问题：
通过 Redshift Spectrum 功能可以读取 S3 中的文件，当读取 Parquet 文件时，如果列格式设置为 timestamp， 通过 psql 客户端读取会出现以下错误：
testdb=# select * from myspectrum_schema_0219.test_ns;
ERROR: Assert
DETAIL:-----------------------------------------------error: Assertcode: 1000context: status == 0 - timestamp: '-3784992261051417264'query: 15121995location: cg_util.cpp:705process: padbmaster [pid=1073963104]-----------------------------------------------通过 Query Editor V2 读取，则显示错误的时间格式：
以下是 CSV 文件，以及通过 python 读取 Parquet 文件的内容：
CSV：
$ more data3.csv
saletime
2024-01-01 01:01:01.000000
2025-01-01 01:01:01.000000
2025-01-02 02:01:01.000000
2025-01-03 03:01:01.000000
2025-01-04 04:01:01.000000
2025-01-04 05:01:01.000000
Parquet：
>>> import pandas as pd
>>> import pyarrow.parquet as pq
>>> parquet_file = 'data3_ns.parquet'
>>> df_read = pd.read_parquet(parquet_file)
>>> print(df_read)saletime
0 2024-01-01 01:01:01
1 2025-01-01 01:01:01
2 2025-01-02 02:01:01
3 2025-01-03 03:01:01
4 2025-01-04 04:01:01
5 2025-01-04 05:01:01原因：
Redshift 中的时间类型支持到 us，也就是 微妙，而 Parquet 文件 timestamp 格式支持的类型为 ns，所以对于时间格式是无法读取，或读取错误。
解决：
在 Parquet 文件设置时间类型时，对值做设置，datetime64[us]，以匹配 Redshift 的时间精度。
以下为CSV生成 Parquet 的代码：
import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq# 读取 CSV 文件
csv_file = 'data3.csv'
df = pd.read_csv(csv_file)# 假设 CSV 文件中有一个时间列 'timestamp'，将其转换为微秒精度
df['saletime'] = pd.to_datetime(df['saletime']).astype('datetime64[us]')# 将 DataFrame 保存为 Parquet 文件
parquet_file = 'data3_us.parquet'
df.to_parquet(parquet_file, engine='pyarrow')# 读取 Parquet 文件以验证
df_read = pd.read_parquet(parquet_file)
print(df_read)saletime
0 2024-01-01 01:01:01
1 2025-01-01 01:01:01
2 2025-01-02 02:01:01
3 2025-01-03 03:01:01
4 2025-01-04 04:01:01
5 2025-01-04 05:01:01
之后创建外部表进行查询，就可以成功匹配到正确的格式。
testdb=# CREATE EXTERNAL TABLE myspectrum_schema_0219.test_us(saletime timestamp)
testdb-# STORED AS parquet
testdb-# LOCATION 's3://XXX/redshiftspectrum/t_0220_p/t_0220_p_us/';
CREATE EXTERNAL TABLEtestdb=# select * from myspectrum_schema_0219.test_us;saletime
---------------------2024-01-01 01:01:012025-01-01 01:01:012025-01-02 02:01:012025-01-03 03:01:012025-01-04 04:01:012025-01-04 05:01:01
(6 rows)
、querySelector()、querySelectorAll()）)
)
