Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Unterstützte Datentypen und Werte Amazon Quick Sight unterstützt derzeit die folgenden primitiven Datentypen: `Date``Decimal`,`Integer`, und`String`. Die folgenden Datentypen werden in SPICE unterstützt: `Date`, `Decimal-fixed`, `Decimal-float`, `Integer` und `String`. Quick Sight akzeptiert boolesche Werte, indem es sie zu ganzen Zahlen hochstuft. Es kann auch Geodatentypen ableiten. Raumbezogene Datentypen verwenden Metadaten, um den physischen Datentyp zu interpretieren. Breiten- und Längengrade sind numerische Daten. Alle anderen raumbezogenen Kategorien sind Zeichenfolgen. Stellen Sie sicher, dass alle von Ihnen als Datenquelle verwendeten Tabellen oder Dateien nur Felder enthalten, die implizit in diese Datentypen konvertiert werden können. Amazon Quick Sight überspringt alle Felder oder Spalten, die nicht konvertiert werden können. Wenn Sie die Fehlermeldung „Felder wurden übersprungen, weil sie nicht unterstützte Datentypen verwenden“ erhalten, ändern Sie Ihre Abfrage oder Tabelle, um nicht unterstützte Datentypen zu entfernen oder neu zu formulieren. ## Zeichenfolge- und Textdaten Felder oder Spalten, die Zeichen enthalten, werden *Zeichenfolgen* genannt. Ein Feld mit dem Datentyp `STRING` kann anfänglich fast jeden Datentyp enthalten. Beispiele hierfür sind Namen, Beschreibungen, Telefonnummern, Kontonummern, JSON-Daten, Städte, Postleitzahlen, Daten und Zahlen, die zur Berechnung verwendet werden können. Diese Typen werden manchmal im allgemeinen Sinne als Textdaten bezeichnet, nicht jedoch im technischen Sinne. Quick Sight unterstützt keine binären und zeichengroßen Objekte (BLOBs) in Datensatzspalten. In der Quick Sight-Dokumentation bedeutet der Begriff „Text“ immer „Zeichenkettendaten“. Wenn Sie die Daten zum ersten Mal abfragen oder importieren, versucht Quick Sight, die identifizierten Daten als andere Typen zu interpretieren, beispielsweise Datumsangaben und Zahlen. Es empfiehlt sich, zu überprüfen, ob die Ihren Feldern oder Spalten zugewiesenen Datentypen korrekt sind. Für jedes Zeichenkettenfeld in importierten Daten verwendet Quick Sight eine Feldlänge von 8 Byte zuzüglich der UTF-8-kodierten Zeichenlänge. Amazon Quick Sight unterstützt UTF-8-Dateikodierung, aber nicht UTF-8 (mit BOM). ## Datums- und Uhrzeit-Daten Felder mit dem Datentyp `Date` enthalten auch Zeitdaten und werden auch als `Datetime`-Felder bezeichnet. [Quick Sight unterstützt Datums- und Uhrzeitangaben, die unterstützte Datumsformate verwenden.](#supported-date-formats) Quick Sight verwendet die UTC-Zeit zum Abfragen, Filtern und Anzeigen von Datumsdaten. Wenn Datumsdaten keine Zeitzone angeben, geht Quick Sight von UTC-Werten aus. Wenn Datumsdaten eine Zeitzone angeben, konvertiert Quick Sight sie so, dass sie in UTC-Zeit angezeigt werden. Beispielsweise **2015-11-01T03:00:00-08:00** wird ein Datumsfeld mit einem Zeitzonen-Offset wie in UTC konvertiert und in Amazon Quick Sight als angezeigt**2015-11-01T15:30:00**. Für jedes `DATE` Feld in importierten Daten verwendet Quick Sight eine Feldlänge von 8 Byte. Quick Sight unterstützt die UTF-8-Dateikodierung, aber nicht UTF-8 (mit BOM). ## Numerische Daten Numerische Daten umfassen ganze Zahlen und Dezimalzahlen. Ganzzahlen mit dem Datentyp `INT` sind negative oder positive Zahlen, die keine Nachkommastelle haben. Quick Sight unterscheidet nicht zwischen großen und kleinen Ganzzahlen. Ganzzahlen über einem Wert von `9007199254740991` oder `2^53 - 1` werden in einem Bildmaterial möglicherweise nicht genau oder korrekt angezeigt. Dezimalzahlen mit dem Datentyp `Decimal` sind negative oder positive Zahlen, die mindestens eine Vorkommastelle oder Nachkommastelle enthalten. Wenn Sie den Direktabfragemodus wählen, werden alle nicht-ganzzahligen Dezimaltypen als `Decimal` markiert, und die zugrunde liegende Engine behandelt die Genauigkeit des Datenpunkts auf der Grundlage der von der Datenquelle unterstützten Verhaltensweisen. Weitere Informationen zu den unterstützten Datenquellentypen finden Sie unter [Unterstützte Datentypen und Werte](#supported-data-types-and-values). Wenn Sie Ihren Datensatz in speichern, können Sie wählenSPICE, ob Sie Ihre Dezimalwerte als Dezimalwerte `fixed` oder `float` Dezimaltypen speichern möchten. `Decimal-fixed`Datentypen verwenden das Format decimal (`18,4`), das insgesamt 18 Ziffern und bis zu 4 Stellen nach dem Dezimaltrennzeichen zulässt. `Decimal-fixed`Datentypen sind eine gute Wahl, um exakte mathematische Operationen durchzuführen, aber Quick Sight rundet den Wert auf die nächste zehntausendste Stelle ab, wenn der Wert aufgenommen wird. SPICE `Decimal-float`-Datentypen bieten eine Genauigkeit von etwa 16 signifikanten Ziffern für einen Wert. Die signifikanten Ziffern können sich auf beiden Seiten des Dezimalpunkts befinden, um Zahlen mit vielen Dezimalstellen und höhere Zahlen gleichzeitig zu unterstützen. Beispielsweise unterstützt der `Decimal-float`-Datentyp die Zahl `12345.1234567890` oder die Zahl `1234567890.12345`. Wenn Sie mit sehr kleinen Zahlen arbeiten, die in der Nähe von `0` liegen, unterstützt der Datentyp `Decimal-float` bis zu 15 Stellen rechts vom Dezimalpunkt, zum Beispiel `0.123451234512345`. Der maximale Wert, den dieser Datentyp unterstützt, ist `1.8 * 10^308`, um die Wahrscheinlichkeit eines Überlauffehlers bei Ihrem Datensatz zu minimieren. Der `Decimal-float`-Datentyp ist ungenau und einige Werte werden als Näherungswerte und nicht als realer Wert gespeichert. Dies kann zu leichten Abweichungen beim Speichern und Zurückgeben bestimmter Werte führen. Die folgenden Überlegungen gelten für den `Decimal-float`-Datentyp. + Wenn der Datensatz, den Sie verwenden, aus einer Amazon-S3-Datenquelle stammt, weist SPICE allen numerischen Dezimalwerten den Dezimaltyp `Decimal-float` zu. + Wenn der Datensatz, den Sie verwenden, aus einer Datenbank stammt, verwendet SPICE den Dezimaltyp, dem der Wert in der Datenbank zugewiesen ist. Wenn dem Wert in der Datenbank beispielsweise ein numerischer Festkommawert zugewiesen wird, ist der Wert in SPICE vom Typ `Decimal-fixed`. Bei vorhandenen SPICE-Datensätzen, die Felder enthalten, die in den `Decimal-float`-Datentyp konvertiert werden können, wird auf der Seite **Datensatz bearbeiten** ein Pop-up angezeigt. Um Felder eines vorhandenen Datensatzes in den `Decimal-float`-Datentyp zu konvertieren, wählen Sie **FELDER AKTUALISIEREN**. Wenn Sie sich nicht anmelden möchten, wählen Sie **FELDER NICHT AKTUALISIEREN**. Das Popup-Fenster **Felder aktualisieren** erscheint jedes Mal, wenn Sie die Seite **Datensatz bearbeiten** öffnen, bis der Datensatz gespeichert und veröffentlicht ist. ## Unterstützte Datentypen aus anderen externen Datenquellen In der folgenden Tabelle sind Datentypen aufgeführt, die bei der Verwendung der folgenden Datenquellen mit Amazon Quick Sight unterstützt werden. **** | Datenbank-Engine oder -Quelle | Numerische Datentypen | Zeichenfolgen-Datentypen | Daten vom Typ Datum/Uhrzeit | Boolesche Datentypen | | --- | --- | --- | --- | --- | | **Amazon Athena, Presto, Starburst, Trino** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | **Amazon Aurora****, **MariaDB** und MySQL** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | | ** OpenSearch Amazon-Dienst** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | **Oracle** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | Bit | | **PostgreSQL** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | **Apache Spark** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | **Snowflake** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | | **Microsoft SQL Server** | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | ### Unterstützte Datumsformate Amazon Quick Sight unterstützt die in diesem Abschnitt beschriebenen Datums- und Uhrzeitformate. Bevor Sie Daten zu Amazon Quick Sight hinzufügen, überprüfen Sie, ob Ihr Datumsformat kompatibel ist. Wenn Sie ein nicht unterstütztes Format verwenden müssen, siehe [Verwenden von nicht unterstützten oder benutzerdefinierten Datumsangaben](using-unsupported-dates.md). Die unterstützten Formate variieren je nach Datenquellentyp wie folgt: | Datenquelle | Uhren | Datumsformat | | --- | --- | --- | | Datei-Uploads Amazon-S3-Quellen Athena Salesforce | Sowohl 24-Stunden-Uhren als auch 12-Stunden-Uhren | Die unterstützten Datums- und Uhrzeitformate sind in der Joda-API-Dokumentation beschrieben. Eine vollständige Liste der Joda-Datumsformate finden Sie unter [Kurs DateTimeFormat](http://www.joda.org/joda-time/apidocs/org/joda/time/format/DateTimeFormat.html) auf der Joda-Website. Für Datensätze, die im Speicher (SPICE) gespeichert sind, unterstützt Amazon Quick Sight Daten im folgenden Bereich: `Jan 1, 0001 00:00:00 UTC` bis`Dec 31, 9999, 23:59:59 UTC`. | | Quellen für relationale Datenbanken | Nur 24-Stunden-Uhr | Die folgenden Daten- und Zeitformate: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/quick/latest/userguide/supported-data-types-and-values.html) | ### Nicht unterstützte Werte in Daten Wenn ein Feld Werte enthält, die nicht dem Datentyp entsprechen, den Amazon Quick Sight dem Feld zuweist, werden die Zeilen mit diesen Werten übersprungen. Gehen wir von folgenden Quelldaten aus. ``` Sales ID Sales Date Sales Amount -------------------------------------- 001 10/14/2015 12.43 002 5/3/2012 25.00 003 Unknown 18.17 004 3/8/2009 86.02 ``` Amazon Quick Sight interpretiert es **Sales Date** als Datumsfeld und löscht die Zeile, die einen Wert enthält, der kein Datum ist, sodass nur die folgenden Zeilen importiert werden. ``` Sales ID Sales Date Sales Amount -------------------------------------- 001 10/14/2015 12.43 002 5/3/2012 25.00 004 3/8/2009 86.02 ``` In einigen Fällen kann ein Datenbankfeld Werte enthalten, die der JDBC-Treiber für das Quelldatenbankmodul nicht interpretieren kann. In solchen Fällen werden die nicht interpretierbaren Werte durch null ersetzt, so dass die Zeilen importiert werden können. Dieses Problem tritt nur bei den MySQL-Feldern Date, Datetime und Timestamp auf, die alle Null-Werte enthalten, beispielsweise **0000-00-00 00:00:00**. Gehen wir von folgenden Quelldaten aus. ``` Sales ID Sales Date Sales Amount --------------------------------------------------- 001 2004-10-12 09:14:27 12.43 002 2012-04-07 12:59:03 25.00 003 0000-00-00 00:00:00 18.17 004 2015-09-30 01:41:19 86.02 ``` In diesem Fall werden die folgenden Daten importiert. ``` Sales ID Sales Date Sales Amount --------------------------------------------------- 001 2004-10-12 09:14:27 12.43 002 2012-04-07 12:59:03 25.00 003 (null) 18.17 004 2015-09-30 01:41:19 86.02 ```