parseDate - Amazon QuickSight
语法Arguments返回类型示例

parseDate

parseDate 解析字符串以确定其是否包含日期值，并返回 yyyy-MM-ddTkk:mm:ss.SSSZ 格式的标准日期 (使用 Joda 项目文档中 Class DateTimeFormat 中指定的格式模式语法)，例如，2015-10-15T19:11:51.003Z。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。

Amazon QuickSight 支持的日期范围是从 1900 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 到 2037 年 12 月 31 日 23:59:59 UTC。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

以及存储在 QuickSight SPICE 中的任何 DBMS 的数据集

  • 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