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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、分散ログのように、地域をまたいで時間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 フィールドとは何ですか？​

TIMESTAMPTZ フィールドは、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 UTC 絶対時刻として保存する、Zilliz Cloud のスキーマ定義済みデータ型 (DataType.TIMESTAMPTZ) です。

  • 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、それはコレクションに設定されたタイムゾーンを使って解釈されます。たとえば、コレクションのタイムゾーンが Asia/Shanghai 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。

📘注意

  • 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。

詳細については、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 の他のスカラーフィールドと同様です: フィールドを定義 → データを挿入 → クエリ/フィルタ。

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ときにコレクションスキーマで明示的に定義します。次の例は、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、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

  • タイムゾーンを認識するタイムスタンプ（Shanghai 時間）

  • 単純な 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 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、スカラー比較、interval 演算、および時間コンポーネントの抽出をサポートします。

TIMESTAMPTZ フィールドでフィルタリング操作を実行する前に、以下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。

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によるクエリ​

==、!=、<、>、<=、>= などの算術演算子を使用します。Zilliz Cloud で利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。

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

INTERVAL 演算​

ISO 8601 duration format 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、タイムスタンプへ日、時間、分などの期間を加算または減算できます。

たとえば、次のクエリでは、タイムスタンプ (tsz) に 0 日を加算した結果が 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'}"]
📘Notes

INTERVAL 値は ISO 8601 duration syntax に従います。例:

  • P1D → 1 日

  • PT3H → 3 時間

  • P2DT6H → 2 日と 6 時間

次のように、フィルタ式の中で INTERVAL の算術演算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による検索​

TIMESTAMPTZ フィルタリングをベクトル類似度検索と組み合わせることで、時間と類似度の両方で結果を絞り込めます。

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}}]]
📘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ったハイブリッド検索を実行できます。詳細は Multi-Vector 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、異なるレベル（たとえばデータベース、コレクション、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 フィールドへの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。

LevelParameterScopePriority
Collectiontimezone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Medium
Query/search/hybrid searchtimezone特定の 1 回の操作に対する一時的な上書きHighest

手順ごとの説明とコードサンプルについては、以下の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 フィールドへのクエリはすべての行に対してフルスキャンを実行するため、大規模なデータセットでは低速に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。

詳細は STL_SORT を参照してください。

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