Kundenspezifische UDFs in SnowConvert

Beschreibung

Einige in Oracle integrierte Funktionen und Funktionalitäten sind möglicherweise nicht verfügbar oder verhalten sich in Snowflake anders. Um diese Unterschiede zu minimieren, werden einige Funktionen durch SnowConvert benutzerdefinierte UDFs ersetzt.

Diese UDFs werden während der Migration automatisch erstellt, und zwar im Ordner UDF-Hilfsfunktion, innerhalb des Ordners Ausgabe. Es gibt eine Datei pro benutzerdefinierter UDF.

BFILENAME UDF

Beschreibung

Diese Funktion nimmt den Verzeichnisnamen und die Dateinamen-Parameter des Oracle BFILENAME() als STRING und gibt eine Verkettung davon mit \ zurück. Da BFILE in VARCHAR übersetzt wird, wird das Ergebnis BFILENAME als Text behandelt.

Warnung

\ muss so geändert werden, dass es mit dem entsprechenden Dateiverkettungszeichen des Betriebssystems übereinstimmt.

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

BFILENAME_UDF(string, string)

Es verkettet den Verzeichnispfad und den Dateinamen.

Parameter

  1. DIRECTORYNAME: Eine STRING, die den Verzeichnispfad darstellt.

  2. FILENAME: Eine STRING, die den Dateinamen darstellt.

      -- UDF
      CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.BFILENAME_UDF (DIRECTORYNAME STRING, FILENAME STRING)
      RETURNS STRING
      LANGUAGE SQL
      IMMUTABLE 
      COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
      AS
      $$
      DIRECTORYNAME || '\\' || FILENAME
      $$;
Copy
Oracle
     --Create Table
     CREATE TABLE bfile_table ( col1 BFILE );
 
     --Insert Bfilename
     INSERT INTO bfile_table VALUES ( BFILENAME('mydirectory', 'myfile.png') );

     --Select
     SELECT * FROM bfile_table;
Copy
-- Result
COL1              |
------------------+
[BFILE:myfile.png]|
Copy
Snowflake
--Create Table
CREATE OR REPLACE TABLE bfile_table ( col1
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0105 - ADDITIONAL WORK IS NEEDED FOR BFILE COLUMN USAGE. BUILD_STAGE_FILE_URL FUNCTION IS A RECOMMENDED WORKAROUND ***/!!!
VARCHAR
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

--Insert Bfilename
INSERT INTO bfile_table
VALUES (PUBLIC.BFILENAME_UDF('mydirectory', 'myfile.png') );

--Select
SELECT * FROM
bfile_table;
Copy
-- Result
COL1                  |
----------------------+
mydirectory\myfile.png|
Copy

Bekannte Probleme

1. No access to the DBMS_LOB built-in package

Da LOB-Datentypen in Snowflake nicht unterstützt werden, gibt es kein Äquivalent für die DBMS_LOB-Funktionen und es sind noch keine Umgehungsmöglichkeiten implementiert.

CAST_DATE UDF

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung

Diese benutzerdefinierte UDF wurde hinzugefügt, um Laufzeitausnahmen zu vermeiden, die durch Formatunterschiede beim Umwandeln von Zeichenfolgen in DATE, innerhalb von Prozeduren und Funktionen, verursacht werden.

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

CAST_DATE\_UDF(datestr)

Erstellt ein DATE aus einer STRING.

Parameter

  1. DATESTR: Eine STRING, die ein DATE mit einem bestimmten Format darstellt.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.CAST_DATE_UDF(DATESTR STRING) 
RETURNS DATE
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
	SELECT TO_DATE(DATESTR,'YYYY-MM-DD"T"HH24:MI:SS.FF')
$$;
Copy
Oracle
 :force: 

 --Create Table
CREATE TABLE jsdateudf_table( col1 DATE );

--Create Procedure
CREATE OR REPLACE PROCEDURE jsdateudf_proc ( par1 DATE )
IS
BEGIN
    INSERT INTO jsdateudf_table VALUES(par1);
END;

--Insert Date
CALL jsdateudf_proc('20-03-1996');

--Select
SELECT * FROM jsdateudf_table;
Copy
COL1                   |
-----------------------+
1996-03-20 00:00:00.000|
Copy
Snowflake
 --Create Table
CREATE OR REPLACE TABLE jsdateudf_table ( col1 TIMESTAMP /*** SSC-FDM-OR0042 - DATE TYPE COLUMN HAS A DIFFERENT BEHAVIOR IN SNOWFLAKE. ***/
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

--Create Procedure
CREATE OR REPLACE PROCEDURE jsdateudf_proc (par1 TIMESTAMP /*** SSC-FDM-OR0042 - DATE TYPE COLUMN HAS A DIFFERENT BEHAVIOR IN SNOWFLAKE. ***/)
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"oracle"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
    BEGIN
        INSERT INTO jsdateudf_table
        VALUES(:par1);
    END;
$$;

--Insert Date
CALL jsdateudf_proc('20-03-1996');

--Select
SELECT * FROM
    jsdateudf_table;
Copy
COL1      |
----------+
1996-03-20|
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Bekannte Probleme

1. Oracle DATE contains TIMESTAMP

Beachten Sie, dass Oracle DATE einen leeren TIMESTAMP (00:00:00.000) enthält, während Snowflake DATE dies nicht tut. SnowConvert ermöglicht die Umwandlung von DATE in TIMESTAMP mit dem Flag SysdateAsCurrentTimestamp.

Zugehörige EWIs

  1. [SSC-FDM-OR0042](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/oracleFDM. md#ssc-fdm-or0042): In Zeitstempel umgewandelter Datumstyp zeigt eine andere Verhaltensweise

DATE_TO_JULIANDAYS_UDF

Beschreibung

Die Funktion DATE_TO_JULIANDAYS_UDF() nimmt ein DATE und gibt die Anzahl der Tage seit dem 1. Januar 4712 BC zurück. Diese Funktion entspricht der Oracle-Funktion TO_CHAR(DATE, ‚J‘)

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

DATE_TO_JULIANDAYS\_UDF(date)

Parameter

  1. INPUT_DATE: DATE der Operation.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATE_TO_JULIAN_DAYS_UDF(input_date DATE)
RETURNS NUMBER  
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
    DATEDIFF(DAY,TO_DATE('00000101','YYYYMMDD'),TO_DATE('01/01/4712','DD/MM/YYYY')) +
    DATEDIFF(DAY,TO_DATE('00000101','YYYYMMDD'),input_date) + 38 
    // Note: The 38 on the equation marks the differences in days between calendars and must be updated on the year 2099
$$
;
Copy

Verwendungsbeispiel

Oracle
 --Create Table
CREATE TABLE datetojulian_table (col1 DATE);

INSERT INTO datetojulian_table VALUES (DATE '2020-01-01');
INSERT INTO datetojulian_table VALUES (DATE '1900-12-31');
INSERT INTO datetojulian_table VALUES (DATE '1904-02-29');
INSERT INTO datetojulian_table VALUES (DATE '1903-03-01');
INSERT INTO datetojulian_table VALUES (DATE '2000-12-31');

--Select
SELECT TO_CHAR(col1, 'J') FROM datetojulian_table;
Copy
Snowflake
 --Create Table
CREATE OR REPLACE TABLE datetojulian_table (col1 TIMESTAMP /*** SSC-FDM-OR0042 - DATE TYPE COLUMN HAS A DIFFERENT BEHAVIOR IN SNOWFLAKE. ***/
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO datetojulian_table
VALUES (DATE '2020-01-01');

INSERT INTO datetojulian_table
VALUES (DATE '1900-12-31');

INSERT INTO datetojulian_table
VALUES (DATE '1904-02-29');

INSERT INTO datetojulian_table
VALUES (DATE '1903-03-01');

INSERT INTO datetojulian_table
VALUES (DATE '2000-12-31');

--Select
SELECT
PUBLIC.DATE_TO_JULIAN_DAYS_UDF(col1)
FROM
datetojulian_table;
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Bekannte Probleme

Es wurden keine Probleme gefunden.

Zugehörige EWIs

  • [SSC-FDM-OR0042](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/oracleFDM. md#ssc-fdm-or0042): In Zeitstempel umgewandelter Datumstyp zeigt eine andere Verhaltensweise

DATEADD UDF

Beschreibung

Diese UDF wird als Vorlage für alle Fälle verwendet, in denen es eine Addition zwischen einem Typ DATE oder TIMESTAMP und einem Typ FLOAT gibt.

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

DATEADD_UDF(date, float)

Parameter

  1. FIRST_PARAM: Das erste DATE der Operation.

  2. SECOND_PARAM: FLOAT muss hinzugefügt werden.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEADD_UDF(FIRST_PARAM DATE, SECOND_PARAM FLOAT)
RETURNS DATE
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
SELECT FIRST_PARAM + SECOND_PARAM::NUMBER
$$;
Copy

DATEADD_UDF(float, date)

Parameter

  1. FIRST_PARAM: FLOAT muss hinzugefügt werden.

  2. SECOND_PARAM: DATE der Operation.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEADD_UDF(FIRST_PARAM FLOAT, SECOND_PARAM DATE)
RETURNS DATE
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
SELECT FIRST_PARAM::NUMBER + SECOND_PARAM
$$;
Copy

DATEADD_UDF(timestamp, float)

Parameter

  1. FIRST_PARAM: Das erste TIMESTAMP der Operation.

  2. SECOND_PARAM: FLOAT muss hinzugefügt werden.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEADD_UDF(FIRST_PARAM TIMESTAMP, SECOND_PARAM FLOAT)
RETURNS TIMESTAMP
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
SELECT DATEADD(day, SECOND_PARAM,FIRST_PARAM)
$$;
Copy

DATEADD_UDF(float, timestamp)

Parameter

  1. FIRST_PARAM: FLOAT der Operation.

  2. SECOND_PARAM: TIMESTAMP der Operation.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEADD_UDF(FIRST_PARAM FLOAT, SECOND_PARAM TIMESTAMP)
RETURNS TIMESTAMP
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
SELECT DATEADD(day, FIRST_PARAM,SECOND_PARAM)
$$;
Copy

Verwendungsbeispiel

Oracle
 SELECT
    TO_TIMESTAMP('03/08/2009, 12:47 AM', 'dd/mm/yy, hh:mi AM')+62.40750856543442
FROM DUAL;
Copy
|TO_TIMESTAMP('03/08/2009,12:47AM','DD/MM/YY,HH:MIAM')+62.40750856543442|
|-----------------------------------------------------------------------|
|2009-10-04 10:33:49.000                                                |

Copy
Snowflake
 SELECT
    PUBLIC.DATEADD_UDF(TO_TIMESTAMP('03/08/2009, 12:47 AM', 'dd/mm/yy, hh:mi AM'), 62.40750856543442)
FROM DUAL;
Copy
|PUBLIC.DATEADD_UDF(
TO_TIMESTAMP('03/08/2009, 12:47 AM', 'DD/MM/YY, HH12:MI AM'), 62.40750856543442)|
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------|
|2009-10-04 00:47:00.000                                                                              |

Copy

Bekannte Probleme

1. Differences in time precision

Bei Operationen zwischen Datumswerten oder Zeitstempeln und Floats kann die Zeit von der von Oracle abweichen. Es gibt einen Aktionspunkt, um dieses Problem zu beheben.

Zugehörige EWIs

Keine zugehörigen EWIs.

DATEDIFF UDF

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung

Diese UDF wird als Vorlage für alle Fälle verwendet, in denen eine Subtraktion zwischen einem DATE, TIMESTAMP, und einem beliebigen anderen Typ (außer Intervallen) stattfindet.

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

DATEDIFF_UDF(date, date)

Parameter

  1. FIRST_PARAM: Das erste DATE der Operation.

  2. SECOND_PARAM: DATE, das subtrahiert werden soll.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEDIFF_UDF(FIRST_PARAM DATE, SECOND_PARAM DATE)
RETURNS INTEGER
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
	FIRST_PARAM - SECOND_PARAM
$$;
Copy

DATEDIFF_UDF(date, timestamp)

Parameter

  1. FIRST_PARAM: Das erste DATE der Operation.

  2. SECOND_PARAM: TIMESTAMP, der subtrahiert werden soll.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEDIFF_UDF(FIRST_PARAM DATE, SECOND_PARAM TIMESTAMP)
RETURNS INTEGER
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
	FIRST_PARAM - SECOND_PARAM::DATE
$$;
Copy

DATEDIFF_UDF(date, integer)

Parameter

  1. FIRST_PARAM: Das erste DATE der Operation.

  2. SECOND_PARAM: INTEGER, die subtrahiert werden soll.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEDIFF_UDF(FIRST_PARAM DATE, SECOND_PARAM INTEGER)
RETURNS DATE
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
	DATEADD(day,SECOND_PARAM*-1 ,FIRST_PARAM)
$$;
Copy

DATEDIFF_UDF(timestamp, timestamp)

Parameter

  1. FIRST_PARAM: Das erste TIMESTAMP der Operation.

  2. SECOND_PARAM: TIMESTAMP, der subtrahiert werden soll.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEDIFF_UDF(FIRST_PARAM TIMESTAMP, SECOND_PARAM TIMESTAMP)
RETURNS INTEGER
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
	DATEDIFF(day,SECOND_PARAM ,FIRST_PARAM)
$$;
Copy

DATEDIFF_UDF(timestamp, date)

Parameter

  1. FIRST_PARAM: Das erste TIMESTAMP der Operation.

  2. SECOND_PARAM: DATE, das subtrahiert werden soll.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEDIFF_UDF(FIRST_PARAM TIMESTAMP, SECOND_PARAM DATE)
RETURNS INTEGER
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
	DATEDIFF(day,SECOND_PARAM ,FIRST_PARAM)
$$;
Copy

DATEDIFF_UDF(timestamp, number)

Parameter

  1. FIRST_PARAM: Das erste TIMESTAMP der Operation.

  2. SECOND_PARAM: NUMBER, die subtrahiert werden soll.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEDIFF_UDF(FIRST_PARAM TIMESTAMP, SECOND_PARAM NUMBER)
RETURNS TIMESTAMP
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
	DATEADD(day,SECOND_PARAM*-1,FIRST_PARAM)
$$;
Copy

Verwendungsbeispiel

Bemerkung

Unbekannt ist eine Spalte, deren Typ nicht aufgelöst werden konnte. Es kann sich um einen Zeitstempel, ein Datum, eine Ganzzahl oder eine Zahl handeln.

Bemerkung

--disableDateAsTimestamp

Kennzeichen, das angibt, ob SYSDATE in CURRENT_DATE oder CURRENT_TIMESTAMP umgewandelt werden soll. Dies betrifft auch alle Spalten DATE, die in TIMESTAMP umgewandelt werden.

Oracle
 --Create Table
CREATE TABLE times(AsTimeStamp TIMESTAMP, AsDate DATE);

--Subtraction operations
SELECT AsDate - unknown FROM times, unknown_table;
SELECT unknown - AsTimeStamp FROM times;
SELECT AsTimeStamp - unknown FROM times;
SELECT unknown - AsDate FROM times;
Copy
Snowflake
 --Create Table
CREATE OR REPLACE TABLE times (AsTimeStamp TIMESTAMP(6),
AsDate TIMESTAMP /*** SSC-FDM-OR0042 - DATE TYPE COLUMN HAS A DIFFERENT BEHAVIOR IN SNOWFLAKE. ***/
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

--Subtraction operations
SELECT
PUBLIC.DATEDIFF_UDF(
                     !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN DATE AND unknown ***/!!!
 AsDate, unknown) FROM
times,
unknown_table;

SELECT
PUBLIC.DATEDIFF_UDF(
                     !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND Timestamp ***/!!!
 unknown, AsTimeStamp) FROM
times;

SELECT
PUBLIC.DATEDIFF_UDF(
                     !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Timestamp AND unknown ***/!!!
 AsTimeStamp, unknown) FROM
times;

SELECT
PUBLIC.DATEDIFF_UDF(
                     !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND DATE ***/!!!
 unknown, AsDate) FROM
times;
Copy

Bekannte Probleme

1. Functional differences for timestamps

Manchmal kann der von UDF zurückgegebene Snowflake-Wert aufgrund der Zeit vom Oracle-Wert abweichen. Betrachten Sie das folgende Beispiel

Oracle
 -- CREATE TABLE UNKNOWN_TABLE(Unknown timestamp);
-- INSERT  INTO UNKNOWN_TABLE VALUES (TO_TIMESTAMP('01/10/09, 12:00 P.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi P.M.'));

CREATE TABLE TIMES(AsTimeStamp TIMESTAMP);
INSERT INTO TIMES VALUES (TO_TIMESTAMP('05/11/21, 11:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'));

SELECT AsTimeStamp - unknown FROM times, unknown_table;
Copy
|ASTIMESTAMP-UNKNOWN|
|-------------------|
|4417 23:0:0.0      |
Copy
Snowflake
 -- CREATE TABLE UNKNOWN_TABLE(Unknown timestamp);
-- INSERT INTO UNKNOWN_TABLE VALUES (TO_TIMESTAMP('01/10/09, 12:00 P.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi P.M.'));
CREATE OR REPLACE TABLE TIMES (AsTimeStamp TIMESTAMP(6)
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO TIMES
VALUES (TO_TIMESTAMP('05/11/21, 11:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'));

SELECT
PUBLIC.DATEDIFF_UDF(
    !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Timestamp AND unknown ***/!!!
    AsTimeStamp,
    unknown
)
FROM
times,
unknown_table;
Copy
PUBLIC.DATEDIFF_UDF( ASTIMESTAMP, UNKNOWN)|
------------------------------------------+
                                      4418|
Copy

Zugehörige EWIs

  1. [SSC-EWI-OR0036](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/oracleEWI. md#ssc-ewi-or0036): Probleme bei der Auflösung von Typen, die arithmetische Operation verhält sich möglicherweise nicht korrekt zwischen Zeichenfolge und Datum.

  2. [SSC-FDM-OR0042](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/oracleFDM. md#ssc-fdm-or0042): In Zeitstempel umgewandelter Datumstyp zeigt eine andere Verhaltensweise

JSON_VALUE UDF

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung

Wie in der Oracle-Dokumentation beschrieben, verwendet diese Funktion den SQL/JSON Pfadausdruck, um Informationen über einen Teil einer JSON-Instanz abzufragen. Der Rückgabewert ist immer ein skalarer Wert, ansonsten gibt die Funktion standardmäßig NULL zurück.

JSON_VALUE
  ( expr [ FORMAT JSON ], [ JSON_basic_path_expression ]
    [ JSON_value_returning_clause ] [ JSON_value_on_error_clause ]
    [ JSON_value_on_empty_clause ][ JSON_value_on_mismatch_clause ]
  )
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Die JSON_VALUE_UDF ist eine Snowflake-Implementierung der JSONPath-Spezifikation, die eine modifizierte Version der ursprünglichen JavaScript-Implementierung von Stefan Goessner verwendet.

Beispielhafte Quellcode-Muster

Datenkonfiguration

Führen Sie diese Abfragen aus, um die Abfragen im Abschnitt JSON_VALUE Muster auszuführen.

Oracle
 CREATE TABLE MY_TAB (
    my_json VARCHAR(5000)
);

INSERT INTO MY_TAB VALUES ('{ 
    "store": {
      "book": [ 
        { "category": "reference",
          "author": "Nigel Rees",
          "title": "Sayings of the Century",
          "price": 8.95
        },
        { "category": "fiction",
          "author": "Evelyn Waugh",
          "title": "Sword of Honour",
          "price": 12.99
        },
        { "category": "fiction",
          "author": "Herman Melville",
          "title": "Moby Dick",
          "isbn": "0-553-21311-3",
          "price": 8.99
        },
        { "category": "fiction",
          "author": "J. R. R. Tolkien",
          "title": "The Lord of the Rings",
          "isbn": "0-395-19395-8",
          "price": 22.99
        }
      ],
      "bicycle": {
        "color": "red",
        "price": 19.95
      }
    }
  }');
Copy
Snowflake
 CREATE OR REPLACE TABLE MY_TAB (
       my_json VARCHAR(5000)
   )
   COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
   ;

   INSERT INTO MY_TAB
   VALUES ('{ 
    "store": {
      "book": [ 
        { "category": "reference",
          "author": "Nigel Rees",
          "title": "Sayings of the Century",
          "price": 8.95
        },
        { "category": "fiction",
          "author": "Evelyn Waugh",
          "title": "Sword of Honour",
          "price": 12.99
        },
        { "category": "fiction",
          "author": "Herman Melville",
          "title": "Moby Dick",
          "isbn": "0-553-21311-3",
          "price": 8.99
        },
        { "category": "fiction",
          "author": "J. R. R. Tolkien",
          "title": "The Lord of the Rings",
          "isbn": "0-395-19395-8",
          "price": 22.99
        }
      ],
      "bicycle": {
        "color": "red",
        "price": 19.95
      }
    }
  }');
Copy

JSON_VALUE-Muster

Oracle
 -- 'Sayings of the Century'
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].title') AS VALUE FROM MY_TAB;

-- NULL
-- gets books in positions 0, 1, 2 and 3 but returns null (default behavior) since a non scalar value was returned
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0,1 to 3,3]') AS VALUE FROM MY_TAB;

-- 'Sayings of the Century'
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$.store.book[*]?(@.category == "reference").title') AS VALUE FROM MY_TAB;

-- 'MY ERROR MESSAGE'
-- triggers error because the result is a non scalar value (is an object)
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0]' DEFAULT 'MY ERROR MESSAGE' ON ERROR DEFAULT 'MY EMPTY MESSAGE' ON EMPTY) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- 'MY EMPTY MESSAGE'
-- triggers the on empty class because does not exists in the first book element
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].isbn' DEFAULT 'MY ERROR MESSAGE' ON ERROR DEFAULT 'MY EMPTY MESSAGE' ON EMPTY) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- Oracle error message: ORA-40462: JSON_VALUE evaluated to no value
-- this is a custom message from the UDF when no match is found and the ON ERROR clause is set to ERROR
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].isbn' ERROR ON ERROR) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- NULL
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].isbn' NULL ON ERROR) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- Oracle error message: ORA-40462: JSON_VALUE evaluated to no value
-- this is a custom message from the UDF when no match is found and the ON EMPTY clause is set to ERROR
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].isbn' ERROR ON EMPTY) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- NULL
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].isbn' NULL ON EMPTY) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- 'Sayings of the Century'
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].title' RETURNING VARCHAR2) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- 'Sayin'
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].title' RETURNING VARCHAR2(5) TRUNCATE) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- 'Sayings of the Century'
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].title' RETURNING CLOB) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- NULL
-- This is because the title field is a string and the function expects a number result type
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].title' RETURNING NUMBER) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- 420
-- This is because the title field is a string and the function expects a number result type
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].title' RETURNING NUMBER DEFAULT 420 ON ERROR) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- Oracle error message: ORA-01858: a non-numeric character was found where a numeric was expected
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].title' RETURNING DATE ERROR ON ERROR) AS VALUE FROM MY_TAB;

-- ORA-40450: invalid ON ERROR clause
SELECT JSON_VALUE(MY_JSON, '$..book[0].title' ERROR ON MISMATCH) AS VALUE FROM MY_TAB;
Copy
JSON PathQuery result
'$..book[0].title''Sayings of the Century'
'$..book[0,1 to 3,3]'NULL
'$.store.book[*]?(@.category == "reference").title''Sayings of the Century'
'$..book[0]''MY ERROR MESSAGE'
'$..book[0].isbn''MY EMPTY MESSAGE'
'$..book[0].isbn'ORA-40462: JSON_VALUE evaluated to no value
'$..book[0].isbn'NULL
'$..book[0].isbn'ORA-40462: JSON_VALUE evaluated to no value
'$..book[0].isbn'NULL
'$..book[0].title''Sayings of the Century'
'$..book[0].title''Sayin'
'$..book[0].title''Sayings of the Century'
'$..book[0].title'NULL
'$..book[0].title'420
'$..book[0].title'ORA-01858: a non-numeric character was found where a numeric was expected
'$..book[0].title'ORA-40450: invalid ON ERROR clause
Snowflake
-- 'Sayings of the Century'
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].title', NULL, NULL, NULL) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- NULL
-- gets books in positions 0, 1, 2 and 3 but returns null (default behavior) since a non scalar value was returned
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0,1 to 3,3]', NULL, NULL, NULL) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- 'Sayings of the Century'
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$.store.book[*]?(@.category == "reference").title', NULL, NULL, NULL) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- 'MY ERROR MESSAGE'
-- triggers error because the result is a non scalar value (is an object)
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0]', NULL, 'MY ERROR MESSAGE' :: VARIANT, 'MY EMPTY MESSAGE' :: VARIANT) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- 'MY EMPTY MESSAGE'
-- triggers the on empty class because does not exists in the first book element
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].isbn', NULL, 'MY ERROR MESSAGE' :: VARIANT, 'MY EMPTY MESSAGE' :: VARIANT) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- Oracle error message: ORA-40462: JSON_VALUE evaluated to no value
-- this is a custom message from the UDF when no match is found and the ON ERROR clause is set to ERROR
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].isbn', NULL, 'SSC_ERROR_ON_ERROR' :: VARIANT, NULL) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- NULL
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].isbn', NULL, 'SSC_NULL_ON_ERROR' :: VARIANT, NULL) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- Oracle error message: ORA-40462: JSON_VALUE evaluated to no value
-- this is a custom message from the UDF when no match is found and the ON EMPTY clause is set to ERROR
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].isbn', NULL, NULL, 'SSC_ERROR_ON_EMPTY' :: VARIANT) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- NULL
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].isbn', NULL, NULL, 'SSC_NULL_ON_EMPTY' :: VARIANT) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- 'Sayings of the Century'
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].title', 'string', NULL, NULL) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- 'Sayin'
SELECT
LEFT(JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].title', 'string', NULL, NULL), 5) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- 'Sayings of the Century'
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].title', 'string', NULL, NULL) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- NULL
-- This is because the title field is a string and the function expects a number result type
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].title', 'number', NULL, NULL) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- 420
-- This is because the title field is a string and the function expects a number result type
SELECT
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].title', 'number', 420 :: VARIANT, NULL) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- Oracle error message: ORA-01858: a non-numeric character was found where a numeric was expected
SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0021 - RETURNING CLAUSE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].title', NULL, 'SSC_ERROR_ON_ERROR' :: VARIANT, NULL) AS VALUE FROM
MY_TAB;

-- ORA-40450: invalid ON ERROR clause
SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0021 - ON MISMATCH CLAUSE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
JSON_VALUE_UDF(MY_JSON, '$..book[0].title', NULL, NULL, NULL) AS VALUE FROM
MY_TAB;
Copy
JSON PathQuery result
'$..book[0].title''Sayings of the Century'
'$..book[0,1 to 3,3]'NULL
'$.store.book[*]?(@.category == "reference").title''Sayings of the Century'
'$..book[0]''MY ERROR MESSAGE'
'$..book[0].isbn''MY EMPTY MESSAGE'
'$..book[0].isbn'"SSC_CUSTOM_ERROR - NO MATCH FOUND"
'$..book[0].isbn'NULL
'$..book[0].isbn'"SSC_CUSTOM_ERROR - NO MATCH FOUND"
'$..book[0].isbn'NULL
'$..book[0].title''Sayings of the Century'
'$..book[0].title''Sayin'
'$..book[0].title''Sayings of the Century'
'$..book[0].title'NULL
'$..book[0].title'420
'$..book[0].title'NOT SUPPORTED
'$..book[0].title'NOT SUPPORTED

Bekannte Probleme

1. Returning Type Clause is not fully supported

Die einzigen unterstützten Typen bei der Übersetzung der Funktionalität der RETURNING TYPE-Klausel sind VARCHAR2, CLOB und NUMBER.

Bei allen anderen Typen, die von der ursprünglichen Funktion JSON_VALUE unterstützt werden, verhält sich JSON_VALUE_UDF so, als wäre keine RETURNING TYPE-Klausel angegeben worden.

Nicht unterstützte Typen:

  • DATE

  • TIMESTAMP [WITH TIME ZONE]

  • SDO_GEOMETRY

  • CUSTOM TYPE

2. ON MISMATCH Clause is not supported

Jetzt wird die ON MISMATCH-Klausel nicht mehr unterstützt und stattdessen wird eine EWI-Warnung eingefügt. Der übersetzte Code verhält sich also so, als wäre ursprünglich keine ON MISMATCH-Klausel angegeben worden.

3. Complex filters are not supported

Komplexe Filter mit mehr als einem Ausdruck geben null zurück, da sie nicht unterstützt werden.

Mit den gleichen Daten wie zuvor wird zum Beispiel dieser JSON-Pfad $.store.book[*]?(@.category == "reference").title unterstützt und gibt 'Sayings of the Century' zurück.

$.store.book[*]?(@.category == "reference" && @.price < 10).title wird jedoch null zurückgeben, da mehr als ein Ausdruck im Filter verwendet wird.

Zugehörige EWIs

  1. [SSC-EWI-0021](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/generalEWI. md#ssc-ewi-0021): Nicht unterstützt in Snowflake.

JULIAN TO GREGORIAN DATE UDF

Beschreibung

Diese benutzerdefinierte Funktion (UDF) wird verwendet, um das Julianische Datumsformat in ein Gregorianisches Datumsformat umzuwandeln oder zu übertragen. Julianische Datumsangaben können in drei verschiedenen Formaten empfangen werden, wie JD Edwards World, Astronomie oder gewöhnliches Format.

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

JULIAN_TO_GREGORIAN_DATE_UDF(julianDate, formatSelected)

Sie gibt eine Zeichenfolge mit dem gregorianischen Datumsformat YYYY-MM-DD zurück.

Parameter:

JulianDate: Das umzuwandelnde Julianische Datum. Es kann entweder CYYDDD (wobei C das Jahrhundert ist) oder YYYYDDD sein.

formatSelected: Es stellt das Format dar, in dem das Julianische Datum verarbeitet werden soll. Außerdem ist es ein CHAR und kann die folgenden Formate akzeptieren:

Format availableLetter representation in CHARDescription
Astronomy standardized'J'It is the default format. The cast is based in the expected conversion of the Astronomical Applications Department of the US. The Julian Date format for this is YYYYDDD.
JD Edwards World'E'The expected Julian date to be received in this case should be CYYDDD (where C represents the century and is operationalized to be added 19 to the corresponding number).
Ordinal dates'R'The ordinal dates are an arrangement of numbers which represent a concisely date. The format is YYYYDDD and can be easily read because the year part is not mutable.
 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.JULIAN_TO_GREGORIAN_DATE_UDF(JULIAN_DATE CHAR(7), FORMAT_SELECTED CHAR(1))
RETURNS variant
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
    const CONST_FOR_MODIFIED_JULIAN_DATE = 0.5;
    const BEGINNING_OF_GREG_CALENTAR = 2299161;
    const CONST_AFTER_GREG_VALUE = 1867216.25;
    const DIVIDENT_TO_GET_CENTURY = 36524.25;
    const LEAP_YEAR_CONSTANT = 4;
    const CONST_TO_GET_DAY_OF_MONTH = 30.6001;

    //Functions definitions

    function julianToGregorian(julianDate){
        const JD = julianDate + CONST_FOR_MODIFIED_JULIAN_DATE; //setting modified julian date 
        const Z = Math.floor(JD); //setting fractional part of julian day
        const F = JD - Z; //fractional part of the julian date
        let A, alpha, B, C, D, E, year, month, day;
        
        //verification for the beginning of gregorian calendar
        if(Z < BEGINNING_OF_GREG_CALENTAR){ 
            A=Z; 
        } else {
            //alpha is for dates after the beginning of gregorian calendar
            alpha = Math.floor((Z-CONST_AFTER_GREG_VALUE) / DIVIDENT_TO_GET_CENTURY);
            A=Z+1+alpha - Math.floor(alpha/LEAP_YEAR_CONSTANT);
        }

        B = A + 1524;
        C = Math.floor((B-122.1)/365.25);
        D = Math.floor(365.25*C);
        E = Math.floor((B-D)/CONST_TO_GET_DAY_OF_MONTH);

        day= Math.floor(B-D-Math.floor(CONST_TO_GET_DAY_OF_MONTH*E)+F);
        month=(E<14)? E -1: E-13;
        year=(month>2)? C-4716: C-4715;

        return new Date(year, month-1, day);
    }

function cyydddToGregorian(julianDate){
        var c=Math.floor(julianDate/1000);
        var yy=(c<80)? c+2000: c+1900;
        var ddd=julianDate%1000;
        var date= new Date(yy, 0);
        date.setDate(ddd);
        return date;
    }

function ordinalDate(ordinalDate){
    const year = parseInt(ordinalDate.toString().substring(0,4));
    const dayOfYear = parseInt(ordinalDate.toString().substring(4));
    const date = new Date(year, 0); //Set date to the first day of year
    date.setDate(dayOfYear);
    return date;
}

function formatDate(toFormatDate){
    toFormatDate = toFormatDate.toDateString();
    let year = toFormatDate.split(" ")[3];
    let month = toFormatDate.split(" ")[1];
    let day = toFormatDate.split(" ")[2];
    return new Date(month + day + ", " + Math.abs(year)).toISOString().split('T')[0]
}

    switch(FORMAT_SELECTED){
        case 'E': 
            //JD Edwards World formar, century added  - CYYDDD
            var result = formatDate(cyydddToGregorian(parseInt(JULIAN_DATE)));
            return result;
        break; 
        case 'J':
            //astronomical format YYYYDDD
            return formatDate(julianToGregorian(parseInt(JULIAN_DATE)));
        break;
        case 'R':
            //ordinal date format YYYYDDD
            return formatDate(ordinalDate(parseInt(JULIAN_DATE)));
        break;
        default: return null;
    }
    
$$
;
Copy

Verwendungsbeispiel

Oracle

 select to_date('2020001', 'J') from dual;
Copy

| TO\_DATE('2020001', 'J') |
| ------------------------ |
| 18-JUN-18                |



| TO\_CHAR(TO\_DATE('2020001', 'J'), 'YYYY-MON-DD') |
| ------------------------------------------------- |
| 0818-JUN-18                                       |
Copy
  • Anmerkung: Das Datum muss so formatiert werden, dass alle Ziffern der Jahreszahl sichtbar sind

Snowflake

 select
PUBLIC.JULIAN_TO_GREGORIAN_DATE_UDF('2020001', 'J')
from dual;
Copy

| JULIAN\_TO\_GREGORIAN\_DATE\_UDF('2020001', 'J') |
| ------------------------------------------------ |
| "0818-06-18"                                     |
Copy

Probleme kennen

  1. Jedes andere Format: Wenn das Julianische Datum in einem anderen, nicht unterstützten Format formatiert ist, kommt es zu Unterschieden in der Ausgabe.

  2. Die Datumsbereiche von v. Chr. können aufgrund von nicht unterstützten Snowflake-Funktionen für Datumsangaben Inkonsistenzen aufweisen.

Zugehörige EWIs

Keine zugehörigen EWIs.

MONTHS BETWEEN UDF [DEPRECATED]

Diese UDF ist veraltet. Die aktuelle Transformation für Oracle [MONTHS_BETWEEN()](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/sqlrf/MONTHS_BETWEEN. html#GUID-E4A1AEC0-F5A0-4703-9CC8-4087EB889952) ist Snowflake MONTHS_BETWEEN().

Description

MONTHS_BETWEEN gibt die Anzahl der Monate zwischen den Datumsangaben date1 und date2 zurück. ([Oracle MONTHS_BETWEEN SQL Language Reference](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/sqlrf/MONTHS_BETWEEN. html#GUID-E4A1AEC0-F5A0-4703-9CC8-4087EB889952))

MONTHS_BETWEEN(date1, date2)
Copy

Die Funktionen von Oracle MONTHS_BETWEEN und Snowflake MONTHS_BETWEEN weisen einige funktionale Unterschiede auf. Um diese Unterschiede zu minimieren und die Funktion von Oracle MONTHS_BETWEEN besser zu replizieren, haben wir eine benutzerdefinierte UDF hinzugefügt.

Custom UDF overloads

MONTHS_BETWEEN_UDF(timestamp_ltz, timestamp_ltz)

Parameter

  1. FIRST_DATE: Der erste TIMESTAMP_LTZ der Operation.

  2. SECOND_DATE: Der zweite TIMESTAMP_LTZ der Operation.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION MONTHS_BETWEEN_UDF(FIRST_DATE TIMESTAMP_LTZ, SECOND_DATE TIMESTAMP_LTZ)
RETURNS NUMBER
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
ROUND(MONTHS_BETWEEN(FIRST_DATE, SECOND_DATE))
$$
;
Copy
Oracle
 SELECT 
	MONTHS_BETWEEN('2000-03-20 22:01:11', '1996-03-20 10:01:11'),
	MONTHS_BETWEEN('1996-03-20 22:01:11', '2000-03-20 10:01:11'),
	MONTHS_BETWEEN('1982-05-11 22:31:19', '1900-01-25 15:21:15'),
	MONTHS_BETWEEN('1999-12-25 01:15:16', '1900-12-11 02:05:16')
FROM DUAL;
Copy
MONTHS_BETWEEN('2000-03-2022:01:11','1996-03-2010:01:11')|MONTHS_BETWEEN('1996-03-2022:01:11','2000-03-2010:01:11')|MONTHS_BETWEEN('1982-05-1122:31:19','1900-01-2515:21:15')|MONTHS_BETWEEN('1999-12-2501:15:16','1900-12-1102:05:16')|
---------------------------------------------------------+---------------------------------------------------------+---------------------------------------------------------+---------------------------------------------------------+
                                                       48|                                                      -48|                 987.558021206690561529271206690561529271|                1188.450492831541218637992831541218637993|
Copy
Snowflake
 SELECT
	MONTHS_BETWEEN('2000-03-20 22:01:11', '1996-03-20 10:01:11'),
	MONTHS_BETWEEN('1996-03-20 22:01:11', '2000-03-20 10:01:11'),
	MONTHS_BETWEEN('1982-05-11 22:31:19', '1900-01-25 15:21:15'),
	MONTHS_BETWEEN('1999-12-25 01:15:16', '1900-12-11 02:05:16')
FROM DUAL;
Copy
MONTHS_BETWEEN_UDF('2000-03-20 22:01:11', '1996-03-20 10:01:11')|MONTHS_BETWEEN_UDF('1996-03-20 22:01:11', '2000-03-20 10:01:11')|MONTHS_BETWEEN_UDF('1982-05-11 22:31:19', '1900-01-25 15:21:15')|MONTHS_BETWEEN_UDF('1999-12-25 01:15:16', '1900-12-11 02:05:16')|
----------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------+
                                                       48.000000|                                                      -48.000000|                                                      987.558024|                                                     1188.450497|
Copy

Known Issues

1. Precision may differ from Oracle

Einige Ergebnisse können sich in der Anzahl der Dezimalstellen unterscheiden.

Related EWIs

Keine zugehörigen EWIs.

REGEXP LIKE UDF

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung

REGEXP_LIKE führt einen Abgleich mit regulären Ausdrücken durch. Diese Bedingung wertet Zeichenfolgen anhand von Zeichen aus, die durch die Eingabezeichenfolge definiert sind. (Oracle Language Reference REGEXP_LIKE Condition)

 REGEXP_LIKE(source_char, pattern [, match_param ])
Copy

Oracle REGEXP_LIKE und Snowflake REGEXP_LIKE haben einige funktionale Unterschiede. Um diese Unterschiede zu minimieren und die Funktion von Oracle REGEXP_LIKE besser zu replizieren, haben wir eine benutzerdefinierte UDF hinzugefügt. Die Hauptidee besteht darin, das Backslash-Symbol aus dem regulären Ausdruck zu entfernen, wenn es erforderlich ist. Dies sind die Sonderzeichen, die mit einem Backslash versehen werden müssen: 'd', 'D', 'w', 'W', 's', 'S', 'A', 'Z', 'n'. Außerdem muss der Rückverweisausdruck (entspricht demselben Text wie der zuletzt von der Erfassungsgruppe „angegebene Zahl“ übereinstimmende Text) mit einem Escapezeichen werden.

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

REGEXP_LIKE_UDF(string, string)

Parameter
  1. COL: ist der Zeichenausdruck, der als Suchwert dient.

  2. PATTERN: ist der reguläre Ausdruck.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION REGEXP_LIKE_UDF(COL STRING, PATTERN STRING) 
RETURNS BOOLEAN
LANGUAGE JAVASCRIPT
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
return COL.match(new RegExp(PATTERN));
$$;
Copy
Oracle
Snowflake

REGEXP_LIKE_UDF(string, string, string)

Parameter
  1. COL: ist der Zeichenausdruck, der als Suchwert dient.

  2. PATTERN: ist der reguläre Ausdruck.

  3. MATCHPARAM: ist ein Zeichenausdruck, mit dem Sie das Standardverhalten der Bedingung ändern können. In der folgenden Tabelle finden Sie die Oracle-Zeichen mit ihrer Beschreibung und ihrer Entsprechung in der UDF.

Match ParameterDescriptionUDF Equivalent
'i'Specifies case-insensitive matching, even if the determined collation of the condition is case-sensitive.'i'
'c'Specifies case-sensitive and accent-sensitive matching, even if the determined collation of the condition is case-insensitive or accent-insensitive.Does not have an equivalent. It is being removed from the parameter..
'n'Allows the period (.), which is the match-any-character wildcard character, to match the newline character. If you omit this parameter, then the period does not match the newline character.'s'
'm'Treats the source string as multiple lines. Oracle interprets ^ and $ as the start and end, respectively, of any line anywhere in the source string, rather than only at the start or end of the entire source string. If you omit this parameter, then Oracle treats the source string as a single line.'m'
'x'Ignores whitespace characters. By default, whitespace characters match themselves.Does not have an equivalent. It is being removed from the parameter.
 CREATE OR REPLACE FUNCTION REGEXP_LIKE_UDF(COL STRING, PATTERN STRING, MATCHPARAM STRING) 
RETURNS BOOLEAN
LANGUAGE JAVASCRIPT
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
return COL.match(new RegExp(PATTERN, MATCHPARAM));
$$;
Copy
Oracle
Snowflake

Bekannte Probleme

1. UDF match parameter may not behave as expected

Da nicht alle Zeichen, die im Oracle-Abgleichsparameter verfügbar sind, ihre Entsprechung in der benutzerdefinierten Funktion haben, kann das Abfrageergebnis einige funktionale Unterschiede im Vergleich zu Oracle aufweisen.

2. UDF pattern parameter does not allow only ‚\‘ as a regular expression

Wenn der als Musterparameter verwendete reguläre Ausdruck nur „\“ lautet, wird eine Ausnahme wie folgt ausgelöst: JavaScript Ausführungsfehler: Unbekannt SyntaxError: Ungültiger regulärer Ausdruck: //: \ am Ende des Musters in REGEXP_LIKE_UDF bei ‚return COL.match(new RegExp(PATTERN));‘ position 17 stackstrace: REGEXP_LIKE_UDF

TIMESTAMP DIFF UDF

Beschreibung

Snowflake unterstützt nicht die Additionsoperation zwischen TIMESTAMP-Datentypen mit dem Operanden -. Um diese Funktionalität nachzubilden, haben wir eine benutzerspezifische UDF hinzugefügt.

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

TIMESTAMP_DIFF_UDF(timestamp, timestamp)

Parameter

  1. LEFT_TS: Das erste TIMESTAMP der Operation.

  2. RIGHT_TS: TIMESTAMP muss hinzugefügt werden.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION TIMESTAMP_DIFF_UDF(LEFT_TS TIMESTAMP, RIGHT_TS TIMESTAMP )
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
WITH RESULTS(days,hours,min,sec,millisecond,sign) AS
(
  SELECT
  abs(TRUNC(x/1000/3600/24)) days,
  abs(TRUNC(x/1000/60 / 60)-trunc(x/1000/3600/24)*24) hours,
  abs(TRUNC(MOD(x/1000,3600)/60)) min,
  abs(TRUNC(MOD(x/1000,60))) sec,
  abs(TRUNC(MOD(x,1000))) millisecond,
  SIGN(x)
  FROM (SELECT TIMESTAMPDIFF(millisecond, RIGHT_TS, LEFT_TS) x ,SIGN(TIMESTAMPDIFF(millisecond, RIGHT_TS, LEFT_TS)) sign))
  SELECT
  IFF(SIGN>0,'+','-') || TRIM(TO_CHAR(days,'000000000')) || ' ' || TO_CHAR(hours,'00') || ':' || TRIM(TO_CHAR(min,'00')) || ':' || TRIM(TO_CHAR(sec,'00')) || '.' || TRIM(TO_CHAR(millisecond,'00000000'))
  from RESULTS
$$;
Copy
Oracle
 --Create Table
CREATE TABLE timestampdiff_table (col1 TIMESTAMP, col2 TIMESTAMP);

--Insert data
INSERT INTO timestampdiff_table VALUES ('2000-03-20 22:01:11', '1996-03-20 10:01:11');
INSERT INTO timestampdiff_table VALUES ('1996-03-20 22:01:11', '2000-03-20 10:01:11');
INSERT INTO timestampdiff_table VALUES ('1982-05-11 22:31:19', '1900-01-25 15:21:15');
INSERT INTO timestampdiff_table VALUES ('1999-12-25 01:15:16', '1900-12-11 02:05:16');

--Select
SELECT col1 - col2 FROM timestampdiff_table;
Copy
COL1-COL2      |
---------------+
1461 12:0:0.0  |
-1460 12:0:0.0 |
30056 7:10:4.0 |
36172 23:10:0.0|
Copy
Snowflake
 --Create Table
CREATE OR REPLACE TABLE timestampdiff_table (col1 TIMESTAMP(6),
col2 TIMESTAMP(6)
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

--Insert data
INSERT INTO timestampdiff_table
VALUES ('2000-03-20 22:01:11', '1996-03-20 10:01:11');

INSERT INTO timestampdiff_table
VALUES ('1996-03-20 22:01:11', '2000-03-20 10:01:11');

INSERT INTO timestampdiff_table
VALUES ('1982-05-11 22:31:19', '1900-01-25 15:21:15');

INSERT INTO timestampdiff_table
VALUES ('1999-12-25 01:15:16', '1900-12-11 02:05:16');

--Select
SELECT
PUBLIC.TIMESTAMP_DIFF_UDF( col1, col2) FROM
timestampdiff_table;
Copy
TIMESTAMP_DIFF_UDF( COL1, COL2)|
-------------------------------+
+000001461  12:00:00.00000000  |
-000001460  12:00:00.00000000  |
+000030056  07:10:04.00000000  |
+000036172  23:10:00.00000000  |
Copy

Bekannte Probleme

1. TIMESTAMP format may differ from Oracle

Das Format TIMESTAMP kann von Oracle abweichen. Bitte beachten Sie die Einstellung TIMESTAMP_OUTPUT_FORMAT, wenn Sie mit TIMESTAMP-Datentypen arbeiten.

Zugehörige EWIs

Keine zugehörigen EWIs.

TRUNC (Datum) UDF

Beschreibung

Die Funktion TRUNC (Datum) gibt date zurück, wobei der Zeitanteil des Tages auf die durch das Formatmodell fmt angegebene Einheit gekürzt wird. (Oracle TRUNC(date) SQL Language Reference)

TRUNC(date [, fmt ])
Copy

Oracle TRUNC- und Snowflake TRUNC-Funktion mit Datumsargumenten haben einige funktionale Unterschiede.

TRUNC_UDF-Hilfsfunktion wird hinzugefügt, um die folgenden Fälle zu behandeln:

1. Das Format wird von Snowflake nicht unterstützt.

2. Das Format existiert in Snowflake, funktioniert aber anders.

3. Das Tool kann den Datentyp des ersten Arguments nicht bestimmen.

4. Das Format wird als Spalte oder Ausdruck und nicht als Literal angegeben.

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

TRUNC_UDF(date)

Es wendet ein explizites DATE Umwandeln auf die Eingabe Zeitstempel an.

Parameter

  1. INPUT: Der Zeitstempel mit Zeitzone (TIMESTAMP_LTZ), der gekürzt werden muss.

Warnung

Der Standardparameter für die UDF ist TIMESTAMP_LTZ. Möglicherweise muss er in TIMESTAMP_TZ oder TIMESTAMP_NTZ geändert werden, damit er mit dem vom Benutzer verwendeten Standardwert TIMESTAMP übereinstimmt.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.TRUNC_UDF(INPUT TIMESTAMP_LTZ)
RETURNS DATE
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
    INPUT::DATE
$$;
Copy
Oracle
 SELECT
TRUNC(
	TO_TIMESTAMP ( '20-Mar-1996 21:01:11 ', 'DD-Mon-YYYY HH24:MI:SS' )
	)
"Date" FROM DUAL;
Copy
Date                   |
-----------------------+
1996-03-20 00:00:00.000|
Copy
Snowflake
 SELECT
TRUNC(
	TO_TIMESTAMP ( '20-Mar-1996 21:01:11 ', 'DD-Mon-YYYY HH24:MI:SS' ), 'DD'
	)
"Date" FROM DUAL;
Copy
DATE      |
----------+
1996-03-20|
Copy

TRUNC_UDF(date, fmt)

Erstellt manuell ein neues Datum mit der Funktion DATE_FROM_PARTS(), abhängig von der verwendeten Formatkategorie.

Parameter

  1. DATE_TO\_TRUNC: Der Zeitstempel mit Zeitzone (TIMESTAMP_LTZ), der gekürzt werden muss.

  2. DATE_FMT: Das Datumsformat als VARCHAR. Dieselben Formate, die auch in Oracle unterstützt werden.

Warnung

Der Standardparameter für die UDF ist TIMESTAMP_LTZ. Möglicherweise muss er in TIMESTAMP_TZ oder TIMESTAMP_NTZ geändert werden, damit er mit dem vom Benutzer verwendeten Standardwert TIMESTAMP übereinstimmt.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.TRUNC_UDF(DATE_TO_TRUNC TIMESTAMP_LTZ, DATE_FMT VARCHAR(5))
RETURNS DATE
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
CAST(CASE 
WHEN UPPER(DATE_FMT) IN ('CC','SCC') THEN DATE_FROM_PARTS(CAST(LEFT(CAST(YEAR(DATE_TO_TRUNC) as CHAR(4)),2) || '01' as INTEGER),1,1)
WHEN UPPER(DATE_FMT) IN ('SYYYY','YYYY','YEAR','SYEAR','YYY','YY','Y') THEN DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1)
WHEN UPPER(DATE_FMT) IN ('IYYY','IYY','IY','I') THEN 
    CASE DAYOFWEEK(DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
         WHEN 0 THEN DATEADD(DAY, 1, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
         WHEN 1 THEN DATEADD(DAY, 0, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
         WHEN 2 THEN DATEADD(DAY, -1, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
         WHEN 3 THEN DATEADD(DAY, -2, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
         WHEN 4 THEN DATEADD(DAY, -3, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
         WHEN 5 THEN DATEADD(DAY, 3, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
         WHEN 6 THEN DATEADD(DAY, 2, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
    END        
WHEN UPPER(DATE_FMT) IN ('MONTH','MON','MM','RM') THEN DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),MONTH(DATE_TO_TRUNC),1)
WHEN UPPER(DATE_FMT)IN ('Q') THEN DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),(QUARTER(DATE_TO_TRUNC)-1)*3+1,1)
WHEN UPPER(DATE_FMT) IN ('WW') THEN DATEADD(DAY, 0-MOD(TIMESTAMPDIFF(DAY,DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1),DATE_TO_TRUNC),7), DATE_TO_TRUNC)
WHEN UPPER(DATE_FMT) IN ('IW') THEN DATEADD(DAY, 0-MOD(TIMESTAMPDIFF(DAY,(CASE DAYOFWEEK(DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
                                                                 WHEN 0 THEN DATEADD(DAY, 1, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
                                                                 WHEN 1 THEN DATEADD(DAY, 0, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
                                                                 WHEN 2 THEN DATEADD(DAY, -1, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
                                                                 WHEN 3 THEN DATEADD(DAY, -2, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
                                                                 WHEN 4 THEN DATEADD(DAY, -3, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
                                                                 WHEN 5 THEN DATEADD(DAY, 3, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
                                                                 WHEN 6 THEN DATEADD(DAY, 2, DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),1,1))
                                                               END),      DATE_TO_TRUNC),7), DATE_TO_TRUNC)
WHEN UPPER(DATE_FMT) IN ('W') THEN DATEADD(DAY, 0-MOD(TIMESTAMPDIFF(DAY,DATE_FROM_PARTS(YEAR(DATE_TO_TRUNC),MONTH(DATE_TO_TRUNC),1),DATE_TO_TRUNC),7), DATE_TO_TRUNC)                                                             
WHEN UPPER(DATE_FMT) IN ('DDD', 'DD','J') THEN DATE_TO_TRUNC
WHEN UPPER(DATE_FMT) IN ('DAY', 'DY','D') THEN DATEADD(DAY, 0-DAYOFWEEK(DATE_TO_TRUNC), DATE_TO_TRUNC)
WHEN UPPER(DATE_FMT) IN ('HH', 'HH12','HH24') THEN DATE_TO_TRUNC
WHEN UPPER(DATE_FMT) IN ('MI') THEN DATE_TO_TRUNC
END AS DATE)
$$
;
Copy

TRUNC Format-Szenarien

Warnung

Das Ergebnisformat hängt von den für die Datenbank konfigurierten DateTime-Ausgabeformaten ab.

1. Natively supported formats

Oracle
 SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'YYYY') FROM DUAL UNION ALL 
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'YEAR') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'YYY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'YY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'Y') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'Q') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'MONTH') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'MON') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'MM') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'DD') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'HH') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'MI') FROM DUAL;
Copy
+───────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "TRUNC(TO_DATE('20/04/202213:21:10','DD/MM/YYYYHH24:MI:SS'),'YYYY')"  |
+───────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| 01-JAN-22                                                             |
| 01-JAN-22                                                             |
| 01-JAN-22                                                             |
| 01-JAN-22                                                             |
| 01-JAN-22                                                             |
| 01-APR-22                                                             |
| 01-APR-22                                                             |
| 01-APR-22                                                             |
| 01-APR-22                                                             |
| 20-APR-22                                                             |
| 20-APR-22                                                             |
| 20-APR-22                                                             |
+───────────────────────────────────────────────────────────────────────+
Copy
Snowflake
 SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'YYYY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'YEAR') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'YYY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'YY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'Y') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'Q') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'MONTH') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'MON') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'MM') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'DD') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'HH') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'MI') FROM DUAL;
Copy
+─────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'YYYY')"  |
+─────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| 2022-01-01                                                              |
| 2022-01-01                                                              |
| 2022-01-01                                                              |
| 2022-01-01                                                              |
| 2022-01-01                                                              |
| 2022-04-01                                                              |
| 2022-04-01                                                              |
| 2022-04-01                                                              |
| 2022-04-01                                                              |
| 2022-04-20                                                              |
| 2022-04-20                                                              |
| 2022-04-20                                                              |
+─────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
Copy

2. Formats mapped to another format

Oracle
 SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS')) FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'SYYYY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'SYEAR') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'RM') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'IW') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'DDD') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'J') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'HH12') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'HH24') FROM DUAL;
Copy
+────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "TRUNC(TO_DATE('20/04/202213:21:10','DD/MM/YYYYHH24:MI:SS'))"  |
+────────────────────────────────────────────────────────────────+
| 20-APR-22                                                      |
| 01-JAN-22                                                      |
| 01-JAN-22                                                      |
| 01-APR-22                                                      |
| 18-APR-22                                                      |
| 20-APR-22                                                      |
| 20-APR-22                                                      |
| 20-APR-22                                                      |
| 20-APR-22                                                      |
+────────────────────────────────────────────────────────────────+
Copy
Snowflake
 SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'), 'DD') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'), 'YYYY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'), 'YEAR') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'), 'MM') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'), 'WK') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'), 'DD') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'), 'D') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'), 'HH') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'), 'HH') FROM DUAL;
Copy
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'), 'DD')"  |
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| 2022-04-20                                                             |
| 2022-01-01                                                             |
| 2022-01-01                                                             |
| 2022-04-01                                                             |
| 2022-04-18                                                             |
| 2022-04-20                                                             |
| 2022-04-20                                                             |
| 2022-04-20                                                             |
| 2022-04-20                                                             |
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
Copy

3. Day formats

Oracle
 SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'DAY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'DY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'D') FROM DUAL;
Copy
+──────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "TRUNC(TO_DATE('20/04/202213:21:10','DD/MM/YYYYHH24:MI:SS'),'DAY')"  |
+──────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| 17-APR-22                                                            |
| 17-APR-22                                                            |
| 17-APR-22                                                            |
+──────────────────────────────────────────────────────────────────────+
Copy
Snowflake
 SELECT
TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'DAY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT
TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'DY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT
TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'D') FROM DUAL;
Copy
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'DAY')"  |
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| 2022-04-17                                                                 |
| 2022-04-17                                                                 |
| 2022-04-17                                                                 |
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
Copy

4. Unsupported formats

Oracle
 SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'CC') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'SCC') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'IYYY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'IY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'I') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'WW') FROM DUAL UNION ALL
SELECT TRUNC(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'W') FROM DUAL;
Copy
+─────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "TRUNC(TO_DATE('20/04/202213:21:10','DD/MM/YYYYHH24:MI:SS'),'CC')"  |
+─────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| 01-JAN-01                                                           |
| 01-JAN-01                                                           |
| 03-JAN-22                                                           |
| 03-JAN-22                                                           |
| 03-JAN-22                                                           |
| 16-APR-22                                                           |
| 15-APR-22                                                           |
+─────────────────────────────────────────────────────────────────────+
Copy
Snowflake
 SELECT
TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'CC') FROM DUAL UNION ALL
SELECT
TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'SCC') FROM DUAL UNION ALL
SELECT
TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'IYYY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT
TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'IY') FROM DUAL UNION ALL
SELECT
TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'I') FROM DUAL UNION ALL
SELECT
TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'WW') FROM DUAL UNION ALL
SELECT
TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'W') FROM DUAL;
Copy
+───────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "TRUNC_UDF(TO_DATE('20/04/2022 13:21:10','DD/MM/YYYY HH24:MI:SS'),'CC')"  |
+───────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| 2001-01-01                                                                |
| 2001-01-01                                                                |
| 2022-01-03                                                                |
| 2022-01-03                                                                |
| 2022-01-03                                                                |
| 2022-04-16                                                                |
| 2022-04-15                                                                |
+───────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
Copy

Bemerkung

Wenn die Funktion TRUNC mit einem nicht unterstützten Format oder einem Parameter verwendet wird, der von SnowConvert nicht verarbeitet werden kann. Um Probleme zu vermeiden, wird das Format durch ein gültiges Format ersetzt, oder es wird TRUNC_UDF hinzugefügt.

Bekannte Probleme

1. Oracle DATE contains TIMESTAMP

Beachten Sie, dass Oracle DATE einen leeren TIMESTAMP (00:00:00.000) enthält, während Snowflake DATE dies nicht tut. SnowConvert ermöglicht die Umwandlung von DATE in TIMESTAMP mit dem Flag SysdateAsCurrentTimestamp.

Zugehörige EWIs

Keine zugehörigen EWIs.

TRUNC (Zahl) UDF

Beschreibung

Die Funktion TRUNC (number) gibt n1 gekürzt auf n2 Nachkommastellen zurück. Wenn n2 weggelassen wird, dann wird n1 auf 0 Stellen gekürzt. n2 kann negativ sein, um n2 Ziffern links vom Dezimalpunkt zu kürzen (auf Null zu setzen). (Oracle TRUNC(number) SQL Language Reference)

TRUNC(n1 [, n2 ])
Copy

TRUNC\UDF für numerische Werte wird hinzugefügt, um Fälle zu behandeln , in denen die erste Spalte einen nicht erkannten Datentyp hat.

Beispiel:

 SELECT TRUNC(column1) FROM DUAL;
Copy

Wenn die Definition von column1 dem Tool nicht zur Verfügung gestellt wurde. Dann wird TRUNC_UDF hinzugefügt und zur Ausführungszeit wird die Überladung von TRUNC_UDF den Fall behandeln, wenn es sich um einen numerischen oder einen Datumstyp handelt.

Bitte lesen Sie den Abschnitt TRUNC (DATE).

Die folgenden Abschnitte liefern den Beweis, dass TRUNC_UDF perfekt mit numerischen Werten umgehen kann.

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

TRUNC_UDF(n1)

Es wird die Snowflake TRUNC-Funktion mit der eingegebenen Nummer aufgerufen. Diese Überladung dient dazu, die verschiedenen Arten von Parameterszenarien zu behandeln, falls diese Informationen während der Migration nicht verfügbar sind.

Parameter

  1. INPUT: Die NUMBER, die gekürzt werden muss.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.TRUNC_UDF(INPUT NUMBER)
RETURNS INT
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
    TRUNC(INPUT)
$$;
Copy
Oracle
 --TRUNC(NUMBER)
SELECT
	TRUNC ( 1.000001 ),
	TRUNC ( 15.79 ),
	TRUNC ( -975.975 ),
	TRUNC ( 135.135 )
FROM DUAL;
Copy
TRUNC(1.000001)|TRUNC(15.79)|TRUNC(-975.975)|TRUNC(135.135)|
---------------+------------+---------------+--------------+
              1|          15|           -975|           135|
Copy
Snowflake
 --TRUNC(NUMBER)
SELECT
	TRUNC ( 1.000001 ),
	TRUNC ( 15.79 ),
	TRUNC ( -975.975 ),
	TRUNC ( 135.135 )
FROM DUAL;
Copy
TRUNC_UDF(1.000001)|TRUNC_UDF(15.79)|TRUNC_UDF(-975.975)|TRUNC_UDF(135.135)|
-------------------+----------------+-------------------+------------------+
                  1|              15|               -975|               135|
Copy

TRUNC_UDF(n1, n2)

Es wird die Snowflake TRUNC-Funktion mit der eingegebenen Zahl und der Skala aufgerufen. Diese Überladung dient dazu, die verschiedenen Arten von Parameterszenarien zu behandeln, falls diese Informationen während der Migration nicht verfügbar sind.

Parameter

  1. INPUT: Die NUMBER, die gekürzt werden muss.

  2. SCALE: Stellt die Anzahl der Ziffern dar, die die Ausgabe nach dem Dezimalpunkt enthält.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.TRUNC_UDF(INPUT NUMBER, SCALE NUMBER)
RETURNS INT
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
    TRUNC(INPUT, SCALE)
$$;
Copy
Oracle
 --TRUNC(NUMBER, SCALE)
SELECT
	TRUNC ( 1.000001, -2 ),
	TRUNC ( 1.000001, -1 ),
	TRUNC ( 1.000001, 0 ),
	TRUNC ( 1.000001, 1 ),
	TRUNC ( 1.000001, 2 ),
	TRUNC ( 15.79, -2),
	TRUNC ( 15.79, -1),
	TRUNC ( 15.79, 0),
	TRUNC ( 15.79, 1 ),
	TRUNC ( 15.79, 50 ),
	TRUNC ( -9.6, -2 ),
	TRUNC ( -9.6, -1 ),
	TRUNC ( -9.6, 0 ),
	TRUNC ( -9.6, 1 ),
	TRUNC ( -9.6, 2 ),
	TRUNC ( -975.975, -3 ),
	TRUNC ( -975.975, -2 ),
	TRUNC ( -975.975, -1 ),
	TRUNC ( -975.975, 0 ),
	TRUNC ( -975.975, 1 ),
	TRUNC ( -975.975, 2 ),
	TRUNC ( -975.975, 3 ),
	TRUNC ( -975.975, 5 ),
	TRUNC ( 135.135, -10 ),
	TRUNC ( 135.135, -2 ),
	TRUNC ( 135.135, 0 ),
	TRUNC ( 135.135, 1 ),
	TRUNC ( 135.135, 2 ),
	TRUNC ( 135.135, 3 ),
	TRUNC ( 135.135, 5 )
FROM DUAL;
Copy
TRUNC(1.000001,-2)|TRUNC(1.000001,-1)|TRUNC(1.000001,0)|TRUNC(1.000001,1)|TRUNC(1.000001,2)|TRUNC(15.79,-2)|TRUNC(15.79,-1)|TRUNC(15.79,0)|TRUNC(15.79,1)|TRUNC(15.79,50)|TRUNC(-9.6,-2)|TRUNC(-9.6,-1)|TRUNC(-9.6,0)|TRUNC(-9.6,1)|TRUNC(-9.6,2)|TRUNC(-975.975,-3)|TRUNC(-975.975,-2)|TRUNC(-975.975,-1)|TRUNC(-975.975,0)|TRUNC(-975.975,1)|TRUNC(-975.975,2)|TRUNC(-975.975,3)|TRUNC(-975.975,5)|TRUNC(135.135,-10)|TRUNC(135.135,-2)|TRUNC(135.135,0)|TRUNC(135.135,1)|TRUNC(135.135,2)|TRUNC(135.135,3)|TRUNC(135.135,5)|
------------------+------------------+-----------------+-----------------+-----------------+---------------+---------------+--------------+--------------+---------------+--------------+--------------+-------------+-------------+-------------+------------------+------------------+------------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+------------------+-----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+----------------+
                 0|                 0|                1|                1|                1|              0|             10|            15|          15.7|          15.79|             0|             0|           -9|         -9.6|         -9.6|                 0|              -900|              -970|             -975|           -975.9|          -975.97|         -975.975|         -975.975|                 0|              100|             135|           135.1|          135.13|         135.135|         135.135|
Copy
Snowflake
 --TRUNC(NUMBER, SCALE)
SELECT
	TRUNC ( 1.000001, -2 ),
	TRUNC ( 1.000001, -1 ),
	TRUNC ( 1.000001, 0 ),
	TRUNC ( 1.000001, 1 ),
	TRUNC ( 1.000001, 2 ),
	TRUNC ( 15.79, -2),
	TRUNC ( 15.79, -1),
	TRUNC ( 15.79, 0),
	TRUNC ( 15.79, 1 ),
	TRUNC ( 15.79, 50 ),
	TRUNC ( -9.6, -2 ),
	TRUNC ( -9.6, -1 ),
	TRUNC ( -9.6, 0 ),
	TRUNC ( -9.6, 1 ),
	TRUNC ( -9.6, 2 ),
	TRUNC ( -975.975, -3 ),
	TRUNC ( -975.975, -2 ),
	TRUNC ( -975.975, -1 ),
	TRUNC ( -975.975, 0 ),
	TRUNC ( -975.975, 1 ),
	TRUNC ( -975.975, 2 ),
	TRUNC ( -975.975, 3 ),
	TRUNC ( -975.975, 5 ),
	TRUNC ( 135.135, -10 ),
	TRUNC ( 135.135, -2 ),
	TRUNC ( 135.135, 0 ),
	TRUNC ( 135.135, 1 ),
	TRUNC ( 135.135, 2 ),
	TRUNC ( 135.135, 3 ),
	TRUNC ( 135.135, 5 )
FROM DUAL;
Copy
TRUNC_UDF ( 1.000001, -2 )|TRUNC_UDF ( 1.000001, -1 )|TRUNC_UDF ( 1.000001, 0 )|TRUNC_UDF ( 1.000001, 1 )|TRUNC_UDF ( 1.000001, 2 )|TRUNC_UDF ( 15.79, -2)|TRUNC_UDF ( 15.79, -1)|TRUNC_UDF ( 15.79, 0)|TRUNC_UDF ( 15.79, 1 )|TRUNC_UDF ( 15.79, 50 )|TRUNC_UDF ( -9.6, -2 )|TRUNC_UDF ( -9.6, -1 )|TRUNC_UDF ( -9.6, 0 )|TRUNC_UDF ( -9.6, 1 )|TRUNC_UDF ( -9.6, 2 )|TRUNC_UDF ( -975.975, -3 )|TRUNC_UDF ( -975.975, -2 )|TRUNC_UDF ( -975.975, -1 )|TRUNC_UDF ( -975.975, 0 )|TRUNC_UDF ( -975.975, 1 )|TRUNC_UDF ( -975.975, 2 )|TRUNC_UDF ( -975.975, 3 )|TRUNC_UDF ( -975.975, 5 )|TRUNC_UDF ( 135.135, -10 )|TRUNC_UDF ( 135.135, -2 )|TRUNC_UDF ( 135.135, 0 )|TRUNC_UDF ( 135.135, 1 )|TRUNC_UDF ( 135.135, 2 )|TRUNC_UDF ( 135.135, 3 )|TRUNC_UDF ( 135.135, 5 )|
--------------------------+--------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+----------------------+----------------------+---------------------+----------------------+-----------------------+----------------------+----------------------+---------------------+---------------------+---------------------+--------------------------+--------------------------+--------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+-------------------------+--------------------------+-------------------------+------------------------+------------------------+------------------------+------------------------+------------------------+
                         0|                         0|                        1|                      1.0|                     1.00|                     0|                    10|                   15|                  15.7|                  15.79|                     0|                     0|                   -9|                 -9.6|                 -9.6|                         0|                      -900|                      -970|                     -975|                   -975.9|                  -975.97|                 -975.975|                 -975.975|                         0|                      100|                     135|                   135.1|                  135.13|                 135.135|                 135.135|s
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Bekannte Probleme

Es wurden keine Probleme gefunden.

Zugehörige EWIs

Keine zugehörigen EWIs.

DATEADD UDF INTERVAL

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung

Diese UDF wird verwendet, um Operationen mit Intervallen wie:

  • INTERVAL + DATE

  • INTERVAL + TIMESTAMP

  • DATE + INTERVAL

  • DATE + TIMESTAMP

  • INTERVAL + UNKNOWN

  • UNKNOWN + INTERVAL

Bemerkung

Ein Typ UNKNOWN ist eine Spalte oder ein Ausdruck, deren bzw. dessen Typ von Snow Convert nicht aufgelöst werden konnte. Dies kommt vor, wenn die DDLs für Tabellen nicht in der Migration enthalten sind oder wenn es einen Ausdruck oder eine Unterabfrage gibt, die unterschiedliche Datentypen zurückgeben kann.

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

DATEADD_UDF(string, date)

Parameter

  1. INTERVAL_VALUE: Intervall String der Operation.

  2. D: Das DATE, wo das Intervall hinzugefügt wird.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEADD_UDF(INTERVAL_VALUE STRING,D DATE)
RETURNS DATE
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
       TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT 

    CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D) 
    WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)      
    ELSE
        DATEADD(MICROSECONDS,1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)::DATE
    END CASE    
FROM VARS    
$$;
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DATEADD_UDF(date, string)

Parameter

  1. D: Das DATE, wo das Intervall hinzugefügt wird.

  2. INTERVAL_VALUE: Intervall String der Operation.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEADD_UDF(D DATE, INTERVAL_VALUE STRING)
RETURNS DATE
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
       TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT 

    CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D) 
    WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)      
    ELSE
        DATEADD(MICROSECONDS,1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)::DATE
    END CASE    
FROM VARS    
$$;
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DATEADD_UDF(string, timestamp)

Parameter

  1. INTERVAL_VALUE: Intervall String der Operation.

  2. D: Das TIMESTAMP, wo das Intervall hinzugefügt wird.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEADD_UDF(INTERVAL_VALUE STRING,D TIMESTAMP)
RETURNS TIMESTAMP
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
       TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT 

    CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D) 
    WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)      
    ELSE
        DATEADD(MICROSECONDS,1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)
    END CASE    
FROM VARS    
$$;
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DATEADD_UDF(timestamp, string)

Parameter

  1. D: Das TIMESTAMP, wo das Intervall hinzugefügt wird.

  2. INTERVAL_VALUE: Intervall String der Operation.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEADD_UDF(D TIMESTAMP, INTERVAL_VALUE STRING)
RETURNS TIMESTAMP
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
       TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT 

    CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D) 
    WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)      
    ELSE
        DATEADD(MICROSECONDS,1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)
    END CASE    
FROM VARS    
$$;
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Verwendungsbeispiel

Bemerkung

--disableDateAsTimestamp

Kennzeichen, das angibt, ob SYSDATE in CURRENT_DATE oder CURRENT_TIMESTAMP umgewandelt werden soll. Dies betrifft auch alle Spalten DATE, die in TIMESTAMP umgewandelt werden.

Oracle
 -- DROP TABLE UNKNOWN_TABLE;
-- CREATE TABLE UNKNOWN_TABLE(Unknown timestamp);
-- INSERT  INTO UNKNOWN_TABLE VALUES (TO_TIMESTAMP('01/10/09, 12:00 P.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi P.M.'));

CREATE TABLE TIMES(
AsTimeStamp TIMESTAMP,
AsTimestampTwo TIMESTAMP,
AsDate DATE,
AsDateTwo DATE
);

INSERT INTO TIMES VALUES (
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 11:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'), 
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 10:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'), 
TO_DATE('06/11/21', 'dd/mm/yy'), 
TO_DATE('05/11/21', 'dd/mm/yy'));

SELECT 
 AsTimeStamp+INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH,
 AsTimeStamp+INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH,
 AsTimeStamp+INTERVAL '1' MONTH,
 AsTimeStamp+INTERVAL '2' MONTH,
 AsDate+INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH,
 AsDate+INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH,
 AsDate+INTERVAL '1' MONTH,
 AsDate+INTERVAL '2' MONTH,
 Unknown+INTERVAL '1 01:00:00.222' DAY TO SECOND(3),
 Unknown+INTERVAL '1 01:10' DAY TO MINUTE,
 Unknown+INTERVAL '1 1' DAY TO HOUR,
 INTERVAL '1' MONTH+AsTimeStamp,
 INTERVAL '1' MONTH+AsDate,
 INTERVAL '1' MONTH+Unknown,
 INTERVAL '2' MONTH+AsTimeStamp,
 INTERVAL '2' MONTH+AsDate,
 INTERVAL '2' MONTH+Unknown
FROM TIMES, UNKNOWN_TABLE;
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|ASTIMESTAMP+INTERVAL'1-1'YEAR(2)TOMONTH|ASTIMESTAMP+INTERVAL'2-1'YEAR(4)TOMONTH|ASTIMESTAMP+INTERVAL'1'MONTH|ASTIMESTAMP+INTERVAL'2'MONTH|ASDATE+INTERVAL'1-1'YEAR(2)TOMONTH|ASDATE+INTERVAL'2-1'YEAR(4)TOMONTH|ASDATE+INTERVAL'1'MONTH|ASDATE+INTERVAL'2'MONTH|UNKNOWN+INTERVAL'101:00:00.222'DAYTOSECOND(3)|UNKNOWN+INTERVAL'101:10'DAYTOMINUTE|UNKNOWN+INTERVAL'11'DAYTOHOUR|INTERVAL'1'MONTH+ASTIMESTAMP|INTERVAL'1'MONTH+ASDATE|INTERVAL'1'MONTH+UNKNOWN|INTERVAL'2'MONTH+ASTIMESTAMP|INTERVAL'2'MONTH+ASDATE|INTERVAL'2'MONTH+UNKNOWN|
|---------------------------------------|---------------------------------------|----------------------------|----------------------------|----------------------------------|----------------------------------|-----------------------|-----------------------|---------------------------------------------|-----------------------------------|-----------------------------|----------------------------|-----------------------|------------------------|----------------------------|-----------------------|------------------------|
|2022-12-05 11:00:00.000                |2023-12-05 11:00:00.000                |2021-12-05 11:00:00.000     |2022-01-05 11:00:00.000     |2022-12-06 00:00:00.000           |2023-12-06 00:00:00.000           |2021-12-06 00:00:00.000|2022-01-06 00:00:00.000|2009-10-02 13:00:00.222                      |2009-10-02 13:10:00.000            |2009-10-02 13:00:00.000      |2021-12-05 11:00:00.000     |2021-12-06 00:00:00.000|2009-11-01 12:00:00.000 |2022-01-05 11:00:00.000     |2022-01-06 00:00:00.000|2009-12-01 12:00:00.000 |

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Snowflake

Bemerkung

Diese Konfiguration wurde in Snowflake verwendet

 ALTER SESSION SET TIMESTAMP_NTZ_OUTPUT_FORMAT= 'DD-MON-YY HH.MI.SS.FF6 AM';
ALTER SESSION SET DATE_OUTPUT_FORMAT= 'DD-MON-YY';
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 -- DROP TABLE UNKNOWN_TABLE;
-- CREATE TABLE UNKNOWN_TABLE(Unknown timestamp);
-- INSERT  INTO UNKNOWN_TABLE VALUES (TO_TIMESTAMP('01/10/09, 12:00 P.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi P.M.'));
CREATE OR REPLACE TABLE TIMES (
 AsTimeStamp TIMESTAMP(6),
 AsTimestampTwo TIMESTAMP(6),
 AsDate TIMESTAMP /*** SSC-FDM-OR0042 - DATE TYPE COLUMN HAS A DIFFERENT BEHAVIOR IN SNOWFLAKE. ***/,
 AsDateTwo TIMESTAMP /*** SSC-FDM-OR0042 - DATE TYPE COLUMN HAS A DIFFERENT BEHAVIOR IN SNOWFLAKE. ***/
 )
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO TIMES
VALUES (
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 11:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'),
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 10:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'),
TO_DATE('06/11/21', 'dd/mm/yy'),
TO_DATE('05/11/21', 'dd/mm/yy'));

--** SSC-FDM-0007 - MISSING DEPENDENT OBJECT "UNKNOWN_TABLE" **

SELECT
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsTimeStamp + INTERVAL '1y, 1mm',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsTimeStamp + INTERVAL '2y, 1mm',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsTimeStamp + INTERVAL '1 month',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsTimeStamp + INTERVAL '2 month',
 AsDate+ INTERVAL '1y, 1mm',
 AsDate+ INTERVAL '2y, 1mm',
 AsDate+ INTERVAL '1 month',
 AsDate+ INTERVAL '2 month',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Unknown AND Interval ***/!!!
 Unknown + INTERVAL '1d, 01h, 00m, 00s, 222ms',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Unknown AND Interval ***/!!!
 Unknown + INTERVAL '1d, 01h, 10m',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Unknown AND Interval ***/!!!
 Unknown + INTERVAL '1d, 1h',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsTimeStamp + INTERVAL '1 month',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsDate + INTERVAL '1 month',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Unknown AND Interval ***/!!!
 Unknown + INTERVAL '1 month',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsTimeStamp + INTERVAL '2 month',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsDate + INTERVAL '2 month',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Unknown AND Interval ***/!!!
 Unknown + INTERVAL '2 month'
FROM
 TIMES,
 UNKNOWN_TABLE;
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|DATEADD_UDF(ASTIMESTAMP,'INTERVAL ''1-1'' YEAR(2) TO MONTH')|DATEADD_UDF(ASTIMESTAMP,'INTERVAL ''2-1'' YEAR(4) TO MONTH')|DATEADD_UDF(ASTIMESTAMP,'INTERVAL ''1'' MONTH')|DATEADD_UDF(ASTIMESTAMP,'INTERVAL ''2'' MONTH')|DATEADD_UDF(ASDATE,'INTERVAL ''1-1'' YEAR(2) TO MONTH')|DATEADD_UDF(ASDATE,'INTERVAL ''2-1'' YEAR(4) TO MONTH')|DATEADD_UDF(ASDATE,'INTERVAL ''1'' MONTH')|DATEADD_UDF(ASDATE,'INTERVAL ''2'' MONTH')|DATEADD_UDF(UNKNOWN,'INTERVAL ''1 01:00:00.222'' DAY TO SECOND(3)')|DATEADD_UDF(UNKNOWN,'INTERVAL ''1 01:10'' DAY TO MINUTE')|DATEADD_UDF(UNKNOWN,'INTERVAL ''1 1'' DAY TO HOUR')|DATEADD_UDF('INTERVAL ''1'' MONTH',ASTIMESTAMP)|DATEADD_UDF('INTERVAL ''1'' MONTH',ASDATE)|DATEADD_UDF('INTERVAL ''1'' MONTH',UNKNOWN)|DATEADD_UDF('INTERVAL ''2'' MONTH',ASTIMESTAMP)|DATEADD_UDF('INTERVAL ''2'' MONTH',ASDATE)|DATEADD_UDF('INTERVAL ''2'' MONTH',UNKNOWN)|
|------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------|-----------------------------------------------|-------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------|------------------------------------------|------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------|---------------------------------------------------|-----------------------------------------------|------------------------------------------|-------------------------------------------|-----------------------------------------------|------------------------------------------|-------------------------------------------|
|2022-12-05 11:00:00.000                                     |2023-12-05 11:00:00.000                                     |2021-12-05 11:00:00.000                        |2022-01-05 11:00:00.000                        |2022-12-06                                             |2023-12-06                                             |2021-12-06                                |2022-01-06                                |2009-10-02 13:00:00.222                                            |2009-10-02 13:10:00.000                                  |2009-10-02 13:00:00.000                            |2021-12-05 11:00:00.000                        |2021-12-06                                |2009-11-01 12:00:00.000                    |2022-01-05 11:00:00.000                        |2022-01-06                                |2009-12-01 12:00:00.000                    |

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Bekannte Probleme

1. INTERVAL + INTERVAL Operation is not supported

Snowflake unterstützt keine INTERVAL + INTERVAL Operationen.

Zugehörige EWIs

  1. [SSC-EWI-OR0036](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/oracleEWI. md#ssc-ewi-or0036): Probleme bei der Auflösung von Typen, die arithmetische Operation verhält sich möglicherweise nicht korrekt zwischen Zeichenfolge und Datum.

  2. [SSC-EWI-OR0095](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/oracleEWI. md#ssc-ewi-or0095): Operation zwischen Intervalltyp und Datumstyp wird nicht unterstützt.

  3. [SSC-FDM-0007](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/generalFDM. md#ssc-fdm-0007): Element mit fehlenden Abhängigkeiten.

  4. [SSC-FDM-OR0042](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/oracleFDM. md#ssc-fdm-or0042): In Zeitstempel umgewandelter Datumstyp zeigt eine andere Verhaltensweise

DATEDIFF UDF INTERVAL

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung

Diese UDF wird verwendet, um Operationen mit Intervallen wie:

  • INTERVAL - UNKNOWN

  • UNKNOWN - INTERVAL

  • DATE - INTERVAL

  • TIMESTAMP - INTERVAL

Bemerkung

Ein Typ UNKNOWN ist eine Spalte oder ein Ausdruck, deren bzw. dessen Typ von Snow Convert nicht aufgelöst werden konnte. Dies kommt vor, wenn die DDLs für Tabellen nicht in der Migration enthalten sind oder wenn es einen Ausdruck oder eine Unterabfrage gibt, die unterschiedliche Datentypen zurückgeben kann.

Benutzerdefinierte UDF-Überlastungen

DATEADD_DDIF(string, date)

Parameter

  1. INTERVAL_VALUE: Intervall String der Operation.

  2. D: Das DATE, von dem das Intervall subtrahiert werden soll.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEDIFF_UDF(INTERVAL_VALUE STRING,D DATE)
RETURNS DATE
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
       TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT 
    CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,-1*PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D) 
    WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,-1*TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)    
    ELSE
        DATEADD(MICROSECONDS,-1*1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)::DATE
    END CASE    
FROM VARS    
$$;
Copy

DATEADD_DIFF(date, string)

Parameter

  1. D: Das DATE, von dem das Intervall subtrahiert werden soll.

  2. INTERVAL_VALUE: Intervall String der Operation.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEDIFF_UDF(D DATE, INTERVAL_VALUE STRING)
RETURNS DATE
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
       TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT 
    CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,-1*PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D) 
    WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,-1*TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)    
    ELSE
        DATEADD(MICROSECONDS,-1*1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)::DATE
    END CASE    
FROM VARS    
$$;
Copy

DATEADD_DIFF(string, timestamp)

Parameter

  1. INTERVAL_VALUE: Intervall String der Operation.

  2. D: Das TIMESTAMP, von dem das Intervall subtrahiert werden soll.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEDIFF_UDF(INTERVAL_VALUE STRING,D TIMESTAMP)
RETURNS TIMESTAMP
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
       TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT 
    CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,-1*PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D) 
    WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,-1*TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)    
    ELSE
        DATEADD(MICROSECONDS,-1*1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)
    END CASE    
FROM VARS    
$$;
Copy

DATEADD_DIFF(timestamp, string)

Parameter

  1. D: Das TIMESTAMP, von dem das Intervall subtrahiert werden soll.

  2. INTERVAL_VALUE: Intervall String der Operation.

 CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.DATEDIFF_UDF(D TIMESTAMP, INTERVAL_VALUE STRING)
RETURNS TIMESTAMP
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
       TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT 
    CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,-1*PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D) 
    WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
        DATEADD(MONTHS,-1*TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)    
    ELSE
        DATEADD(MICROSECONDS,-1*1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)
    END CASE    
FROM VARS    
$$;
Copy

Verwendungsbeispiel

Bemerkung

--disableDateAsTimestamp

Kennzeichen, das angibt, ob SYSDATE in CURRENT_DATE oder CURRENT_TIMESTAMP umgewandelt werden soll. Dies betrifft auch alle Spalten DATE, die in TIMESTAMP umgewandelt werden.

Oracle
 -- DROP TABLE UNKNOWN_TABLE;
-- CREATE TABLE UNKNOWN_TABLE(Unknown timestamp);
-- INSERT  INTO UNKNOWN_TABLE VALUES (TO_TIMESTAMP('01/10/09, 12:00 P.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi P.M.'));

CREATE TABLE TIMES(
AsTimeStamp TIMESTAMP,
AsTimestampTwo TIMESTAMP,
AsDate DATE,
AsDateTwo DATE
);

INSERT INTO TIMES VALUES (
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 11:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'), 
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 10:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'), 
TO_DATE('06/11/21', 'dd/mm/yy'), 
TO_DATE('05/11/21', 'dd/mm/yy'));

SELECT 
 AsTimeStamp-INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH,
 AsTimeStamp-INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH,
 AsTimeStamp-INTERVAL '1' MONTH,
 AsTimeStamp-INTERVAL '2' MONTH,
 AsDate-INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH,
 AsDate-INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH,
 AsDate-INTERVAL '1' MONTH,
 AsDate-INTERVAL '2' MONTH,
 Unknown-INTERVAL '1 01:00:00.222' DAY TO SECOND(3),
 Unknown-INTERVAL '1 01:10' DAY TO MINUTE,
 Unknown-INTERVAL '1 1' DAY TO HOUR
FROM TIMES, UNKNOWN_TABLE;
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|ASTIMESTAMP-INTERVAL'1-1'YEAR(2)TOMONTH|ASTIMESTAMP-INTERVAL'2-1'YEAR(4)TOMONTH|ASTIMESTAMP-INTERVAL'1'MONTH|ASTIMESTAMP-INTERVAL'2'MONTH|ASDATE-INTERVAL'1-1'YEAR(2)TOMONTH|ASDATE-INTERVAL'2-1'YEAR(4)TOMONTH|ASDATE-INTERVAL'1'MONTH|ASDATE-INTERVAL'2'MONTH|UNKNOWN-INTERVAL'101:00:00.222'DAYTOSECOND(3)|UNKNOWN-INTERVAL'101:10'DAYTOMINUTE|UNKNOWN-INTERVAL'11'DAYTOHOUR|
|---------------------------------------|---------------------------------------|----------------------------|----------------------------|----------------------------------|----------------------------------|-----------------------|-----------------------|---------------------------------------------|-----------------------------------|-----------------------------|
|2020-10-05 11:00:00.000                |2019-10-05 11:00:00.000                |2021-10-05 11:00:00.000     |2021-09-05 11:00:00.000     |2020-10-06 00:00:00.000           |2019-10-06 00:00:00.000           |2021-10-06 00:00:00.000|2021-09-06 00:00:00.000|2009-09-30 10:59:59.778                      |2009-09-30 10:50:00.000            |2009-09-30 11:00:00.000      |

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Snowflake

Bemerkung

Diese Konfiguration wurde in Snowflake verwendet

 ALTER SESSION SET TIMESTAMP_NTZ_OUTPUT_FORMAT= 'DD-MON-YY HH.MI.SS.FF6 AM';
ALTER SESSION SET DATE_OUTPUT_FORMAT= 'DD-MON-YY';
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 -- DROP TABLE UNKNOWN_TABLE;
-- CREATE TABLE UNKNOWN_TABLE(Unknown timestamp);
-- INSERT  INTO UNKNOWN_TABLE VALUES (TO_TIMESTAMP('01/10/09, 12:00 P.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi P.M.'));
CREATE OR REPLACE TABLE TIMES (
 AsTimeStamp TIMESTAMP(6),
 AsTimestampTwo TIMESTAMP(6),
 AsDate TIMESTAMP /*** SSC-FDM-OR0042 - DATE TYPE COLUMN HAS A DIFFERENT BEHAVIOR IN SNOWFLAKE. ***/,
 AsDateTwo TIMESTAMP /*** SSC-FDM-OR0042 - DATE TYPE COLUMN HAS A DIFFERENT BEHAVIOR IN SNOWFLAKE. ***/
 )
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO TIMES
VALUES (
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 11:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'),
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 10:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'),
TO_DATE('06/11/21', 'dd/mm/yy'),
TO_DATE('05/11/21', 'dd/mm/yy'));

--** SSC-FDM-0007 - MISSING DEPENDENT OBJECT "UNKNOWN_TABLE" **

SELECT
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsTimeStamp - INTERVAL '1y, 1mm',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsTimeStamp - INTERVAL '2y, 1mm',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsTimeStamp - INTERVAL '1 month',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0095 - OPERATION BETWEEN INTERVAL TYPE AND DATE TYPE NOT SUPPORTED ***/!!!
 AsTimeStamp - INTERVAL '2 month',
 AsDate- INTERVAL '1y, 1mm',
 AsDate- INTERVAL '2y, 1mm',
 AsDate- INTERVAL '1 month',
 AsDate- INTERVAL '2 month',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Unknown AND Interval ***/!!!
 Unknown - INTERVAL '1d, 01h, 00m, 00s, 222ms',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Unknown AND Interval ***/!!!
 Unknown - INTERVAL '1d, 01h, 10m',
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Unknown AND Interval ***/!!!
 Unknown - INTERVAL '1d, 1h'
FROM
 TIMES,
 UNKNOWN_TABLE;
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|DATEDIFF_UDF(ASTIMESTAMP,'INTERVAL ''1-1'' YEAR(2) TO MONTH')|DATEDIFF_UDF(ASTIMESTAMP,'INTERVAL ''2-1'' YEAR(4) TO MONTH')|DATEDIFF_UDF(ASTIMESTAMP,'INTERVAL ''1'' MONTH')|DATEDIFF_UDF(ASTIMESTAMP,'INTERVAL ''2'' MONTH')|DATEDIFF_UDF(ASDATE,'INTERVAL ''1-1'' YEAR(2) TO MONTH')|DATEDIFF_UDF(ASDATE,'INTERVAL ''2-1'' YEAR(4) TO MONTH')|DATEDIFF_UDF(ASDATE,'INTERVAL ''1'' MONTH')|DATEDIFF_UDF(ASDATE,'INTERVAL ''2'' MONTH')|DATEDIFF_UDF(UNKNOWN,'INTERVAL ''1 01:00:00.222'' DAY TO SECOND(3)')|DATEDIFF_UDF(UNKNOWN,'INTERVAL ''1 01:10'' DAY TO MINUTE')|DATEDIFF_UDF(UNKNOWN,'INTERVAL ''1 1'' DAY TO HOUR')|
|-------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------|------------------------------------------------|------------------------------------------------|--------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------|-------------------------------------------|-------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------|----------------------------------------------------|
|2020-10-05 11:00:00.000                                      |2019-10-05 11:00:00.000                                      |2021-10-05 11:00:00.000                         |2021-09-05 11:00:00.000                         |2020-10-06                                              |2019-10-06                                              |2021-10-06                                 |2021-09-06                                 |2009-09-30 10:59:59.778                                             |2009-09-30 10:50:00.000                                   |2009-09-30 11:00:00.000                             |
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Bekannte Probleme

1. INTERVAL - INTERVAL Operation is not supported

Snowflake unterstützt keine INTERVAL - INTERVAL Operationen.

Zugehörige EWIs

  1. [SSC-EWI-OR0036](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/oracleEWI. md#ssc-ewi-or0036): Probleme bei der Auflösung von Typen, die arithmetische Operation verhält sich möglicherweise nicht korrekt zwischen Zeichenfolge und Datum.

  2. [SSC-EWI-OR0095](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/oracleEWI. md#ssc-ewi-or0095): Operation zwischen Intervalltyp und Datumstyp wird nicht unterstützt.

  3. [SSC-FDM-0007](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/generalFDM. md#ssc-fdm-0007): Element mit fehlenden Abhängigkeiten.

  4. [SSC-FDM-OR0042](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/oracleFDM. md#ssc-fdm-or0042): In Zeitstempel umgewandelter Datumstyp zeigt eine andere Verhaltensweise