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Clase de error CAST_INVALID_INPUT

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SQLSTATE: 22018

El valor <expression> del tipo <sourceType> no se puede convertir porque <targetType> tiene un formato incorrecto. Corrija el valor según la sintaxis o cambie su tipo de destino. Use try_cast para tolerar entradas con formato incorrecto y devolver NULL en su lugar. Si es necesario, establezca <ansiConfig> en "false" para omitir este error.

Parámetros

  • expression: la expresión que se debe convertir a targettype.
  • sourceType: el tipo de datos de expression.
  • targetType: el tipo de destino de la operación de conversión.
  • ansiConfig: el valor de configuración para modificar el modo ANSI.

Explicación

expression no se puede convertir a targetType debido a uno de los siguientes motivos:

  • expression es demasiado grande para el dominio del tipo. Por ejemplo, el número 1000 no se puede convertir a TINYINT porque ese dominio solo va de -128 a +127.
  • expression contiene caracteres que no forman parte del tipo. Por ejemplo, a no se puede convertir a ningún tipo numérico.
  • expression tiene un formato que impide que la operación de conversión pueda analizarse. Por ejemplo, 1.0 y 1e1 no se pueden convertir a ningún tipo numérico integral.

Es posible que la conversión no se haya especificado explícitamente, pero Azure Databricks puede haberla insertado implícitamente.

La información de contexto proporcionada con este error aísla el objeto y la expresión en la que se produjo el error.

Para obtener una definición del dominio y los formatos literales aceptados, vea la definición del tipo de datos de tyopeName.

Mitigación

La mitigación de este error depende de la causa:

  • ¿Se espera que value cumpla con el dominio y el formato del typeName especificado?

    Compruebe el valor de producción de entrada y corrija el origen de datos.

  • ¿El destino de la conversión es demasiado estrecho?

    Amplíe el tipo moviendo, por ejemplo, de DATE a TIMESTAMP, INT a BIGINT o DOUBLE.

  • ¿Es incorrecto el formato de value ?

    Considere la posibilidad de utilizar:

    Estas funciones permiten una amplia variedad de formatos que puede especificar.

    Al convertir literales numéricos con puntos decimales (por ejemplo, 1.0 o notación científica como 1e0) considere la posibilidad de realizar una doble conversión, primero a DECIMAL o DOUBLE y, a continuación, al numérico exacto.

  • ¿Se esperan datos con valores incorrectos y se deben tolerar mediante la generación de valores NULL?

    Cambie el uso de la expresión o inserte try_cast(value AS typeName). Esta función devuelve NULL cuando se pasa sin un value que satisface el tipo.

    Si no puede cambiar la expresión, como último recurso, puede deshabilitar temporalmente el modo ANSI mediante ansiConfig.

Ejemplos

-- A view with a cast and string literals outside the domain of the target type
> CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW v(c1) AS SELECT CAST(a AS SMALLINT) FROM VALUES('100'), ('50000') AS t(a);
> SELECT c1 FROM v;
 [CAST_INVALID_INPUT] The value '50000' of the type "STRING" cannot be cast to "SMALLINT" because it is malformed.
 Correct the value as per the syntax, or change its target type. Use `try_cast` to tolerate malformed input and return NULL instead.
 If necessary set "spark.sql.ansi.enabled" to "false" to bypass this error.
 == SQL of VIEW v(line 1, position 8) ==
 SELECT CAST(a AS SMALLINT) FROM VALUES('100'), ('50000') A...
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

-- Widen the target type to match the domain of the input
> CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW v(c1) AS SELECT cast(a AS INTEGER) FROM VALUES('100'), ('50000') AS t(a);
> SELECT c1 FROM v;
 100
 50000

-- The input data format does not match the target type
> SELECT cast(a AS INTEGER) FROM VALUES('1.0'), ('1e0') AS t(a);
 [CAST_INVALID_INPUT] The value '1.0' of the type "STRING" cannot be cast to "INT" because it is malformed.
 Correct the value as per the syntax, or change its target type. Use `try_cast` to tolerate malformed input and return NULL instead.
 If necessary set "spark.sql.ansi.enabled" to "false" to bypass this error.
 == SQL(line 1, position 8) ==
 SELECT cast(a AS INTEGER) FROM VALUES('1.0'), ('1e0') AS ...
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^

-- Adjust the target type to the match the format if the format is indicative of the domain.
> SELECT cast(a AS DOUBLE) FROM VALUES('1.0'), ('1e0') AS t(a);
 1.0
 1.0

-- ALternatively double cast to preserver the target type
> SELECT cast(cast(a AS DOUBLE) AS INTEGER) FROM VALUES('1.0'), ('1e0') AS t(a);
 1
 1

-- The format of the numeric input contains display artifacts
> SELECT cast(a AS DECIMAL(10, 3)) FROM VALUES('12,345.30-'), ('12+') AS t(a);
 [CAST_INVALID_INPUT] The value '12,345.30-' of the type "STRING" cannot be cast to "DECIMAL(10,3)" because it is malformed.
 Correct the value as per the syntax, or change its target type. Use `try_cast` to tolerate malformed input and return NULL instead.
 If necessary set "spark.sql.ansi.enabled" to "false" to bypass this error.
 == SQL(line 1, position 8) ==
 SELECT cast(a AS DECIMAL(10, 3)) FROM VALUES('$<123,45.30>'), ('...
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

-- Use to_number() to parse formatted values
> SELECT to_number(a, '9,999,999.999S') FROM VALUES('123,45.30-'), ('12+') AS t(a);
 -12345.300
 12.000

-- The format of a date input does not match the default format
> SELECT cast(geburtsdatum AS DATE) FROM VALUES('6.6.2000'), ('31.10.1970') AS t(geburtsdatum);
 [CAST_INVALID_INPUT] The value '6.6.2000' of the type "STRING" cannot be cast to "DATE" because it is malformed.
 Correct the value as per the syntax, or change its target type. Use `try_cast` to tolerate malformed input and return NULL instead.
 If necessary set "spark.sql.ansi.enabled" to "false" to bypass this error.
 == SQL(line 1, position 8) ==
 SELECT cast(geburtsdatum AS DATE) FROM VALUES('6.6.2000'), ('31.1...
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

-- Use to_date to parse the correct input format for a date
> SELECT to_date(geburtsdatum, 'dd.MM.yyyy') FROM VALUES('6.6.2000'), ('31.10.1970') AS t(geburtsdatum);
  2000-06-06
  1970-10-31

-- The type resolution of Databricks did not derive a sufficiently wide type, failing an implicit cast
> SELECT 12 * monthly AS yearly FROM VALUES ('1200'), ('1520.56') AS t(monthly);
 [CAST_INVALID_INPUT] The value '1520.56' of the type "STRING" cannot be cast to "BIGINT" because it is malformed.
 Correct the value as per the syntax, or change its target type. Use `try_cast` to tolerate malformed input and return NULL instead.
 If necessary set "spark.sql.ansi.enabled" to "false" to bypass this error.
 == SQL(line 1, position 8) ==
 SELECT 12 * monthly AS yearly FROM VALUES ('1200'),...
        ^^^^^^^^^^^^

-- Explicitly declare the expected type
> SELECT 12 * cast(monthly AS DECIMAL(8, 2)) AS yearly FROM VALUES ('1200'), ('1520.56') AS t(monthly);
 14400.00
 18246.72

-- The input data is occasionally expected to incorrect
> SELECT cast(salary AS DECIMAL(9, 2)) FROM VALUES('30000'), ('prefer not to say') AS t(salary);
 [CAST_INVALID_INPUT] The value 'prefer not to say' of the type "STRING" cannot be cast to "DECIMAL(9,2)" because it is malformed.
 Correct the value as per the syntax, or change its target type. Use `try_cast` to tolerate malformed input and return NULL instead.
 If necessary set "spark.sql.ansi.enabled" to "false" to bypass this error.
== SQL(line 1, position 8) ==
SELECT cast(salary AS DECIMAL(9, 2)) FROM VALUES('30000'), ('prefer ...
       ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

-- Use try_cast to tolerate incorrect input
> SELECT try_cast(salary AS DECIMAL(9, 2)) FROM VALUES('30000'), ('prefer not to say') AS t(salary);
 30000.00
 NULL

-- In Databricks SQL temporarily disable ANSI mode to tolerate incorrect input.
> SET ANSI_MODE = false;
> SELECT cast(salary AS DECIMAL(9, 2)) FROM VALUES('30000'), ('prefer not to say') AS t(salary);
 30000.00
 NULL
> SET ANSI_MODE = true;

-- In Databricks Runtime temporarily disable ANSI mode to tolerate incorrect input.
> SET spark.sql.ansi.enabled = false;
> SELECT cast(salary AS DECIMAL(9, 2)) FROM VALUES('30000'), ('prefer not to say') AS t(salary);
 30000.00
 NULL
> SET spark.sql.ansi.enabled = true;