MySQL是否支持自动识别输入格式的日期解析功能？

MySQL没有内置和Python dateutil.parser.parse对等的、无需预定义格式即可自动识别任意异构日期/时间串的能力，不存在开箱即用的自动解析函数可以直接配合LOAD DATA通吃所有未知格式的日期字段，但你完全不需要写逐行读取文件、逐记录调整格式的Python脚本——有两种性能接近原生LOAD DATA的方案可以解决问题，完全避开你担心的执行耗时问题。 #

MySQL原生日期解析的能力边界 #

先明确原生能力的上限，避免走弯路：

• 仅固定的几种标准格式可以被隐式自动转换为DATETIME/DATE类型，包括ISO标准的YYYY-MM-DD HH:MM:SS、紧凑格式YYYYMMDDHHMMSS等，这类格式不需要额外转换，LOAD DATA可以直接导入到日期类型字段。
• 所有非标准格式必须明确指定匹配规则，通过STR_TO_DATE(字符串, 格式串)函数完成转换，比如你提到的两种样例格式：
  • 对6/11/2018 17:53这类斜杠分隔的月/日/年格式，匹配规则为'%c/%e/%Y %H:%i'
  • 对11/Jun/2018 17:53这类带英文月份缩写的格式，匹配规则为'%e/%b/%Y %H:%i'
• 如果传入的日期串不符合当前MySQL能识别的格式，要么触发数据截断报错，要么存入0000-00-00 00:00:00的无效值，没有自动兜底识别的逻辑。

不要尝试自己写MySQL自定义函数实现通用日期解析：MySQL UDF执行效率低，字符串处理能力弱，做出来的解析准确率远低于dateutil，还会让导入性能下降30%以上，性价比极低。

高性能落地方案 #

两种方案的执行效率都和直接跑原生LOAD DATA几乎无差异，远高于逐行读取、逐行转换再写入的普通Python脚本：

方案1：LOAD DATA内置多格式兜底转换（零额外开发、性能最高） #

如果你能枚举业务场景下所有可能出现的日期格式（哪怕单次导入的文件具体用哪种格式不确定），可以直接在LOAD DATA语句里把原始日期值先读入用户变量，再通过COALESCE按顺序尝试所有格式的转换，整个转换过程完全在MySQL服务端完成，没有额外IO开销。
示例代码：

LOAD DATA INFILE '/your/file/path.csv'
INTO TABLE target_table
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
-- 非日期字段直接映射，日期字段先读到临时用户变量
(col1, col2, @raw_datetime, col3)
SET datetime_col = COALESCE(
  STR_TO_DATE(@raw_datetime, '%c/%e/%Y %H:%i'), -- 匹配月/日/年 时分格式
  STR_TO_DATE(@raw_datetime, '%e/%b/%Y %H:%i'), -- 匹配日/英文月/年 时分格式
  STR_TO_DATE(@raw_datetime, '%Y-%m-%d %H:%i:%s'), -- 匹配ISO标准格式
  STR_TO_DATE(@raw_datetime, '%Y/%m/%d %H:%i'), -- 匹配年/月/日斜杠格式
  NULL -- 所有格式匹配失败时置空，避免存入无效值
);

这个方案的唯一缺点是如果出现你没提前枚举到的日期格式，对应字段会被置为NULL，适合日期格式集合固定的场景。

方案2：流式管道预处理+LOAD DATA（支持任意日期格式、性能损耗极低） #

如果你确实没法提前枚举所有可能的日期格式，必须依赖dateutil的自动识别能力，也不要写全量读取文件、逐行转换再写临时文件的逻辑：

• 用操作系统的命名管道做中转，Python侧以流式逐块读取源文件，只对日期字段调用dateutil.parser.parse转成标准YYYY-MM-DD HH:MM:SS格式，直接写入管道，全程不加载全量文件到内存、不生成中间临时文件
• MySQL侧直接用LOAD DATA从命名管道读取处理后的数据，整个过程是流式并行的，性能损耗通常在5%以内，和直接导入原文件的速度几乎没有差别
• 绝对不要用逐行INSERT的方式写入转换后的数据，管道+LOAD DATA的组合性能是逐行INSERT的几十到上百倍，完全不需要担心执行耗时。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben