この型は日付の格納に 2 バイトを使用し、範囲は `[1970-01-01, 2149-06-06]` に制限されます。 * [`Date32`](/docs/ja/reference/data-types/date32) は、より広い日付範囲をカバーします。日付の格納に 4 バイトを使用し、範囲は `[1900-01-01, 2299-12-31]` に制限されます * [`DateTime`](/docs/ja/reference/data-types/datetime) は、date time 値を秒精度で格納し、範囲は `[1970-01-01 00:00:00, 2106-02-07 06:28:15]` です。値ごとに 4 バイトを使用します。 * より高い精度が必要な場合は、[`DateTime64`](/docs/ja/reference/data-types/datetime64) を使用できます。これにより、最大ナノ秒精度で時刻を格納でき、範囲は `[1900-01-01 00:00:00, 2299-12-31 23:59:59.99999999]` です。値ごとに 8 バイトを使用します。 では、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。 ```sql theme={null} CREATE TABLE dates ( `date` Date, `wider_date` Date32, `datetime` DateTime, `precise_datetime` DateTime64(3), `very_precise_datetime` DateTime64(9) ) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple(); ``` 現在時刻を返すには [`now()`](/docs/ja/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#now) 関数を使用できます。指定した精度で取得するには、最初の引数で精度を指定して [`now64()`](/docs/ja/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#now64) を使用します。 ```sql theme={null} INSERT INTO dates SELECT now(), now()::Date32 + toIntervalYear(100), now(), now64(3), now64(9) + toIntervalYear(200); ``` これにより、カラムの型に応じて各カラムに時刻が設定されます。 ```sql theme={null} SELECT * FROM dates FORMAT Vertical; ``` ```text theme={null} 行 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
日付の部分を含まない時刻の値を保存する必要がある場合、ClickHouse では [`Time`](/docs/ja/reference/data-types/time) 型と [`Time64`](/docs/ja/reference/data-types/time64) 型を使用できます。これらはバージョン 25.6 で導入されました。繰り返し実行されるスケジュール、日次パターン、あるいは日付と時刻の部分を分けて扱うのが適切なケースの表現に役立ちます。 `Time` と `Time64` を使用するには、次の設定を有効に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、時・分・秒を秒精度で格納します。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]` の範囲をサポートするため、24 時間を超える値も扱えます。これは、経過時間を追跡する場合や、1 日の範囲を超える値になる算術演算を行う場合に便利です。 秒未満の精度が必要な場合、`Time64` は設定可能な小数秒付きの時刻を、符号付き Decimal64 値として格納します。小数点以下の桁数を定義するための精度パラメータ (0～9) を受け付けます。一般的な精度の値は、3 (ミリ秒) 、6 (マイクロ秒) 、9 (ナノ秒) です。 `Time` と `Time64` はどちらもタイムゾーンをサポートしません。これらは、地域的な文脈を持たない純粋な時刻の値を表します。 時刻カラムを持つテーブルを作成してみましょう: ```sql theme={null} 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を使って時刻値を挿入できます。`Time` では、数値は 00:00:00 からの秒数として解釈されます。`Time64` では、数値は 00:00:00 からの秒数として解釈され、小数部はカラムの精度に応じて解釈されます： ```sql theme={null} 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'); -- 24時間を超える値は正規化される SELECT * FROM time_examples ORDER BY event_id; ``` ```text theme={null} ┌─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リングできます： ```sql theme={null} 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する必要があります。タイムゾーンは、`DateTime` 型または `DateTime64` 型の最後の引数として設定できます。 ```sql theme={null} 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を使って時刻を挿入できるようになりました: ```sql theme={null} 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、テーブルの中身を見てみましょう。 ```sql theme={null} SELECT dt_1, dt64_1, dt_2, dt64_2 FROM dtz FORMAT Vertical; ``` ```text theme={null} 行 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 行 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、`America/New_York` のタイムゾーンを使用して、すべての値を挿入しました。 * `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かったため、サーバーのローカルタイムゾーンが使用されます。この場合は `Europe/London` です。 2 行目では、タイムゾーンを指定せずにすべての値を挿入したため、サーバーのローカルタイムゾーンが使用されました。 最初の行と同様に、`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関数も用意されています。 たとえば、[`toDate`](/docs/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#toDate) を使って、`DateTime` の値を `Date` 型に変換できます。 ```sql theme={null} SELECT now() AS current_time, toTypeName(current_time), toDate(current_time) AS date_only, toTypeName(date_only) FORMAT Vertical; ``` ```text theme={null} 行 1: ────── current_time: 2025-03-12 12:32:54 toTypeName(current_time): DateTime date_only: 2025-03-12 toTypeName(date_only): Date ``` [`toDateTime64`](/docs/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#toDateTime64) を使うと、`DateTime` を `DateTime64` に変換できます。 ```sql theme={null} SELECT now() AS current_time, toTypeName(current_time), toDateTime64(current_time, 3) AS date_only, toTypeName(date_only) FORMAT Vertical; ``` ```text theme={null} 行 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) ``` また、[`toDateTime`](/docs/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#toDateTime) を使うと、`Date` または `DateTime64` を `DateTime` に戻すことができます。 ```sql theme={null} 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; ``` ```text theme={null} 行 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 ```