SQL 日付・時刻 — 月末算出・時差変換・経過時間の基礎

SELECT
  DATE_TRUNC('day', occurred_at AT TIME ZONE 'Asia/Tokyo')::date AS jst_day,  -- JSTへ変換してから日で丸める
  COUNT(*) AS events
FROM     events_utc
GROUP BY DATE_TRUNC('day', occurred_at AT TIME ZONE 'Asia/Tokyo')
ORDER BY jst_day;

/*
  実行順序（SQLの論理的な評価順）:
  1. FROM events_utc                     → 5行読み込み
  2. GROUP BY DATE_TRUNC('day', JST変換)  → 3グループに分割
  3. SELECT COUNT(*)                     → グループごとに件数
  4. ORDER BY jst_day                    → 日付の昇順
  */

SELECT
  a.room_id,
  a.booking_id AS booking_a,
  b.booking_id AS booking_b
FROM   bookings a
JOIN   bookings b
  ON   a.room_id = b.room_id           -- 同じ会議室どうしだけ比較
  AND  a.booking_id < b.booking_id  -- 同じ組の重複と自分自身を除く
  AND  a.starts_at < b.ends_at     -- 重なりの条件（前半）
  AND  b.starts_at < a.ends_at     -- 重なりの条件（後半）
ORDER BY booking_a, booking_b;

/*
  実行順序（SQLの論理的な評価順）:
  1. FROM bookings a                → 5行読み込み
  2. JOIN bookings b（同室・重なり）   → 1組に絞り込み
  3. SELECT room_id, booking_a, …   → 3列を選択
  4. ORDER BY booking_a, booking_b  → ID昇順
  */

SELECT
  category,
  COUNT(*) AS closed_tickets,
  ROUND(AVG(EXTRACT(EPOCH FROM (closed_at - created_at)) / 3600)::numeric, 2) AS avg_hours  -- 秒 → 時間 → 平均 → 丸め
FROM     tickets
WHERE    closed_at IS NOT NULL         -- 未クローズを母数から外す
GROUP BY category
ORDER BY category;

/*
  実行順序（SQLの論理的な評価順）:
  1. FROM tickets                   → 5行読み込み
  2. WHERE closed_at IS NOT NULL    → 4行に絞り込み
  3. GROUP BY category              → 2グループに分割
  4. SELECT COUNT / AVG(EPOCH…)     → 件数と平均時間
  5. ORDER BY category              → カテゴリ昇順
  */

SELECT
  member_id,
  birth_on,
  EXTRACT(YEAR FROM AGE(DATE '2026-09-01', birth_on)) AS age  -- 年・月・日の差から「年」だけを取る
FROM   members
ORDER BY age DESC;

/*
  実行順序（SQLの論理的な評価順）:
  1. FROM members                 → 4行読み込み
  2. SELECT AGE から年を取り出す    → 3列を出力
  3. ORDER BY age DESC            → 年齢の降順
  */