1. 错误分析
   • 从报错信息 “exceed max error counts (row [10000],col [106] convert data error [-6130]:literal dose not match format string)” 可以看出，在使用 dmfldr 导入数据时，在第 10000 行、第 106 列的数据转换出现错误。错误码 - 6130 表示输入的字面量（literal）与格式字符串不匹配。对于时间类型（格式为 yyyy - mm - dd）的字段，很可能是因为数据中的时间格式不符合要求或者遇到了空值导致的。
2. 解决方案
   • 处理空值：
     • 在 dmfldr 中，对于时间类型字段的空值处理可以通过设置适当的参数来实现。例如，可以在控制文件（control file）中为时间字段指定一个默认值来处理空值。假设控制文件中有一个名为LOAD_DATA的部分用于定义数据加载方式，对于时间字段（假设名为time_column），可以这样设置：

       LOAD_DATA
       INFILE 'your_data_file.csv'
       INTO TABLE your_table
       (
        ...
         time_column  TIMESTAMP "yyyy - mm - dd" NULLIF time_column = '',
        ...
       )
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这里NULLIF time_column = ''表示如果time_column的值为空字符串（''），则将其视为空值（NULL）导入到数据库表中。

• 格式错误数据：
  • 检查数据文件中时间字段的数据格式。确保所有非空的时间数据都严格符合yyyy - mm - dd格式。如果数据中有不符合格式的日期，需要对数据进行清洗或转换。
  • 一种方法是在导入之前使用脚本语言（如 Python）对数据文件进行预处理。例如，使用 Python 的pandas库：

       import pandas as pd
       df = pd.read_csv('your_data_file.csv')
       # 假设时间字段名为'time_column'
       df['time_column'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x, errors = 'coerce')).to_csv('new_data_file.csv', index = False)
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上述代码使用pandas的to_datetime函数尝试将time_column列的数据转换为日期时间格式，errors = 'coerce'表示如果遇到无法转换的格式，将其转换为NaT（Not a Time），也就是在数据库中可以视为空值的一种表示。然后将处理后的结果保存为新的数据文件new_data_file.csv，再使用 dmfldr 导入这个新的数据文件。