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# DataFreshness
<a name="dqdl-rule-types-DataFreshness"></a>

Verifica l'aggiornamento dei dati in una colonna valutando la differenza tra l'ora corrente e i valori di una colonna di date. È possibile specificare un'espressione basata sul tempo per questo tipo di regola per assicurarsi che i valori delle colonne siano aggiornati.

**Sintassi**

```
DataFreshness <COL_NAME> <EXPRESSION>
```
+ **COL\$1NAME**: il nome della colonna in base alla quale si desidera valutare la regola di qualità dei dati.

  **Tipi di colonne supportati**: Data 
+ **EXPRESSION**: un'espressione numerica in ore o giorni. È necessario specificare l'unità di tempo nell'espressione.

**Esempio: freschezza dei dati**

Le seguenti regole di esempio controllano la freschezza dei dati, ovvero quanto sono aggiornati.

```
DataFreshness "Order_Date" <= 24 hours
DataFreshness "Order_Date" between 2 days and 5 days
```

**Comportamento nullo**

 Le regole `DataFreshness` avranno esito negativo per le righe con valori `NULL`. Se la regola ha esito negativo a causa di un valore null, il motivo dell'errore è il seguente: 

```
80.00 % of rows passed the threshold
```

 dove il 20% delle righe che hanno dato esito negativo include le righe con valori `NULL`. 

 Il seguente esempio di regola composta fornisce un modo per accettare esplicitamente i valori `NULL`: 

```
(DataFreshness "Order_Date" <= 24 hours) OR (ColumnValues "Order_Date" = NULL)
```

**Aggiornamento dei dati per oggetti Amazon S3**

 A volte è necessario verificare l'aggiornamento dei dati in base alla data e all'ora di creazione del file Amazon S3. A tale scopo, puoi usare il seguente codice per ottenere il timestamp, aggiungerlo al dataframe e poi applicare i controlli relativi all'aggiornamento dei dati. 

```
df = glueContext.create_data_frame.from_catalog(database = "default", table_name = "mytable")
df = df.withColumn("file_ts", df["_metadata.file_modification_time"])

Rules = [
 DataFreshness "file_ts" < 24 hours 
]
```