parseDate - Amazon QuickSight
SintaxeArgumentosTipo de retornoExemplo

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

parseDate

parseDateanalisa uma string para determinar se ela contém um valor de data e retorna uma data padrão no formato yyyy-MM-ddTkk:mm:ss.SSSZ (usando a sintaxe do padrão de formato especificada em Class DateTimeFormat na documentação do projeto Joda), por exemplo, 2015-10-15T 19:11:51.003 Z. Essa função retorna todas as linhas que contêm uma data em um formato válido e ignora as linhas que não contêm, inclusive linhas que contêm valores nulos.

A Amazon QuickSight suporta datas no intervalo de 1º de janeiro de 1900 às 00:00:00 UTC a 31 de dezembro de 2037 às 23:59:59 UTC. Para obter mais informações, consulte Formatos de data suportados.

Sintaxe

parseDate(expression, ['format'])

Argumentos

expressão

A expressão deve ser uma string. Isso pode ser o nome de um campo que usa o tipo de dados de string, um valor literal, como '1/1/2016', ou uma chamada para outra função que gere uma string.

format

(Opcional) Uma string contendo o formato padrão com o qual date_string deve corresponder. Por exemplo, se você estiver usando um campo com dados como01/03/2016, você especifica o formato 'MM/dd/yyyy'. Se você não especificar um formato, o padrão será yyyy-MM-dd. Linhas cujos dados não estejam de acordo com o formato serão ignoradas.

Diferentes formatos de data são compatíveis com base no tipo de conjunto de dados usado. Use a tabela a seguir para ver os detalhes dos formatos de data suportados.

Tipo de fonte de data Formatos de data suportados

Conjuntos de dados de arquivo, do Amazon Athena e do Salesforce

Todos os padrões de formato de data especificados em Formatos de data suportados.

Consulta direta dos bancos de dados do Amazon Aurora, MariaDB e 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-aaaa

  • dd-MM-aaaa

  • aaaa-MM-dd

  • MMM-dd-aaaa

  • dd-MMM-aaaa

  • aaaa-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

Consulta direta ao Snowflake

  • dd/MM/yyyy

  • dd/MM/yyyyHH: MM: SS

  • dd-MM-aaaa

  • dd-MM-yyyy HH: MM: SS

  • MM/dd/yyyy

  • MM/dd/yyyyHH: MM: SS

  • MM-dd-aaaa

  • MM-dd-yyyy HH: MM: SS

  • yyyy/MM/dd

  • yyyy/MM/ddHH: MM: SS

  • aaaa-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

Consulta direta dos bancos de dados do Microsoft SQL Server

  • dd-MM-aaaa

  • 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-aaaa

  • aaaa-MM-dd

  • MMM-dd-aaaa

  • aaaa-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

Consulta direta dos bancos de dados do Amazon Redshift ou PostgreSQL

Além disso, conjuntos de dados de qualquer DBMS que estejam armazenados no 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-aaaa

  • dd-MM-aaaa

  • aaaa-MM-dd

  • MMM-dd-aaaa

  • dd-MMM-aaaa

  • aaaa-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

  • aaaa 'T' MMdd HHmmss

  • aaaa-MM-dd'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

Tipo de retorno

Data

Exemplo

O exemplo a seguir avalia prodDate para determinar se ele contém valores de data.

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

A seguir estão os valores de campo especificados.

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

Para esses valores de campo, as seguintes linhas são retornadas.

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