Skip to content
ClickHouse Docs
ClickHouse DocsClickHouse Docs
49.6kGet Started

Типы данных даты и времени — временные ряды

View as MarkdownEdit this pageReport an issueSet up docs MCP

Для эффективного управления данными временных рядов необходим полный набор типов даты и времени, и ClickHouse предоставляет именно такой набор. От компактных представлений даты до высокоточных временных меток с точностью до наносекунд — эти типы разработаны так, чтобы обеспечивать баланс между эффективностью хранения и практическими требованиями различных приложений для временных рядов.

Независимо от того, работаете ли вы с историческими финансовыми данными, показаниями IoT-датчиков или событиями с датой в будущем, типы даты и времени в ClickHouse обеспечивают гибкость, необходимую для работы с различными сценариями временных данных. Поддерживаемый набор типов позволяет оптимизировать и объем хранилища, и производительность запросов, сохраняя при этом точность, необходимую в вашем сценарии использования.

  • Тип Date будет достаточен в большинстве случаев. Для хранения даты этот тип требует 2 байта и ограничивает диапазон значениями [1970-01-01, 2149-06-06].

  • Date32 охватывает более широкий диапазон дат. Для хранения даты требуется 4 байта, а диапазон ограничен значениями [0000-01-01, 9999-12-31]

  • DateTime хранит значения дата-время с точностью до секунды и диапазоном [1970-01-01 00:00:00, 2106-02-07 06:28:15]. Для каждого значения требуется 4 байта.

  • В случаях, когда требуется более высокая точность, можно использовать DateTime64. Он позволяет хранить время с точностью до наносекунд в диапазоне [1900-01-01 00:00:00, 2299-12-31 23:59:59.99999999]. Для каждого значения требуется 8 байт.

Давайте создадим таблицу, в которой хранятся различные типы дат:

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

Мы можем использовать функцию now(), чтобы получить текущее время, а now64() — чтобы получить его с указанной точностью, задаваемой первым аргументом.

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

При этом столбцы будут заполнены значениями времени в соответствии с типом столбца:

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

Типы Time и Time64

Для случаев, когда нужно хранить значения времени суток без компонентов даты, ClickHouse предоставляет типы Time и Time64, добавленные в версии 25.6. Они удобны для представления повторяющихся расписаний, ежедневных шаблонов и других ситуаций, когда дату и время имеет смысл хранить отдельно.

Тип Time хранит часы, минуты и секунды с точностью до секунды. Внутренне он представлен как знаковое 32-битное целое число и поддерживает диапазон [-999:59:59, 999:59:59], что позволяет использовать значения, превышающие 24 часа. Это может быть полезно при измерении прошедшего времени или выполнении арифметических операций, результат которых выходит за пределы одних суток.

Для субсекундной точности Time64 хранит время с настраиваемой дробной частью секунд как знаковое значение Decimal64. Он принимает параметр точности (0-9), который задаёт количество цифр после запятой. Наиболее распространённые значения точности: 3 (миллисекунды), 6 (микросекунды) и 9 (наносекунды).

Ни Time, ни Time64 не поддерживают часовые пояса — они представляют собой значения времени суток без привязки к региону.

Давайте создадим таблицу со столбцами времени:

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;

Значения времени можно вставлять, используя строковые литералы или числовые значения. Для Time числовые значения интерпретируются как секунды с 00:00:00. Для Time64 числовые значения интерпретируются как секунды с 00:00:00, а дробная часть — в соответствии с точностью столбца:

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');  -- Значения нормализуются при превышении 24 часов

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 │
└──────────┴────────────┴──────────────┘

Временные значения можно удобно фильтровать:

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

Часовые пояса

Во многих случаях требуется также хранить часовые пояса. Часовой пояс можно указать в качестве последнего аргумента для типов DateTime или DateTime64:

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;

Определив часовой пояс в нашем DDL, теперь мы можем вставлять значения времени в разных часовых поясах:

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);

А теперь посмотрим, что содержится в нашей таблице:

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

В первой строке мы вставили все значения, используя часовой пояс America/New_York.

  • dt_1 и dt64_1 автоматически преобразуются в Europe/Berlin во время выполнения запроса.
  • Для dt_2 и dt64_2 часовой пояс не был указан, поэтому используется локальный часовой пояс сервера — в данном случае это Europe/London.

Во второй строке мы вставили все значения без указания часового пояса, поэтому использовался локальный часовой пояс сервера. Как и в первой строке, dt_1 и dt64_1 преобразуются в Europe/Berlin, а dt_2 и dt64_2 используют локальный часовой пояс сервера.

Функции даты и времени

ClickHouse также включает набор функций, которые позволяют преобразовывать значения из одного типа данных в другой.

Например, можно использовать toDate, чтобы преобразовать значение DateTime в тип Date:

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

Можно использовать toDateTime64, чтобы преобразовать DateTime в DateTime64:

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)

И мы можем использовать toDateTime, чтобы преобразовать Date или DateTime64 обратно в DateTime:

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
Navigation