在ADF数据流中将CSV多格式日期转换为yyyy-MM-dd HH:mm:ss加载至Azure SQL

针对CSV中存在多种日期字符串格式（如MM/dd/yyyy HH:mm、yyyy-MM-dd HH:mm:ss）的场景，可通过以下两种方案在ADF数据流中实现统一格式转换：

方案一：明确格式时用条件判断转换 #

如果已经明确所有可能的日期格式，直接用iif函数做格式判断，再调用toTimestamp转换为标准时间戳类型：

1. 在数据流中添加派生列活动，输入以下表达式（替换yourDateColumn为实际的日期列名）：

iif(contains(yourDateColumn, '/'), toTimestamp(yourDateColumn, 'MM/dd/yyyy HH:mm'), toTimestamp(yourDateColumn, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'))

2. 表达式逻辑：判断日期字符串是否包含/，是则按MM/dd/yyyy HH:mm格式转换，否则按yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式转换。

方案二：未知所有格式时用try函数兼容 #

如果不确定所有可能的日期格式，用嵌套try函数依次尝试不同格式转换，避免转换失败导致数据流报错：

1. 同样在派生列活动中使用以下表达式：

try(toTimestamp(yourDateColumn, 'MM/dd/yyyy HH:mm'), try(toTimestamp(yourDateColumn, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'), null))

2. 表达式逻辑：先尝试第一种格式转换，失败则尝试第二种，若都失败返回null，后续可通过过滤或数据验证处理异常行。

后续映射注意事项 #

• 派生列生成的时间戳类型数据，在映射到Azure SQL数据库时，直接对应目标表的datetime或datetime2列即可，ADF会自动按yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式写入。
• 若有更多日期格式需要兼容，只需继续嵌套try分支，比如添加try(toTimestamp(yourDateColumn, 'dd/MM/yyyy HH:mm'), ...)即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者thesacredkiller