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TIMESTAMPTZ フィールド

リージョン間で時間を追跡するアプリケーション（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）では、タイムゾーン付きの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、タイムスタンプを関連するタイムゾーンとともに保存することでこの機能を提供します。

TIMESTAMPTZ フィールドとは何か？​

TIMESTAMPTZ フィールドは、Zilliz Cloud におけるスキーマ定義のデータ型（DataType.TIMESTAMPTZ）であり、タイムゾーンを考慮した入力処理を行い、すべての時点を内部的に UTC の絶対時刻として保存します:

  • 受け付けられる入力形式: TIMESTAMPTZ フィールドは、次を含む ISO 8601 互換のタイムスタンプ文字列を受け付けます:

    • "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: タイムスタンプの解釈方法は、入力文字列で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 または Z）が含まれている場合、その入力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、コレクション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、コレクションのタイムゾーンが Asia/Shanghai:

      • "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 に相当します

  • 内部ストレージ: すべての TIMESTAMPTZ 値は正規化され、協定世界時（UTC）として保存されます。

  • 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、並べ替え操作は、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。

Notes

  • TIMESTAMPTZ フィールドに nullable=True を設定すると、欠損値を許可できます。

  • 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。

詳細については、Nullable & Default を参照してください。

基本的な操作​

TIMESTAMPTZ フィールドを使用する基本的な流れは、Zilliz Cloud の他のスカラーフィールドと同じです。フィールドを定義する → データを挿入する → query/filter. という流れになります。

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、コレクションを作成する際にコレクションスキーマで明示的に定義します。次の例では、DataType.TIMESTAMPTZ 型の tsz フィールドを持つコレクションを作成する方法を示します。

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を含む ISO 8601 文字列を持つエンティティを挿入します。

次の例では、8,193 行のサンプルデータをコレクションに挿入します。各行には次のものが含まれます:

  • 一意の ID

  • タイムゾーンを考慮したタイムスタンプ（上海時間）

  • シンプルな 4 次元ベクトル

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 _ 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、スカラー比較、インターバル演算、時間コンポーネントの抽出をサポートしています。

TIMESTAMPTZ フィールドで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:

  • 各ベクトルフィールドにインデックスを作成していること。

  • コレクションがメモリにロードされていること。

サンプルコードを表示する
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、Arithmetic Operators を参照してください。

Notes

連鎖した範囲式（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。

次の例では、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'}"]

上記の例では、

  • tsz は、スキーマで定義された TIMESTAMPTZ フィールドの名前です。

  • 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。その他にサポートされている演算子には、==、<、<=、>、>= があります。

インターバル演算​

ISO 8601 の期間形式の INTERVAL 値を使用して、TIMESTAMPTZ フィールドに対して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、タイムスタンプに対して日、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 日を加算した値が 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'}"]
Notes

INTERVAL 値は ISO 8601 の期間構文に従います。例:

  • P1D → 1 日

  • PT3H → 3 時間

  • P2DT6H → 2 日と 6 時間

INTERVAL 演算は、次のようにフィルター式で直接使用できます:

  • tsz + INTERVAL 'P3D' → 3 日を加算します

  • tsz - INTERVAL 'PT2H' → 2 時間を減算します

タイムスタンプフィルタリングを使用した検索​

TIMESTAMPTZ フィルタリングとベクトル類似検索を組み合わせて、時間と類似度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': 6, 'distance': 0.9128709435462952, 'entity': {'tsz': '2025-01-05T16:00:00Z', 'id': 6}}, {'id': 7, 'distance': 0.9128709435462952, 'entity': {'tsz': '2025-01-06T16:00:00Z', 'id': 7}}, {'id': 8, 'distance': 0.9128709435462952, 'entity': {'tsz': '2025-01-07T16:00:00Z', 'id': 8}}, {'id': 10, 'distance': 0.9128709435462952, 'entity': {'tsz': '2025-01-09T16:00:00Z', 'id': 10}}, {'id': 9, 'distance': 0.9128708839416504, 'entity': {'tsz': '2025-01-08T16:00:00Z', 'id': 9}}]]
Notes

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、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、Multi-ベクトル Hybrid Search を参照してください。

高度な使用法​

高度な使用法として、さまざまなレベル（データベース、コレクション、クエリなど）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 フィールドのクエリを高速化したりできます。

さまざまな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 query/search レベルで制御できます。

レベルパラメータースコープ優先度
コレクションtimezoneそのコレクションの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
Query/search/hybrid searchtimezone特定の 1 回の操作に対する一時的な上書き最高

手順とコードサンプルについては、専用の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。タイムスタンプの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ます。

詳細については、STL_SORT を参照してください。

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