メインコンテンツまでスキップ

TIMESTAMPTZ フィールド

eコマースシステム、コラボレーションツール、分散ログなど、地域をまたいで時刻を追跡するアプリケーションでは、タイムゾーン付きタイムスタンプを正確に扱う必要があります。Zilliz Cloud の TIMESTAMPTZ データ型は、関連付けられたタイムゾーンとともにタイムスタンプを保存することで、この機能を提供します。

TIMESTAMPTZ フィールドとは？​

TIMESTAMPTZ フィールドは、Zilliz Cloud のスキーマで定義されるデータ型（DataType.TIMESTAMPTZ）であり、タイムゾーンを認識する入力を処理し、すべての時点を内部的には UTC の絶対時刻として保存します。

  • 受け入れ可能な入力形式: TIMESTAMPTZ フィールドは、以下を含む ISO 8601 互換のタイムスタンプ文字列を受け入れます。

    • "2024-12-31 22:00:00"

    • "2024-12-31T22:00:00"

    • "2024-12-31T22:00:00+08:00"

    • "2024-12-31T22:00:00Z"

  • タイムスタンプの解析ルール: タイムスタンプがどのように解釈されるかは、入力文字列にタイムゾーンが明示的に指定されているかどうかによって異なります。

    • 入力にタイムゾーンオフセット（たとえば +08:00 や Z）が含まれている場合、それは絶対的な時点として扱われます。

    • 入力にタイムゾーンオフセットが含まれていない場合は、collection に設定されたタイムゾーンを使用して解釈されます。たとえば、collection のタイムゾーンが Asia/Shanghai の場合:

      • "2024-12-31 22:00:00" は 2024-12-31T22:00:00+08:00 として解釈されます

      • "2024-12-31T22:00:00" は 2024-12-31T22:00:00Z として解釈され、これは 2025-01-01T06:00:00+08:00 に対応します

  • 内部保存: すべての TIMESTAMPTZ 値は正規化され、協定世界時（UTC）で保存されます。

  • 比較とフィルタリング: TIMESTAMPTZ フィールドに対するすべての比較、フィルタリング、順序付け操作は、UTC に正規化された値に対して実行されるため、異なるタイムゾーン間でも一貫した動作が保証されます。

📘注

  • TIMESTAMPTZ フィールドでは、欠損値を許可するために nullable=True を設定できます。

  • ISO 8601 形式で default_value 属性を使用して、デフォルトのタイムスタンプ値を指定できます。

詳細は Nullable & Default を参照してください。

基本操作​

TIMESTAMPTZ フィールドを使用する基本的なワークフローは、Zilliz Cloud の他の scalar フィールドと同様です: フィールドの定義 → データの挿入 → クエリ/フィルタリング。

ステップ 1: TIMESTAMPTZ フィールドを定義する​

TIMESTAMPTZ フィールドを使用するには、collection 作成時に collection スキーマで明示的に定義する必要があります。次の例は、DataType.TIMESTAMPTZ 型の tsz フィールドを持つ collection を作成する方法を示しています。

python
import time
from pymilvus import MilvusClient, DataType
import datetime
import pytz

server_address = "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT"
collection_name = "timestamptz_test123"

client = MilvusClient(uri=server_address)

if client.has_collection(collection_name):
    client.drop_collection(collection_name)

schema = client.create_schema()
# Add a primary key field
schema.add_field("id", DataType.INT64, is_primary=True)
# Add a TIMESTAMPTZ field that allows null values
schema.add_field("tsz", DataType.TIMESTAMPTZ, nullable=True)
# Add a vector field
schema.add_field("vec", DataType.FLOAT_VECTOR, dim=4)

client.create_collection(collection_name, schema=schema, consistency_level="Session")
print(f"Collection '{collection_name}' with a TimestampTz field created successfully.")

ステップ 2: データを挿入する​

タイムゾーンオフセット付きの ISO 8601 文字列を含むエンティティを挿入します。

以下の例では、collection に 8,193 行のサンプルデータを挿入します。各行には次の内容が含まれます。

  • 一意の ID

  • タイムゾーン対応のタイムスタンプ（上海時間）

  • シンプルな 4 次元 vector

python
data_size = 10

# Get the Asia/Shanghai time zone using the pytz library
# You can use any valid IANA time zone identifier such as:
#   "Asia/Tokyo", "America/New_York", "Europe/London", "UTC", etc.
# To view all available values:
#   import pytz; print(pytz.all_timezones)
# Reference:
#   IANA database – https://www.iana.org/time-zones
#   Wikipedia – https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones
shanghai_tz = pytz.timezone("Asia/Shanghai")

data = [
    {
        "id": i + 1,
        "tsz": shanghai_tz.localize(
            datetime.datetime(2025, 1, 1, 0, 0, 0) + datetime.timedelta(days=i)
        ).isoformat(),
        "vec": [float(i) / 10 for i in range(4)],
    }
    for i in range(data_size)
]

client.insert(collection_name, data)
print("Data inserted successfully.")

ステップ 3: フィルタリング操作​

TIMESTAMPTZ は、scalar 比較、時間間隔演算、時刻コンポーネントの抽出をサポートしています。

TIMESTAMPTZ フィールドに対してフィルタリング操作を実行する前に、次の点を確認してください。

  • 各 vector フィールドに index を作成していること。

  • collection がメモリにロードされていること。

コード例を表示
python
# Create index on vector field
index_params = client.prepare_index_params()
index_params.add_index(
    field_name="vec",
    index_type="AUTOINDEX",
    index_name="vec_index",
    metric_type="COSINE"
)
client.create_index(collection_name, index_params)
print("Index created successfully.")

# Load the collection
client.load_collection(collection_name)
print(f"Collection '{collection_name}' loaded successfully.")

タイムスタンプフィルタリングを使用したクエリ​

==、!=、<、>、<=、>= などの算術演算子を使用します。Zilliz Cloud で使用可能な算術演算子の完全な一覧については、算術演算子 を参照してください。

📘注意

連鎖範囲式（たとえば lower_bound < tsz < upper_bound）はサポートされていません。

代わりに論理積を使用してください: tsz > lower_bound AND tsz < upper_bound。

以下の例では、タイムスタンプ (tsz) が 2025-01-03T00:00:00+08:00 と等しくないエンティティをフィルタリングします。

python
# Query for entities where tsz is not equal to '2025-01-03T00:00:00+08:00'
expr = "tsz != ISO '2025-01-03T00:00:00+08:00'"

results = client.query(
    collection_name=collection_name,
    filter=expr,
    output_fields=["id", "tsz"],
    limit=10
)

print("Query result: ", results)

# Expected output:
# Query result:  data: ["{'id': 1, 'tsz': '2024-12-31T16:00:00Z'}", "{'id': 2, 'tsz': '2025-01-01T16:00:00Z'}", "{'id': 4, 'tsz': '2025-01-03T16:00:00Z'}", "{'id': 5, 'tsz': '2025-01-04T16:00:00Z'}", "{'id': 6, 'tsz': '2025-01-05T16:00:00Z'}", "{'id': 7, 'tsz': '2025-01-06T16:00:00Z'}", "{'id': 8, 'tsz': '2025-01-07T16:00:00Z'}", "{'id': 9, 'tsz': '2025-01-08T16:00:00Z'}", "{'id': 10, 'tsz': '2025-01-09T16:00:00Z'}", "{'id': 11, 'tsz': '2025-01-10T16:00:00Z'}"]

上記の例では、

  • tsz はスキーマで定義された TIMESTAMPTZ フィールド名です。

  • ISO '2025-01-03T00:00:00+08:00' は、タイムゾーンオフセットを含む ISO 8601 形式のタイムスタンプリテラルです。

  • != はフィールド値をそのリテラルと比較します。その他のサポートされる演算子には、==、<、<=、>、>= があります。

INTERVAL 演算​

ISO 8601 の期間形式 の INTERVAL 値を使用して、TIMESTAMPTZ フィールドに対する算術演算を実行できます。これにより、データをフィルタリングする際に、タイムスタンプに日、時間、分などの期間を加算または減算できます。

たとえば、次のクエリは、タイムスタンプ (tsz) に 0 日を加えた値が 2025-01-03T00:00:00+08:00 と等しくないエンティティをフィルタリングします。

python
expr = "tsz + INTERVAL 'P0D' != ISO '2025-01-03T00:00:00+08:00'"

results = client.query(
    collection_name, 
    filter=expr, 
    output_fields=["id", "tsz"], 
    limit=10
)

print("Query result: ", results)

# Expected output:
# Query result:  data: ["{'id': 1, 'tsz': '2024-12-31T16:00:00Z'}", "{'id': 2, 'tsz': '2025-01-01T16:00:00Z'}", "{'id': 4, 'tsz': '2025-01-03T16:00:00Z'}", "{'id': 5, 'tsz': '2025-01-04T16:00:00Z'}", "{'id': 6, 'tsz': '2025-01-05T16:00:00Z'}", "{'id': 7, 'tsz': '2025-01-06T16:00:00Z'}", "{'id': 8, 'tsz': '2025-01-07T16:00:00Z'}", "{'id': 9, 'tsz': '2025-01-08T16:00:00Z'}", "{'id': 10, 'tsz': '2025-01-09T16:00:00Z'}", "{'id': 11, 'tsz': '2025-01-10T16:00:00Z'}"]
📘注意

INTERVAL 値は ISO 8601 の期間構文 に従います。たとえば:

  • P1D → 1日

  • PT3H → 3時間

  • P2DT6H → 2日と6時間

次のように、フィルタ式内で INTERVAL 算術を直接使用できます。

  • tsz + INTERVAL 'P3D' → 3日を加算

  • tsz - INTERVAL 'PT2H' → 2時間を減算

タイムスタンプフィルタリングを使用した検索​

TIMESTAMPTZ フィルタリングをベクトル類似性検索と組み合わせて、時間と類似性の両方で結果を絞り込むことができます。

python
# Define a time-based filter expression
filter = "tsz > ISO '2025-01-05T00:00:00+08:00'"

res = client.search(
    collection_name=collection_name,             # Collection name
    data=[[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]],                  # Query vector (must match collection's vector dim)
    limit=5,                                      # Max. number of results to return
    filter=filter,                                # Filter expression using TIMESTAMPTZ
    output_fields=["id", "tsz"],  # Fields to include in the search results
)

print("Search result: ", res)

# Expected output:
# Search result:  data: [[{'id': 10, 'distance': 0.9759000539779663, 'entity': {'tsz': '2025-01-09T16:00:00Z', 'id': 10}}, {'id': 9, 'distance': 0.9759000539779663, 'entity': {'tsz': '2025-01-08T16:00:00Z', 'id': 9}}, {'id': 8, 'distance': 0.9759000539779663, 'entity': {'tsz': '2025-01-07T16:00:00Z', 'id': 8}}, {'id': 7, 'distance': 0.9759000539779663, 'entity': {'tsz': '2025-01-06T16:00:00Z', 'id': 7}}, {'id': 6, 'distance': 0.9759000539779663, 'entity': {'tsz': '2025-01-05T16:00:00Z', 'id': 6}}]]
📘注意

コレクションに 2 つ以上のベクトルフィールドがある場合は、タイムスタンプフィルタリングを使用したハイブリッド検索操作を実行できます。詳細については、マルチベクトルハイブリッド検索 を参照してください。

高度な使用方法​

高度な使用方法として、異なるレベル（たとえばデータベース、コレクション、またはクエリ）でタイムゾーンを管理したり、インデックスを使用して TIMESTAMPTZ フィールドに対するクエリを高速化したりできます。

異なるレベルでタイムゾーンを管理する​

TIMESTAMPTZ フィールドのタイムゾーンは、コレクション レベルまたは クエリ/検索 レベルで制御できます。

レベルパラメータスコープ優先度
コレクションtimezoneそのコレクションに対してデータベースのデフォルトタイムゾーン設定を上書きします中
クエリ/検索/ハイブリッド検索timezone特定の 1 回の操作に対する一時的な上書き最高

手順ごとの説明とコードサンプルについては、専用ページを参照してください。

クエリを高速化する​

デフォルトでは、インデックスのない TIMESTAMPTZ フィールドに対するクエリはすべての行をフルスキャンするため、大規模なデータセットでは遅くなる可能性があります。タイムスタンプクエリを高速化するには、TIMESTAMPTZ フィールドに AUTOINDEX インデックスを作成してください。

詳細については、STL_SORT を参照してください。

Ctrl I