CAST_INVALID_INPUT エラークラス

[アーティクル]
02/04/2025

SQLSTATE: 22018

型 <sourceType> の値 <expression> は、形式が正しくないため、<targetType> にキャストできません。構文に従って値を修正するか、ターゲットの種類を変更します。 try_cast を使用して、形式が正しくない入力を許容し、代わりに NULL を返します。このエラーをバイパスするには、必要に応じて <ansiConfig> を "false" に設定します。

パラメーター

expression: targettype にキャストする必要がある式
sourceType: expression のデータ型。
targetType: キャスト操作のターゲットの種類。
ansiConfig: ANSI モードを変更するための構成設定。

説明

次のいずれかの理由により、expression を targetType にキャストできません。

expression 型のドメインには大きすぎます。たとえば、そのドメインは -128 から +127までしか範囲がないため、1000 数を TINYINT にキャストすることはできません。
expression には、型の一部ではない文字が含まれています。たとえば、a はどの数値型にもキャストできません。
expression は、キャスト操作で解析できない形式で書式設定されます。たとえば、1.0 と 1e1 を整数の数値型にキャストすることはできません。

キャストは明示的に指定されていない可能性がありますが、Azure Databricks によって暗黙的に挿入された可能性があります。

このエラーで提供されるコンテキスト情報は、エラーが発生したオブジェクトと式を分離します。

ドメインの定義と受け入れられるリテラル形式については、のデータ型の定義を参照してください。

緩和

このエラーの軽減策は、原因によって異なります。

value は、指定された typeNameのドメインと形式に準拠することが期待されますか。

入力の生成値を確認し、データソースを修正します。
キャストの対象が限定的すぎるのではないですか?

たとえば、DATE から TIMESTAMP、INT、BIGINT、または DOUBLEに移動して、型を拡大します。
value の形式が正しくありませんか?

次の方法を検討してください。
これらの関数を使用すると、指定できるさまざまな形式を使用できます。

小数点 (例: 1.0 または科学的表記 (1e0) を使用して数値リテラルをキャストする場合は、最初に二重キャストを DECIMAL または DOUBLE し、次に正確な数値にキャストすることを検討してください。
正しくない値を持つデータは必要ですか。また、NULL を生成して許容する必要がありますか。

式の使用を変更するか try_cast(value AS typeName) を挿入します。この関数は、型を満たす value なしで渡されたときに NULL を返します。

式を変更できない場合は、最後の手段として、ansiConfigを使用して ANSI モードを一時的に無効にすることができます。

例示

-- 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;

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