PostgreSQL generate_series使い方｜連番・日付生成

generate_seriesとは、開始値・終了値・刻み幅を渡すと、その範囲の値を1行ずつ返してくれるPostgreSQLの関数です。 整数の連番だけでなく、日付や時刻の連続データも作れるので、「テーブルを用意せずに1〜100の行がほしい」「カレンダーのように毎日1行ずつほしい」「テストデータを100万件入れたい」といった場面をSQL1本でこなせます。

この記事では、用途別のSQLをPostgreSQL 16.15で実際に実行した結果つきで並べました。売上の無い日を0で埋めるLEFT JOINの定番形、random()やmd5と組み合わせた100万件のテストデータ投入と所要時間の実測、PostgreSQL 16で加わったタイムゾーン引数、date型を渡すと戻り値がtimestamptzになる点まで、順に確認していきます。

generate_seriesの早見表

まずは「やりたいこと」から引ける一覧です。結果の列は、この記事の検証環境で実行して得た値です（複数行になるものはカンマ区切りで表記しています）。

検証環境と前提

この記事の実行結果は、すべて次の環境で取りました。

所要時間は各1回の計測値です。マシンの性能や同時に動いている処理によって変わるので、桁の目安として読んでください。関数の引数と戻り値の型は、PostgreSQL 16の公式ドキュメント「集合を返す関数」のページを今回開いて確認しています。

基本の構文と5つの形

generate_seriesには、引数の型によって次の5つの形があります。

押さえておきたい点は3つです。

• startとstopは両方とも結果に含まれます（stopをちょうど踏む場合）。
• 日付・時刻の形ではstep（interval）が必須です。
• date型専用の形はありません。date型を渡すと別の形に自動で読み替えられます（後述）。

整数の連番を作る

1から順に並べる

SELECT generate_series(1,5) AS n;

 n 
---
 1
 2
 3
 4
 5

FROM句に書くこともできます。列に別名を付けて計算に使うときは、こちらの書き方が読みやすくなります。

SELECT n, n*n AS sq FROM generate_series(1,3) AS n;

 n | sq 
---+----
 1 |  1
 2 |  4
 3 |  9

刻み幅を変える・逆順にする・小数にする

SELECT string_agg(n::text, ',') FROM generate_series(0,20,5) AS n;
SELECT string_agg(n::text, ',') FROM generate_series(5,1,-1) AS n;
SELECT string_agg(n::text, ',') FROM generate_series(0.0,1.0,0.25) AS n;

  string_agg  
--------------
 0,5,10,15,20

 string_agg 
------------
 5,4,3,2,1

       string_agg        
-------------------------
 0.0,0.25,0.50,0.75,1.00

1行にまとめて見せるために string_agg で連結していますが、もとは1値1行です。

0行になる場合とエラーになる場合

startがstopより大きいのにstepを省略すると、エラーにはならず0行が返ります。 逆順にしたいときは、負のstepを必ず書きます。

SELECT count(*) FROM generate_series(5,1) AS n;

 count 
-------
     0

stepに0を渡すとエラーになります。

SELECT generate_series(1,3,0);

ERROR:  step size cannot equal zero

また、整数と小数を混ぜるとnumericの形が選ばれ、stopを超えない範囲までが返ります。

SELECT generate_series(1, 3.5);

 generate_series 
-----------------
               1
               2
               3

連番から文字列を組み立てる

連番は、そのまま会員コードやメールアドレスのようなダミー値の材料になります。

SELECT n,
       lpad(n::text, 5, '0')          AS code,
       'user' || n || '@example.com' AS email
FROM generate_series(1,3) AS n;

 n | code  |       email       
---+-------+-------------------
 1 | 00001 | user1@example.com
 2 | 00002 | user2@example.com
 3 | 00003 | user3@example.com

日付の連番を作る

1日ずつ並べる定番形

SELECT d::date AS day
FROM generate_series('2026-10-01'::date, '2026-10-05'::date, '1 day') AS d;

    day     
------------
 2026-10-01
 2026-10-02
 2026-10-03
 2026-10-04
 2026-10-05

::date を付けているのには理由があります。次の項で確認します。

date型を渡すとtimestamptzが返る

date型を渡したときの戻り値はdateではなく、timestamp with time zone（timestamptz）です。 date専用の形が無いため、dateがtimestamptzに読み替えられて5番目の形が選ばれます。

SELECT pg_typeof(d)
FROM generate_series('2026-10-01'::date, '2026-10-02'::date, '1 day') AS d LIMIT 1;

SELECT d
FROM generate_series('2026-10-01'::date, '2026-10-03'::date, '1 day') AS d;

        pg_typeof         
--------------------------
 timestamp with time zone

           d            
------------------------
 2026-10-01 00:00:00+09
 2026-10-02 00:00:00+09
 2026-10-03 00:00:00+09

時刻とタイムゾーンのオフセット（+09）が付いています。この値はセッションのタイムゾーン設定で見え方が変わります。同じSQLを SET timezone='UTC'; で実行すると、次のようになりました。

           t            
------------------------
 2026-10-01 00:00:00+00
 2026-10-02 00:00:00+00

日付だけがほしいときは、次のどちらかにすると型がはっきりします。

引数をtimestampにした場合の型と値は次のとおりです。

SELECT pg_typeof(d), d
FROM generate_series('2026-10-01'::timestamp, '2026-10-02'::timestamp, '1 day') AS d;

          pg_typeof          |          d          
-----------------------------+---------------------
 timestamp without time zone | 2026-10-01 00:00:00
 timestamp without time zone | 2026-10-02 00:00:00

整数連番を足してdate型のまま作る

dateに整数を足すと「その日数後のdate」になります。この性質を使うと、型がずっとdateのままです。

SELECT ('2026-10-01'::date + n) AS day,
       pg_typeof('2026-10-01'::date + n)
FROM generate_series(0,2) AS n;

    day     | pg_typeof 
------------+-----------
 2026-10-01 | date
 2026-10-02 | date
 2026-10-03 | date

stepを省略するとエラーになる

日付の形ではstepが必須です。省略したり整数を渡したりすると、次のエラーになります。

SELECT generate_series('2026-10-01'::date, '2026-10-05'::date);

ERROR:  function generate_series(date, date) does not exist
LINE 1: SELECT generate_series('2026-10-01'::date,'2026-10-05'::date...
               ^
HINT:  No function matches the given name and argument types. You might need to add explicit type casts.

型を書かずに文字列だけを渡した場合は、どの形か決められないというエラーになります。

SELECT generate_series('2026-10-01', '2026-10-03', '1 day');

ERROR:  function generate_series(unknown, unknown, unknown) is not unique
LINE 1: SELECT generate_series('2026-10-01','2026-10-03','1 day');
               ^
HINT:  Could not choose a best candidate function. You might need to add explicit type casts.

最初の引数に ::timestamp か ::date を付ければ解決します。 1つ目だけ型を付けた generate_series('2026-10-01'::timestamp, '2026-10-03', '1 day') は問題なく動きました。

今日を基準にした範囲

SELECT d::date
FROM generate_series(current_date - 2, current_date, '1 day') AS d;

     d      
------------
 2026-10-01
 2026-10-02
 2026-10-03

ある月の1日から末日までを作るときは、date_truncで月初を求めてから「1か月後の前日」までを指定します。2026年2月で試すと28行になりました。

SELECT count(*)
FROM generate_series(
       date_trunc('month', timestamp '2026-02-10'),
       date_trunc('month', timestamp '2026-02-10') + interval '1 month - 1 day',
       '1 day') AS d;

 count 
-------
    28

時刻・月・曜日の連続データを作る

15分刻みのtimestamp

予約枠や時間帯別の集計に使える形です。

SELECT t
FROM generate_series('2026-10-01 09:00'::timestamp,
                     '2026-10-01 10:00'::timestamp,
                     '15 minutes') AS t;

          t          
---------------------
 2026-10-01 09:00:00
 2026-10-01 09:15:00
 2026-10-01 09:30:00
 2026-10-01 09:45:00
 2026-10-01 10:00:00

stepのintervalには '30 seconds'、'6 hours'、'1 week' なども書けます。6時間刻みの例です。

SELECT string_agg(to_char(h,'HH24:MI'), ' ')
FROM generate_series('2026-10-01 00:00'::timestamp,
                     '2026-10-01 23:00'::timestamp, '6 hours') AS h;

       string_agg        
-------------------------
 00:00 06:00 12:00 18:00

月初と月末の一覧

SELECT to_char(m,'YYYY-MM') AS month,
       m::date AS first_day,
       (m + interval '1 month' - interval '1 day')::date AS last_day
FROM generate_series('2026-01-01'::timestamp, '2026-04-01'::timestamp, '1 month') AS m;

  month  | first_day  |  last_day  
---------+------------+------------
 2026-01 | 2026-01-01 | 2026-01-31
 2026-02 | 2026-02-01 | 2026-02-28
 2026-03 | 2026-03-01 | 2026-03-31
 2026-04 | 2026-04-01 | 2026-04-30

月末を起点に1か月ずつ進めると28日に寄る

月末の一覧を作ろうとして、1月31日から '1 month' で進めると、次の結果になりました。

SELECT string_agg(d::date::text, ',')
FROM generate_series('2026-01-31'::timestamp, '2026-05-31'::timestamp, '1 month') AS d;

                       string_agg                       
--------------------------------------------------------
 2026-01-31,2026-02-28,2026-03-28,2026-04-28,2026-05-28

generate_seriesは「直前の値にstepを足す」ことを繰り返すため、2月で28日に丸まったあとは28日のまま進みます。月末を並べたいときは、次のどちらかにします。

-- 方法1：開始日に「nか月」を毎回足す
SELECT string_agg(('2026-01-31'::timestamp + n * interval '1 month')::date::text, ',')
FROM generate_series(0,4) AS n;

-- 方法2：月初を並べてから月末を計算する
SELECT string_agg((m + interval '1 month' - interval '1 day')::date::text, ',')
FROM generate_series('2026-01-01'::timestamp, '2026-05-01'::timestamp, '1 month') AS m;

                       string_agg                       
--------------------------------------------------------
 2026-01-31,2026-02-28,2026-03-31,2026-04-30,2026-05-31

どちらも同じ結果になりました。

平日だけを取り出す

extractでISO曜日（月曜=1〜日曜=7）を取り、6未満に絞ります。

SELECT string_agg(to_char(d,'MM/DD(Dy)'), ' ')
FROM generate_series('2026-10-01'::timestamp, '2026-10-14'::timestamp, '1 day') AS d
WHERE extract(isodow FROM d) < 6;

 10/01(Thu) 10/02(Fri) 10/05(Mon) 10/06(Tue) 10/07(Wed) 10/08(Thu) 10/09(Fri) 10/12(Mon) 10/13(Tue) 10/14(Wed)

祝日を除きたい場合は、祝日テーブルを別に用意して NOT EXISTS で外す形が扱いやすくなります。

SELECT句とFROM句、どちらに書くか

generate_seriesは「行の集合を返す関数」なので、テーブルと同じようにFROM句に書けます。SELECT句にも書けますが、2つ並べたときの動きに違いがあります。

-- FROM句で2つ：すべての組み合わせ（2×3=6行）
SELECT a, b FROM generate_series(1,2) AS a CROSS JOIN generate_series(1,3) AS b;

-- SELECT句で2つ：横に並べて、足りない側はNULL（3行）
SELECT generate_series(1,2) AS a, generate_series(1,3) AS b;

 a | b 
---+---
 1 | 1
 1 | 2
 1 | 3
 2 | 1
 2 | 2
 2 | 3

 a | b 
---+---
 1 | 1
 2 | 2
   | 3

迷ったらFROM句に書いて別名を付ける形に統一すると、JOINや集計と組み合わせやすくなります。組み合わせ（例：店舗×日付）がほしいときはCROSS JOINを使います。

WITH ORDINALITYで行番号を付ける

FROM句に書いた関数の後ろに WITH ORDINALITY を付けると、1から始まる行番号の列が追加されます。

SELECT * FROM generate_series(1,3) WITH ORDINALITY AS t(val, idx);

 val | idx 
-----+-----
   1 |   1
   2 |   2
   3 |   3

売上の無い日を0で埋めるLEFT JOINの定番形

日別の集計をGROUP BYだけで行うと、データが無い日は行ごと抜けます。グラフや帳票では「0件の日」も1行ほしいので、generate_seriesで作った日付の一覧を左側に置き、実データをLEFT JOINするのが定番です。

サンプルデータ

CREATE TABLE sales (
  id      serial PRIMARY KEY,
  sold_at timestamptz NOT NULL,
  amount  int NOT NULL
);
INSERT INTO sales (sold_at, amount) VALUES
  ('2026-10-01 10:00+09', 1200),
  ('2026-10-01 15:30+09',  800),
  ('2026-10-03 09:10+09',  500),
  ('2026-10-06 20:45+09', 3000),
  ('2026-10-06 23:50+09',  150);

直す前：GROUP BYだけだと日付が抜ける

SELECT sold_at::date AS day, sum(amount) AS total
FROM sales GROUP BY 1 ORDER BY 1;

    day     | total 
------------+-------
 2026-10-01 |  2000
 2026-10-03 |   500
 2026-10-06 |  3150

10/02、10/04、10/05、10/07がありません。

直した後：日付の一覧にLEFT JOINする

SELECT d::date AS day,
       COALESCE(sum(s.amount), 0) AS total,
       count(s.id)                AS cnt
FROM generate_series('2026-10-01'::timestamp, '2026-10-07'::timestamp, '1 day') AS d
LEFT JOIN sales s
       ON s.sold_at >= d::date
      AND s.sold_at <  d::date + 1
GROUP BY d
ORDER BY d;

    day     | total | cnt 
------------+-------+-----
 2026-10-01 |  2000 |   2
 2026-10-02 |     0 |   0
 2026-10-03 |   500 |   1
 2026-10-04 |     0 |   0
 2026-10-05 |     0 |   0
 2026-10-06 |  3150 |   2
 2026-10-07 |     0 |   0

ポイントは3つです。

絞り込み条件はWHEREではなくONに書く

売上側の条件をWHERE句に書くと、せっかく埋めた日が消えます。実際に試した結果です。

SELECT d::date AS day, COALESCE(sum(s.amount),0) AS total
FROM generate_series('2026-10-01'::timestamp, '2026-10-07'::timestamp, '1 day') AS d
LEFT JOIN sales s ON s.sold_at::date = d::date
WHERE s.amount > 0          -- ここで相手がいない行が落ちる
GROUP BY d ORDER BY d;

    day     | total 
------------+-------
 2026-10-01 |  2000
 2026-10-03 |   500
 2026-10-06 |  3150

相手がいない日は s.amount がNULLなので、NULL > 0 が真にならず行が落ちます。右側テーブルの条件は ON ... AND s.amount > 0 のようにON句へ書くと、0の日が残ります。

応用：抜けている番号を探す

同じ考え方で、連番の抜けも探せます。idが1,2,4,7,8のテーブルで試しました。

CREATE TABLE items (id int PRIMARY KEY);
INSERT INTO items VALUES (1),(2),(4),(7),(8);

SELECT n AS missing_id
FROM generate_series((SELECT min(id) FROM items),
                     (SELECT max(id) FROM items)) AS n
LEFT JOIN items i ON i.id = n
WHERE i.id IS NULL;

 missing_id 
------------
          3
          5
          6

こちらは「相手がいない行だけほしい」ので、WHEREで IS NULL を指定するのが正解です。

random()やmd5と組み合わせてテストデータを作る

部品の一覧

generate_seriesで行を作り、各列を次の部品で埋めていきます。

random()は0以上1未満の値を返します。md5(n::text) は同じnからは毎回同じ文字列になるので、何度作り直しても同じ値にしたい列に向いています。実行するたびに変えたい列は md5(random()::text) を使います。

3行だけ作って確認した結果です（SELECT setseed(0.42); を先に実行して乱数の種を固定しています）。

SELECT setseed(0.42);
SELECT n,
       floor(random()*100)::int                                   AS r100,
       round((random()*1000)::numeric, 2)                         AS price,
       substr(md5(random()::text), 1, 8)                          AS code,
       (ARRAY['new','paid','shipped'])[1 + floor(random()*3)::int] AS status,
       '2026-01-01'::timestamp + random() * interval '270 days'   AS ts
FROM generate_series(1,3) AS n;

 n | r100 | price  |   code   | status  |             ts             
---+------+--------+----------+---------+----------------------------
 1 |   74 | 362.47 | febd3f94 | new     | 2026-01-26 10:47:06.323276
 2 |   21 | 490.88 | 24fd9258 | paid    | 2026-07-23 13:38:16.447791
 3 |   56 | 969.45 | 052aff3d | shipped | 2026-02-05 07:44:03.043269

100万件を入れるコピペSQL

注文テーブルを想定した完成形です。件数は最後の generate_series(1, 1000000) の数字を変えるだけです。

CREATE TABLE orders_test (
  id          bigint PRIMARY KEY,
  member_id   int NOT NULL,
  status      text NOT NULL,
  amount      int NOT NULL,
  code        text NOT NULL,
  ordered_at  timestamp NOT NULL
);

INSERT INTO orders_test
SELECT n,
       1 + floor(random()*10000)::int,
       (ARRAY['new','paid','shipped','done'])[1 + floor(random()*4)::int],
       100 + floor(random()*9900)::int,
       substr(md5(n::text), 1, 12),
       '2026-01-01'::timestamp + random() * interval '270 days'
FROM generate_series(1, 1000000) AS n;

psqlで \timing on にして実行した結果です。

INSERT 0 1000000
Time: 3362.882 ms (00:03.363)

入ったデータを確認します。

SELECT count(*), min(amount), max(amount),
       count(DISTINCT member_id) AS members,
       pg_size_pretty(pg_total_relation_size('orders_test')) AS size
FROM orders_test;

SELECT status, count(*) FROM orders_test GROUP BY 1 ORDER BY 1;

SELECT * FROM orders_test ORDER BY id LIMIT 3;

  count  | min | max  | members | size  
---------+-----+------+---------+-------
 1000000 | 100 | 9999 |   10000 | 95 MB

 status  | count  
---------+--------
 done    | 250486
 new     | 249660
 paid    | 249588
 shipped | 250266

 id | member_id | status | amount |     code     |         ordered_at         
----+-----------+--------+--------+--------------+----------------------------
  1 |      8937 | new    |   2497 | c4ca4238a0b9 | 2026-04-18 23:57:25.043827
  2 |      9637 | new    |   7490 | c81e728d9d4c | 2026-03-04 11:02:27.69069
  3 |      4307 | done   |    895 | eccbc87e4b5c | 2026-09-25 15:53:24.390025

statusは4種類がほぼ均等（約25万件ずつ）に入り、主キーとインデックスを含めたサイズは95MBでした。

件数別の所要時間（実測）

同じINSERT文で件数だけを変えた結果です。

読み取れることを整理します。

• 100万件は数秒で入りました。 1万件から100万件まで、件数にほぼ比例して時間が伸びています。
• 行を作るだけなら1,000万行でも約1.2秒でした。時間の大半は、random()やmd5の計算とテーブルへの書き込みにかかっています。
• 「主キーなしで投入してから後で主キーを付ける」形は、今回の環境では合計約4.5秒で、主キーありの3.4秒より短くなりませんでした。各1回の計測で、同じマシンで他の処理も動いていたため、この差は誤差の範囲と見ています。今回のように連番（昇順）の主キーだけなら、付けたままでも十分に速く入ります。
• UNLOGGEDテーブルは約2.1秒でした。UNLOGGEDはWAL（変更履歴のログ）を書かないテーブルで、その分だけ書き込みが軽くなります。サーバーが異常終了すると中身が空になる性質があるので、作り直せるテストデータ向きです。

大量に入れるときの手順

投入のあとにANALYZEを実行しておくと、検証したいSQLの実行計画が件数に見合ったものになります。

行数の見積もりについて

generate_seriesをFROM句に置いたとき、プランナーが見積もる行数は形によって違いました。

EXPLAIN SELECT * FROM generate_series(1,1000000);
EXPLAIN SELECT * FROM generate_series('2026-10-01'::timestamp,'2026-10-07'::timestamp,'1 day');

 Function Scan on generate_series  (cost=0.00..10000.00 rows=1000000 width=4)

 Function Scan on generate_series  (cost=0.00..10.00 rows=1000 width=8)

整数の形は引数から正確に100万行と見積もられますが、timestampの形は16.15では実際の7行に対して1000行と見積もられました。日付の一覧を大きなテーブルとJOINして計画が意図と違うときは、一覧をいったん一時テーブルに入れてANALYZEする方法があります。

PostgreSQL 16で加わったタイムゾーン引数

PostgreSQL 16から、timestamptzの形に4番目の引数 timezone が加わりました。公式ドキュメントでは、「1日」のようなstepを足すときの時刻と夏時間の調整を、指定したタイムゾーンで計算すると説明されています。省略時はセッションのTimeZone設定が使われます。

日本時間には夏時間が無いので、差が出るのは夏時間のある地域を扱うときです。ニューヨークで夏時間が終わる2026年11月1日をまたいで確かめました。セッションはUTCです。

SET timezone='UTC';

-- 4番目の引数あり
SELECT t, t AT TIME ZONE 'America/New_York' AS ny_local
FROM generate_series('2026-10-31 00:00-04'::timestamptz,
                     '2026-11-03 00:00-05'::timestamptz,
                     '1 day', 'America/New_York') AS t;

           t            |      ny_local       
------------------------+---------------------
 2026-10-31 04:00:00+00 | 2026-10-31 00:00:00
 2026-11-01 04:00:00+00 | 2026-11-01 00:00:00
 2026-11-02 05:00:00+00 | 2026-11-02 00:00:00
 2026-11-03 05:00:00+00 | 2026-11-03 00:00:00

ニューヨークの現地時刻で毎日0時ちょうどになっています。同じSQLから4番目の引数を外すと、UTC基準で24時間ずつ進むため、現地時刻が途中から23時にずれました。

           t            |      ny_local       
------------------------+---------------------
 2026-10-31 04:00:00+00 | 2026-10-31 00:00:00
 2026-11-01 04:00:00+00 | 2026-11-01 00:00:00
 2026-11-02 04:00:00+00 | 2026-11-01 23:00:00
 2026-11-03 04:00:00+00 | 2026-11-02 23:00:00

15以前で動かした結果は今回取っていません（未実行）。同じ考え方の関数として、16では date_add(timestamptz, interval, timezone) も使えます。

SELECT date_add('2026-10-31 00:00-04'::timestamptz, '1 day', 'America/New_York');

        date_add        
------------------------
 2026-11-01 13:00:00+09

（セッションがAsia/Tokyoのときの表示です。ニューヨーク時間では11月1日0時にあたります。）

つまずきやすい点と対処の一覧

よくある質問

Q. generate_seriesの終了値は結果に含まれますか？ A. 含まれます。generate_series(1,5) は1から5までの5行です。ただし刻み幅の都合でちょうど終了値に届かない場合は、終了値を超えない最後の値までが返ります（generate_series(0,10,3) なら0,3,6,9）。この例は一般的な仕様の説明で、記事内の実行結果では generate_series(1, 3.5) が1,2,3になることを確認しています。

Q. 日付の連番を作ったら時刻やタイムゾーンが付いてきました。どうすればよいですか？ A. date型を渡すと戻り値がtimestamptzになるためです。d::date でキャストするか、'2026-10-01'::date + n のように整数の連番を足す形にすると、date型のまま扱えます。

Q. 100万件のテストデータを入れるのにどのくらいかかりますか？ A. この記事の環境（2コア、PostgreSQL 16.15）では、6列・主キーありのテーブルに約3.4秒、UNLOGGEDテーブルに約2.1秒でした。列数やインデックスの数、マシン性能で変わるので、まず10万件で測ってから見積もるのがおすすめです。

Q. MySQLにもgenerate_seriesはありますか？ A. 同じ名前の関数はPostgreSQLのものです。MySQL 8.0では、再帰CTE（WITH RECURSIVE）で連番を作る方法が使えます。MySQL 8.0.46で WITH RECURSIVE s(n) AS (SELECT 1 UNION ALL SELECT n+1 FROM s WHERE n<1000) SELECT n FROM s が1000行を返すことを確認しています。

まとめ

• generate_series(開始, 終了, 刻み)で、整数・小数・日時の連続データを1行ずつ作れる
• 日付や時刻の形ではstep（interval）が必須。省略すると関数が見つからないエラーになる
• date型を渡すと戻り値はtimestamptz。日付だけほしいときは ::date か、整数連番の足し算を使う
• 0の日を埋めるには、日付一覧を左に置いてLEFT JOINし、COALESCE(sum(...),0) と count(右側の列) を使う。右側の条件はON句に書く
• テストデータはrandom()・md5・配列の添字を組み合わせる。100万件は今回の環境で約3.4秒、UNLOGGEDなら約2.1秒
• PostgreSQL 16のタイムゾーン引数は、夏時間のある地域の「現地の毎日0時」を正しく並べたいときに使う
• 月末を1か月ずつ進めると28日に寄るので、月初から計算する形にする

株式会社RJCでは、PostgreSQLの関数やSQLの書き方を仲間と学び合っています。こうした知識を共有しながら、日々技術を磨いています。

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