演算子 - ClickHouse Documentation

ClickHouse では、クエリのパース時に、演算子の優先度・順位・結合性に応じて、演算子が対応する関数に変換されます。

アクセス演算子

a[N] – 配列の要素にアクセスします。arrayElement(a, N) 関数。 a.N – タプルの要素にアクセスします。tupleElement(a, N) 関数。

数値の否定演算子

-a – negate (a) 関数です。タプルの否定については、tupleNegate を参照してください。

乗算および除算の演算子

a * b – multiply(a, b) 関数です。タプルを数値で乗算する場合は tupleMultiplyByNumber、スカラー積については dotProduct を参照してください。 a / b – divide(a, b) 関数です。タプルを数値で除算する場合は tupleDivideByNumber を参照してください。 a % b – modulo(a, b) 関数です。

加算演算子と減算演算子

a + b – plus(a, b) 関数。タプルの加算については、tuplePlus を参照してください。 a - b – minus(a, b) 関数。タプルの減算については、tupleMinus を参照してください。

比較演算子

equals 関数

a = b – equals(a, b) 関数です。 a == b – equals(a, b) 関数です。

notEquals 関数

a != b — notEquals(a, b) 関数。 a <> b — notEquals(a, b) 関数。

lessOrEquals 関数

a <= b – lessOrEquals(a, b) 関数。

greaterOrEquals 関数

a >= b — greaterOrEquals(a, b) 関数。

less 関数

a < b – less(a, b) 関数。

greater 関数

a > b – greater(a, b) 関数です。

like 関数

a LIKE b – like(a, b) 関数を表します。

notLike 関数

a NOT LIKE b — notLike(a, b) 関数。

ilike 関数

a ILIKE b – ilike(a, b) 関数と同等です。

BETWEEN 関数

a BETWEEN b AND c – a >= b AND a <= c と同じ意味です。 a NOT BETWEEN b AND c – a < b OR a > c と同じ意味です。

is not distinct from 演算子 (`<=>`)

25.10 以降では、<=> を他の演算子と同様に使用できます。 25.10 より前は、JOIN 式でしか使用できませんでした。たとえば次のとおりです。

CREATE TABLE a (x String) ENGINE = Memory;
INSERT INTO a VALUES ('ClickHouse');

SELECT * FROM a AS a1 JOIN a AS a2 ON a1.x <=> a2.x;

┌─x──────────┬─a2.x───────┐
│ ClickHouse │ ClickHouse │
└────────────┴────────────┘

<=> 演算子は、IS NOT DISTINCT FROM と等価な NULL セーフの等価演算子です。通常の等価演算子 (=) と同様に動作しますが、NULL 値も比較できるものとして扱います。 NULL 値同士は等しいものと見なされ、NULL を NULL 以外の任意の値と比較した場合は、NULL ではなく 0 (false) を返します。

SELECT
  'ClickHouse' <=> NULL,
  NULL <=> NULL

┌─isNotDistinc⋯use', NULL)─┬─isNotDistinc⋯NULL, NULL)─┐
│                        0 │                        1 │
└──────────────────────────┴──────────────────────────┘

Stringを扱う演算子

OVERLAY

OVERLAY(string PLACING replacement FROM offset) - overlay(string, replacement, offset) 関数。
OVERLAY(string PLACING replacement FROM offset FOR length) - overlay(string, replacement, offset, length) 関数。
OVERLAYUTF8(string PLACING replacement FROM offset) - overlayUTF8(string, replacement, offset) 関数。
OVERLAYUTF8(string PLACING replacement FROM offset FOR length) - overlayUTF8(string, replacement, offset, length) 関数。

データセットを扱う演算子

IN 演算子および EXISTS 演算子を参照してください。

in 関数

a IN ... - in(a, b) 関数。

notIn 関数

a NOT IN ... に対応する notIn(a, b) 関数。

globalIn 関数

a GLOBAL IN ... – globalIn(a, b) 関数です。

globalNotIn 関数

a GLOBAL NOT IN ... — globalNotIn(a, b) 関数。

in サブクエリ function

a = ANY (subquery) – in(a, subquery) 関数を表します。

notIn サブクエリ関数

a != ANY (subquery) – a NOT IN (SELECT singleValueOrNull(*) FROM subquery) と同じです。

in サブクエリ function

a = ALL (subquery) – a IN (SELECT singleValueOrNull(*) FROM subquery) と同じです。

notIn サブクエリ function

a != ALL (subquery) — notIn(a, subquery) 関数です。例 ALL を使用したクエリ:

Query

SELECT number AS a FROM numbers(10) WHERE a > ALL (SELECT number FROM numbers(3, 3));

Response

┌─a─┐
│ 6 │
│ 7 │
│ 8 │
│ 9 │
└───┘

ANY を使うクエリ:

Query

SELECT number AS a FROM numbers(10) WHERE a > ANY (SELECT number FROM numbers(3, 3));

Response

┌─a─┐
│ 4 │
│ 5 │
│ 6 │
│ 7 │
│ 8 │
│ 9 │
└───┘

配列に対する `SOME` / `ALL`

上で説明したサブクエリ形式に加えて、SOME / ALL の右辺には配列式 (配列リテラル、配列型のカラム、または配列を返す任意の式) を指定できます。これは PostgreSQL スタイルの配列量化子構文です。この構文は parse 時に認識され、配列関数に書き換えられるため、手動で書き換える必要はありません。

構文	書き換え後
`expr = SOME(arr)`	`has(arr, expr)`
`expr <> ALL(arr)`	`NOT has(arr, expr)`
`expr OP SOME(arr)` (その他のサポートされる演算子)	`arrayExists(x -> expr OP x, arr)`
`expr OP ALL(arr)` (その他のサポートされる演算子)	`arrayAll(x -> expr OP x, arr)`

SOME は存在量化子です (ANY の SQL における同義語) 。= と <> は最適化された実装があるため、特別に has / NOT has に書き換えられます。一般形では、高階関数の arrayExists / arrayAll が使われます。配列形式が認識されるのは、比較演算子 =, ==, !=, <>, <=>, <, <=, >, >=、キーワード比較 predicates の IS DISTINCT FROM と IS NOT DISTINCT FROM、および文字列検索 predicates の LIKE, ILIKE, NOT LIKE, NOT ILIKE, REGEXP です。キーワード比較 predicates と文字列検索 predicates は、配列形式でのみ認識され、サブクエリ形式では認識されません (サブクエリ形式は IN/NOT IN に変換されます) 。配列量化子としての意味を持たない演算子 — たとえば IN 自体 — は 書き換えられず、通常どおりの意味を保ちます。文字列検索 predicates が機能するのは、MatchImpl (LIKE / ILIKE / REGEXP の実装) が、定数の haystack と非定数の needle をサポートしているためです。たとえば、'abc' LIKE SOME(['a%', 'b%']) は arrayExists(x -> 'abc' LIKE x, ['a%', 'b%']) に、'abc' NOT LIKE ALL(['x%', 'y%']) は arrayAll(x -> 'abc' NOT LIKE x, ['x%', 'y%']) に書き換えられます。これにより、1 つの文字列を複数の pattern に対して照合できます。単一の結合パスで照合したい場合は、multiMatchAny (regular expressions) や multiSearchAny (substrings) などの複数 pattern 検索関数も引き続き使用できます。

配列形式では ANY はサポートされていません右辺に配列を指定できるのは SOME と ALL だけです。any は aggregate function でもあるため、expr = any(x) という shape の式は関数呼び出しとしての意味のまま扱われます。配列量化子には SOME を使用してください。

Query

SELECT
    3 = SOME([1, 2, 3, 4])         AS in_array,
    5 < SOME([1, 2, 6])            AS less_than_some,
    5 > ALL([1, 2, 3])             AS greater_than_all,
    'abc' LIKE SOME(['a%', 'z%'])  AS like_some;

Response

┌─in_array─┬─less_than_some─┬─greater_than_all─┬─like_some─┐
│        1 │              1 │                1 │         1 │
└──────────┴────────────────┴──────────────────┴───────────┘

NULL の扱いはサブクエリ形式とは異なります配列形式はパーサー内で書き換えられるため (この段階では transform_null_in などのクエリ設定は利用できず、また行単位の配列カラムではアナライザの null-safe な IN パスを使えません) 、has (= / <> の場合) および arrayExists / arrayAll の二値セマンティクスを使用します (これらは NULL 比較の不明な結果を 0 に畳み込みます) 。この挙動は、NULL の処理が IN / NOT IN を介して行われ、transform_null_in に依存するサブクエリ形式とは異なる場合があります。

SELECT NULL = SOME([NULL]);   -- has([NULL], NULL)                  -> 1
SELECT NULL <> ALL([NULL]);   -- NOT has([NULL], NULL)              -> 0
SELECT NULL < SOME([1]);      -- arrayExists(x -> NULL < x, [1])    -> 0
SELECT NULL > ALL([1]);       -- arrayAll(x -> NULL > x, [1])       -> 0

日付と時刻を扱う演算子

EXTRACT

EXTRACT(part FROM date);

指定した日付から各要素を抽出します。たとえば、指定した日付から月を取得したり、時刻から秒を取得したりできます。 part パラメータは、日付のどの要素を取得するかを指定します。使用できる値は次のとおりです。

NANOSECOND — ナノ秒。設定可能な値: 0–999999999。
MICROSECOND — マイクロ秒。設定可能な値: 0–999999。
MILLISECOND — ミリ秒。設定可能な値: 0–999。
SECOND — 秒。設定可能な値: 0–59。
MINUTE — 分。設定可能な値: 0–59。
HOUR — 時。設定可能な値: 0–23。
DAY — 日。設定可能な値: 1–31。
WEEK — ISO 8601 の週番号。設定可能な値: 1–53。
MONTH — 月の番号。設定可能な値: 1–12。
QUARTER — 四半期。設定可能な値: 1–4。
YEAR — 年。
EPOCH — Unix timestamp (1970-01-01 00:00:00 UTC からの秒数) 。注: DateTime64 では、小数秒部分は切り捨てられます。
DOW — 曜日 (PostgreSQL互換) 。0 = 日曜日、6 = 土曜日。
DOY — 年内通算日。設定可能な値: 1–366。
ISODOW — ISO の曜日。1 = 月曜日、7 = 日曜日。
ISOYEAR — ISO 8601 の週番号に対応する年。
CENTURY — 世紀。たとえば、2024年は21世紀です。
DECADE — 十年単位 (年を 10 で割ったもの) 。たとえば、2024年の十年単位の値は 202 です。
MILLENNIUM — 千年紀。たとえば、2024年は第3千年紀です。
TIMEZONE_HOUR — オペランドの timezone の UTC オフセットの符号付き時部分。たとえば、+5:30 は 5 を返し、-3:30 は -3 を返します。
TIMEZONE_MINUTE — オペランドの timezone の UTC オフセットの符号付き分部分。たとえば、+5:30 は 30 を返し、-3:30 は -30 を返します。

part パラメータでは大文字と小文字は区別されません。 date パラメータは、処理する値を指定します。Date、Date32、DateTime、DateTime64、および Interval 型がサポートされています。date が Interval の場合、要求する part は、その interval に格納されている kind と一致している必要があります (たとえば、EXTRACT(DAY FROM INTERVAL 5 DAY) は許可されますが、EXTRACT(HOUR FROM INTERVAL 5 DAY) は拒否されます。これは ClickHouse の interval が単一の kind であるためです) 。Interval オペランドの結果は Int64 です。例:

SELECT EXTRACT(DAY FROM toDate('2017-06-15'));
SELECT EXTRACT(MONTH FROM toDate('2017-06-15'));
SELECT EXTRACT(YEAR FROM toDate('2017-06-15'));
SELECT EXTRACT(EPOCH FROM toDateTime('2024-01-15 12:30:45', 'UTC'));
SELECT EXTRACT(DOW FROM toDate('2024-01-15'));
SELECT EXTRACT(CENTURY FROM toDate('2024-01-01'));
SELECT EXTRACT(TIMEZONE_HOUR   FROM toDateTime('2024-01-15 12:00:00', 'Asia/Kolkata'));    -- 5
SELECT EXTRACT(TIMEZONE_MINUTE FROM toDateTime('2024-01-15 12:00:00', 'Asia/Kolkata'));    -- 30
SELECT EXTRACT(DAY   FROM INTERVAL 40 DAY);                                                -- 40
SELECT EXTRACT(MONTH FROM INTERVAL 7 MONTH);                                               -- 7

次の例では、テーブルを作成し、そのテーブルに DateTime 型の値を挿入します。

CREATE TABLE test.Orders
(
    OrderId UInt64,
    OrderName String,
    OrderDate DateTime
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY ();

INSERT INTO test.Orders VALUES (1, 'Jarlsberg Cheese', toDateTime('2008-10-11 13:23:44'));

SELECT
    toYear(OrderDate) AS OrderYear,
    toMonth(OrderDate) AS OrderMonth,
    toDayOfMonth(OrderDate) AS OrderDay,
    toHour(OrderDate) AS OrderHour,
    toMinute(OrderDate) AS OrderMinute,
    toSecond(OrderDate) AS OrderSecond
FROM test.Orders;

┌─OrderYear─┬─OrderMonth─┬─OrderDay─┬─OrderHour─┬─OrderMinute─┬─OrderSecond─┐
│      2008 │         10 │       11 │        13 │          23 │          44 │
└───────────┴────────────┴──────────┴───────────┴─────────────┴─────────────┘

さらに多くの例はテストで確認できます。

INTERVAL

Date 型および DateTime 型の値に対する算術演算で使用する、Interval 型の値を作成します。インターバルの種類:

SECOND
MINUTE
HOUR
DAY
WEEK
MONTH
QUARTER
YEAR

INTERVAL 値の設定時には、文字列リテラルを使用することもできます。たとえば、INTERVAL 1 HOUR は INTERVAL '1 hour' または INTERVAL '1' hour と同じです。

種類の異なるインターバルは組み合わせられません。INTERVAL 4 DAY 1 HOUR のような式は使用できません。たとえば INTERVAL 25 HOUR のように、インターバルはその最小単位以下の単位で指定してください。以下の例のように、連続した演算を使用できます。

例:

SELECT now() AS current_date_time, current_date_time + INTERVAL 4 DAY + INTERVAL 3 HOUR;

┌───current_date_time─┬─plus(plus(now(), toIntervalDay(4)), toIntervalHour(3))─┐
│ 2020-11-03 22:09:50 │                                    2020-11-08 01:09:50 │
└─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────┘

SELECT now() AS current_date_time, current_date_time + INTERVAL '4 day' + INTERVAL '3 hour';

┌───current_date_time─┬─plus(plus(now(), toIntervalDay(4)), toIntervalHour(3))─┐
│ 2020-11-03 22:12:10 │                                    2020-11-08 01:12:10 │
└─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────┘

SELECT now() AS current_date_time, current_date_time + INTERVAL '4' day + INTERVAL '3' hour;

┌───current_date_time─┬─plus(plus(now(), toIntervalDay('4')), toIntervalHour('3'))─┐
│ 2020-11-03 22:33:19 │                                        2020-11-08 01:33:19 │
└─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────┘

INTERVAL 構文または addDays 関数を常に使用することを推奨します。単純な加算や減算 (now() + ... のような構文) では、時刻に関する設定が考慮されません。たとえば、夏時間です。

例:

SELECT toDateTime('2014-10-26 00:00:00', 'Asia/Istanbul') AS time, time + 60 * 60 * 24 AS time_plus_24_hours, time + toIntervalDay(1) AS time_plus_1_day;

┌────────────────time─┬──time_plus_24_hours─┬─────time_plus_1_day─┐
│ 2014-10-26 00:00:00 │ 2014-10-26 23:00:00 │ 2014-10-27 00:00:00 │
└─────────────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘

関連項目

Interval データ型
toInterval 型変換関数

日付と時刻の加算

Date または Date32 の値には、+ 演算子を使用して Time または Time64 の値を加算できます。結果は、指定した時刻の日付を表す DateTime または DateTime64 になります。この演算は可換です。結果の型は、オペランドの型によって決まります。

左オペランド	右オペランド	結果の型
`Date`	`Time`	`DateTime`
`Date`	`Time64(s)`	`DateTime64(s)`
`Date32`	`Time`	`DateTime64(0)`
`Date32`	`Time64(s)`	`DateTime64(s)`

結果には session timezone が使用されます (session timezone が設定されていない場合は、server のデフォルトタイムゾーンが使用されます) 。結果が表現可能な範囲を超えた場合の動作は、date_time_overflow_behavior 設定で制御されます。

例:

SET use_legacy_to_time = 0;
SELECT toDate('2024-07-15') + toTime('14:30:25') AS dt, toTypeName(dt);

┌──────────────────dt─┬─toTypeName(dt)─┐
│ 2024-07-15 14:30:25 │ DateTime       │
└─────────────────────┴────────────────┘

SELECT toDate('2024-07-15') + toTime64('14:30:25.123456', 6) AS dt, toTypeName(dt);

┌─────────────────────────dt─┬─toTypeName(dt)─┐
│ 2024-07-15 14:30:25.123456 │ DateTime64(6)  │
└────────────────────────────┴────────────────┘

SELECT toTime64('23:59:59.999', 3) + toDate32('2024-07-15') AS dt, toTypeName(dt);

┌──────────────────────dt─┬─toTypeName(dt)─┐
│ 2024-07-15 23:59:59.999 │ DateTime64(3)  │
└─────────────────────────┴────────────────┘

AT TIME ZONE と AT LOCAL

後置演算子 AT TIME ZONE と AT LOCAL は、DateTime または DateTime64 の値を別のタイムゾーンに変換します。これらは既存の toTimeZone 関数の糖衣構文です。

Syntax	Equivalent
`expr AT TIME ZONE zone`	`toTimeZone(expr, zone)`
`expr AT LOCAL`	`toTimeZone(expr, timeZone())`

zone には、有効なタイムゾーン名として評価される任意の定数文字列表現を指定できます (例: 'America/Denver'、'UTC'、concat('America', '/', 'Denver')) 。AT TIME ZONE は toTimeZone に展開されるため、タイムゾーン引数に関する同じルールが適用されます。カラム参照のような非定数式には、allow_nonconst_timezone_arguments = 1 が必要です。 AT LOCAL は現在のsession timezoneを使用します (session timezone が設定されていない場合は server のデフォルトを使用します) 。Distributed 分散テーブルでは、session_timezone を明示的に設定する必要があります。これが空の場合、timeZone() は分片ごとのローカル値となり、定数の toTimeZone 引数としては使用できないため、ILLEGAL_COLUMN 例外が発生します。

PostgreSQL では、timestamp without time zone AT TIME ZONE zone は wall-clock 値をまず指定した zone の時刻として再解釈してから変換しますが、ClickHouse では常に同じ絶対時刻を保持し、表示に使用するタイムゾーンラベルだけを変更します。どちらの形式も toTimeZone と等価であり、基になる timestamp は変更されません。

AT TIME ZONE の演算子優先順位は 13 です (12 の *///% より高く、11 の +/- より高い) 、これは PostgreSQL と同じです。つまり、a * ts AT TIME ZONE 'tz' は a * (ts AT TIME ZONE 'tz') として結び付けられ、ts + interval AT TIME ZONE 'tz' は ts + (interval AT TIME ZONE 'tz') として結び付けられます。演算の後にタイムゾーン変換を適用するには、明示的に括弧を使用します。

-- Explicit parens required to add first, then convert timezone
SELECT (TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40' + INTERVAL 1 HOUR) AT TIME ZONE 'America/Denver';
-- Equivalent to:
SELECT toTimeZone(TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40' + INTERVAL 1 HOUR, 'America/Denver');

例:

SET session_timezone = 'UTC';

SELECT TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40' AT TIME ZONE 'America/Denver';

┌─toTimeZone(toDateTime('2001-02-16 20:38:40'), 'America/Denver')─┐
│ 2001-02-16 13:38:40                                              │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

SELECT TIMESTAMP '2001-02-16 20:38:40' AT LOCAL;

┌─toTimeZone(toDateTime('2001-02-16 20:38:40'), timeZone())─┐
│ 2001-02-16 20:38:40                                        │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘

関連項目

論理 AND 演算子

構文 SELECT a AND b — 関数 and を用いて a と b の論理積を計算します。

論理 OR 演算子

構文 SELECT a OR b — 関数 or を使用して、a と b の論理和を計算します。

論理否定演算子

構文 SELECT NOT a — 関数 not を使って、a の論理否定を計算します。

条件演算子

a ? b : c – if(a, b, c) 関数。注: 条件演算子は、まず b と c の値を計算し、次に条件 a が満たされているかどうかを判定して、対応する値を返します。b または C が arrayJoin() 関数である場合、“a” の条件にかかわらず各行が複製されます。

条件式

CASE [x]
    WHEN a THEN b
    [WHEN ... THEN ...]
    [ELSE c]
END

x が指定されている場合は、transform(x, [a, ...], [b, ...], c) 関数が使用されます。指定されていない場合は、multiIf(a, b, ..., c) が使用されます。式に ELSE c 句がない場合、デフォルト値は NULL です。 transform 関数は NULL では動作しません。

連結演算子

s1 || s2 – concat(s1, s2) 関数。

ラムダ作成演算子

x -> expr – lambda(x, expr) 関数。以下の演算子は括弧であるため、優先順位を持ちません:

Array作成演算子

[x1, ...] – array(x1, ...) 関数。

Tuple 生成演算子

(x1, x2, ...) – tuple(x2, x2, ...) 関数。

結合性

すべての二項演算子は左結合です。たとえば、1 + 2 + 3 は plus(plus(1, 2), 3) に変換されます。ただし、常に期待どおりの動作になるとは限りません。たとえば、SELECT 4 > 2 > 3 の結果は 0 になります。効率化のため、and 関数と or 関数は任意個の引数を受け取れます。対応する AND および OR 演算子の連鎖は、これらの関数への単一の呼び出しに変換されます。

`NULL` かどうかの確認

ClickHouse は IS NULL および IS NOT NULL 演算子をサポートしています。

IS NULL

Nullable 型の値に対して、IS NULL 演算子は次の値を返します。
- 値が NULL の場合は 1。
- それ以外の場合は 0。
その他の値に対しては、IS NULL 演算子は常に 0 を返します。

optimize_functions_to_subcolumns 設定を有効にすることで最適化できます。optimize_functions_to_subcolumns = 1 の場合、この関数はカラム全体のカラムデータを読み取って処理する代わりに、null サブカラムだけを読み取ります。クエリ SELECT n IS NULL FROM table は SELECT n.null FROM TABLE に変換されます。

SELECT x+100 FROM t_null WHERE y IS NULL

┌─plus(x, 100)─┐
│          101 │
└──────────────┘

IS NOT NULL

Nullable 型の値に対しては、IS NOT NULL 演算子は次の値を返します。
- 値が NULL の場合は 0
- それ以外の場合は 1
その他の値に対しては、IS NOT NULL 演算子は常に 1 を返します。

SELECT * FROM t_null WHERE y IS NOT NULL

┌─x─┬─y─┐
│ 2 │ 3 │
└───┴───┘

optimize_functions_to_subcolumns 設定を有効にすると、最適化できます。optimize_functions_to_subcolumns = 1 の場合、関数はカラムデータ全体を読み取って処理する代わりに、null サブカラムだけを読み取ります。クエリ SELECT n IS NOT NULL FROM table は SELECT NOT n.null FROM TABLE に変換されます。

ブール値の確認

ClickHouse は、IS TRUE、IS FALSE、IS UNKNOWN、IS NOT TRUE、IS NOT FALSE、IS NOT UNKNOWN の演算子をサポートしています。これらは、Bool および Nullable(Bool) の式に対して使用されます。

expr IS TRUE は、expr が true の場合にのみ 1 を返します。
expr IS FALSE は、expr が false の場合にのみ 1 を返します。
expr IS UNKNOWN は、expr が NULL の場合にのみ 1 を返します。
expr IS NOT TRUE は、expr が false または NULL の場合に 1 を返します。
expr IS NOT FALSE は、expr が true または NULL の場合に 1 を返します。
expr IS NOT UNKNOWN は、expr が NULL ではない場合に 1 を返します。

ブール式では、IS UNKNOWN は IS NULL と等価であり、IS NOT UNKNOWN は IS NOT NULL と等価です。

CREATE TABLE t_bool (x Nullable(Bool)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO t_bool VALUES (true), (false), (NULL);

SELECT
    x,
    x IS TRUE,
    x IS FALSE,
    x IS UNKNOWN,
    x IS NOT TRUE,
    x IS NOT FALSE,
    x IS NOT UNKNOWN
FROM t_bool;

​アクセス演算子

​数値の否定演算子

​乗算および除算の演算子

​加算演算子と減算演算子

​比較演算子

​equals 関数

​notEquals 関数

​lessOrEquals 関数

​greaterOrEquals 関数

​less 関数

​greater 関数

​like 関数

​notLike 関数

​ilike 関数

​BETWEEN 関数

​is not distinct from 演算子 (<=>)

​Stringを扱う演算子

​OVERLAY

​データセットを扱う演算子

​in 関数

​notIn 関数

​globalIn 関数

​globalNotIn 関数

​in サブクエリ function

​notIn サブクエリ関数

​in サブクエリ function

​notIn サブクエリ function

​配列に対する SOME / ALL

​日付と時刻を扱う演算子

​EXTRACT

​INTERVAL

​日付と時刻の加算

​AT TIME ZONE と AT LOCAL

​論理 AND 演算子

​論理 OR 演算子

​論理否定演算子

​条件演算子

​条件式

​連結演算子

​ラムダ作成演算子

​Array作成演算子

​Tuple 生成演算子

​結合性

​NULL かどうかの確認

​IS NULL

​IS NOT NULL

​ブール値の確認

アクセス演算子

数値の否定演算子

乗算および除算の演算子

加算演算子と減算演算子

比較演算子

equals 関数

notEquals 関数

lessOrEquals 関数

greaterOrEquals 関数

less 関数

greater 関数

like 関数

notLike 関数

ilike 関数

BETWEEN 関数

is not distinct from 演算子 (`<=>`)

Stringを扱う演算子

OVERLAY

データセットを扱う演算子

in 関数

notIn 関数

globalIn 関数

globalNotIn 関数

in サブクエリ function

notIn サブクエリ関数

in サブクエリ function

notIn サブクエリ function

配列に対する `SOME` / `ALL`

日付と時刻を扱う演算子

EXTRACT

INTERVAL

日付と時刻の加算

AT TIME ZONE と AT LOCAL

論理 AND 演算子

論理 OR 演算子

論理否定演算子

条件演算子

条件式

連結演算子

ラムダ作成演算子

Array作成演算子

Tuple 生成演算子

結合性

`NULL` かどうかの確認

IS NULL

IS NOT NULL

ブール値の確認