> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8a08bda2.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > 演算子のドキュメント # 演算子 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](/ja/reference/functions/regular-functions/tuple-functions#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](/ja/reference/functions/regular-functions/tuple-functions#tupleMultiplyByNumber)、スカラー積については [dotProduct](/ja/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayDotProduct) 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](/ja/reference/functions/regular-functions/tuple-functions#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](/ja/reference/functions/regular-functions/tuple-functions#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](/ja/reference/functions/regular-functions/tuple-functions#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。 ```sql theme={null} 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。 ```sql theme={null} SELECT 'ClickHouse' <=> NULL, NULL <=> NULL ``` ```response theme={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](/ja/reference/statements/in)および [EXISTS](/ja/reference/operators/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: ```sql title="Query" theme={null} SELECT number AS a FROM numbers(10) WHERE a > ALL (SELECT number FROM numbers(3, 3)); ``` ```text title="Response" theme={null} ┌─a─┐ │ 6 │ │ 7 │ │ 8 │ │ 9 │ └───┘ ``` ANY を使うクエリ: ```sql title="Query" theme={null} SELECT number AS a FROM numbers(10) WHERE a > ANY (SELECT number FROM numbers(3, 3)); ``` ```text title="Response" theme={null} ┌─a─┐ │ 4 │ │ 5 │ │ 6 │ │ 7 │ │ 8 │ │ 9 │ └───┘ ```
## 日付と時刻を扱う演算子
### EXTRACT
```sql theme={null} 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。 * `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。 `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、処理する日付または時刻を指定します。[Date](/ja/reference/data-types/date)、[Date32](/ja/reference/data-types/date32)、[DateTime](/ja/reference/data-types/datetime)、および [DateTime64](/ja/reference/data-types/datetime64) 型がサポートされています。 例: ```sql theme={null} 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')); ``` 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。 ```sql theme={null} CREATE TABLE test.Orders ( OrderId UInt64, OrderName String, OrderDate DateTime ) ENGINE = MergeTree ORDER BY (); ``` ```sql theme={null} INSERT INTO test.Orders VALUES (1, 'Jarlsberg Cheese', toDateTime('2008-10-11 13:23:44')); ``` ```sql theme={null} 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; ``` ```text theme={null} ┌─OrderYear─┬─OrderMonth─┬─OrderDay─┬─OrderHour─┬─OrderMinute─┬─OrderSecond─┐ │ 2008 │ 10 │ 11 │ 13 │ 23 │ 44 │ └───────────┴────────────┴──────────┴───────────┴─────────────┴─────────────┘ ``` さらに多くの例は[テスト](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/tests/queries/0_stateless/00619_extract.sql)で確認できます。
### INTERVAL
[Date](/ja/reference/data-types/date) 型および [DateTime](/ja/reference/data-types/datetime) 型の値に対する算術演算で使用する、[Interval](/ja/reference/data-types/special-data-types/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: ```sql theme={null} SELECT now() AS current_date_time, current_date_time + INTERVAL 4 DAY + INTERVAL 3 HOUR; ``` ```text theme={null} ┌───current_date_time─┬─plus(plus(now(), toIntervalDay(4)), toIntervalHour(3))─┐ │ 2020-11-03 22:09:50 │ 2020-11-08 01:09:50 │ └─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ```sql theme={null} SELECT now() AS current_date_time, current_date_time + INTERVAL '4 day' + INTERVAL '3 hour'; ``` ```text theme={null} ┌───current_date_time─┬─plus(plus(now(), toIntervalDay(4)), toIntervalHour(3))─┐ │ 2020-11-03 22:12:10 │ 2020-11-08 01:12:10 │ └─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ```sql theme={null} SELECT now() AS current_date_time, current_date_time + INTERVAL '4' day + INTERVAL '3' hour; ``` ```text theme={null} ┌───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: ```sql theme={null} 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; ``` ```text theme={null} ┌────────────────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](/ja/reference/data-types/special-data-types/interval) データ型 * [toInterval](/ja/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#toIntervalYear) 型変換関数
### 日付と時刻の加算
[Date](/ja/reference/data-types/date) または [Date32](/ja/reference/data-types/date32) の値には、`+` 演算子を使用して [Time](/ja/reference/data-types/time) または [Time64](/ja/reference/data-types/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](/ja/reference/data-types/datetime) または [DateTime64](/ja/reference/data-types/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](/ja/reference/settings/session-settings#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`](/ja/reference/settings/formats#date_time_overflow_behavior) 設定で制御されます。 例: ```sql theme={null} SET use_legacy_to_time = 0; SELECT toDate('2024-07-15') + toTime('14:30:25') AS dt, toTypeName(dt); ``` ```text theme={null} ┌──────────────────dt─┬─toTypeName(dt)─┐ │ 2024-07-15 14:30:25 │ DateTime │ └─────────────────────┴────────────────┘ ``` ```sql theme={null} SELECT toDate('2024-07-15') + toTime64('14:30:25.123456', 6) AS dt, toTypeName(dt); ``` ```text theme={null} ┌─────────────────────────dt─┬─toTypeName(dt)─┐ │ 2024-07-15 14:30:25.123456 │ DateTime64(6) │ └────────────────────────────┴────────────────┘ ``` ```sql theme={null} SELECT toTime64('23:59:59.999', 3) + toDate32('2024-07-15') AS dt, toTypeName(dt); ``` ```text theme={null} ┌──────────────────────dt─┬─toTypeName(dt)─┐ │ 2024-07-15 23:59:59.999 │ DateTime64(3) │ └─────────────────────────┴────────────────┘ ```
## 論理 AND 演算子
構文 `SELECT a AND b` — 関数 [and](/ja/reference/functions/regular-functions/logical-functions#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](/ja/reference/functions/regular-functions/logical-functions#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](/ja/reference/functions/regular-functions/logical-functions#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()](/ja/reference/functions/regular-functions/array-join) 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
```sql theme={null} 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](/ja/reference/data-types/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](/ja/reference/settings/session-settings#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](/ja/reference/data-types/nullable#finding-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。 ```sql theme={null} SELECT x+100 FROM t_null WHERE y IS NULL ``` ```text theme={null} ┌─plus(x, 100)─┐ │ 101 │ └──────────────┘ ```
### IS NOT NULL
* [Nullable](/ja/reference/data-types/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。 ```sql theme={null} SELECT * FROM t_null WHERE y IS NOT NULL ``` ```text theme={null} ┌─x─┬─y─┐ │ 2 │ 3 │ └───┴───┘ ``` [optimize\_functions\_to\_subcolumns](/ja/reference/settings/session-settings#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](/ja/reference/data-types/nullable#finding-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。