parseDate

parseDate analysiert eine Zeichenfolge, um festzustellen, ob sie einen Datumswert enthält, und gibt ein Standarddatum im Format zurück yyyy-MM-ddTkk:mm:ss.SSSZ (unter Verwendung der in Klasse DateTimeFormat in der Joda-Projektdokumentation angegebenen Formatmustersyntax), z. B. 2015-10-15T19:11:51.003Z. Diese Funktion gibt alle Zeilen mit einem Datum in einem gültigen Format zurück und überspringt alle anderen Zeilen (auch Zeilen mit Nullwerten).

Amazon QuickSight unterstützt Daten im Bereich vom 1. Januar 1900, 00:00:00 UTC, bis zum 31. Dezember 2037, 23:59:59 UTC. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Datumsformate.

Syntax

parseDate(expression, ['format'])

Argumente

expression

Der Ausdruck muss eine Zeichenfolge sein. Es kann der Name eines Felds sein, das den Datentyp "string" verwendet, ein literaler Wert wie '1/1/2016' oder der Aufruf einer Funktion, die eine Zeichenfolge ausgibt.

format

(Optional) Eine Zeichenfolge mit einem Formatmuster, das mit date_string übereinstimmen muss. Bei einem Feld mit beispielsweise einem Datum wie 01/03/2016 geben Sie das Format "MM/dd/yyyy" an. Wenn Sie kein Format angeben, wird standardmäßig yyyy-MM-dd verwendet. Zeilen, deren Daten nicht dem Format entsprechen, werden übersprungen.

Basierend auf dem verwendeten Dataset-Typ werden unterschiedliche Datumsformate unterstützt. In der folgenden Tabelle finden Sie Details zu den unterstützten Datumsformaten.

Typ der Datumsquelle	Unterstützte Datumsformate
Datei-, Amazon Athena, und Salesforce-Datasets	Alle in Unterstützte Datumsformate angegebenen Datumsformatmuster.
Direkte Abfrage von Amazon Aurora-, MariaDB- und MySQL-Datenbanken	MM/dd/yyyy dd/MM/yyyy yyyy/MM/dd MMM/dd/yyyy dd/MMM/yyyy yyyy/MMM/dd MM/dd/yyyy HH:mm:ss dd/MM/yyyy HH:mm:ss yyyy/MM/dd HH:mm:ss MMM/dd/yyyy HH:mm:ss dd/MMM/yyyy HH:mm:ss yyyy/MMM/dd HH:mm:ss MM-dd-yyyy dd-MM-yyyy yyyy-MM-dd MMM-dd-yyyy dd-MMM-yyyy yyyy-MMM-dd MM-dd-yyyy HH:mm:ss dd-MM-yyyy HH:mm:ss yyyy-MM-dd HH:mm:ss MMM-dd-yyyy HH:mm:ss dd-MMM-yyyy HH:mm:ss yyyy-MMM-dd HH:mm:ss MM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS dd/MM/yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy/MM/dd HH:mm:ss.SSS MMM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS dd/MMM/yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy/MMM/dd HH:mm:ss.SSS MM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS dd-MM-yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS MMM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS dd-MMM-yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy-MMM-dd HH:mm:ss.SSS
Direkte Abfrage von Snowflake	dd/MM/yyyy dd/MM/yyyy HH:mm:ss dd-MM-yyyy dd-MM-yyyy HH:mm:ss MM/dd/yyyy MM/dd/yyyy HH:mm:ss MM-dd-yyyy MM-dd-yyyy HH:mm:ss yyyy/MM/dd yyyy/MM/dd HH:mm:ss yyyy-MM-dd yyyy-MM-dd HH:mm:ss MM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS dd/MM/yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy/MM/dd HH:mm:ss.SSS MMM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS dd/MMM/yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy/MMM/dd HH:mm:ss.SSS MM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS dd-MM-yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS MMM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS dd-MMM-yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy-MMM-dd HH:mm:ss.SSS
Direkte Abfrage von Microsoft SQL Server-Datenbanken	dd-MM-yyyy MM/dd/yyyy dd/MM/yyyy yyyy/MM/dd MMM/dd/yyyy dd/MMM/yyyy yyyy/MMM/dd dd/MM/yyyy HH:mm:ss yyyy/MM/dd HH:mm:ss MMM/dd/yyyy HH:mm:ss dd/MMM/yyyy HH:mm:ss yyyy/MMM/dd HH:mm:ss MM-dd-yyyy yyyy-MM-dd MMM-dd-yyyy yyyy-MMM-dd MM-dd-yyyy HH:mm:ss dd-MM-yyyy HH:mm:ss yyyy-MM-dd HH:mm:ss MMM-dd-yyyy HH:mm:ss dd-MMM-yyyy HH:mm:ss yyyy-MMM-dd HH:mm:ss MM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS dd/MM/yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy/MM/dd HH:mm:ss.SSS MMM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS dd/MMM/yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy/MMM/dd HH:mm:ss.SSS MM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS dd-MM-yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS MMM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS dd-MMM-yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy-MMM-dd HH:mm:ss.SSS
Direkte Abfrage von Amazon Redshift- oder PostgreSQL-Datenbanken Außerdem Datensätze aus jedem DBMS, die in gespeichert sind QuickSight SPICE	MM/dd/yyyy dd/MM/yyyy yyyy/MM/dd MMM/dd/yyyy dd/MMM/yyyy yyyy/MMM/dd MM/dd/yyyy HH:mm:ss dd/MM/yyyy HH:mm:ss yyyy/MM/dd HH:mm:ss MMM/dd/yyyy HH:mm:ss dd/MMM/yyyy HH:mm:ss yyyy/MMM/dd HH:mm:ss MM-dd-yyyy dd-MM-yyyy yyyy-MM-dd MMM-dd-yyyy dd-MMM-yyyy yyyy-MMM-dd MM-dd-yyyy HH:mm:ss dd-MM-yyyy HH:mm:ss yyyy-MM-dd HH:mm:ss MMM-dd-yyyy HH:mm:ss dd-MMM-yyyy HH:mm:ss yyyy-MMM-dd HH:mm:ss yyyyMMdd'T'HHmmss yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss MM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS dd/MM/yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy/MM/dd HH:mm:ss.SSS MMM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS dd/MMM/yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy/MMM/dd HH:mm:ss.SSS MM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS dd-MM-yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS MMM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS dd-MMM-yyyy HH:mm:ss.SSS yyyy-MMM-dd HH:mm:ss.SSS

Rückgabetyp

Datum

Beispiel

Im folgenden Beispiel wird prodDate ausgewertet, um zu bestimmen, ob Datumswerte enthalten sind.

parseDate(prodDate, 'MM/dd/yyyy')

Das Feld enthält folgende Werte.

prodDate
--------
01-01-1999
12/31/2006
1/18/1982 
7/4/2010 

Für diese Feldwerte werden die folgenden Zeilen zurückgegeben.

12-31-2006T00:00:00.000Z
01-18-1982T00:00:00.000Z
07-04-2010T00:00:00.000Z