--- title: "ClickHouse で Date と DateTime をパースする 5 つの方法" date: "2026-09-28T08:43:08.661Z" author: "Mark Needham" category: "Engineering" excerpt: "ClickHouse で Date と DateTime をパースする 5 つの方法" --- # ClickHouse で Date と DateTime をパースする 5 つの方法日付データには、イベントストリームの Unix タイムスタンプ、レガシーデータベースのエクスポートに見られる独特な数値形式の日付、API から返される ISO 8601 文字列など、実にさまざまな形式が存在します。幸いなことに、ClickHouse にはこれらすべてを処理できる豊富な関数が用意されています。本ブログ記事では、それらの関数の使い方を詳しく見ていきます。まずは、最も明示的なアプローチから始めます。`fromUnixTimestamp` による Unix タイムスタンプの変換、`YYYYMMDDToDate` によるパックされた数値日付のパース、そして `parseDateTime` による既知のフォーマット文字列のパースです。次に、フォーマットが不明な場合や混在している場合に役立つ `parseDateTimeBestEffort` ファミリーを紹介します。最後に、ユースケースによっては明示的な関数呼び出しよりも、`cast_string_to_date_time_mode` 設定と組み合わせた日付のキャストが適している理由を解説します。 ## Unix タイムスタンプ {#unix_timestamps} まずは Unix タイムスタンプです。Unix タイムスタンプは 1970年1月1日からの経過秒数を表します。変換には [`fromUnixTimestamp`](https://clickhouse.com/docs/ja/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#fromUnixTimestamp) 関数を使用します:


SELECT
    fromUnixTimestamp(1704067295) AS val1, toTypeName(val1);

これは `DateTime` 型を返します。1970年1月1日からのミリ秒単位の値がある場合は別の関数 [`fromUnixTimestamp64Milli`](https://clickhouse.com/docs/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#fromUnixTimestamp64Milli) があり、戻り値の型はミリ秒までの精度を表す `3` を指定した `DateTime64(3)` になります。


SELECT
    fromUnixTimestamp64Milli(1704067295123) AS val2, toTypeName(val2);

マイクロ秒の場合は、[`fromUnixTimestamp64Micro`](https://clickhouse.com/docs/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#fromUnixTimestamp64Micro) が `DateTime64(6)` を返します:


SELECT
    fromUnixTimestamp64Micro(1704067295123456) AS val3, toTypeName(val3);

## 数値形式の日付フォーマット {#numeric_date_formats} 日付が区切り文字やフォーマットなしで、年・月・日をエンコードした単純な数値として表されることがあります。これはレガシーデータベースのエクスポートやメインフレームのフラットファイルでよく見られます。この処理には [`YYYYMMDDToDate`](https://clickhouse.com/docs/ja/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#YYYYMMDDToDate) 関数を使います:


SELECT
    YYYYMMDDToDate(20240115) AS val1, toTypeName(val1);

数値に時刻情報も含まれている場合は、[`YYYYMMDDhhmmssToDateTime`](https://clickhouse.com/docs/ja/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#YYYYMMDDhhmmssToDateTime) で処理できます:


SELECT
    YYYYMMDDhhmmssToDateTime(20240115143022) AS val2, toTypeName(val2);

## 既知のフォーマット文字列 {#known_format_strings} API は多くの場合、日付を文字列として返します。フォーマットがわかっている場合は、MySQL 形式の日付フォーマット文字列を指定して [`parseDateTime`](https://clickhouse.com/docs/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#parseDateTime) を使用できます:


SELECT
    parseDateTime('15/01/2024 14:30:22', '%d/%m/%Y %H:%i:%s') AS val1,
    toTypeName(val1);

これはタイムゾーンを含む `DateTime` を返します。 Joda 形式の日付フォーマット文字列を使いたい場合は [`parseDateTimeInJodaSyntax`](https://clickhouse.com/docs/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#parseDateTimeInJodaSyntax) も用意されており、同じ出力が得られます:


SELECT
    parseDateTimeInJodaSyntax('15/01/2024 14:30:22', 'dd/MM/yyyy HH:mm:ss') AS val2,
    toTypeName(val2);

## DateTime のベストエフォートパース {#best_effort_parsing} ここまでの 3 つのアプローチは、すべて正確な日付フォーマットが判明していることを前提としていました。しかし、不明な場合はどうすればよいでしょうか。そこで役立つのが [`parseDateTimeBestEffort`](https://clickhouse.com/docs/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#parseDateTimeBestEffort) ファミリーの関数です。さまざまなフォーマットが混在する日付を想定してみましょう:


WITH dates AS (
    SELECT '2024-01-15T14:30:22.000Z' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '2024-01-15' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '1704067295' AS raw
)
SELECT raw, parseDateTimeBestEffort(raw) AS val, toTypeName(val)
FROM dates;

前述の関数と同様に、[`parseDateTimeBestEffort64`](https://clickhouse.com/docs/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#parseDateTime64BestEffort) を使用して `DateTime64` に変換することもできます:


WITH dates AS (
    SELECT '2024-01-15T14:30:22.000Z' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '2024-01-15' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '1704067295' AS raw
)
SELECT raw, parseDateTime64BestEffort(raw) AS val, toTypeName(val)
FROM dates;

まったく無効な日付が含まれている場合はどうなるでしょうか。


WITH dates AS (
    SELECT '2024-01-15T14:30:22.000Z' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '2024-01-15' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '1704067295' AS raw
    UNION ALL
    SELECT 'not a date' AS raw
)
SELECT raw, parseDateTime64BestEffort(raw) AS val, toTypeName(val)
FROM dates;

ClickHouse は例外をスローします。これは、エラーの代わりに `NULL` を返すバリアントの [`parseDateTimeBestEffort64OrNull`](https://clickhouse.com/docs/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#parseDateTime64BestEffortOrNull) で回避できます:


WITH dates AS (
    SELECT '2024-01-15T14:30:22.000Z' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '2024-01-15' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '1704067295' AS raw
    UNION ALL
    SELECT 'not a date' AS raw
)
SELECT raw, parseDateTime64BestEffortOrNull(raw) AS val, toTypeName(val)
FROM dates;

あるいは実際の日時値を取得したい場合は、[`parseDateTimeBestEffort64OrZero`](https://clickhouse.com/docs/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#parseDateTime64BestEffortOrZero) を使用すると 1970年1月1日午前 0 時にフォールバックします:


WITH dates AS (
    SELECT '2024-01-15T14:30:22.000Z' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '2024-01-15' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '1704067295' AS raw
    UNION ALL
    SELECT 'not a date' AS raw
)
SELECT raw, parseDateTime64BestEffortOrZero(raw) AS val, toTypeName(val)
FROM dates;

## キャスト {#casting} クエリ全体で明示的なパース関数を毎回呼び出さずに済ませたい場合は、`::DateTime` を使用して文字列値を日付型に直接キャストできます。ただし、注意すべき重要な設定として `cast_string_to_date_time_mode` があります。デフォルトでは `basic` に設定されており、`YYYY-MM-DD` や `YYYY-MM-DD HH:MM:SS` などの標準的なフォーマットを処理できますが、それ以外の形式は失敗します。より幅広いフォーマットに対応させるには、これを `best_effort` に変更します。なお、この設定でも完全に無効な日付に対しては例外がスローされます。この設定は、クエリごとに行内で渡すことができます:


WITH dates AS (
    SELECT '2024-01-15T14:30:22.000Z' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '2024-01-15' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '1704067295' AS raw
)
SELECT raw, raw::DateTime AS val, toTypeName(val)
FROM dates
SETTINGS cast_string_to_date_time_mode = 'best_effort';

またはセッションレベルで設定しておけば、クエリごとに指定する必要がなくなります:


SET cast_string_to_date_time_mode = 'best_effort';

そうすれば、`SETTINGS` 句なしでも同じクエリが動作します:


WITH dates AS (
    SELECT '2024-01-15T14:30:22.000Z' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '2024-01-15' AS raw
    UNION ALL
    SELECT '1704067295' AS raw
)
SELECT raw, raw::DateTime AS val, toTypeName(val)
FROM dates;

最後に、さまざまな日付が含まれる次のようなファイルを想定してみましょう: *dates.csv* ```csv raw 2024-01-15T14:30:22.000Z 2024-01-15 1704067295 ``` 同じアプローチを使って、そのファイル内の日付をパースできます:


SELECT raw, raw::DateTime AS val, toTypeName(val)
FROM file('dates.csv', CSVWithNames);

```shell ┌─raw──────────────────────┬─────────────────val─┬─toTypeName(val)─┐ │ 2024-01-15T14:30:22.000Z │ 2024-01-15 14:30:22 │ DateTime │ │ 2024-01-15 │ 2024-01-15 00:00:00 │ DateTime │ │ 1704067295 │ 2024-01-01 00:01:35 │ DateTime │ └──────────────────────────┴─────────────────────┴─────────────────┘ ``` --- ## 今すぐ始める自社のデータで ClickHouse を試してみませんか？ClickHouse Cloud は数分で使い始めることができ、300 ドル分の無料クレジットも進呈しています。 [サインアップ](https://console.clickhouse.cloud/signUp?loc=blog-cta-2377&utm_blogctaid=2377) ---