SQLクリニック（3） Page
1/3日付データ演算の達人技を伝授する 【第2話】
株式会社インサイトテクノロジー
山下正
2005/4/28
本連載はSQLの応用力を身に付けたいエンジニア向けに、さまざまなテクニックを紹介する。SQLの基本構文は平易なものだが、実務で活用するには教科書的な記述を理解するだけでは不十分だ。本連載は、著名なメールマガジン「おら！ オラ！ Oracle - どっぷり検証生活」を発行するインサイトテクノロジーのコンサルタントを執筆陣に迎え、SQLのセンス向上に役立つ大技小技を紹介していく。（編集局）
| 主な内容 --Page 1--
 DATE型とTIMESTAMP型--Page 2--
期間データ型--Page 3--
期間データ型の年月演算 |
花粉の攻撃をくぐり抜け、箱根へのツーリングも快適な今日このごろです。前回に引き続き今回も日付データについてのお話です。今回は特にデータ型を掘り下げていきましょう。
日付を格納するデータ型としては、従来のDATE型に加えて、Oracle9iからTIMESTAMP型が使用できるようになりました。TIMESTAMP型とDATE型の大きな違いは、その精度です。
| DATE型 | 最小単位＝1秒 |
| TIMESTAMP型 | 最小単位＝10億分の1秒（10の−9乗秒） |
 「10億分の1秒」単位で管理する必要があるのはどんなデータでしょうか。科学技術関連や、工業実験などのデータ？ あるいは自動車レースのデータ？ あまり具体的にイメージできないのですが、とにかく精度が上がっています。レスポンス統計を取るのに便利という記述を見掛けましたが、実際にはどんなデータが入るのか見てみたいです。 |
データの型が異なるわけですから、そのサイズも異なります。物理設計の際には注意してください。
| データ型 | データサイズ |
| DATE | 7bytes |
| TIMESTAMP([0-9]) | 7〜11bytes |
| 表1 TIMESTAMP型とDATE型のデータサイズ | |
さらに、TIMESTAMP型のデータはタイムゾーンの情報を持つことができます。この型で定義した列もサイズが変わりますので注意してください。
| データ型 | データサイズ |
| TIMESTAMP([0-9]) WITH TIME ZONE | 13bytes |
| TIMESTAMP([0-9]) WITH LOCAL TIME ZONE | 7〜11bytes |
| 表2 タイムゾーン付きTIMESTAMP型のデータサイズ | |
日時データを取得する関数の中には、TIMESTAMP型のデータを取得するための関数もあります。それぞれ下記に示したデータ型の値を返します。
| 関数 | データ型 |
| SYSDATE | DATE |
| SYSTIMESTAMP | TIMESTAMP WITH TIME ZONE |
| CURRENT_DATE | DATE |
| CURRENT_TIMESTAMP | TIMESTAMP WITH TIME ZONE |
| LOCALTIMESTAMP | TIMESTAMP |
| 表3 日時データを取得する関数とデータ型 | |
つまりDATE型の関数で取得したデータはDATE型（注1）の列へ、TIMESTAMP型の関数で取得したデータはTIMESTAMP型（注2）の列へ格納するといった感じの使い方になります。
（注1）DATE型のデータをTIMESTAMP型の列に格納しても問題ありません。この場合は、1秒未満のデータはセットされません。反対にTIMESTAMP型のデータをDATE型の列に格納することもできます。もちろん、1秒未満の情報は削除されます。
（注2）タイムゾーン情報の有無によりTIMESTAMP WITH (LOCAL) TIME ZONE型を使用する場合もあります。
せっかくなので上記の関数について、簡単に解説しておきます。上記の関数は下記のように大きく2つに分けることができます。
- システム日時
SYSDATE
SYSTIMESTAMP
- セッション日時
CURRENT_DATE
CURRENT_TIMESTAMP
LOCALTIMESTAMP
システム日時に分類した関数では、OSの日時を取得することができます。つまり、普通はそのサーバが設置されている場所の時刻です。一方セッション日時に分類した関数では、そのセッションのタイムゾーンに変換された日時を取得することができます。このあたりのお話は次回を楽しみにしてください。（次ページへ続く）
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| Index | |
| 連載 SQLクリニック（3） 日付データ演算の達人技を伝授する 【第2話】 |
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Page 1 ・DATE型とTIMESTAMP型 |
| Page 2 ・期間データ型 |
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| Page
3 ・期間データ型の年月演算 |
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