文字列とテキストデータ日付と時刻のデータ数値データサポートされる外部データソースのデータ型

サポートされているデータ型と値

Amazon Quick Sight は現在、、Date、Decimal、Integerおよびのプリミティブデータ型をサポートしていますString。次のデータ型は、SPICE、Date、Decimal-fixed、Decimal-float、Integer、String でサポートされています。Quick Sight は、ブール値を整数に昇格させることで受け入れます。また、地理空間のデータ型から引き出すこともできます。地理空間データ型は、メタデータを使用して物理データ型を解釈します。緯度と経度は数値です。その他のすべての地理空間カテゴリは文字列です。

データソースとして使用するテーブルまたはファイルには、これらのデータ型に暗黙的に変換できるフィールドのみが含まれるようにします。Amazon Quick Sight は、変換できないフィールドや列をスキップします。「フィールドは、サポートされていないデータ型を使用しているため、スキップされました。」というエラーが表示された場合は、クエリまたはテーブルを変更し、サポートされていないデータ型を削除または予測します。

文字列とテキストデータ

文字を含むフィールドまたは列は、文字列と呼ばれます。データ型のフィールド STRING は、最初はほぼすべての型のデータを含むことができます。例としては、名前、説明、電話番号、アカウント番号、JSON データ、都市、郵便番号、日付、計算に使用できる数字などがあります。これらの型は、一般的な意味でテキストデータと呼ばれることがありますが、技術的な意味では呼ばれません。Quick Sight は、データセット列のバイナリラージオブジェクトとキャラクターラージオブジェクト (BLOBsをサポートしていません。Quick Sight ドキュメントでは、「text」という用語は常に「string data」を意味します。

データを初めてクエリまたはインポートすると、Quick Sight は、日付や数値など、識別したデータを他のタイプとして解釈しようとします。フィールドまたは列に割り当てられたデータ型が正しいことを、確認すると良いでしょう。

インポートされたデータの文字列フィールドごとに、Quick Sight は 8 バイトのフィールド長と UTF-8 でエンコードされた文字長を使用します。Amazon Quick Sight は UTF-8 ファイルエンコーディングをサポートしていますが、UTF-8 (BOM を使用) はサポートしていません。

日付と時刻のデータ

データ型 Date を持つフィールドには時間データも含まれ、Datetime フィールドとしても知られています。Quick Sight は、サポートされている日付形式を使用する日付と時刻をサポートしています。

Quick Sight は、日付データのクエリ、フィルタリング、表示に UTC 時間を使用します。日付データがタイムゾーンを指定しない場合、Quick Sight は UTC 値を引き受けます。日付データがタイムゾーンを指定すると、Quick Sight はそれを UTC 時間で表示するように変換します。たとえば、のようなタイムゾーンオフセットを持つ日付フィールド2015-11-01T03:00:00-08:00は UTC に変換され、Amazon Quick Sight にとして表示されます2015-11-01T15:30:00。

インポートされたデータのDATEフィールドごとに、Quick Sight は 8 バイトのフィールド長を使用します。Quick Sight は UTF-8 ファイルエンコーディングをサポートしていますが、UTF-8 (BOM を使用) はサポートしていません。

数値データ

数値データには、整数と小数が含まれます。データ型 INT の整数は、小数点以下の桁を持たない負または正の数です。Quick Sight は、大きい整数と小さい整数を区別しません。値を超える整数 9007199254740991 または 2^53 - 1 は、ビジュアルに正確に、または正しく表示されないことがあります。

データ型 Decimal の小数は、小数点の前後に小数位が少なくとも 1 つ含まれている負または正の数です。ダイレクトクエリモードを選択すると、すべての非整数 10 進数型が Decimal としてマークされ、基盤となるエンジンは、データソースのサポートされている動作に基づいてデータポイントの精度を処理します。サポートされているデータソースのタイプの詳細については、「サポートされているデータ型と値」を参照してください。

データセットをに保存する場合SPICE、10 進値を fixedまたは 10 float進タイプとして保存できます。 Decimal-fixed データ型は、合計 18 桁、小数点以下 4 桁まで使用できる 10 進数 (18,4) の形式を使用します。 Decimal-fixed データ型は正確な数学演算を実行するのに適していますが、Quick Sight は、値がに取り込まれるときに値を最も近い 10,000 位に四捨五入しますSPICE。

Decimal-float データ型は、値に対して約 16 有効桁の精度を提供します。有効桁は、小数点以下の桁数が多い数値と非常に大きい数値を同時にサポートするために、小数点のいずれの側にも適用できます。例えば、Decimal-float データ型は、数値 12345.1234567890 または数値 1234567890.12345 をサポートします。0 に近い非常に小さな数値を扱う場合、Decimal-float データ型は小数点の右側で最大 15 桁までサポートします (例: 0.123451234512345)。このデータ型がサポートする最大値は 1.8 * 10^308 です。これは、データセットでのオーバーフローエラーの発生確率を最小限に抑えるためです。

Decimal-float データ型は不正確で、一部の値は実際の値ではなく、近似値として保存されます。これにより、特定の値を保存したり、返したりするときに、わずかな不一致が生じる可能性があります。Decimal-float データ型には次の考慮事項が適用されます。

使用しているデータセットが Amazon S3 データソースからのものである場合、SPICE はすべての 10 進数の値に Decimal-float の 10 進数型を割り当てます。
使用しているデータセットがデータベースからのものである場合、SPICE はデータベース内で値が割り当てられている 10 進数型を使用します。例えば、データベース内で値に固定小数点の数値が割り当てられている場合、その値は SPICE の Decimal-fixed 型になります。

Decimal-float データ型に変換できるフィールドを含む既存の SPICE データセットの場合、[データセットを編集] ページにポップアップが表示されます。既存のデータセットのフィールドを Decimal-float データ型に変換するには、[フィールドを更新] を選択します。オプトインしたくない場合は、[フィールドを更新しない] を選択します。データセットが保存および公開されるまで、[データセットを編集] ページを開くたびに [フィールドを更新] のポップアップが表示されます。

サポートされる外部データソースのデータ型

次の表に、Amazon Quick Sight で次のデータソースを使用する場合にサポートされるデータ型を示します。

データベースエンジンまたはソース	数値データ型	文字列データ型	日時データ型	ブールデータ型
Amazon Athena、Presto、Starburst、Trino	bigint decimal double integer real smallint TINYINT	char varchar	date timestamp	boolean
Amazon Aurora、MariaDB、MySQL	bigint decimal double int integer mediumint numeric smallint TINYINT	char enum set text varchar	date datetime timestamp year
Amazon OpenSearch Service	バイト integer long フロート double	文字列 (OpenSearch サービスのキーワード文字列フィールドタイプ) ip	timestamp	boolean バイナリ
Oracle	bigint decimal decimal int money numeric real smallint smallmoney TINYINT	char nchar nvarchar text varchar	date datetime datetime2 datetimeoffset smalldatetime	bit
[PostgreSQL]	bigint decimal double integer numeric precision real smallint	char character text varchar varying character	date timestamp	boolean
Apache Spark	bigint decimal double integer real smallint TINYINT	varchar	date timestamp	boolean
Snowflake	bigint byteint decimal double doubleprecision float float4 float8 int integer number numeric real smallint TINYINT	char character string text varchar	date datetime time timestamp timestamp_*	boolean
Microsoft SQL Server	bigint bit decimal int money numeric real smallint smallmoney TINYINT	char nchar nvarchar text varchar	date datetime datetime2 smalldatetime	bit

サポートされている日付形式

Amazon Quick Sight は、このセクションで説明されている日付と時刻の形式をサポートしています。Amazon Quick Sight にデータを追加する前に、日付形式に互換性があるかどうかを確認します。サポートされていない形式を使用する必要がある場合は、「サポートされていない日付またはカスタム日付の使用」を参照してください。

サポートされている形式は、データソースのタイプに応じて以下のように異なります。

データソースクロック日付の書式

データソース	クロック	日付の書式
ファイルのアップロード Amazon S3 ソース Athena Salesforce	24 時間制と 12 時間制の両方	サポートされている日付と時刻の形式は、Joda APIのドキュメントに記載されています。 Joda 日付書式の一覧については、Joda ウェブサイトの「Class DateTimeFormat」を参照してください。メモリ (SPICE) に保存されているデータセットの場合、Amazon Quick Sight は `Jan 1, 1400 00:00:00 UTC`～の範囲の日付をサポートします`Dec 31, 9999, 23:59:59 UTC`。
リレーショナルデータベースソース	24 時間制のみ	次のデータおよび時刻の形式: `dd/MM/yyyy HH:mm:ss` (例: 31/12/2016 15:30:00)。 `dd/MM/yyyy` (例: 31/12/2016)。 `dd/MMM/yyyy HH:mm:ss`例: 2016 年 12 月 31 日 15:30:00。 `dd/MMM/yyyy`例: 2016 年 12 月 31 日。 `dd-MMM-yyyy HH:mm:ss`例: 2016 年 12 月 31 日 15:30:00。 `dd-MMM-yyyy`例: 2016 年 12 月 31 日。 `dd-MM-yyyy HH:mm:ss` (例: 31-12-2016 15:30:00)。 `dd-MM-yyyy` (例: 31-12-2016)。 `MM/dd/yyyy HH:mm:ss` (例: 12/31/2016 15:30:00)。 `MM/dd/yyyy` (例: 12/31/2016)。 `MM-dd-yyyy HH:mm:ss` (例: 12-31-2016 15:30:00)。 `MM-dd-yyyy` (例: 12-31-2016)。 `MMM/dd/yyyy HH:mm:ss`例: 2Dec/31/2016 15:30:00。 `MMM/dd/yyyy`例: 2Dec/31/2016 日。 `MMM-dd-yyyy HH:mm:ss`例: Dec-31-2016 日 15:30:00。 `MMM-dd-yyyy`例: Dec-31-2016 日。 `yyyy/MM/dd HH:mm:ss` (例: 2016/12/31 15:30:00)。 `yyyy/MM/dd` (例: 2016/12/31)。 `yyyy/MMM/dd HH:mm:ss`、例: 2016/12/31 15:30:00。 `yyyy/MMM/dd`、例: 2016 年 12 月 31 日。 `yyyy-MM-dd HH:mm:ss` (例: 2016-12-31 15:30:00)。 `yyyy-MM-dd` (例: 2016-12-31)。 `yyyy-MMM-dd HH:mm:ss`、例: 2016-Dec-31 15:30:00。 `yyyy-MMM-dd`、例: 2016-Dec-31。 `yyyyMMdd'T'HHmmss` (例: 20161231T153000)。 `yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss` (例: 2016-12-31T15:30:00)。 `yyyyMMdd'T'HHmmss.SSS`（例：20161231T153000.123)。 `MM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS` (例: 12/31/2016 15:30:00.123)。 `dd/MM/yyyy HH:mm:ss.SSS` (例: 31/12/2016 15:30:00.123)。 `yyyy/MM/dd HH:mm:ss.SSS` (例: 2016/12/31 15:30:00.123)。 `MMM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS`例: 2Dec/31/2016 15:30:00.123。 `dd/MMM/yyyy HH:mm:ss.SSS`例: 2016 年 12 月 31 日 15:30:00.123。 `yyyy/MMM/dd HH:mm:ss.SSS`、例: 2016/12/31 15:30:00.123。 `yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS` (例: 2016-12-31T15:30:00.123)。 `MM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS` (例: 12-31-2016 15:30:00.123)。 `dd-MM-yyyy HH:mm:ss.SSS` (例: 31-12-2016 15:30:00.123)。 `yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS` (例: 2016-12-31 15:30:00.123)。 `MMM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS`例: Dec-31-2016 日 15:30:00.123。 `dd-MMM-yyyy HH:mm:ss.SSS`、例: 2016 年 12 月 31 日 15:30:00.123。 `yyyy-MMM-dd HH:mm:ss.SSS`、例: 2016-Dec-31 15:30:00.123。

ファイルのアップロード

Amazon S3 ソース

Athena

Salesforce

24 時間制と 12 時間制の両方

サポートされている日付と時刻の形式は、Joda APIのドキュメントに記載されています。

Joda 日付書式の一覧については、Joda ウェブサイトの「Class DateTimeFormat」を参照してください。

メモリ (SPICE) に保存されているデータセットの場合、Amazon Quick Sight は Jan 1, 1400 00:00:00 UTC～の範囲の日付をサポートしますDec 31, 9999, 23:59:59 UTC。

リレーショナルデータベースソース

24 時間制のみ

次のデータおよび時刻の形式:

dd/MM/yyyy HH:mm:ss (例: 31/12/2016 15:30:00)。
dd/MM/yyyy (例: 31/12/2016)。
dd/MMM/yyyy HH:mm:ss例: 2016 年 12 月 31 日 15:30:00。
dd/MMM/yyyy例: 2016 年 12 月 31 日。
dd-MMM-yyyy HH:mm:ss例: 2016 年 12 月 31 日 15:30:00。
dd-MMM-yyyy例: 2016 年 12 月 31 日。
dd-MM-yyyy HH:mm:ss (例: 31-12-2016 15:30:00)。
dd-MM-yyyy (例: 31-12-2016)。
MM/dd/yyyy HH:mm:ss (例: 12/31/2016 15:30:00)。
MM/dd/yyyy (例: 12/31/2016)。
MM-dd-yyyy HH:mm:ss (例: 12-31-2016 15:30:00)。
MM-dd-yyyy (例: 12-31-2016)。
MMM/dd/yyyy HH:mm:ss例: 2Dec/31/2016 15:30:00。
MMM/dd/yyyy例: 2Dec/31/2016 日。
MMM-dd-yyyy HH:mm:ss例: Dec-31-2016 日 15:30:00。
MMM-dd-yyyy例: Dec-31-2016 日。
yyyy/MM/dd HH:mm:ss (例: 2016/12/31 15:30:00)。
yyyy/MM/dd (例: 2016/12/31)。
yyyy/MMM/dd HH:mm:ss、例: 2016/12/31 15:30:00。
yyyy/MMM/dd、例: 2016 年 12 月 31 日。
yyyy-MM-dd HH:mm:ss (例: 2016-12-31 15:30:00)。
yyyy-MM-dd (例: 2016-12-31)。
yyyy-MMM-dd HH:mm:ss、例: 2016-Dec-31 15:30:00。
yyyy-MMM-dd、例: 2016-Dec-31。
yyyyMMdd'T'HHmmss (例: 20161231T153000)。
yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss (例: 2016-12-31T15:30:00)。
yyyyMMdd'T'HHmmss.SSS（例：20161231T153000.123)。
MM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS (例: 12/31/2016 15:30:00.123)。
dd/MM/yyyy HH:mm:ss.SSS (例: 31/12/2016 15:30:00.123)。
yyyy/MM/dd HH:mm:ss.SSS (例: 2016/12/31 15:30:00.123)。
MMM/dd/yyyy HH:mm:ss.SSS例: 2Dec/31/2016 15:30:00.123。
dd/MMM/yyyy HH:mm:ss.SSS例: 2016 年 12 月 31 日 15:30:00.123。
yyyy/MMM/dd HH:mm:ss.SSS、例: 2016/12/31 15:30:00.123。
yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS (例: 2016-12-31T15:30:00.123)。
MM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS (例: 12-31-2016 15:30:00.123)。
dd-MM-yyyy HH:mm:ss.SSS (例: 31-12-2016 15:30:00.123)。
yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS (例: 2016-12-31 15:30:00.123)。
MMM-dd-yyyy HH:mm:ss.SSS例: Dec-31-2016 日 15:30:00.123。
dd-MMM-yyyy HH:mm:ss.SSS、例: 2016 年 12 月 31 日 15:30:00.123。
yyyy-MMM-dd HH:mm:ss.SSS、例: 2016-Dec-31 15:30:00.123。

データでサポートされていない値

フィールドに Amazon Quick Sight がフィールドに割り当てるデータ型に準拠しない値が含まれている場合、それらの値を含む行はスキップされます。例えば、以下のソースデータがあるとします。


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 は日付フィールドSales Dateとして解釈し、日付以外の値を含む行を削除するため、次の行のみがインポートされます。


Sales ID    Sales Date    Sales Amount
--------------------------------------
001        10/14/2015        12.43
002        5/3/2012          25.00
004        3/8/2009          86.02

場合によっては、JDBC ドライバがソースデータベースエンジンに対して解釈できない値がデータベースフィールドに含まれていることがあります。このような場合、解釈不能な値は null に置き換えられ、行をインポートできます。この問題が発生することがわかっているのは、MySQL の日付、日時、およびタイムスタンプのフィールドで値がすべてゼロである (例: 0000-00-00 00:00:00) 場合だけです。例えば、以下のソースデータがあるとします。


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

この場合、以下のデータがインポートされます。


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

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