首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如果列值是整数,如何将其转换为时间戳,否则保持其在BigQuery中的原样

在BigQuery中,可以使用CAST函数将整数列值转换为时间戳。具体的转换方法如下:

  1. 如果整数列值表示的是从某个固定时间点开始的秒数,则可以使用UNIX_SECONDS函数将其转换为时间戳。UNIX_SECONDS函数将整数值解释为从1970年1月1日UTC时间的秒数,并返回对应的时间戳。

示例代码:

代码语言:txt
复制
SELECT CAST(UNIX_SECONDS(integer_column) AS TIMESTAMP) AS timestamp_column
FROM your_table
  1. 如果整数列值表示的是从某个固定日期开始的天数,则可以使用DATE_ADD函数将其转换为时间戳。首先,需要确定从哪个日期开始计算天数,然后使用DATE_ADD函数将该日期与整数值相加,并将结果转换为时间戳。

示例代码:

代码语言:txt
复制
SELECT DATE_ADD(DATE 'start_date', INTERVAL integer_column DAY) AS timestamp_column
FROM your_table

请注意,上述代码中的"start_date"需要替换为实际的起始日期。

  1. 如果整数列值表示的是从某个固定日期开始的毫秒数,则可以使用TIMESTAMP_MILLIS函数将其转换为时间戳。TIMESTAMP_MILLIS函数将整数值解释为从1970年1月1日UTC时间的毫秒数,并返回对应的时间戳。

示例代码:

代码语言:txt
复制
SELECT TIMESTAMP_MILLIS(integer_column) AS timestamp_column
FROM your_table

以上是将整数列值转换为时间戳的方法。如果列值不是整数,则可以直接在查询中使用该列,无需进行转换。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Python时间,日期,时间戳之间转换

    1.将字符串的时间转换为时间戳    方法:        a = "2013-10-10 23:40:00"        将其转换为时间数组        import time        timeArray = time.strptime(a, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")    转换为时间戳:    timeStamp = int(time.mktime(timeArray))    timeStamp == 1381419600 2.字符串格式更改    如a = "2013-10-10 23:40:00",想改为 a = "2013/10/10 23:40:00"    方法:先转换为时间数组,然后转换为其他格式    timeArray = time.strptime(a, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")    otherStyleTime = time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S", timeArray) 3.时间戳转换为指定格式日期:    方法一:        利用localtime()转换为时间数组,然后格式化为需要的格式,如        timeStamp = 1381419600        timeArray = time.localtime(timeStamp)        otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray)        otherStyletime == "2013-10-10 23:40:00"    方法二:        import datetime        timeStamp = 1381419600        dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp)        otherStyleTime = dateArray.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")        otherStyletime == "2013-10-10 23:40:00" 4.获取当前时间并转换为指定日期格式    方法一:        import time        获得当前时间时间戳        now = int(time.time())  ->这是时间戳        转换为其他日期格式,如:"%Y-%m-%d %H:%M:%S"        timeArray = time.localtime(timeStamp)        otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray)    方法二:        import datetime        获得当前时间        now = datetime.datetime.now()  ->这是时间数组格式        转换为指定的格式:        otherStyleTime = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") 5.获得三天前的时间    方法:        import time        import datetime        先获得时间数组格式的日期        threeDayAgo = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days = 3))        转换为时间戳:            timeStamp = int(time.mktime(threeDayAgo.timetuple()))        转换为其他字符串格式:            otherStyleTime = threeDayAgo.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")    注:timedelta()的参数有:days,hours,seconds,microseconds 6.给定时间戳,计算该时间的几天前时间:    timeStamp = 1381419600    先转换为datetime    import datetime    import time    dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp)    threeDayAgo = dateArray - datetime.timedelta(days = 3)    参考5,可以转换为其他的任意格式了

    01

    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。

    01

    使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录?

    使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。

    02
    领券