Syntaxe Arguments Type de retour exemple

parseDate

parseDateanalyse une chaîne pour déterminer si elle contient une valeur de date et renvoie une date standard au format yyyy-MM-ddTkk:mm:ss.SSSZ (en utilisant la syntaxe du modèle de format spécifiée dans Class DateTimeFormat dans la documentation du projet Joda), par exemple 2015-10-15T 19:11:51.003 Z. Cette fonction retourne toutes les lignes qui contiennent une date dans un format valide et ignore toutes les lignes qui n'en contiennent pas, y compris les lignes qui contiennent des valeurs null.

Amazon QuickSight prend en charge les dates comprises entre le 1er janvier 1900 00:00:00 UTC et le 31 décembre 2037 23:59:59 UTC. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Formats de date pris en charge.

Syntaxe


parseDate(expression, ['format'])

Arguments

expression

L'expression doit être une chaîne. Il peut s'agir du nom d'un champ qui utilise le type de données de chaîne, d'une valeur littérale comme '1/1/2016' ou d'un appel à une autre fonction qui renvoie une chaîne.

format

(Facultatif) Une chaîne contenant le modèle de format auquel date_string doit correspondre. Par exemple, si vous utilisez un champ contenant des données telles que01/03/2016, vous spécifiez le format « MM/dd/yyyy ». Si vous ne spécifiez pas de format, la valeur par défaut est yyyy-MM-dd. Les lignes dont les données ne sont pas conformes au format sont ignorées.

Différents formats de date sont pris en charge en fonction du type de jeu de données utilisé. Consultez le tableau suivant pour obtenir des détails sur les formats de date pris en charge.

Type de source de données	Formats de date pris en charge
Jeux de données de fichier, Amazon Athena et Salesforce	Tous les modèles de format de date spécifiés dans Formats de date pris en charge.
Requête directe de bases de données Amazon Aurora, MariaDB et MySQL	MM/dd/yyyy dd/MM/yyyy yyyy/MM/dd MMM/dd/yyyy dd/MMM/yyyy yyyy/MMM/dd MM/dd/yyyyHH : mm : SS dd/MM/yyyyHH : mm : SS yyyy/MM/ddHH : mm : SS MMM/dd/yyyyHH : mm : SS dd/MMM/yyyyHH : mm : SS yyyy/MMM/ddHH : 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/yyyyHH : MM : SS.sss dd/MM/yyyyHH : MM : SS.sss yyyy/MM/ddHH : MM : SS.sss MMM/dd/yyyyHH : MM : SS.sss dd/MMM/yyyyHH : MM : SS.sss yyyy/MMM/ddHH : 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
Requête directe de Snowflake	dd/MM/yyyy dd/MM/yyyyHH : mm : SS dd-MM-yyyy dd-MM-yyyy HH : mm : SS MM/dd/yyyy MM/dd/yyyyHH : mm : SS MM-dd-yyyy MM-dd-yyyy HH : mm : SS yyyy/MM/dd yyyy/MM/ddHH : mm : SS yyyy-MM-dd yyyy-MM-dd HH : mm : SS MM/dd/yyyyHH : MM : SS.sss dd/MM/yyyyHH : MM : SS.sss yyyy/MM/ddHH : MM : SS.sss MMM/dd/yyyyHH : MM : SS.sss dd/MMM/yyyyHH : MM : SS.sss yyyy/MMM/ddHH : 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
Requête directe de bases de données Microsoft SQL Server	dd-MM-yyyy MM/dd/yyyy dd/MM/yyyy yyyy/MM/dd MMM/dd/yyyy dd/MMM/yyyy yyyy/MMM/dd dd/MM/yyyyHH : mm : SS yyyy/MM/ddHH : mm : SS MMM/dd/yyyyHH : mm : SS dd/MMM/yyyyHH : mm : SS yyyy/MMM/ddHH : 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/yyyyHH : MM : SS.sss dd/MM/yyyyHH : MM : SS.sss yyyy/MM/ddHH : MM : SS.sss MMM/dd/yyyyHH : MM : SS.sss dd/MMM/yyyyHH : MM : SS.sss yyyy/MMM/ddHH : 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
Requête directe de bases de données Amazon Redshift ou PostgreSQL En outre, les ensembles de données de n'importe quel DBMS qui sont stockés dans QuickSight SPICE	MM/dd/yyyy dd/MM/yyyy yyyy/MM/dd MMM/dd/yyyy dd/MMM/yyyy yyyy/MMM/dd MM/dd/yyyyHH : mm : SS dd/MM/yyyyHH : mm : SS yyyy/MM/ddHH : mm : SS MMM/dd/yyyyHH : mm : SS dd/MMM/yyyyHH : mm : SS yyyy/MMM/ddHH : 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 yyyy MMdd « T » HHmmss aaaa-MM-jj'T'HH:mm:ss MM/dd/yyyyHH : MM : SS.sss dd/MM/yyyyHH : MM : SS.sss yyyy/MM/ddHH : MM : SS.sss MMM/dd/yyyyHH : MM : SS.sss dd/MMM/yyyyHH : MM : SS.sss yyyy/MMM/ddHH : 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

Type de retour

Date

exemple

L'exemple suivant évalue prodDate pour déterminer si elle contient des valeurs de date.


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

Les valeurs suivantes sont celles du champ donné.


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

Pour ces valeurs de champs, les lignes suivantes sont renvoyées.


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

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Conventions de rédaction

nullIf

parseDecimal