こんにちは、さるまりんです 🐒
以前、前月分のデータを集計する記事を書きました。
今回は少し視点を変えて、
日付フィルタを書くときに、僕が気をつけていること
をまとめてみます。
日付フィルタは本当によく書きます。
だからこそ「毎回迷わない形」を持っておくと、あとで自分を助けてくれます。
前月の範囲を取得する基本
まずは前月の境界から。
今月の月初
DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE)たとえば 2026年2月中なら、
2026-02-01 00:00:00が返ります。
前月の開始
DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE) - INTERVAL '1 month'→ 2026-01-01 00:00:00
前月の終了はどう考える？
ここがポイントです。
前月末「以下」にするのではなく、
今月の月初「未満」にする
と考えます。
BETWEENは便利。でも少し危険
よく見る書き方：
WHERE order_date BETWEEN start AND end一見わかりやすいです。
でも TIMESTAMP 型の場合、
2026-01-31 23:59:59.999のようなデータが存在します。
秒だけでなく、ミリ秒、マイクロ秒まであります。
境界を「以下」にすると、
このあたりで思わぬズレが起きることがあります。
実際、僕は一度これで売上が微妙に合わず、冷や汗をかきました。
僕がよく使う書き方（未満パターン）
WHERE order_date >= DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE) - INTERVAL '1 month'
AND order_date < DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE)上限は「未満」にする。 これで、
- 秒
- ミリ秒
- マイクロ秒
を意識せずに済みます。 境界をまたぐ心配がなくなるのです。
なぜ「未満」が安全なのか？
ポイントはこれです。
境界値を含めるかどうかで悩まなくてよくなる
「前月末 23:59:59.999 まで」と考えるより、 「今月の月初 未満」と考えるほうが 圧倒的にミスが減ります。
列に関数をかけない これもかなり大事です。
悪い例
WHERE DATE_TRUNC('month', order_date) = DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE) - INTERVAL '1 month'これだと、order_date にインデックスを貼っていても効きません。 なぜなら、列に関数をかけているからです。
良い例
WHERE order_date >= ...
AND order_date < ...列はそのまま。 動かすのは「値側」です。 これだけで、パフォーマンスは大きく変わります。
よく使うパターン集
実務でよく書くものを並べておきます。
今日
WHERE created_at >= CURRENT_DATE
AND created_at < CURRENT_DATE + INTERVAL '1 day'昨日
WHERE created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day'
AND created_at < CURRENT_DATE今月
WHERE created_at >= DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE)
AND created_at < DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE) + INTERVAL '1 month'今年
WHERE created_at >= DATE_TRUNC('year', CURRENT_DATE)
AND created_at < DATE_TRUNC('year', CURRENT_DATE) + INTERVAL '1 year'直近7日（今この瞬間まで）
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'用途によっては、
WHERE created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
AND created_at < CURRENT_DATE + INTERVAL '1 day'のように「日単位」で切ることもあります。
僕の中でのルールまとめ
BETWEENは便利。でも境界に注意- 上限は「未満」が安全
- 列に関数をかけない
- 値側を動かす
- 毎回同じ形で書く
日付フィルタは、本当に何度も出てきます。
だからこそ、
書き方を決めておく
これが一番の時短になります。
おわりに
データベースは、データの専門家です。
でも、どう使うか、どう切り出すかは書き手の責任です。
僕は
境界を丁寧に扱うだけで、
安心感がかなり変わりました。
また今日も新しいデータと向き合うかもしれません。
そのとき、少しでも楽になりますように。
読んでくださってありがとうございました。
それではまた！ 🐒🔧