【ITニュース解説】第241回　MySQLでtimestamp型のカラムを部分一致で検索する

MySQLのtimestamp型は、データベースで日付と時刻の情報を記録するための重要なデータ型である。システムエンジニアにとって、このデータ型を正しく理解し、効率的に扱う能力は、サービスを安定して運用するために不可欠と言える。ニュース記事では、このtimestamp型を使った「部分一致検索」の具体的な方法が解説されている。

一般的なデータベースの検索では、「この日時に発生した特定のイベントを探したい」といった、完全に一致する情報を探すことが多い。しかし、サービスを運用していると、「毎日午後3時から4時の間に発生した処理をすべて見つけたい」とか、「毎月15日に更新されたデータを抽出したい」といった、日付や時刻の特定の「部分」だけが一致するデータを検索したい場面が出てくる。これが、timestamp型の「部分一致検索」という概念である。

通常の文字列データであれば、LIKE演算子を使って「〇〇%」や「%〇〇%」のように部分的に一致するものを検索できる。しかし、timestamp型は、内部的には特定の時点を示す数値として扱われるため、文字列のように直接LIKE演算子を適用して部分一致検索を行うことはできない。もし試みたとしても、期待通りの結果は得られないだろう。

では、timestamp型でこのような「部分一致検索」をどのように実現すればよいのか。いくつかのアプローチがある。

一つ目の方法は、timestamp型のカラムを一度文字列に変換し、その文字列に対してLIKE演算子を適用するというものだ。MySQLにはDATE_FORMAT()という便利な関数があり、これを使うとtimestamp型のデータを、指定した書式（例えば「時:分」や「月-日」）の文字列に変換できる。例えば、「午後3時台に発生したイベント」を探したい場合、DATE_FORMAT(カラム名, '%H')で「時」だけを文字列として抽出し、LIKE '15'と検索することが可能になる。また、「毎日午後3時ちょうど」であればDATE_FORMAT(カラム名, '%H:%i') LIKE '15:00'といった形で検索できるだろう。この方法は直感的で分かりやすいというメリットがある。しかし、大きなデメリットがある。それは、DATE_FORMAT()関数をカラムに適用すると、そのカラムに設定されているインデックス（検索を高速化するための索引）がほとんどの場合利用できなくなってしまう点だ。インデックスが使えないと、データベースはすべてのデータを一つ一つチェックすることになり、データ量が多いほど検索速度が著しく低下してしまう。これは運用中のサービスにとって深刻な問題となる可能性がある。

二つ目の方法は、timestamp型から個別の時間要素（年、月、日、時、分、秒など）を直接抽出する関数を利用することだ。MySQLにはYEAR(), MONTH(), DAY(), HOUR(), MINUTE(), SECOND()といった関数が用意されている。これらを使えば、「午後3時台」を検索したい場合はHOUR(カラム名) = 15と書けるし、「毎月15日」であればDAY(カラム名) = 15と検索できる。複数の条件を組み合わせることも可能で、例えば「午後3時0分から59分の間」であればHOUR(カラム名) = 15 AND MINUTE(カラム名) BETWEEN 0 AND 59のように表現できる。この方法も、特定の時間要素に絞った検索ができるため便利だ。しかし、この方法も一つ目の方法と同様に、カラムに直接関数を適用しているため、インデックスが利用できなくなり、パフォーマンスが低下するリスクを抱えている。

これらの問題を解決し、より効率的に「部分一致検索」の意図を実現するためのアプローチとして、日付と時刻の「範囲指定」を組み合わせる方法が推奨される。これは、直接的な部分一致ではなく、求めたいパターンを具体的な期間として捉え直し、その範囲内のデータを検索するという考え方である。例えば、「2025年3月の午後3時から4時の間」に発生したイベントを探したい場合、カラム名 >= '2025-03-01 15:00:00' AND カラム名 < '2025-03-01 16:00:00'のように、具体的な開始日時と終了日時を指定して検索する。この方法の最大の利点は、カラムに直接関数を適用していないため、そのカラムに適切なインデックスが設定されていれば、データベースがインデックスを活用して非常に高速に検索を実行できる点にある。

「毎日午後3時から4時の間」のように、日付を限定しない普遍的な時間帯での部分一致を求めたい場合、上記の範囲指定の方法だけでは一度にすべてのデータを効率的に検索することは難しい。その場合は、対象としたい期間（例えば「過去1年間」）を先に定め、その期間内の各日付に対して「午後3時から4時の間」という範囲指定クエリを繰り返して実行したり、アプリケーション側で期間を区切って検索したりする工夫が必要になる。あるいは、日付部分だけを抽出するDATE()関数や、時間部分だけを抽出するTIME()関数を使って比較することも可能だが、これらも関数を適用しているため、インデックスの利用については注意が必要となる。しかし、DATE()関数で日付部分だけを抽出し、その日付が特定の範囲内にあるかを比較し、その上で時刻を絞り込むといった組み合わせで、効率を高められる場合もある。重要なのは、カラムに直接関数を適用するのではなく、できるだけ比較演算子（=, <, >, <=, >=）を使ってカラム自体を比較するクエリを目指すことだ。

データベースにおける検索のパフォーマンスは、システム全体の応答速度に直結するため、システムエンジニアが常に意識すべき重要な要素である。特にデータ量が増えれば増えるほど、インデックスの有無やクエリの書き方一つで、検索にかかる時間は大きく変わる。関数を多用した検索は、一時的な調査には役立つかもしれないが、頻繁に実行される検索や大量のデータを扱う場合には、パフォーマンスのボトルネックとなりやすい。したがって、timestamp型の部分一致検索を行う際には、目的とする結果を得られるかだけでなく、どれだけ効率的に検索できるかという視点も非常に重要になる。

まとめると、MySQLでtimestamp型のカラムを部分一致で検索するには、DATE_FORMAT()関数で文字列に変換してLIKEを使う方法、HOUR()やDAY()といった関数で時間要素を抽出して比較する方法、そして最も効率的なアプローチとして、意図する部分一致を具体的な日付と時刻の範囲指定に落とし込んで検索する方法がある。それぞれの方法にはメリットとデメリットがあり、特にパフォーマンスへの影響は大きい。システムエンジニアとしては、これらの違いを理解し、現在のデータ量や将来的なデータ増加を見越して、最も適切で効率的な検索方法を選択する判断力が求められる。