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> ClickHouse 中 DateTime64 数据类型的文档，该类型存储具有子秒级精度的时间戳

# DateTime64

可存储一个时间点，以日历日期和一天中的时间表示，并具有指定的子秒级精度

时间粒度 (精度) ：10<sup>-precision</sup> 秒。有效范围：\[ 0 : 9 ]。
通常使用 3 (毫秒) 、6 (微秒) 和 9 (纳秒) 。

**语法：**

```sql theme={null}
DateTime64(precision, [timezone])
```

在内部，它将数据存储为自纪元开始 (1970-01-01 00:00:00 UTC) 以来的若干个 'ticks'，类型为 Int64。tick 的分辨率由 精度 参数决定。此外，`DateTime64` 类型还可以存储整个列统一的 时区，这会影响 `DateTime64` 类型的值以文本 format 显示的方式，以及将字符串形式指定的值 ('2020-01-01 05:00:01.000') parse 的方式。时区 不存储在表的行中 (或结果集中) ，而是存储在列元数据中。详见 [DateTime](/zh/reference/data-types/datetime)。

支持的值范围：\[1900-01-01 00:00:00, 2299-12-31 23:59:59.999999999]

小数点后的位数取决于 精度 参数。

注意：最大值的 精度 为 8。如果使用 9 位数字 (纳秒) 的最大 精度，则 UTC 中支持的最大值为 `2262-04-11 23:47:16`。

<div id="examples">
  ## 示例
</div>

1. 创建一个包含 `DateTime64` 类型列的表，并向其中插入数据：

```sql theme={null}
CREATE TABLE dt64
(
    `timestamp` DateTime64(3, 'Asia/Istanbul'),
    `event_id` UInt8
)
ENGINE = MergeTree;
```

```sql theme={null}
-- 解析 DateTime
-- - 从整数解析，将其解释为自 1970-01-01 起的毫秒数（因精度为 3），
-- - 从小数解析，小数点前的部分表示秒数，小数点后的部分根据精度处理，
-- - 从字符串解析。

INSERT INTO dt64
VALUES
(1546300800123, 1),
(1546300800.123, 2),
('2019-01-01 00:00:00', 3);

SELECT * FROM dt64;
```

```text theme={null}
┌───────────────timestamp─┬─event_id─┐
│ 2019-01-01 03:00:00.123 │        1 │
│ 2019-01-01 03:00:00.123 │        2 │
│ 2019-01-01 00:00:00.000 │        3 │
└─────────────────────────┴──────────┘
```

* 以整数形式插入 datetime 时，会将其视为按相应精度缩放的 Unix 时间戳 (UTC) 。`1546300800000` (精度 为 3) 表示 UTC 的 `'2019-01-01 00:00:00'`。但由于 `timestamp` 列指定了 `Asia/Istanbul` (UTC+3) 时区，因此在以字符串形式输出时，该值会显示为 `'2019-01-01 03:00:00'`。以十进制数形式插入 datetime 时，处理方式与整数类似，不同之处在于：小数点前的值是精确到秒 (含秒) 的 Unix 时间戳，小数点后的值会被视为 精度。
* 以字符串形式插入 datetime 值时，会将其视为采用列时区。`'2019-01-01 00:00:00'` 会被视为采用 `Asia/Istanbul` 时区，并存储为 `1546290000000`。

2. 过滤 `DateTime64` 值

```sql theme={null}
SELECT * FROM dt64 WHERE timestamp = toDateTime64('2019-01-01 00:00:00', 3, 'Asia/Istanbul');
```

```text theme={null}
┌───────────────timestamp─┬─event_id─┐
│ 2019-01-01 00:00:00.000 │        3 │
└─────────────────────────┴──────────┘
```

与 `DateTime` 不同，`DateTime64` 类型的值不会自动由 `String` 转换而来。

```sql theme={null}
SELECT * FROM dt64 WHERE timestamp = toDateTime64(1546300800.123, 3);
```

```text theme={null}
┌───────────────timestamp─┬─event_id─┐
│ 2019-01-01 03:00:00.123 │        1 │
│ 2019-01-01 03:00:00.123 │        2 │
└─────────────────────────┴──────────┘
```

与插入时不同，`toDateTime64` 函数会将所有值都按小数处理，因此精度需要
在小数点后给出。

3. 获取 `DateTime64` 类型值的时区：

```sql theme={null}
SELECT toDateTime64(now(), 3, 'Asia/Istanbul') AS column, toTypeName(column) AS x;
```

```text theme={null}
┌──────────────────column─┬─x──────────────────────────────┐
│ 2023-06-05 00:09:52.000 │ DateTime64(3, 'Asia/Istanbul') │
└─────────────────────────┴────────────────────────────────┘
```

4. 时区转换

```sql theme={null}
SELECT
toDateTime64(timestamp, 3, 'Europe/London') AS lon_time,
toDateTime64(timestamp, 3, 'Asia/Istanbul') AS istanbul_time
FROM dt64;
```

```text theme={null}
┌────────────────lon_time─┬───────────istanbul_time─┐
│ 2019-01-01 00:00:00.123 │ 2019-01-01 03:00:00.123 │
│ 2019-01-01 00:00:00.123 │ 2019-01-01 03:00:00.123 │
│ 2018-12-31 21:00:00.000 │ 2019-01-01 00:00:00.000 │
└─────────────────────────┴─────────────────────────┘
```

**另请参阅**

* [类型转换函数](/zh/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions)
* [日期和时间函数](/zh/reference/functions/regular-functions/date-time-functions)
* [`date_time_input_format` 设置](/zh/reference/settings/formats#date_time_input_format)
* [`date_time_output_format` 设置](/zh/reference/settings/formats#date_time_output_format)
* [`timezone` server 配置参数](/zh/reference/settings/server-settings/settings#timezone)
* [`session_timezone` 设置](/zh/reference/settings/session-settings#session_timezone)
* [日期和时间运算符](/zh/reference/operators#operators-for-working-with-dates-and-times)
* [`Date` 数据类型](/zh/reference/data-types/date)
* [`DateTime` 数据类型](/zh/reference/data-types/datetime)