【MySQL】varchar型で保存された日付の範囲を検索する方法（STR_TO_DATE活用）

varchar型の日付データを範囲検索するには？

MySQLでは、STR_TO_DATE() 関数を使うことで、varchar型（文字列）として保存されている日付データを日付値に変換し、BETWEEN句で範囲検索することができます。

基本の構文は以下のとおりです。

SELECT * FROM テーブル名
WHERE STR_TO_DATE(LEFT(カラム名, LOCATE(' ', カラム名)), '%m/%d/%Y')
BETWEEN '開始日' AND '終了日';

構文のポイント

• LEFT() + LOCATE()：文字列から日付部分のみを抽出します（時刻部分を除外）。
• STR_TO_DATE()：抽出した文字列を指定フォーマット（ここでは %m/%d/%Y＝月/日/年）で日付型に変換します。
• BETWEEN：変換後の日付が指定範囲内かどうかを判定します。

実際にテーブルを作成して検証する

まず、サンプル用のテーブルを作成します。

mysql> create table SearchDateAsVarchar
    -> (
    -> Id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    -> ShippingDate varchar(100),
    -> PRIMARY KEY(Id)
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.99 sec)

次に、INSERTコマンドでいくつかのレコードを挿入します。ShippingDateカラムには「月/日/年 時:分 AM」形式の文字列が格納されています。

mysql> insert into SearchDateAsVarchar(ShippingDate) values('6/28/2011 9:58 AM');
Query OK, 1 row affected (0.19 sec)
mysql> insert into SearchDateAsVarchar(ShippingDate) values('6/18/2011 10:50:39 AM');
Query OK, 1 row affected (0.55 sec)
mysql> insert into SearchDateAsVarchar(ShippingDate) values('6/22/2011 11:45:40 AM');
Query OK, 1 row affected (0.18 sec)

SELECT文ですべてのレコードを確認してみましょう。

mysql> select *from SearchDateAsVarchar;

実行結果は以下のとおりです。

+----+-----------------------+
| Id | ShippingDate          |
+----+-----------------------+
|  1 | 6/28/2011 9:58 AM     |
|  2 | 6/18/2011 10:50:39 AM |
|  3 | 6/22/2011 11:45:40 AM |
+----+-----------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

varchar型の日付を範囲検索するクエリ

それでは、2011年6月20日から6月28日までの範囲に該当するレコードを検索してみます。

mysql> select *from SearchDateAsVarchar where
STR_TO_DATE(LEFT(ShippingDate,LOCATE(' ',ShippingDate)),'%m/%d/%Y') BETWEEN
'2011-06-20' AND '2011-06-28';

実行結果は以下のとおりです。

+----+-----------------------+
| Id | ShippingDate          |
+----+-----------------------+
|  1 | 6/28/2011 9:58 AM     |
|  3 | 6/22/2011 11:45:40 AM |
+----+-----------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

このように、Id 1（6月28日）と Id 3（6月22日）の2件が正しく抽出されました。Id 2（6月18日）は範囲外のため除外されています。

補足：パフォーマンスに関する注意点

STR_TO_DATE() をWHERE句内で使用すると、各行ごとに関数処理が行われるためインデックスが利用できず、大量データの場合はパフォーマンスが低下する可能性があります。運用環境では、可能であればカラムを DATETIME 型や DATE 型に変更することをおすすめします。どうしても文字列のまま扱う必要がある場合は、生成カラム（Generated Column）＋インデックスの活用も検討しましょう。