parseDate - Amazon QuickSight
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

parseDate

parseDate解析字符串以确定其是否包含日期值,并以该格式返回标准日期yyyy-MM-ddTkk:mm:ss.SSSZ(使用 Joda 项目文档中 C lass DateTimeFormat 中指定的格式模式语法),例如 2015-10-15T19:11:51.003 Z。该函数返回所有包含某个有效格式日期的行,并跳过任何其他行,包括具有 null 值的行。

亚马逊 QuickSight 支持的日期范围为世界标准时间 1900 年 1 月 1 日 00:00:00:00 至世界标准时间 2037 年 12 月 31 日 23:59:59。有关更多信息,请参阅 支持的日期格式

语法

parseDate(expression, ['format'])

Arguments

expression

表达式必须是字符串。它可以是使用字符串数据类型的字段的名称、文本值(如 '1/1/2016')或对输出字符串的其他函数的调用。

format

(可选) 包含 date_string 必须匹配的格式模式的字符串。例如,如果您使用的字段包含 01/03/2016 等的数据,您可以指定“MM/dd/yyyy”格式。如果不指定格式,则默认为 yyyy-MM-dd。将跳过数据不符合 format 的行。

根据所使用的数据集类型,支持不同的日期格式。可以使用下表了解支持的日期格式的详细信息。

日期源类型 支持的日期格式

文件、Amazon Athena 和 Salesforce 数据集

支持的日期格式中指定的所有日期格式模式。

Amazon Aurora、MariaDB 和 MySQL 数据库的直接查询

  • 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

直接查询 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

Microsoft SQL Server 数据库的直接查询

  • 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

Amazon Redshift 或 PostgreSQL 数据库的直接查询

此外,存储在中的任何 DBMS 的数据集 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

返回类型

Date

示例

下面的示例对 prodDate 进行求值以确定其是否包含日期值。

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

以下是给定的字段值。

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

对于这些字段值,将返回以下行。

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