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
DIRECTORYNAME: Eine
STRING
, die den Verzeichnispfad darstellt.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
$$
DIRECTORYNAME || '\\' || FILENAME
$$;
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;
-- Result
COL1 |
------------------+
[BFILE:myfile.png]|
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;
-- Result
COL1 |
----------------------+
mydirectory\myfile.png|
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
DATESTR: Eine
STRING
, die einDATE
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
$$
SELECT TO_DATE(DATESTR,'YYYY-MM-DD"T"HH24:MI:SS.FF')
$$;
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;
COL1 |
-----------------------+
1996-03-20 00:00:00.000|
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;
COL1 |
----------+
1996-03-20|
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 ¶
[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
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
$$
DATEDIFF(DAY,TO_DATE('00000101','YYYYMMDD'),TO_DATE('01/01/4712','DD/MM/YYYY')) +
DATEDIFF(DAY,TO_DATE('00000101','YYYYMMDD'),input_date) + 38
// Note: The 38 on the equation marks the differences in days between calendars and must be updated on the year 2099
$$
;
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;
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;
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
FIRST_PARAM: Das erste
DATE
der Operation.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
$$
SELECT FIRST_PARAM + SECOND_PARAM::NUMBER
$$;
DATEADD_UDF(float, date)¶
Parameter
FIRST_PARAM:
FLOAT
muss hinzugefügt werden.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
$$
SELECT FIRST_PARAM::NUMBER + SECOND_PARAM
$$;
DATEADD_UDF(timestamp, float)¶
Parameter
FIRST_PARAM: Das erste
TIMESTAMP
der Operation.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
$$
SELECT DATEADD(day, SECOND_PARAM,FIRST_PARAM)
$$;
DATEADD_UDF(float, timestamp)¶
Parameter
FIRST_PARAM:
FLOAT
der Operation.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
$$
SELECT DATEADD(day, FIRST_PARAM,SECOND_PARAM)
$$;
Verwendungsbeispiel¶
Oracle¶
SELECT
TO_TIMESTAMP('03/08/2009, 12:47 AM', 'dd/mm/yy, hh:mi AM')+62.40750856543442
FROM DUAL;
|TO_TIMESTAMP('03/08/2009,12:47AM','DD/MM/YY,HH:MIAM')+62.40750856543442|
|-----------------------------------------------------------------------|
|2009-10-04 10:33:49.000 |
Snowflake¶
SELECT
PUBLIC.DATEADD_UDF(TO_TIMESTAMP('03/08/2009, 12:47 AM', 'dd/mm/yy, hh:mi AM'), 62.40750856543442)
FROM DUAL;
|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 |
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
FIRST_PARAM: Das erste
DATE
der Operation.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
$$
FIRST_PARAM - SECOND_PARAM
$$;
DATEDIFF_UDF(date, timestamp)¶
Parameter
FIRST_PARAM: Das erste
DATE
der Operation.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
$$
FIRST_PARAM - SECOND_PARAM::DATE
$$;
DATEDIFF_UDF(date, integer)¶
Parameter
FIRST_PARAM: Das erste
DATE
der Operation.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
$$
DATEADD(day,SECOND_PARAM*-1 ,FIRST_PARAM)
$$;
DATEDIFF_UDF(timestamp, timestamp)¶
Parameter
FIRST_PARAM: Das erste
TIMESTAMP
der Operation.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
$$
DATEDIFF(day,SECOND_PARAM ,FIRST_PARAM)
$$;
DATEDIFF_UDF(timestamp, date)¶
Parameter
FIRST_PARAM: Das erste
TIMESTAMP
der Operation.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
$$
DATEDIFF(day,SECOND_PARAM ,FIRST_PARAM)
$$;
DATEDIFF_UDF(timestamp, number)¶
Parameter
FIRST_PARAM: Das erste
TIMESTAMP
der Operation.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
$$
DATEADD(day,SECOND_PARAM*-1,FIRST_PARAM)
$$;
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;
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;
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;
|ASTIMESTAMP-UNKNOWN|
|-------------------|
|4417 23:0:0.0 |
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;
PUBLIC.DATEDIFF_UDF( ASTIMESTAMP, UNKNOWN)|
------------------------------------------+
4418|
Zugehörige EWIs¶
[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.
[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 ]
)
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
}
}
}');
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
}
}
}');
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;
JSON Path | Query 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;
JSON Path | Query 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¶
[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 available | Letter representation in CHAR | Description |
---|---|---|
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;
}
$$
;
Verwendungsbeispiel¶
Oracle¶
select to_date('2020001', 'J') from dual;
| TO\_DATE('2020001', 'J') |
| ------------------------ |
| 18-JUN-18 |
| TO\_CHAR(TO\_DATE('2020001', 'J'), 'YYYY-MON-DD') |
| ------------------------------------------------- |
| 0818-JUN-18 |
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;
| JULIAN\_TO\_GREGORIAN\_DATE\_UDF('2020001', 'J') |
| ------------------------------------------------ |
| "0818-06-18" |
Probleme kennen¶
Jedes andere Format: Wenn das Julianische Datum in einem anderen, nicht unterstützten Format formatiert ist, kommt es zu Unterschieden in der Ausgabe.
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)
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
FIRST_DATE: Der erste
TIMESTAMP_LTZ
der Operation.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
$$
ROUND(MONTHS_BETWEEN(FIRST_DATE, SECOND_DATE))
$$
;
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;
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|
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;
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|
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 ])
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¶
COL: ist der Zeichenausdruck, der als Suchwert dient.
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
$$
return COL.match(new RegExp(PATTERN));
$$;
Oracle¶
Snowflake¶
REGEXP_LIKE_UDF(string, string, string)¶
Parameter¶
COL: ist der Zeichenausdruck, der als Suchwert dient.
PATTERN: ist der reguläre Ausdruck.
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 Parameter | Description | UDF 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
$$
return COL.match(new RegExp(PATTERN, MATCHPARAM));
$$;
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
LEFT_TS: Das erste
TIMESTAMP
der Operation.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
$$
WITH RESULTS(days,hours,min,sec,millisecond,sign) AS
(
SELECT
abs(TRUNC(x/1000/3600/24)) days,
abs(TRUNC(x/1000/60 / 60)-trunc(x/1000/3600/24)*24) hours,
abs(TRUNC(MOD(x/1000,3600)/60)) min,
abs(TRUNC(MOD(x/1000,60))) sec,
abs(TRUNC(MOD(x,1000))) millisecond,
SIGN(x)
FROM (SELECT TIMESTAMPDIFF(millisecond, RIGHT_TS, LEFT_TS) x ,SIGN(TIMESTAMPDIFF(millisecond, RIGHT_TS, LEFT_TS)) sign))
SELECT
IFF(SIGN>0,'+','-') || TRIM(TO_CHAR(days,'000000000')) || ' ' || TO_CHAR(hours,'00') || ':' || TRIM(TO_CHAR(min,'00')) || ':' || TRIM(TO_CHAR(sec,'00')) || '.' || TRIM(TO_CHAR(millisecond,'00000000'))
from RESULTS
$$;
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;
COL1-COL2 |
---------------+
1461 12:0:0.0 |
-1460 12:0:0.0 |
30056 7:10:4.0 |
36172 23:10:0.0|
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;
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 |
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 ])
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
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
$$
INPUT::DATE
$$;
Oracle¶
SELECT
TRUNC(
TO_TIMESTAMP ( '20-Mar-1996 21:01:11 ', 'DD-Mon-YYYY HH24:MI:SS' )
)
"Date" FROM DUAL;
Date |
-----------------------+
1996-03-20 00:00:00.000|
Snowflake¶
SELECT
TRUNC(
TO_TIMESTAMP ( '20-Mar-1996 21:01:11 ', 'DD-Mon-YYYY HH24:MI:SS' ), 'DD'
)
"Date" FROM DUAL;
DATE |
----------+
1996-03-20|
TRUNC_UDF(date, fmt)¶
Erstellt manuell ein neues Datum mit der Funktion DATE_FROM_PARTS()
, abhängig von der verwendeten Formatkategorie.
Parameter
DATE_TO\_TRUNC: Der Zeitstempel mit Zeitzone (TIMESTAMP_LTZ), der gekürzt werden muss.
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)
$$
;
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;
+───────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "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 |
+───────────────────────────────────────────────────────────────────────+
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;
+─────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "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 |
+─────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
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;
+────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "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 |
+────────────────────────────────────────────────────────────────+
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;
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "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 |
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
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;
+──────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "TRUNC(TO_DATE('20/04/202213:21:10','DD/MM/YYYYHH24:MI:SS'),'DAY')" |
+──────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| 17-APR-22 |
| 17-APR-22 |
| 17-APR-22 |
+──────────────────────────────────────────────────────────────────────+
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;
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "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 |
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
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;
+─────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "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 |
+─────────────────────────────────────────────────────────────────────+
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;
+───────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
| "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 |
+───────────────────────────────────────────────────────────────────────────+
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 ])
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;
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
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
$$
TRUNC(INPUT)
$$;
Oracle¶
--TRUNC(NUMBER)
SELECT
TRUNC ( 1.000001 ),
TRUNC ( 15.79 ),
TRUNC ( -975.975 ),
TRUNC ( 135.135 )
FROM DUAL;
TRUNC(1.000001)|TRUNC(15.79)|TRUNC(-975.975)|TRUNC(135.135)|
---------------+------------+---------------+--------------+
1| 15| -975| 135|
Snowflake¶
--TRUNC(NUMBER)
SELECT
TRUNC ( 1.000001 ),
TRUNC ( 15.79 ),
TRUNC ( -975.975 ),
TRUNC ( 135.135 )
FROM DUAL;
TRUNC_UDF(1.000001)|TRUNC_UDF(15.79)|TRUNC_UDF(-975.975)|TRUNC_UDF(135.135)|
-------------------+----------------+-------------------+------------------+
1| 15| -975| 135|
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
INPUT: Die
NUMBER
, die gekürzt werden muss.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
$$
TRUNC(INPUT, SCALE)
$$;
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;
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|
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;
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
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
INTERVAL_VALUE: Intervall
String
der Operation.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
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT
CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D)
WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)
ELSE
DATEADD(MICROSECONDS,1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)::DATE
END CASE
FROM VARS
$$;
DATEADD_UDF(date, string)¶
Parameter
D: Das
DATE
, wo das Intervall hinzugefügt wird.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
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT
CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D)
WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)
ELSE
DATEADD(MICROSECONDS,1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)::DATE
END CASE
FROM VARS
$$;
DATEADD_UDF(string, timestamp)¶
Parameter
INTERVAL_VALUE: Intervall
String
der Operation.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
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT
CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D)
WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)
ELSE
DATEADD(MICROSECONDS,1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)
END CASE
FROM VARS
$$;
DATEADD_UDF(timestamp, string)¶
Parameter
D: Das
TIMESTAMP
, wo das Intervall hinzugefügt wird.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
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT
CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D)
WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)
ELSE
DATEADD(MICROSECONDS,1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)
END CASE
FROM VARS
$$;
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;
|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 |
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';
-- 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;
|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 |
Bekannte Probleme¶
1. INTERVAL + INTERVAL Operation is not supported¶
Snowflake unterstützt keine INTERVAL + INTERVAL Operationen.
Zugehörige EWIs¶
[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.
[SSC-EWI-OR0095](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/oracleEWI. md#ssc-ewi-or0095): Operation zwischen Intervalltyp und Datumstyp wird nicht unterstützt.
[SSC-FDM-0007](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/generalFDM. md#ssc-fdm-0007): Element mit fehlenden Abhängigkeiten.
[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
INTERVAL_VALUE: Intervall
String
der Operation.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
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT
CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,-1*PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D)
WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,-1*TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)
ELSE
DATEADD(MICROSECONDS,-1*1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)::DATE
END CASE
FROM VARS
$$;
DATEADD_DIFF(date, string)¶
Parameter
D: Das
DATE
, von dem das Intervall subtrahiert werden soll.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
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT
CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,-1*PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D)
WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,-1*TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)
ELSE
DATEADD(MICROSECONDS,-1*1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)::DATE
END CASE
FROM VARS
$$;
DATEADD_DIFF(string, timestamp)¶
Parameter
INTERVAL_VALUE: Intervall
String
der Operation.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
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT
CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,-1*PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D)
WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,-1*TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)
ELSE
DATEADD(MICROSECONDS,-1*1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)
END CASE
FROM VARS
$$;
DATEADD_DIFF(timestamp, string)¶
Parameter
D: Das
TIMESTAMP
, von dem das Intervall subtrahiert werden soll.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
$$
WITH VARS(INPUT_VALUE, INPUT_PART) AS (
SELECT SUBSTR(INTERVAL_VALUE,11,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)-11),
TRIM(SUBSTR(INTERVAL_VALUE,POSITION('''',INTERVAL_VALUE,11)+1)))
SELECT
CASE WHEN INPUT_PART='YEAR(2) TO MONTH' OR INPUT_PART='YEAR(4) TO MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,-1*PUBLIC.INTERVAL_TO_MONTHS_UDF(INPUT_VALUE),D)
WHEN INPUT_PART='MONTH' THEN
DATEADD(MONTHS,-1*TO_NUMBER(INPUT_VALUE),D)
ELSE
DATEADD(MICROSECONDS,-1*1000000*PUBLIC.INTERVAL_TO_SECONDS_UDF(INPUT_PART, INPUT_VALUE),D)
END CASE
FROM VARS
$$;
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;
|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 |
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';
-- 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;
|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 |
Bekannte Probleme¶
1. INTERVAL - INTERVAL Operation is not supported¶
Snowflake unterstützt keine INTERVAL - INTERVAL Operationen.
Zugehörige EWIs¶
[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.
[SSC-EWI-OR0095](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/oracleEWI. md#ssc-ewi-or0095): Operation zwischen Intervalltyp und Datumstyp wird nicht unterstützt.
[SSC-FDM-0007](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/generalFDM. md#ssc-fdm-0007): Element mit fehlenden Abhängigkeiten.
[SSC-FDM-OR0042](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/oracleFDM. md#ssc-fdm-or0042): In Zeitstempel umgewandelter Datumstyp zeigt eine andere Verhaltensweise