<?php
/**
* Class for generating SQL clauses that filter a primary query according to date.
*
* WP_Date_Query is a helper that allows primary query classes, such as WP_Query, to filter
* their results by date columns, by generating `WHERE` subclauses to be attached to the
* primary SQL query string.
*
* Attempting to filter by an invalid date value (eg month=13) will generate SQL that will
* return no results. In these cases, a _doing_it_wrong() error notice is also thrown.
* See WP_Date_Query::validate_date_values().
*
* @link https://developer.wordpress.org/reference/classes/wp_query/
*
* @since 3.7.0
*/
#[AllowDynamicProperties]
class WP_Date_Query {
/**
* Array of date queries.
*
* See WP_Date_Query::__construct() for information on date query arguments.
*
* @since 3.7.0
* @var array
*/
public $queries = array();
/**
* The default relation between top-level queries. Can be either 'AND' or 'OR'.
*
* @since 3.7.0
* @var string
*/
public $relation = 'AND';
/**
* The column to query against. Can be changed via the query arguments.
*
* @since 3.7.0
* @var string
*/
public $column = 'post_date';
/**
* The value comparison operator. Can be changed via the query arguments.
*
* @since 3.7.0
* @var string
*/
public $compare = '=';
/**
* Supported time-related parameter keys.
*
* @since 4.1.0
* @var string[]
*/
public $time_keys = array( 'after', 'before', 'year', 'month', 'monthnum', 'week', 'w', 'dayofyear', 'day', 'dayofweek', 'dayofweek_iso', 'hour', 'minute', 'second' );
/**
* Constructor.
*
* Time-related parameters that normally require integer values ('year', 'month', 'week', 'dayofyear', 'day',
* 'dayofweek', 'dayofweek_iso', 'hour', 'minute', 'second') accept arrays of integers for some values of
* 'compare'. When 'compare' is 'IN' or 'NOT IN', arrays are accepted; when 'compare' is 'BETWEEN' or 'NOT
* BETWEEN', arrays of two valid values are required. See individual argument descriptions for accepted values.
*
* @since 3.7.0
* @since 4.0.0 The $inclusive logic was updated to include all times within the date range.
* @since 4.1.0 Introduced 'dayofweek_iso' time type parameter.
*
* @param array $date_query {
* Array of date query clauses.
*
* @type array ...$0 {
* @type string $column Optional. The column to query against. If undefined, inherits the value of
* the `$default_column` parameter. See WP_Date_Query::validate_column() and
* the {@see 'date_query_valid_columns'} filter for the list of accepted values.
* Default 'post_date'.
* @type string $compare Optional. The comparison operator. Accepts '=', '!=', '>', '>=', '<', '<=',
* 'IN', 'NOT IN', 'BETWEEN', 'NOT BETWEEN'. Default '='.
* @type string $relation Optional. The boolean relationship between the date queries. Accepts 'OR' or 'AND'.
* Default 'OR'.
* @type array ...$0 {
* Optional. An array of first-order clause parameters, or another fully-formed date query.
*
* @type string|array $before {
* Optional. Date to retrieve posts before. Accepts `strtotime()`-compatible string,
* or array of 'year', 'month', 'day' values.
*
* @type string $year The four-digit year. Default empty. Accepts any four-digit year.
* @type string $month Optional when passing array.The month of the year.
* Default (string:empty)|(array:1). Accepts numbers 1-12.
* @type string $day Optional when passing array.The day of the month.
* Default (string:empty)|(array:1). Accepts numbers 1-31.
* }
* @type string|array $after {
* Optional. Date to retrieve posts after. Accepts `strtotime()`-compatible string,
* or array of 'year', 'month', 'day' values.
*
* @type string $year The four-digit year. Accepts any four-digit year. Default empty.
* @type string $month Optional when passing array. The month of the year. Accepts numbers 1-12.
* Default (string:empty)|(array:12).
* @type string $day Optional when passing array.The day of the month. Accepts numbers 1-31.
* Default (string:empty)|(array:last day of month).
* }
* @type string $column Optional. Used to add a clause comparing a column other than
* the column specified in the top-level `$column` parameter.
* See WP_Date_Query::validate_column() and
* the {@see 'date_query_valid_columns'} filter for the list
* of accepted values. Default is the value of top-level `$column`.
* @type string $compare Optional. The comparison operator. Accepts '=', '!=', '>', '>=',
* '<', '<=', 'IN', 'NOT IN', 'BETWEEN', 'NOT BETWEEN'. 'IN',
* 'NOT IN', 'BETWEEN', and 'NOT BETWEEN'. Comparisons support
* arrays in some time-related parameters. Default '='.
* @type bool $inclusive Optional. Include results from dates specified in 'before' or
* 'after'. Default false.
* @type int|int[] $year Optional. The four-digit year number. Accepts any four-digit year
* or an array of years if `$compare` supports it. Default empty.
* @type int|int[] $month Optional. The two-digit month number. Accepts numbers 1-12 or an
* array of valid numbers if `$compare` supports it. Default empty.
* @type int|int[] $week Optional. The week number of the year. Accepts numbers 0-53 or an
* array of valid numbers if `$compare` supports it. Default empty.
* @type int|int[] $dayofyear Optional. The day number of the year. Accepts numbers 1-366 or an
* array of valid numbers if `$compare` supports it.
* @type int|int[] $day Optional. The day of the month. Accepts numbers 1-31 or an array
* of valid numbers if `$compare` supports it. Default empty.
* @type int|int[] $dayofweek Optional. The day number of the week. Accepts numbers 1-7 (1 is
* Sunday) or an array of valid numbers if `$compare` supports it.
* Default empty.
* @type int|int[] $dayofweek_iso Optional. The day number of the week (ISO). Accepts numbers 1-7
* (1 is Monday) or an array of valid numbers if `$compare` supports it.
* Default empty.
* @type int|int[] $hour Optional. The hour of the day. Accepts numbers 0-23 or an array
* of valid numbers if `$compare` supports it. Default empty.
* @type int|int[] $minute Optional. The minute of the hour. Accepts numbers 0-59 or an array
* of valid numbers if `$compare` supports it. Default empty.
* @type int|int[] $second Optional. The second of the minute. Accepts numbers 0-59 or an
* array of valid numbers if `$compare` supports it. Default empty.
* }
* }
* }
* @param string $default_column Optional. Default column to query against. See WP_Date_Query::validate_column()
* and the {@see 'date_query_valid_columns'} filter for the list of accepted values.
* Default 'post_date'.
*/
public function __construct( $date_query, $default_column = 'post_date' ) {
if ( empty( $date_query ) || ! is_array( $date_query ) ) {
return;
}
if ( isset( $date_query['relation'] ) ) {
$this->relation = $this->sanitize_relation( $date_query['relation'] );
} else {
$this->relation = 'AND';
}
// Support for passing time-based keys in the top level of the $date_query array.
if ( ! isset( $date_query[0] ) ) {
$date_query = array( $date_query );
}
if ( ! empty( $date_query['column'] ) ) {
$date_query['column'] = esc_sql( $date_query['column'] );
} else {
$date_query['column'] = esc_sql( $default_column );
}
$this->column = $this->validate_column( $this->column );
$this->compare = $this->get_compare( $date_query );
$this->queries = $this->sanitize_query( $date_query );
}
/**
* Recursive-friendly query sanitizer.
*
* Ensures that each query-level clause has a 'relation' key, and that
* each first-order clause contains all the necessary keys from `$defaults`.
*
* @since 4.1.0
*
* @param array $queries
* @param array $parent_query
* @return array Sanitized queries.
*/
public function sanitize_query( $queries, $parent_query = null ) {
$cleaned_query = array();
$defaults = array(
'column' => 'post_date',
'compare' => '=',
'relation' => 'AND',
);
// Numeric keys should always have array values.
foreach ( $queries as $qkey => $qvalue ) {
if ( is_numeric( $qkey ) && ! is_array( $qvalue ) ) {
unset( $queries[ $qkey ] );
}
}
// Each query should have a value for each default key. Inherit from the parent when possible.
foreach ( $defaults as $dkey => $dvalue ) {
if ( isset( $queries[ $dkey ] ) ) {
continue;
}
if ( isset( $parent_query[ $dkey ] ) ) {
$queries[ $dkey ] = $parent_query[ $dkey ];
} else {
$queries[ $dkey ] = $dvalue;
}
}
// Validate the dates passed in the query.
if ( $this->is_first_order_clause( $queries ) ) {
$this->validate_date_values( $queries );
}
// Sanitize the relation parameter.
$queries['relation'] = $this->sanitize_relation( $queries['relation'] );
foreach ( $queries as $key => $q ) {
if ( ! is_array( $q ) || in_array( $key, $this->time_keys, true ) ) {
// This is a first-order query. Trust the values and sanitize when building SQL.
$cleaned_query[ $key ] = $q;
} else {
// Any array without a time key is another query, so we recurse.
$cleaned_query[] = $this->sanitize_query( $q, $queries );
}
}
return $cleaned_query;
}
/**
* Determines whether this is a first-order clause.
*
* Checks to see if the current clause has any time-related keys.
* If so, it's first-order.
*
* @since 4.1.0
*
* @param array $query Query clause.
* @return bool True if this is a first-order clause.
*/
protected function is_first_order_clause( $query ) {
$time_keys = array_intersect( $this->time_keys, array_keys( $query ) );
return ! empty( $time_keys );
}
/**
* Determines and validates what comparison operator to use.
*
* @since 3.7.0
*
* @param array $query A date query or a date subquery.
* @return string The comparison operator.
*/
public function get_compare( $query ) {
if ( ! empty( $query['compare'] )
&& in_array( $query['compare'], array( '=', '!=', '>', '>=', '<', '<=', 'IN', 'NOT IN', 'BETWEEN', 'NOT BETWEEN' ), true )
) {
return strtoupper( $query['compare'] );
}
return $this->compare;
}
/**
* Validates the given date_query values and triggers errors if something is not valid.
*
* Note that date queries with invalid date ranges are allowed to
* continue (though of course no items will be found for impossible dates).
* This method only generates debug notices for these cases.
*
* @since 4.1.0
*
* @param array $date_query The date_query array.
* @return bool True if all values in the query are valid, false if one or more fail.
*/
public function validate_date_values( $date_query = array() ) {
if ( empty( $date_query ) ) {
return false;
}
$valid = true;
/*
* Validate 'before' and 'after' up front, then let the
* validation routine continue to be sure that all invalid
* values generate errors too.
*/
if ( array_key_exists( 'before', $date_query ) && is_array( $date_query['before'] ) ) {
$valid = $this->validate_date_values( $date_query['before'] );
}
if ( array_key_exists( 'after', $date_query ) && is_array( $date_query['after'] ) ) {
$valid = $this->validate_date_values( $date_query['after'] );
}
// Array containing all min-max checks.
$min_max_checks = array();
// Days per year.
if ( array_key_exists( 'year', $date_query ) ) {
/*
* If a year exists in the date query, we can use it to get the days.
* If multiple years are provided (as in a BETWEEN), use the first one.
*/
if ( is_array( $date_query['year'] ) ) {
$_year = reset( $date_query['year'] );
} else {
$_year = $date_query['year'];
}
$max_days_of_year = (int) gmdate( 'z', mktime( 0, 0, 0, 12, 31, $_year ) ) + 1;
} else {
// Otherwise we use the max of 366 (leap-year).
$max_days_of_year = 366;
}
$min_max_checks['dayofyear'] = array(
'min' => 1,
'max' => $max_days_of_year,
);
// Days per week.
$min_max_checks['dayofweek'] = array(
'min' => 1,
'max' => 7,
);
// Days per week.
$min_max_checks['dayofweek_iso'] = array(
'min' => 1,
'max' => 7,
);
// Months per year.
$min_max_checks['month'] = array(
'min' => 1,
'max' => 12,
);
// Weeks per year.
if ( isset( $_year ) ) {
/*
* If we have a specific year, use it to calculate number of weeks.
* Note: the number of weeks in a year is the date in which Dec 28 appears.
*/
$week_count = gmdate( 'W', mktime( 0, 0, 0, 12, 28, $_year ) );
} else {
// Otherwise set the week-count to a maximum of 53.
$week_count = 53;
}
$min_max_checks['week'] = array(
'min' => 1,
'max' => $week_count,
);
// Days per month.
$min_max_checks['day'] = array(
'min' => 1,
'max' => 31,
);
// Hours per day.
$min_max_checks['hour'] = array(
'min' => 0,
'max' => 23,
);
// Minutes per hour.
$min_max_checks['minute'] = array(
'min' => 0,
'max' => 59,
);
// Seconds per minute.
$min_max_checks['second'] = array(
'min' => 0,
'max' => 59,
);
// Concatenate and throw a notice for each invalid value.
foreach ( $min_max_checks as $key => $check ) {
if ( ! array_key_exists( $key, $date_query ) ) {
continue;
}
// Throw a notice for each failing value.
foreach ( (array) $date_query[ $key ] as $_value ) {
$is_between = $_value >= $check['min'] && $_value <= $check['max'];
if ( ! is_numeric( $_value ) || ! $is_between ) {
$error = sprintf(
/* translators: Date query invalid date message. 1: Invalid value, 2: Type of value, 3: Minimum valid value, 4: Maximum valid value. */
__( 'Invalid value %1$s for %2$s. Expected value should be between %3$s and %4$s.' ),
'<code>' . esc_html( $_value ) . '</code>',
'<code>' . esc_html( $key ) . '</code>',
'<code>' . esc_html( $check['min'] ) . '</code>',
'<code>' . esc_html( $check['max'] ) . '</code>'
);
_doing_it_wrong( __CLASS__, $error, '4.1.0' );
$valid = false;
}
}
}
// If we already have invalid date messages, don't bother running through checkdate().
if ( ! $valid ) {
return $valid;
}
$day_month_year_error_msg = '';
$day_exists = array_key_exists( 'day', $date_query ) && is_numeric( $date_query['day'] );
$month_exists = array_key_exists( 'month', $date_query ) && is_numeric( $date_query['month'] );
$year_exists = array_key_exists( 'year', $date_query ) && is_numeric( $date_query['year'] );
if ( $day_exists && $month_exists && $year_exists ) {
// 1. Checking day, month, year combination.
if ( ! wp_checkdate( $date_query['month'], $date_query['day'], $date_query['year'], sprintf( '%s-%s-%s', $date_query['year'], $date_query['month'], $date_query['day'] ) ) ) {
$day_month_year_error_msg = sprintf(
/* translators: 1: Year, 2: Month, 3: Day of month. */
__( 'The following values do not describe a valid date: year %1$s, month %2$s, day %3$s.' ),
'<code>' . esc_html( $date_query['year'] ) . '</code>',
'<code>' . esc_html( $date_query['month'] ) . '</code>',
'<code>' . esc_html( $date_query['day'] ) . '</code>'
);
$valid = false;
}
} elseif ( $day_exists && $month_exists ) {
/*
* 2. checking day, month combination
* We use 2012 because, as a leap year, it's the most permissive.
*/
if ( ! wp_checkdate( $date_query['month'], $date_query['day'], 2012, sprintf( '2012-%s-%s', $date_query['month'], $date_query['day'] ) ) ) {
$day_month_year_error_msg = sprintf(
/* translators: 1: Month, 2: Day of month. */
__( 'The following values do not describe a valid date: month %1$s, day %2$s.' ),
'<code>' . esc_html( $date_query['month'] ) . '</code>',
'<code>' . esc_html( $date_query['day'] ) . '</code>'
);
$valid = false;
}
}
if ( ! empty( $day_month_year_error_msg ) ) {
_doing_it_wrong( __CLASS__, $day_month_year_error_msg, '4.1.0' );
}
return $valid;
}
/**
* Validates a column name parameter.
*
* Column names without a table prefix (like 'post_date') are checked against a list of
* allowed and known tables, and then, if found, have a table prefix (such as 'wp_posts.')
* prepended. Prefixed column names (such as 'wp_posts.post_date') bypass this allowed
* check, and are only sanitized to remove illegal characters.
*
* @since 3.7.0
*
* @global wpdb $wpdb WordPress database abstraction object.
*
* @param string $column The user-supplied column name.
* @return string A validated column name value.
*/
public function validate_column( $column ) {
global $wpdb;
$valid_columns = array(
'post_date',
'post_date_gmt',
'post_modified',
'post_modified_gmt',
'comment_date',
'comment_date_gmt',
'user_registered',
'registered',
'last_updated',
);
// Attempt to detect a table prefix.
if ( ! str_contains( $column, '.' ) ) {
/**
* Filters the list of valid date query columns.
*
* @since 3.7.0
* @since 4.1.0 Added 'user_registered' to the default recognized columns.
* @since 4.6.0 Added 'registered' and 'last_updated' to the default recognized columns.
*
* @param string[] $valid_columns An array of valid date query columns. Defaults
* are 'post_date', 'post_date_gmt', 'post_modified',
* 'post_modified_gmt', 'comment_date', 'comment_date_gmt',
* 'user_registered', 'registered', 'last_updated'.
*/
if ( ! in_array( $column, apply_filters( 'date_query_valid_columns', $valid_columns ), true ) ) {
$column = 'post_date';
}
$known_columns = array(
$wpdb->posts => array(
'post_date',
'post_date_gmt',
'post_modified',
'post_modified_gmt',
),
$wpdb->comments => array(
'comment_date',
'comment_date_gmt',
),
$wpdb->users => array(
'user_registered',
),
$wpdb->blogs => array(
'registered',
'last_updated',
),
);
// If it's a known column name, add the appropriate table prefix.
foreach ( $known_columns as $table_name => $table_columns ) {
if ( in_array( $column, $table_columns, true ) ) {
$column = $table_name . '.' . $column;
break;
}
}
}
// Remove unsafe characters.
return preg_replace( '/[^a-zA-Z0-9_$\.]/', '', $column );
}
/**
* Generates WHERE clause to be appended to a main query.
*
* @since 3.7.0
*
* @return string MySQL WHERE clause.
*/
public function get_sql() {
$sql = $this->get_sql_clauses();
$where = $sql['where'];
/**
* Filters the date query WHERE clause.
*
* @since 3.7.0
*
* @param string $where WHERE clause of the date query.
* @param WP_Date_Query $query The WP_Date_Query instance.
*/
return apply_filters( 'get_date_sql', $where, $this );
}
/**
* Generates SQL clauses to be appended to a main query.
*
* Called by the public WP_Date_Query::get_sql(), this method is abstracted
* out to maintain parity with the other Query classes.
*
* @since 4.1.0
*
* @return string[] {
* Array containing JOIN and WHERE SQL clauses to append to the main query.
*
* @type string $join SQL fragment to append to the main JOIN clause.
* @type string $where SQL fragment to append to the main WHERE clause.
* }
*/
protected function get_sql_clauses() {
$sql = $this->get_sql_for_query( $this->queries );
if ( ! empty( $sql['where'] ) ) {
$sql['where'] = ' AND ' . $sql['where'];
}
return $sql;
}
/**
* Generates SQL clauses for a single query array.
*
* If nested subqueries are found, this method recurses the tree to
* produce the properly nested SQL.
*
* @since 4.1.0
*
* @param array $query Query to parse.
* @param int $depth Optional. Number of tree levels deep we currently are.
* Used to calculate indentation. Default 0.
* @return array {
* Array containing JOIN and WHERE SQL clauses to append to a single query array.
*
* @type string $join SQL fragment to append to the main JOIN clause.
* @type string $where SQL fragment to append to the main WHERE clause.
* }
*/
protected function get_sql_for_query( $query, $depth = 0 ) {
$sql_chunks = array(
'join' => array(),
'where' => array(),
);
$sql = array(
'join' => '',
'where' => '',
);
$indent = '';
for ( $i = 0; $i < $depth; $i++ ) {
$indent .= ' ';
}
foreach ( $query as $key => $clause ) {
if ( 'relation' === $key ) {
$relation = $query['relation'];
} elseif ( is_array( $clause ) ) {
// This is a first-order clause.
if ( $this->is_first_order_clause( $clause ) ) {
$clause_sql = $this->get_sql_for_clause( $clause, $query );
$where_count = count( $clause_sql['where'] );
if ( ! $where_count ) {
$sql_chunks['where'][] = '';
} elseif ( 1 === $where_count ) {
$sql_chunks['where'][] = $clause_sql['where'][0];
} else {
$sql_chunks['where'][] = '( ' . implode( ' AND ', $clause_sql['where'] ) . ' )';
}
$sql_chunks['join'] = array_merge( $sql_chunks['join'], $clause_sql['join'] );
// This is a subquery, so we recurse.
} else {
$clause_sql = $this->get_sql_for_query( $clause, $depth + 1 );
$sql_chunks['where'][] = $clause_sql['where'];
$sql_chunks['join'][] = $clause_sql['join'];
}
}
}
// Filter to remove empties.
$sql_chunks['join'] = array_filter( $sql_chunks['join'] );
$sql_chunks['where'] = array_filter( $sql_chunks['where'] );
if ( empty( $relation ) ) {
$relation = 'AND';
}
// Filter duplicate JOIN clauses and combine into a single string.
if ( ! empty( $sql_chunks['join'] ) ) {
$sql['join'] = implode( ' ', array_unique( $sql_chunks['join'] ) );
}
// Generate a single WHERE clause with proper brackets and indentation.
if ( ! empty( $sql_chunks['where'] ) ) {
$sql['where'] = '( ' . "\n " . $indent . implode( ' ' . "\n " . $indent . $relation . ' ' . "\n " . $indent, $sql_chunks['where'] ) . "\n" . $indent . ')';
}
return $sql;
}
/**
* Turns a single date clause into pieces for a WHERE clause.
*
* A wrapper for get_sql_for_clause(), included here for backward
* compatibility while retaining the naming convention across Query classes.
*
* @since 3.7.0
*
* @param array $query Date query arguments.
* @return array {
* Array containing JOIN and WHERE SQL clauses to append to the main query.
*
* @type string[] $join Array of SQL fragments to append to the main JOIN clause.
* @type string[] $where Array of SQL fragments to append to the main WHERE clause.
* }
*/
protected function get_sql_for_subquery( $query ) {
return $this->get_sql_for_clause( $query, '' );
}
/**
* Turns a first-order date query into SQL for a WHERE clause.
*
* @since 4.1.0
*
* @global wpdb $wpdb WordPress database abstraction object.
*
* @param array $query Date query clause.
* @param array $parent_query Parent query of the current date query.
* @return array {
* Array containing JOIN and WHERE SQL clauses to append to the main query.
*
* @type string[] $join Array of SQL fragments to append to the main JOIN clause.
* @type string[] $where Array of SQL fragments to append to the main WHERE clause.
* }
*/
protected function get_sql_for_clause( $query, $parent_query ) {
global $wpdb;
// The sub-parts of a $where part.
$where_parts = array();
$column = ( ! empty( $query['column'] ) ) ? esc_sql( $query['column'] ) : $this->column;
$column = $this->validate_column( $column );
$compare = $this->get_compare( $query );
$inclusive = ! empty( $query['inclusive'] );
// Assign greater- and less-than values.
$lt = '<';
$gt = '>';
if ( $inclusive ) {
$lt .= '=';
$gt .= '=';
}
// Range queries.
if ( ! empty( $query['after'] ) ) {
$where_parts[] = $wpdb->prepare( "$column $gt %s", $this->build_mysql_datetime( $query['after'], ! $inclusive ) );
}
if ( ! empty( $query['before'] ) ) {
$where_parts[] = $wpdb->prepare( "$column $lt %s", $this->build_mysql_datetime( $query['before'], $inclusive ) );
}
// Specific value queries.
$date_units = array(
'YEAR' => array( 'year' ),
'MONTH' => array( 'month', 'monthnum' ),
'_wp_mysql_week' => array( 'week', 'w' ),
'DAYOFYEAR' => array( 'dayofyear' ),
'DAYOFMONTH' => array( 'day' ),
'DAYOFWEEK' => array( 'dayofweek' ),
'WEEKDAY' => array( 'dayofweek_iso' ),
);
// Check of the possible date units and add them to the query.
foreach ( $date_units as $sql_part => $query_parts ) {
foreach ( $query_parts as $query_part ) {
if ( isset( $query[ $query_part ] ) ) {
$value = $this->build_value( $compare, $query[ $query_part ] );
if ( $value ) {
switch ( $sql_part ) {
case '_wp_mysql_week':
$where_parts[] = _wp_mysql_week( $column ) . " $compare $value";
break;
case 'WEEKDAY':
$where_parts[] = "$sql_part( $column ) + 1 $compare $value";
break;
default:
$where_parts[] = "$sql_part( $column ) $compare $value";
}
break;
}
}
}
}
if ( isset( $query['hour'] ) || isset( $query['minute'] ) || isset( $query['second'] ) ) {
// Avoid notices.
foreach ( array( 'hour', 'minute', 'second' ) as $unit ) {
if ( ! isset( $query[ $unit ] ) ) {
$query[ $unit ] = null;
}
}
$time_query = $this->build_time_query( $column, $compare, $query['hour'], $query['minute'], $query['second'] );
if ( $time_query ) {
$where_parts[] = $time_query;
}
}
/*
* Return an array of 'join' and 'where' for compatibility
* with other query classes.
*/
return array(
'where' => $where_parts,
'join' => array(),
);
}
/**
* Builds and validates a value string based on the comparison operator.
*
* @since 3.7.0
*
* @param string $compare The compare operator to use.
* @param string|array $value The value.
* @return string|false|int The value to be used in SQL or false on error.
*/
public function build_value( $compare, $value ) {
if ( ! isset( $value ) ) {
return false;
}
switch ( $compare ) {
case 'IN':
case 'NOT IN':
$value = (array) $value;
// Remove non-numeric values.
$value = array_filter( $value, 'is_numeric' );
if ( empty( $value ) ) {
return false;
}
return '(' . implode( ',', array_map( 'intval', $value ) ) . ')';
case 'BETWEEN':
case 'NOT BETWEEN':
if ( ! is_array( $value ) || 2 !== count( $value ) ) {
$value = array( $value, $value );
} else {
$value = array_values( $value );
}
// If either value is non-numeric, bail.
foreach ( $value as $v ) {
if ( ! is_numeric( $v ) ) {
return false;
}
}
$value = array_map( 'intval', $value );
return $value[0] . ' AND ' . $value[1];
default:
if ( ! is_numeric( $value ) ) {
return false;
}
return (int) $value;
}
}
/**
* Builds a MySQL format date/time based on some query parameters.
*
* You can pass an array of values (year, month, etc.) with missing parameter values being defaulted to
* either the maximum or minimum values (controlled by the $default_to parameter). Alternatively you can
* pass a string that will be passed to date_create().
*
* @since 3.7.0
*
* @param string|array $datetime An array of parameters or a strtotime() string.
* @param bool $default_to_max Whether to round up incomplete dates. Supported by values
* of $datetime that are arrays, or string values that are a
* subset of MySQL date format ('Y', 'Y-m', 'Y-m-d', 'Y-m-d H:i').
* Default: false.
* @return string|false A MySQL format date/time or false on failure.
*/
public function build_mysql_datetime( $datetime, $default_to_max = false ) {
if ( ! is_array( $datetime ) ) {
/*
* Try to parse some common date formats, so we can detect
* the level of precision and support the 'inclusive' parameter.
*/
if ( preg_match( '/^(\d{4})$/', $datetime, $matches ) ) {
// Y
$datetime = array(
'year' => (int) $matches[1],
);
} elseif ( preg_match( '/^(\d{4})\-(\d{2})$/', $datetime, $matches ) ) {
// Y-m
$datetime = array(
'year' => (int) $matches[1],
'month' => (int) $matches[2],
);
} elseif ( preg_match( '/^(\d{4})\-(\d{2})\-(\d{2})$/', $datetime, $matches ) ) {
// Y-m-d
$datetime = array(
'year' => (int) $matches[1],
'month' => (int) $matches[2],
'day' => (int) $matches[3],
);
} elseif ( preg_match( '/^(\d{4})\-(\d{2})\-(\d{2}) (\d{2}):(\d{2})$/', $datetime, $matches ) ) {
// Y-m-d H:i
$datetime = array(
'year' => (int) $matches[1],
'month' => (int) $matches[2],
'day' => (int) $matches[3],
'hour' => (int) $matches[4],
'minute' => (int) $matches[5],
);
}
// If no match is found, we don't support default_to_max.
if ( ! is_array( $datetime ) ) {
$wp_timezone = wp_timezone();
// Assume local timezone if not provided.
$dt = date_create( $datetime, $wp_timezone );
if ( false === $dt ) {
return gmdate( 'Y-m-d H:i:s', false );
}
return $dt->setTimezone( $wp_timezone )->format( 'Y-m-d H:i:s' );
}
}
$datetime = array_map( 'absint', $datetime );
if ( ! isset( $datetime['year'] ) ) {
$datetime['year'] = current_time( 'Y' );
}
if ( ! isset( $datetime['month'] ) ) {
$datetime['month'] = ( $default_to_max ) ? 12 : 1;
}
if ( ! isset( $datetime['day'] ) ) {
$datetime['day'] = ( $default_to_max ) ? (int) gmdate( 't', mktime( 0, 0, 0, $datetime['month'], 1, $datetime['year'] ) ) : 1;
}
if ( ! isset( $datetime['hour'] ) ) {
$datetime['hour'] = ( $default_to_max ) ? 23 : 0;
}
if ( ! isset( $datetime['minute'] ) ) {
$datetime['minute'] = ( $default_to_max ) ? 59 : 0;
}
if ( ! isset( $datetime['second'] ) ) {
$datetime['second'] = ( $default_to_max ) ? 59 : 0;
}
return sprintf( '%04d-%02d-%02d %02d:%02d:%02d', $datetime['year'], $datetime['month'], $datetime['day'], $datetime['hour'], $datetime['minute'], $datetime['second'] );
}
/**
* Builds a query string for comparing time values (hour, minute, second).
*
* If just hour, minute, or second is set than a normal comparison will be done.
* However if multiple values are passed, a pseudo-decimal time will be created
* in order to be able to accurately compare against.
*
* @since 3.7.0
*
* @global wpdb $wpdb WordPress database abstraction object.
*
* @param string $column The column to query against. Needs to be pre-validated!
* @param string $compare The comparison operator. Needs to be pre-validated!
* @param int|null $hour Optional. An hour value (0-23).
* @param int|null $minute Optional. A minute value (0-59).
* @param int|null $second Optional. A second value (0-59).
* @return string|false A query part or false on failure.
*/
public function build_time_query( $column, $compare, $hour = null, $minute = null, $second = null ) {
global $wpdb;
// Have to have at least one.
if ( ! isset( $hour ) && ! isset( $minute ) && ! isset( $second ) ) {
return false;
}
// Complex combined queries aren't supported for multi-value queries.
if ( in_array( $compare, array( 'IN', 'NOT IN', 'BETWEEN', 'NOT BETWEEN' ), true ) ) {
$return = array();
$value = $this->build_value( $compare, $hour );
if ( false !== $value ) {
$return[] = "HOUR( $column ) $compare $value";
}
$value = $this->build_value( $compare, $minute );
if ( false !== $value ) {
$return[] = "MINUTE( $column ) $compare $value";
}
$value = $this->build_value( $compare, $second );
if ( false !== $value ) {
$return[] = "SECOND( $column ) $compare $value";
}
return implode( ' AND ', $return );
}
// Cases where just one unit is set.
if ( isset( $hour ) && ! isset( $minute ) && ! isset( $second ) ) {
$value = $this->build_value( $compare, $hour );
if ( false !== $value ) {
return "HOUR( $column ) $compare $value";
}
} elseif ( ! isset( $hour ) && isset( $minute ) && ! isset( $second ) ) {
$value = $this->build_value( $compare, $minute );
if ( false !== $value ) {
return "MINUTE( $column ) $compare $value";
}
} elseif ( ! isset( $hour ) && ! isset( $minute ) && isset( $second ) ) {
$value = $this->build_value( $compare, $second );
if ( false !== $value ) {
return "SECOND( $column ) $compare $value";
}
}
// Single units were already handled. Since hour & second isn't allowed, minute must to be set.
if ( ! isset( $minute ) ) {
return false;
}
$format = '';
$time = '';
// Hour.
if ( null !== $hour ) {
$format .= '%H.';
$time .= sprintf( '%02d', $hour ) . '.';
} else {
$format .= '0.';
$time .= '0.';
}
// Minute.
$format .= '%i';
$time .= sprintf( '%02d', $minute );
if ( isset( $second ) ) {
$format .= '%s';
$time .= sprintf( '%02d', $second );
}
return $wpdb->prepare( "DATE_FORMAT( $column, %s ) $compare %f", $format, $time );
}
/**
* Sanitizes a 'relation' operator.
*
* @since 6.0.3
*
* @param string $relation Raw relation key from the query argument.
* @return string Sanitized relation. Either 'AND' or 'OR'.
*/
public function sanitize_relation( $relation ) {
if ( 'OR' === strtoupper( $relation ) ) {
return 'OR';
} else {
return 'AND';
}
}
}
في السنوات الأخيرة، احتلّ الذكاء الاصطناعي (AI) مكانة بارزة ضمن أدوات العناية والمكياج، لا سيما مع انتشار تطبيقات مثل ChatGPT. غير أن أولى خطوات دمج هذه التقنية بعالم التجميل انطلقت عام 2010، حين أطلقت شركة ModiFace خدمات تجربة مستحضرات التجميل افتراضيًا عبر الواقع المعزز (AR)
والذكاء الاصطناعي، بالتعاون مع علامات كبرى مثل Sephora و Estée Lauder و MAC Cosmetics.
•وفي 2018، استحوذت L’Oréal على ModiFace، فتوسّعت بذلك آفاق استخدام الذكاء الاصطناعي في التجميل لتشمل:
انتشار التطبيقات التجميلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
شهدت السنوات الأخيرة طفرة في عدد الشركات الناشئة والتطبيقات التي تقدّم حلولًا مبتكرة للعناية بالبشرة ومكافحة علامات التقدّم في السن. هذه الحلول تمتد من اقتراح مستحضرات التجميل المناسبة إلى الرصد المبكر لمشكلات الجلد، وأيضًا تصور الإجراءات التجميلية قبل التنفيذ. من بين أبرز هذه التطبيقات:
UMLYR، TressAi، Ai Beauty، Chisw، Consult-port، Generation Beauty Ai، Cotyinc، YouCam Makeup، Beautiful Ai، Epigencare، Prefect Corp، SkinVision، SkinAI، CureSkin، YouCamSkin، Google DeepMind، IBM Watson، My beauty by YouCam Makeup، Design، RoboDerm، DermaA.I، DeepSkin، Trove-skin.
• ولم تقتصر الحركة على الشركات الناشئة؛ فقد طرحت Amazon عام 2019 خدمة تجربة مستحضرات التجميل افتراضيًا قبل الشراء باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعىشركات تقود التحول الرقمي في صناعة التجميل
إلى جانب ModiFace، برزت شركات مثل BanubaTechnologies التي توفر منصات واقع معزز مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتجربة الماكياج والعناية بالبشرة افتراضيًا. وعقب استحواذ L’Oréal على ModiFace، أطلقت الشركة مجموعة من التطبيقات والأجهزة الذكية:
: SkinConsultAI (2019)أداة تحليل بشرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي
Skin Genius (2020): تحليل بشرة وتقديم توصيات شخصية.
: Beauty Genius (2024) مساعد تجميلي شخصي قائم على الذكاء الاصطناعي التوليدي.
كما طوّرت أجهزة مثل:
Perso (2020): جهاز صغير لتخصيص مستحضرات التجميل.
Cell BioPrint (2025): لتحليل بروتينات الجلد وتحديد عمر البشرة.
AirLight Pro مجفف شعر ذكي يقلّل التلف.
My Skin Track UV مستشعر للأشعة فوق البنفسجية.
L’Oréal Brow Magicجهاز مكياج حواجب بتقنية AR والطباعة.
HAPTA: جهاز مكياج لذوي الإعاقة الحركية.
Colorsonicجهاز ذكي لتلوين الشعر بعبوات قابلة لإعادة الاستخدام.
رافق ذلك بروز أنظمة الجراحة الروبوتية
مثل : ROSA . Da Vinci Surgical System,، وروبوتات الدردشة الطبية وأدوات مثلBuoy Health، Aysa، Neutrogena Skin360. وتطورّت برامج التصور المسبق للعمليات باستخدام FaceTouchUp، Vector 3D Imaging، Crisalix، Plastic Surgery Simulator، ومحاكي جراحات التجميلLite.
كمادخلتالسوقأجهزةمتقدمةأخرى،بينها:
Accure: لعلاج حب الشباب وتقدير درجة حرارة البشرة المثالية.
EXION AI يعالج لتجاعيد وندبات حب الشباب ويحفّز إنتاج الكولاجين بنسبة 224% بأمان ودون ألم أو نقاهة.
في ضوء ما سبق، يتساءل الكثيرون إلى أي مدى اتسعت استخدامات النساء لتقنيات الذكاء الاصطناعي؟ وهل شكّلت هذه التقنيات إضافة حقيقية أم تسبّبت في تشخيصات وتوصيات خاطئة؟ وهل تبدو إجراءات الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا أم أن ثقة المرأة بطبيب التجميل لا تزال الأساس في منحها الاطمئنان النفسي؟ أجرينا استبيانًا شمل 60 فتاة تتراوح أعمارهن بين نهاية سن المراهقة وبداية الثلاثينات، لرصد آرائهن وتجاربهن مع تقنيات الذكاء الاصطناعي في التجميل غير الجراحي، وكانت النتائج: التجربة المباشرة مع أدوات الذكاء الاصطناعي التجميلية
32 مشاركة (53.3%) استخدمن هذه الأدوات فعليًا.
28 مشاركة (46.7%) لم يستخدمنها بعد.
الثقة في التوصيات التجميلية التي تقدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي
32 مشاركة (53.3%) يثقن بها.
28 مشاركة (46.7%) يفضلن استشارة طبيب بشري.
الذكاء الاصطناعي والتجميل غير الجراحي
36 فتاة (60%) يثقن بإسهام الذكاء الاصطناعي في تحسين نتائج البوتكس والفيلر.
24 فتاة (40%) تحفّظن على الاعتماد الكامل على التقنية في الإجراءات الدقيقة.
بشرة مثالية بضغطة زر تحتاجين طبيبآ ام تطبيقآ؟
في ظل التباين في آراء الفتيات، وجّهنا الأسئلة إلى أطباء التجميل حول مدى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في ممارساتهن التجميلية.ترى دكتورة التجميل “عبير أحمد” من الوسام المتحدة في جدة أن الذكاء الاصطناعي بات عنصرًا مساعدًا مهمًا، لكنَّه لا يحل محل الأطباء أو يقوم بالإجراءات بنفسه. التقنية مفيدة في تحليل نوع البشرة وتقييمها بدقة، ما يسهم في تحسين التشخيص ورسم خطط علاجية مخصّصة.وتؤكد أن تفاعل المرضى مع تطبيقات المحاكاة إيجابي، إذ تمنحهم تصورًا أوليًا للنتائج قبل أي تدخل فعلي. وتضيف أن بعض الأجهزة تساعد في تنفيذ خطوات دقيقة تزيد من معدّل نجاح الإجراءات، لكنها تظل مكملة لخبرة الطبيب، لا بديلًا عنها. وتلفت إلى أن تكاليف هذه الأدوات قد تمثل تحديًا أمام البعض.
فلترالواقع ….بينالتقنيةوالرأىالطبى .
• يقول دكتور “وائل صقر” استشاري جراحة التجميل إن الروبوتات الفرعية قادرة حاليًا على تنفيذ بعض الإجراءات التجميلية، لا سيما التي تتطلب دقة عالية أو تمكين الجراح من العمل عن بُعد. ويتوقع أن تتطور هذه الروبوتات لتؤدي مهامًا أكثر تعقيدًا دون تدخل مباشر، غير أنها لا تزال مكلفة وتتطلب تدريبًا طويلًا.
• وعن تقنيات الذكاء الاصطناعي في جراحات الوجه والفكين، يشير إلى دورها في تحليل صور الحروق وتخطيط العمليات باستخدام محاكاة ثلاثية الأبعاد، إضافةً إلى تقييم حيوية الشرائح الجلدية المزروعة. ويسهم الذكاء الاصطناعي في تقليل زمن العملية وتحسين دقة تشخيص الحالات المعقدة. ومع ذلك، لا يخلو الأمر من تحذير نفسي؛ إذ أن المحاكاة ليست دقيقة 100%، وقد تولّد توقعات مبالغًا فيها لدى المرضعلاج
تقنيةالذكاءالاصطناعي: فوائدمذهلةأممعاييرمزيفة؟
• يرى دكتور “ماهر محمود” استشاري الأمراض الجلدية أن الذكاء الاصطناعي يسرّع تشخيص أمراض خطرة مثل الميلانوما عبر تحليل الصور الطبية، كما يساعد في التفرقة بين الصدفية والإكزيما والذئبة الحمراء بدقة عالية. لكنه يحذر من الاعتماد الكلي على هذه التطبيقات دون إشراف طبي مباشر.
• ويشير إلى تطبيقات مثل “SkinVision” و“Derma Assist” و“VisualDX” في العيادات، وكذلك إلى تجربة “Surcast” التابعة لجمعية الصدفية الأمريكية التي ترصد تطور الحالة. ويشدّد على أن جودة الكاميرا والإضاءة تؤثر في دقة تحليلات التطبيقات الهاتفية، في حين تصل بعض الأنظمة إلى دقة 98% في توصية العلاجات البيولوجية، لكنها تحتاج إشرافًا بشريًا.
تحذير من الاعتماد الكامل على الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض الجلدية
حذّرت طبيبة الأمراض الجلدية “اغاريد الجمال” من أن تحليل الصور وحده لا يكفي لتشخيص أمراض مثل الصدفية والإكزيما، مشددةً على أهمية الفحص السريري وأخذ التاريخ الطبي الكامل، بما في ذلك العوامل الفطرية والبكتيرية التي لا تظهر في الصور. وتؤكد أن العلاقة الإنسانية بين الطبيب والمريض عنصر أساسي لضمان خطة علاجية ناجحة.
تؤكد خبيرة التجميل “هبة أبو بكر” أن التقنيات الحديثة غيّرت أدوات ومستحضرات التجميل وأداء الفتيات، خاصة منتجات تحضير البشرة والمصححات متعددة الألوان. وترى أن أجهزة مثل L’Oréal Brow Magic و HAPTA مفيدة للمبتدئين، لكن لا تضاهي براعة المحترفين. وفي تجربة المكياج الافتراضي، تعزز الثقة أولًا ثم يحتاج الأمر لتطبيق احترافي لاحقًا. وتضيف أن أدوات مثل Perso تساعد في اختيار اللون الأمثل، ما يقلل الخطأ ويحسّن النتائج. وقد لاحظت طلبات محددة من العملاء بعد تجربتهم الافتراضية، مما يدلّ على وعيٍ أكبر بنوع المكياج المناسب.
كيف يدعم الذكاء الاصطناعي عمل خبراء المكياج؟
ترى “هبة أبو بكر” أن الذكاء الاصطناعي أداة فعالة لتحسين جودة الصور والفيديوهات والإعلانات. وتؤكد أن التميز سيبقى مرهونًا بموهبة الخبير وقدرته على مواكبة التقنيات الجديدة. كما يشجع استخدام التقنية في ابتكار أنماط مكياج غير تقليدية، ويشدد على الدمج بين النظرية والتطبيق العملي مدعومًا بتقنيات الذكاء الاصطناعي لجعل التعلم أكثر تفاعلية ومتعة، لا سيما للمبتدئين
الذكاء الاصطناعي فى التجميل يخدم الثقة ام يولد القلق النفسي ؟
ما وراء الرسالة النفسية حول تفاوت قبول الفتيات لتقنيات الذكاء الاصطناعي في التجميل
قال الدكتور حمدي عبدالله أبو سنة، استشاري الصحة النفسية والأسرية وأستاذ علم النفس والاجتماع، إن تجربة الفتيات مع الذكاء الاصطناعي في التجميل تختلف باختلاف مستوى الرضا الذاتي والتجارب السابقة. فالفتيات غير الراضيات قد يكنّ أكثر استعدادًا لاستخدام التقنية، بينما اللاتي يشعرن بالثقة في مظهرهن يحافظن على طبيعة وجوههن.
العوامل النفسية والاجتماعية المؤثرةً
يوفر الذكاء الاصطناعي شعورًا بالتحكم لدى البعض، يعزّز استقلاليتهن وثقتهن بأنفسهن، لكنه قد يتعارض مع هوية الفتيات اللواتي يربطن مظهرهن بشخصيتهن. اجتماعيًا، يدفع ضغط معايير الجمال البعض نحو التجربة أو نحو الرفض حسب القيم الثقافية السائدة.
مخاوفوهواجسمتعلقةبالتكنولوجيا
تشمل المخاوف فقدان الخصوصية وعدم الثقة في خوارزميات غير شفافة، ونبذ فكرة أن تتحوّل هذه التقنيات إلى أدوات تروّج لجمال مصطنع بعيد عن الواقع.
الجانب الإيجابي والداعم نفسيًا
تتيح التقنية تحقيق الأهداف الجمالية بسرعة ودقة، ما يعزز الثقة بالنفس. كما يوفر التخصيص مساحة للراحة النفسية والتكيف مع المعايير المجتمعية بشكل أقل ضغطًا.
الإفراط في الاعتماد وتأثيره على التوازن النفسي
قد يخلق الاعتماد المفرط فجوة في الدعم النفسي بين المريضة والطبيب، بل ويؤدي إلى “إدمان تقني” يجعل قرارات الجمال مرهونة بالتكنولوجيا لا بالثقة الذاتية.
تعزيز معايير غير واقعية للجمال
من أبرز المخاطر أن ترسخ هذه التقنيات صورة مثالية مصطنعة عبر منصات التواصل، مما يرفع سقف التوقعات ويولّد شعورًا دائمًا بعدم الكمال.
التأهيل النفسي والتعامل المتوازن
تُعدّ برامج التوعية ضرورية لتعزيز تقدير الذات والجمال الطبيعي، وتشجيع الاستخدام المدروس للتقنيات دون اختزال قيمة الفرد في مظهره الخارجي.
الأساليب العلاجية والنفسية المقترحة
العلاج المعرفي السلوكي (CBT) من أبرز الوسائل لمساعدة الفتيات على تصحيح الأفكار السلبية المرتبطة بالمظهر، مع تشجيعهن على تقييم أنفسهن بشكل شامل ومتوازن واستخدام التقنية كدعم لا كتهديد.
خلاصة نفسية:
يتوقف تأثير الذكاء الاصطناعي في التجميل على طريقة استخدامه ومدى الوعي النفسي المصاحب له. فعندما يُدمج الوعي النفسي بالتقنية، تصبح الأداة دعماً لا ضغطًا. أما في غياب هذا الوعي، فقد تؤدي إلى تبنّي معايير تجميل غير واقعية وضغوط نفسية تعرقل ثقة الفتاة في ذاتها. بالتالي، يبقى التوازن والاختيار الواعي المفتاح الأساسي.
الاعتماد الكامل على هذه الأدوات قد يؤدي إلى مشكلات؛ فهي سلاح ذو حدين يجمع بين المنفعة والضرر، ما يستدعي دمج التوعية الطبية والنفسية ضمن أي نقاش حول مستقبل التجميل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
