Не удалось преобразовать значение варианта "" в TIMESTAMP_NTZ - PullRequest
Новая
       3

Не удалось преобразовать значение варианта "" в TIMESTAMP_NTZ

0 голосов
/ 25 мая 2020

JSON Пример данных 

{"location": {"city": "Lexington","zip": "40503"},"dimensions": {"sq_ft": "1000"},"type": "Residential","sale_date": "2016-02-6","price": "75836"},
{"location": {"city": "Belmont","zip": "02478"},"dimensions": {"sq_ft": "1103"},"type": "Residential","sale_date": "2016-10-16","price": "92567"},
{"location": {"city": "Winchester","zip": "01890"},"dimensions": {"sq_ft": "1122"},"type": "Condo","sale_date": "2016-11-26","price": "89921"},
{"location": {"city": "Winchester","zip": "01890"},"dimensions": {"sq_ft": "1122"},"type": "Condo","sale_date": "","price": "89921"}

ddl 

create or replace table sales_json_details(
    dimensions varchar(1000),
    location varchar(1000),
    price number,
    sale_date timestamp,
    type varchar(100)
 )

запрос для загрузки данных 

copy into sales_json_details from @internal_stage_json_demo 
    file_format = (type = json NULL_IF='' ) 
    MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_INSENSITIVE;

Исключение: 

**Failed to cast variant value "" to TIMESTAMP_NTZ**

Как загрузить NULL вместо пустой строки "" с параметрами копирования MATCH_BY_COLUMN_NAME= CASE_INSENSITIVE

1 Ответ

0 голосов
/ 25 мая 2020

Кажется, он пытается преобразовать в метку времени перед проверкой NULL_IF, поэтому вы можете использовать функцию NULLIF: 

create or replace file format JSONFORMAT type = JSON;

copy into sales_json_details from (
SELECT $1:dimensions::VARCHAR, 
$1:location::VARCHAR, 
$1:price::VARCHAR, 
NULLIF($1:sale_date::varchar,'' ), 
$1:type::VARCHAR
from  @internal_stage_json_demo ( FILE_FORMAT => JSONFORMAT));

Он загружает данные, как ожидалось.

Когда мы преобразовываем столбцы, MATCH_BY_COLUMN_NAME не требуется и не поддерживается. Если основной целью является использование MATCH_BY_COLUMN_NAME, вы должны определить столбец sale_date как varchar: 

create or replace table sales_json_details( dimensions varchar(1000), location varchar(1000), price number, sale_date varchar, type varchar(100) );

copy into sales_json_details from @internal_stage_json_demo 
file_format = (type = json NULL_IF='' ) 
MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_INSENSITIVE;
...