SnowConvert: Transact DMLs

Between

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Quellcode

 -- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE ProcBetween
AS
BEGIN
declare @aValue int = 1;
IF(@aValue BETWEEN 1 AND 2)
   return 1
END;
GO
Copy

Erwarteter Code

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE ProcBetween ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
   // SnowConvert Helpers Code section is omitted.

   let AVALUE = 1;
   if (SELECT(`   ? BETWEEN 1 AND 2`,[AVALUE])) {
      return 1;
   }
$$;
Copy

Bekannte Probleme

Es wurden keine Probleme gefunden.

Bulk Insert

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Die direkte Übersetzung für BULK INSERT ist die Snowflake COPY INTO-Anweisung. COPY INTO verwendet nicht direkt den Dateipfad, um die Werte abzurufen. Die Datei sollte vorher in einer STAGE vorhanden sein. Auch die in BULK INSERT verwendeten Optionen sollten in einem Snowflake FILE FORMAT angegeben werden, das von STAGE oder direkt von COPY INTO verwendet wird.

Um eine Datei zu STAGE hinzuzufügen, sollten Sie den Befehl PUT verwenden. Beachten Sie, dass der Befehl nur von der Datei SnowSQL CLI ausgeführt werden kann. Hier ist ein Beispiel für die Schritte, die wir vor der Ausführung von COPY INTO durchführen sollten:

 -- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE PROCEDURE_SAMPLE
AS

CREATE TABLE #temptable  
 ([col1] varchar(100),  
  [col2] int,  
  [col3] varchar(100))  

BULK INSERT #temptable FROM 'C:\test.txt'  
WITH   
(  
   FIELDTERMINATOR ='\t',  
   ROWTERMINATOR ='\n'
); 

GO
Copy
 CREATE OR REPLACE FILE FORMAT FILE_FORMAT_638434968243607970
FIELD_DELIMITER = '\t'
RECORD_DELIMITER = '\n';

CREATE OR REPLACE STAGE STAGE_638434968243607970
FILE_FORMAT = FILE_FORMAT_638434968243607970;

--** SSC-FDM-TS0004 - PUT STATEMENT IS NOT SUPPORTED ON WEB UI. YOU SHOULD EXECUTE THE CODE THROUGH THE SNOWFLAKE CLI **
PUT file://C:\test.txt @STAGE_638434968243607970 AUTO_COMPRESS = FALSE;

CREATE OR REPLACE PROCEDURE PROCEDURE_SAMPLE ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
 // SnowConvert Helpers Code section is omitted.

 EXEC(`CREATE OR REPLACE TEMPORARY TABLE T_temptable
(
   col1 VARCHAR(100),
   col2 INT,
   col3 VARCHAR(100))`);
 EXEC(`COPY INTO T_temptable FROM @STAGE_638434968243607970/test.txt`);
$$
Copy

Wie Sie im obigen Code sehen, identifiziert SnowConvert alle BULK INSERTS im Code, und für jede Instanz wird ein neues STAGE und FILE FORMAT erstellt, bevor die Kopie zur Ausführung kommt. Darüber hinaus wird nach der Erstellung von STAGE auch ein PUT-Befehl erstellt, um die Datei dem Stagingbereich hinzuzufügen.

Die Namen der generierten Anweisungen werden automatisch anhand des aktuellen Zeitstempels in Sekunden generiert, um Kollisionen zwischen ihren Verwendungen zu vermeiden.

Schließlich werden alle Optionen für die Masseneinfügung, sofern zutreffend, den Dateiformatoptionen zugeordnet. Wenn die Option in Snowflake nicht unterstützt wird, wird sie kommentiert und eine Warnung hinzugefügt. Siehe auch [SSC-FDM-TS0004](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/sqlServerFDM. md#ssc-fdm-ts0004).

Unterstützte Bulk-Optionen

SQL Server

Snowflake

FORMAT

TYPE

FIELDTERMINATOR

FIELD_DELIMITER

FIRSTROW

SKIP_HEADER

ROWTERMINATOR

RECORD_DELIMITER

FIELDQUOTE

FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY

Zugehörige EWIs

  1. [SSC-FDM-TS0004](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/sqlServerFDM. md#ssc-fdm-ts0004): PUT STATEMENT IS NOT SUPPORTED ON WEB UI.

Allgemeiner Tabellenausdruck (CTE)

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Allgemeine Tabellenausdrücke werden in Snowflake SQL standardmäßig unterstützt.

Snowflake SQL-Syntax

Unterabfrage:

 [ WITH
       <cte_name1> [ ( <cte_column_list> ) ] AS ( SELECT ...  )
   [ , <cte_name2> [ ( <cte_column_list> ) ] AS ( SELECT ...  ) ]
   [ , <cte_nameN> [ ( <cte_column_list> ) ] AS ( SELECT ...  ) ]
]
SELECT ...
Copy

Rekursiver CTE:

 [ WITH [ RECURSIVE ]
       <cte_name1> ( <cte_column_list> ) AS ( anchorClause UNION ALL recursiveClause )
   [ , <cte_name2> ( <cte_column_list> ) AS ( anchorClause UNION ALL recursiveClause ) ]
   [ , <cte_nameN> ( <cte_column_list> ) AS ( anchorClause UNION ALL recursiveClause ) ]
]
SELECT ...
Copy

Wobei:

 anchorClause ::=
     SELECT <anchor_column_list> FROM ...

 recursiveClause ::=
     SELECT <recursive_column_list> FROM ... [ JOIN ... ]
Copy

Besondere Details

Das Schlüsselwort RECURSIVE existiert nicht in T-SQL, und die Transformation fügt das Schlüsselwort nicht aktiv zum Ergebnis hinzu. Der Ausgabecode wird um eine Warnung ergänzt, um auf diese Verhaltensweise hinzuweisen.

Allgemeiner Tabellenausdruck mit SELECT INTO

Die folgende Transformation findet statt, wenn der Ausdruck WITH von einer SELECT INTO-Anweisung gefolgt wird, und er wird in eine TEMPORARY TABLE umgewandelt wird.

SQL Server:

 WITH ctetable(col1, col2) AS
    (
        SELECT	col1, col2 FROM	t1 poh WHERE poh.col1 = 16 and poh.col2 = 4
    ),
    employeeCte AS
    (
	SELECT BUSINESSENTITYID, VACATIONHOURS FROM employee WHERE BUSINESSENTITYID = (SELECT col1 FROM ctetable)
    ),
    finalCte AS
    (
        SELECT BUSINESSENTITYID, VACATIONHOURS FROM employeeCte  
    ) SELECT * INTO #table2 FROM finalCte;

SELECT * FROM #table2;
Copy

Snowflake:

 CREATE OR REPLACE TEMPORARY TABLE T_table2 AS
	WITH ctetable (
		col1,
		col2
	) AS
		   (
		       SELECT
		   		col1,
		   		col2
		       FROM
		   		t1 poh
		       WHERE
		   		poh.col1 = 16 and poh.col2 = 4
		   ),
		   		employeeCte AS
		   		    (
		   			SELECT
		   		BUSINESSENTITYID,
		   		VACATIONHOURS
		       FROM
		   		employee
		       WHERE
		   		BUSINESSENTITYID = (SELECT
		   						col1
		   					FROM
		   						ctetable
		   		)
		   		    ),
		   		finalCte AS
		   		    (
		   		        SELECT
		   		BUSINESSENTITYID,
		   		VACATIONHOURS
		       FROM
		   		employeeCte
		   		    )
		   		SELECT
		       *
		       FROM
		       finalCte;

		       SELECT
		       *
		       FROM
		       T_table2;
Copy

Allgemeiner Tabellenausdruck mit anderen Ausdrücken

Die folgende Transformation findet statt, wenn der Ausdruck WITH von den Anweisungen INSERT oder DELETE gefolgt wird.

SQL Server:

 WITH CTE AS( SELECT * from table1)
INSERT INTO Table2 (a,b,c,d)
SELECT a,b,c,d
FROM CTE
WHERE e IS NOT NULL;
Copy

Snowflake:

 INSERT INTO Table2 (a, b, c, d)
WITH CTE AS( SELECT
*
from
table1
)
SELECT
a,
b,
c,
d
FROM
CTE AS CTE
WHERE
e IS NOT NULL;
Copy

Allgemeiner Tabellenausdruck mit Delete From Tabellenausdruck

Für diese Transformation gilt das nur für eine CTE (Allgemeiner Tabellenausdruck) mit einem Delete From, allerdings nur für einige bestimmte CTEs. Es darf nur eine CTE haben, und sie muss innerhalb einer Funktion von ROW_NUMBER oder RANK haben.

Der Zweck von CTE mit der Funktion Delete muss es sein, Duplikate aus einer Tabelle zu entfernen. Falls CTE mit Delete eine andere Art von Daten entfernen will, wird diese Transformation nicht angewendet.

Sehen wir uns ein Beispiel an. Für ein funktionierendes Beispiel müssen wir zunächst eine Tabelle mit einigen Daten erstellen.

 CREATE TABLE WithQueryTest
(
    ID BIGINT,
    Value BIGINT,
    StringValue NVARCHAR(258)
);

Insert into WithQueryTest values(100, 100, 'First');
Insert into WithQueryTest values(200, 200, 'Second');
Insert into WithQueryTest values(300, 300, 'Third');
Insert into WithQueryTest values(400, 400, 'Fourth');
Insert into WithQueryTest values(100, 100, 'First');
Copy

Beachten Sie, dass es einen doppelten Wert gibt. Die Zeilen 8 und 12 fügen denselben Wert ein. Jetzt werden wir die doppelten Zeilen in einer Tabelle eliminieren.

 WITH Duplicated AS (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ID ORDER BY ID) AS RN
FROM WithQueryTest
)
DELETE FROM Duplicated
WHERE Duplicated.RN > 1
Copy

Wenn wir einen Select aus der Tabelle ausführen, wird das folgende Ergebnis angezeigt

Beachten Sie, dass es keine duplizierten Zeilen gibt. Um die Funktionalität dieses CTE mit Delete in Snowflake zu erhalten, erfolgt einen Transformation in

 CREATE OR REPLACE TABLE PUBLIC.WithQueryTest AS SELECT
*
FROM PUBLIC.WithQueryTest
QUALIFY ROW_NUMBER()
OVER (PARTITION BY ID ORDER BY ID) = 1 ;
Copy

Wie Sie sehen, wird die Abfrage in eine Create Or Replace-Tabelle umgewandelt.

Lassen Sie uns das in Snowflake ausprobieren. Um das zu testen, benötigen wir auch die Tabelle.

 CREATE OR REPLACE TABLE PUBLIC.WithQueryTest
(
ID BIGINT,
Value BIGINT,
StringValue VARCHAR(258)
);

Insert into PUBLIC.WithQueryTest values(100, 100, 'First');
Insert into PUBLIC.WithQueryTest values(200, 200, 'Second');
Insert into PUBLIC.WithQueryTest values(300, 300, 'Third');
Insert into PUBLIC.WithQueryTest values(400, 400, 'Fourth');
Insert into PUBLIC.WithQueryTest values(100, 100, 'First');
Copy

Wenn wir nun das Ergebnis der Transformation ausführen und dann ein Select, um zu prüfen, ob die doppelten Zeilen gelöscht wurden, wäre dies das Ergebnis.

Allgemeiner Tabellenausdruck mit der Anweisung MERGE

Die folgende Transformation findet statt, wenn der Ausdruck WITH von der Anweisung MERGE gefolgt wird, und er wird in eine MERGE INTO umgewandelt.

SQL Server:

 WITH ctetable(col1, col2) as 
    (
        SELECT col1, col2
        FROM t1 poh
        where poh.col1 = 16 and poh.col2 = 88
    ),
    finalCte As
    (
        SELECT col1 FROM ctetable  
    )  
    MERGE  
  table1 AS target
  USING finalCte AS source  
  ON (target.ID = source.COL1)
  WHEN MATCHED THEN UPDATE SET target.ID = source.Col1
  WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (ID, col1) VALUES (source.COL1, source.COL1 );
Copy

Snowflake:

 MERGE INTO table1 AS target
USING (
  --** SSC-PRF-TS0001 - PERFORMANCE WARNING - RECURSION FOR CTE NOT CHECKED. MIGHT REQUIRE RECURSIVE KEYWORD **
  WITH ctetable (
    col1,
    col2
  ) as
       (
           SELECT
           col1,
           col2
           FROM
           t1 poh
           where
           poh.col1 = 16 and poh.col2 = 88
       ),
           finalCte As
               (
                   SELECT
           col1
           FROM
           ctetable
               )
           SELECT
           *
           FROM
           finalCte
) AS source
ON (target.ID = source.COL1)
WHEN MATCHED THEN
           UPDATE SET
           target.ID = source.Col1
WHEN NOT MATCHED THEN
           INSERT (ID, col1) VALUES (source.COL1, source.COL1);
Copy

Allgemeiner Tabellenausdruck mit der Anweisung UPDATE

Die folgende Transformation findet statt, wenn auf den Ausdruck WITH eine Anweisung UPDATE folgt. Er wird in eine UPDATE-Anweisung umgewandelt.

SQL Server:

 WITH ctetable(col1, col2) AS 
    (
        SELECT col1, col2
        FROM table2 poh
        WHERE poh.col1 = 5 and poh.col2 = 4
    )
UPDATE tab1
SET ID = 8, COL1 = 8
FROM table1 tab1
INNER JOIN ctetable CTE ON tab1.ID = CTE.col1;
Copy

Snowflake:

 UPDATE dbo.table1 tab1
    SET
        ID = 8,
        COL1 = 8
    FROM
        (
            WITH ctetable (
                col1,
                col2
            ) AS
                   (
                       SELECT
                           col1,
                           col2
                       FROM
                           table2 poh
                       WHERE
                           poh.col1 = 5 and poh.col2 = 4
                   )
                   SELECT
                       *
                   FROM
                       ctetable
        ) AS CTE
    WHERE
        tab1.ID = CTE.col1;
Copy

Bekannte Probleme

Es wurden keine Probleme gefunden.

Zugehörige EWIs

  1. [SSC-EWI-0108](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/generalEWI. md#ssc-ewi-0108): Die folgende Unterabfrage stimmt mit mindestens einem der als ungültig angesehenen Muster überein und kann Kompilierungsfehler verursachen.

  2. [SSC-PRF-TS0001](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/performance-review/README. md#ssc-prf-ts0001): Leistungswarnung – Rekursion für CTE nicht überprüft. Könnte ein rekursives Schlüsselwort erfordern.

Delete

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung

Entfernt eine oder mehrere Zeilen aus einer Tabelle oder Ansicht in SQL Server. Weitere Informationen zu SQL Server Delete finden Sie hier.

 [ WITH <common_table_expression> [ ,...n ] ]  
DELETE   
    [ TOP ( expression ) [ PERCENT ] ]   
    [ FROM ]   
    { { table_alias  
      | <object>   
      | rowset_function_limited   
      [ WITH ( table_hint_limited [ ...n ] ) ] }   
      | @table_variable  
    }  
    [ <OUTPUT Clause> ]  
    [ FROM table_source [ ,...n ] ]   
    [ WHERE { <search_condition>   
            | { [ CURRENT OF   
                   { { [ GLOBAL ] cursor_name }   
                       | cursor_variable_name   
                   }   
                ]  
              }  
            }   
    ]   
    [ OPTION ( <Query Hint> [ ,...n ] ) ]   
[; ]  
  
<object> ::=  
{   
    [ server_name.database_name.schema_name.   
      | database_name. [ schema_name ] .   
      | schema_name.  
    ]  
    table_or_view_name   
}  
Copy

Beispielhafte Quellcode-Muster

Die Transformation für die Anweisung DELETE ist ziemlich einfach, wenn auch mit einigen Vorbehalten. Einer dieser Vorbehalte ist die Art und Weise, wie Snowflake mehrere Quellen in der FROM-Klausel unterstützt. Es gibt jedoch eine Entsprechung in Snowflake, wie unten gezeigt.

SQL Server

 DELETE T1 FROM TABLE2 T2, TABLE1 T1 WHERE T1.ID = T2.ID
Copy

Snowflake

 DELETE FROM
TABLE1 T1
USING TABLE2 T2
WHERE
T1.ID = T2.ID;
Copy

Bemerkung

Beachten Sie, dass das Vorhandensein von TABLE2 T2 in der FROM-Klausel die Erstellung der USING-Klausel erfordert, da das ursprüngliche DELETE für T1 galt.

Duplikate aus einer Tabelle löschen

Die folgende Dokumentation erläutert ein gängiges Muster zum Entfernen doppelter Zeilen aus einer Tabelle in SQL Server. Bei diesem Ansatz wird die Funktion ROW_NUMBER verwendet, um die Daten auf der Grundlage der key_value zu partitionieren, die eine oder mehrere durch Kommas getrennte Spalten sein können. Löschen Sie dann alle Datensätze, die einen Zeilennummernwert größer als 1 erhalten haben. Dieser Wert zeigt an, dass es sich bei den Datensätzen um Duplikate handelt. Sie können die referenzierte Dokumentation lesen, um die Verhaltensweise dieser Methode zu verstehen und sie nachzustellen.

DELETE T
FROM
(
SELECT *
, DupRank = ROW_NUMBER() OVER (
              PARTITION BY key_value
              ORDER BY ( {expression} )
            )
FROM original_table
) AS T
WHERE DupRank > 1 

Copy

Das folgende Beispiel verwendet diesen Ansatz zum Entfernen von Duplikaten aus einer Tabelle und ihrer Entsprechung in Snowflake. Die Transformation besteht aus einer INSERT OVERWRITE -Anweisung, die die Tabelle abschneidet (alle Daten entfernt) und dann die Zeilen in derselben Tabelle wieder einfügt, wobei die duplizierten Zeilen ignoriert werden. Der Ausgabecode wird unter Berücksichtigung der gleichen PARTITION BY- und ORDER BY-Klauseln generiert, die im Originalcode verwendet wurden.

SQL Server

Erstellen Sie eine Tabelle mit doppelten Zeilen

 create table duplicatedRows(
    someID int,
    col2 bit,
    col3 bit,
    col4 bit,
    col5 bit
);

insert into duplicatedRows VALUES(10, 1, 0, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(10, 1, 0, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(11, 1, 1, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(12, 0, 0, 1, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(12, 0, 0, 1, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(13, 1, 0, 1, 0);
insert into duplicatedRows VALUES(14, 1, 0, 1, 0);
insert into duplicatedRows VALUES(14, 1, 0, 1, 0);

select * from duplicatedRows;
Copy
someID  | col2  | col3  | col4  | col5 |

 10     | true  | false | false | true  |
 10     | true  | false | false | true  |
 11     | true  | true  | false | true  |
 12     | false | false | true  | true  |
 12     | false | false | true  | true  |
 13     | true  | false | true  | false |
 14     | true  | false | true  | false |
 14     | true  | false | true  | false |


Copy

Doppelte Zeilen entfernen

 DELETE f FROM (
	select  someID, row_number() over (
		partition by someID, col2
		order by
			case when COL3 = 1 then 1 else 0 end
			+ case when col4 = 1 then 1 else 0 end
			+ case when col5 = 1 then 1 else 0 end
			asc
		) as rownum
	from
		duplicatedRows
	) f where f.rownum > 1;
	
select * from duplicatedRows;
Copy
someID  | col2  | col3  | col4  | col5 |

 10     | true  | false | false | true  |
 11     | true  | true  | false | true  |
 12     | false | false | true  | true  |
 13     | true  | false | true  | false |
 14     | true  | false | true  | false |


Copy

Snowflake

Erstellen Sie eine Tabelle mit doppelten Zeilen

 create table duplicatedRows(
    someID int,
    col2 BOOLEAN,
    col3 BOOLEAN,
    col4 BOOLEAN,
    col5 BOOLEAN
);

insert into duplicatedRows VALUES(10, 1, 0, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(10, 1, 0, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(11, 1, 1, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(12, 0, 0, 1, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(12, 0, 0, 1, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(13, 1, 0, 1, 0);
insert into duplicatedRows VALUES(14, 1, 0, 1, 0);
insert into duplicatedRows VALUES(14, 1, 0, 1, 0);

select * from duplicatedRows;
Copy
someID  | col2  | col3  | col4  | col5 |

 10     | true  | false | false | true  |
 10     | true  | false | false | true  |
 11     | true  | true  | false | true  |
 12     | false | false | true  | true  |
 12     | false | false | true  | true  |
 13     | true  | false | true  | false |
 14     | true  | false | true  | false |
 14     | true  | false | true  | false |


Copy

Doppelte Zeilen entfernen

   insert overwrite into duplicatedRows
            SELECT
                *
            FROM
                duplicatedRows
            QUALIFY
                ROW_NUMBER()
                over
                (partition by someID, col2
		    order by
			case when COL3 = 1 then 1 else 0 end
			+ case when col4 = 1 then 1 else 0 end
			+ case when col5 = 1 then 1 else 0 end
			asc) = 1;
	
select * from duplicatedRows;
Copy
someID  | col2  | col3  | col4  | col5 |

 10     | true  | false | false | true  |
 11     | true  | true  | false | true  |
 12     | false | false | true  | true  |
 13     | true  | false | true  | false |
 14     | true  | false | true  | false |


Copy

Warnung

Bedenken Sie, dass es mehrere Variationen dieses Musters geben kann, die aber alle auf demselben Prinzip beruhen und dieselbe Struktur haben.

Bekannte Probleme

Es wurden keine Probleme gefunden.

Zugehörige EWIs

Keine zugehörigen EWIs.

Drops

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

DROP TABLE

Syntax in Transact-SQL

 DROP TABLE [ IF EXISTS ] <table_name> [ ,...n ]  
[ ; ]  
Copy
Syntax in Snowflake
 DROP TABLE [ IF EXISTS ] <name> [ CASCADE | RESTRICT ]
Copy

Übersetzung

Die Übersetzung für einzelne DROP TABLE-Anweisungen ist sehr einfach. Solange nur eine Tabelle in der Anweisung gelöscht wird, bleibt sie unverändert.

Beispiel:

 DROP TABLE IF EXISTS [table_name]
Copy
 DROP TABLE IF EXISTS table_name;
Copy

Der einzige bemerkenswerte Unterschied zwischen SQL Server und Snowflake tritt auf, wenn die Eingabeanweisung mehr als eine Tabelle fallen lässt. In diesen Szenarien wird für jede Tabelle, die gelöscht werden soll, eine andere DROP TABLE-Anweisung erstellt.

Beispiel:

 DROP TABLE IF EXISTS [table_name], [table_name2], [table_name3]
Copy
 DROP TABLE IF EXISTS table_name;

DROP TABLE IF EXISTS table_name2;

DROP TABLE IF EXISTS table_name3;
Copy

Bekannte Probleme

Es wurden keine Probleme gefunden.

Zugehörige EWIs

Keine zugehörigen EWIs.

Exists

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Typen von Unterabfragen

Unterabfragen können als korreliert oder unkorrelierte kategorisiert werden:

Eine korrelierte Unterabfrage verweist auf eine oder mehrere Spalten außerhalb der Unterabfrage. (Die Spalten werden normalerweise in der WHERE-Klausel der Unterabfrage referenziert.) Eine korrelierte Unterabfrage kann als Filter für die Tabelle betrachtet werden, auf die sie verweist, als ob die Unterabfrage für jede Zeile der Tabelle in der äußeren Abfrage ausgewertet würde.

Eine unkorrelierte Unterabfrage enthält keine derartigen externen Spaltenverweise. Sie ist eine unabhängige Abfrage, deren Ergebnisse einmal an die äußere Abfrage zurückgegeben und von dieser verwendet werden (nicht pro Zeile).

Die Anweisung EXISTS wird als korrelierte Unterabfrage betrachtet.

Quellcode

 -- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE ProcExists
AS
BEGIN
IF(EXISTS(Select AValue from ATable))
  return 1;
END;
Copy

Erwarteter Code

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE ProcExists ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
  // SnowConvert Helpers Code section is omitted.

  if (SELECT(`   EXISTS(Select
         AValue
      from
         ATable
   )`)) {
    return 1;
  }
$$;
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Bekannte Probleme

Es wurden keine Probleme gefunden.

Zugehörige EWIs

Keine zugehörigen EWIs.

IN

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Der IN Operator prüft, ob ein Ausdruck in den Werten enthalten ist, die von einer Unterabfrage zurückgegeben werden.

Quellcode

 -- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE dbo.SP_IN_EXAMPLE
AS
	DECLARE @results as VARCHAR(50);

	SELECT @results = COUNT(*) FROM TABLE1

	IF @results IN (1,2,3)
		SELECT 'is IN';
	ELSE
		SELECT 'is NOT IN';
	
	return
GO

-- =============================================
-- Example to execute the stored procedure
-- =============================================
EXECUTE dbo.SP_IN_EXAMPLE
GO
                              
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Erwarteter Code

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE dbo.SP_IN_EXAMPLE ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
	// SnowConvert Helpers Code section is omitted.

	let RESULTS;
	SELECT(`   COUNT(*) FROM
   TABLE1`,[],(value) => RESULTS = value);
	if ([1,2,3].includes(RESULTS)) {
	} else {
	}
	return;
$$;

-- =============================================
-- Example to execute the stored procedure
-- =============================================
CALL dbo.SP_IN_EXAMPLE();
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Bekannte Probleme

Es wurden keine Probleme gefunden.

Zugehörige EWIs

Keine zugehörigen EWIs.

Insert

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung

Fügt eine oder mehrere Zeilen zu einer Tabelle oder einer Ansicht in SQL Server hinzu. Weitere Informationen zu SQL Server Insert finden Sie hier.

Syntax-Vergleich

Die grundlegende Insert-Grammatik ist in beiden SQL-Sprachen gleich. Es gibt jedoch noch einige andere Syntaxelemente in SQL Server, die Unterschiede aufweisen. So kann der Entwickler beispielsweise mit dem Zuweisungsoperator einen Wert zu einer Spalte hinzufügen. Die genannte Syntax wird ebenfalls in die grundlegende Insert-Syntax umgewandelt.

Snowflake

 INSERT [ OVERWRITE ] INTO <target_table> [ ( <target_col_name> [ , ... ] ) ]
       {
         VALUES ( { <value> | DEFAULT | NULL } [ , ... ] ) [ , ( ... ) ]  |
         <query>
       }
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SQL Server

 [ WITH <common_table_expression> [ ,...n ] ]  
INSERT   
{  
        [ TOP ( expression ) [ PERCENT ] ]   
        [ INTO ]   
        { <object> | rowset_function_limited   
          [ WITH ( <Table_Hint_Limited> [ ...n ] ) ]  
        }  
    {  
        [ ( column_list ) ]   
        [ <OUTPUT Clause> ]  
        { VALUES ( { DEFAULT | NULL | expression } [ ,...n ] ) [ ,...n     ]   
        | derived_table   
        | execute_statement  
        | <dml_table_source>  
        | DEFAULT VALUES   
        }  
    }  
}  
[;]  
  
<object> ::=  
{   
    [ server_name . database_name . schema_name .   
      | database_name .[ schema_name ] .   
      | schema_name .   
    ]  
  table_or_view_name  
}  
  
<dml_table_source> ::=  
    SELECT <select_list>  
    FROM ( <dml_statement_with_output_clause> )   
      [AS] table_alias [ ( column_alias [ ,...n ] ) ]  
    [ WHERE <search_condition> ]  
        [ OPTION ( <query_hint> [ ,...n ] ) ] 
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Beispielhafte Quellcode-Muster

Grundlegendes INSERT

SQL Server
 INSERT INTO TABLE1 VALUES (1, 2, 123, 'LiteralValue');
Copy
Snowflake
 INSERT INTO TABLE1 VALUES (1, 2, 123, 'LiteralValue');
Copy

INSERT mit Zuweisungsoperator

SQL Server
 INSERT INTO aTable (columnA = 'varcharValue', columnB = 1);
Copy
Snowflake
 INSERT INTO aTable (columnA = 'varcharValue', columnB = 1);
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INSERT ohne INTO

SQL Server
 INSERT exampleTable VALUES ('Hello', 23);
Copy
Snowflake
 INSERT INTO exampleTable VALUES ('Hello', 23);
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INSERT mit einem allgemeinen Tabellenausdruck

SQL Server
 WITH ctevalues (textCol, numCol) AS (SELECT 'cte string', 155)
INSERT INTO exampleTable SELECT * FROM ctevalues;
Copy
Snowflake
 INSERT INTO exampleTable
WITH ctevalues (
textCol,
numCol
) AS (SELECT 'cte string', 155)
SELECT
*
FROM
ctevalues AS ctevalues;
Copy

INSERT mit Tabellen-DML-Faktor mit MERGE als DML

Dieser Fall ist so spezifisch, da die INSERT-Anweisung eine SELECT-Abfrage und die FROM-Klausel der genannten SELECT-Anweisung eine MERGE DML-Anweisung enthält. Auf der Suche nach einer Entsprechung in Snowflake werden die nächsten Anweisungen erstellt: eine temporäre Tabelle, die konvertierte MERGE-Anweisung und schließlich die INSERT-Anweisung.

SQL Server
 INSERT INTO T3
SELECT
  col1,
  col2
FROM (
  MERGE T1 USING T2
  	ON T1.col1 = T2.col1
  WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT VALUES ( T2.col1, T2.col2 )
  WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET T1.col2 = t2.col2
  OUTPUT
  	$action ACTION_OUT,
    T2.col1,
    T2.col2
) AS MERGE_OUT
 WHERE ACTION_OUT='UPDATE';
Copy
Snowflake
 --** SSC-FDM-TS0026 - DELETE CASE IS NOT BEING CONSIDERED, PLEASE CHECK IF THE ORIGINAL MERGE PERFORMS IT **
CREATE OR REPLACE TEMPORARY TABLE MERGE_OUT AS
SELECT
	CASE WHEN T1.$1 IS NULL THEN 'INSERT' ELSE 'UPDATE' END ACTION_OUT,
	T2.col1,
	T2.col2
FROM T2 LEFT JOIN T1 ON T1.col1 = T2.col1;

MERGE INTO T1
USING T2
ON T1.col1 = T2.col1
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (T2.col1, T2.col2)
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T1.col2 = t2.col2
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0021 - OUTPUT CLAUSE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
OUTPUT
	$action ACTION_OUT,
	T2.col1,
	T2.col2 ;

INSERT INTO T3
SELECT col1, col2
FROM MERGE_OUT
WHERE ACTION_OUT ='UPDATE';
Copy

Warnung

NOTE: Wie der Name des Musters andeutet, ist es NUR für Fälle gedacht, in denen der Insert mit einem Select kommt, dessen Body eine MERGE-Anweisung enthält.

Bekannte Probleme

1. Syntaxelemente, die besondere Zuordnungen erfordern:

  • [INTO]: Dieses Schlüsselwort ist in Snowflake obligatorisch und sollte hinzugefügt werden, wenn es nicht vorhanden ist.

  • [DEFAULT VALUES]: Fügt den Standardwert in alle in der Einfügung angegebenen Spalten ein. Sollte in VALUES umgewandelt werden (DEFAULT, DEFAULT, …), die Anzahl der hinzugefügten DEFAULTs entspricht der Anzahl der Spalten, die durch die Einfügung geändert werden. Im Moment wird eine Warnung hinzugefügt.

    SQL Server

 INSERT INTO exampleTable DEFAULT VALUES;
Copy
#### Snowflake


Copy
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'INSERT WITH DEFAULT VALUES' NODE ***/!!!
INSERT INTO exampleTable DEFAULT VALUES;
Copy

2. Syntaxelemente werden nicht unterstützt oder sind irrelevant:

  • [TOP (Ausdruck) [PERCENT]]: Gibt die Anzahl oder den Prozentsatz der Zeilen an, die eingefügt werden sollen. Nicht unterstützt.

  • [rowset_function\_limited]: Es handelt sich entweder um OPENQUERY() oder OPENROWSET(), die zum Lesen von Daten von entfernten Servern verwendet werden. Nicht unterstützt.

  • [WITH table\_hint_limited]: Diese werden verwendet, um Lese-/Schreibsperren für Tabellen zu erhalten. Nicht relevant in Snowflake.

  • [<OUTPUT-Klausel]: Gibt eine Tabelle oder ein Resultset an, in das die eingefügten Zeilen ebenfalls eingefügt werden. Nicht unterstützt.

  • [execute_statement]: Kann verwendet werden, um eine Abfrage zum Abrufen von Daten auszuführen. Nicht unterstützt.

  • [dml_table_source]: Ein temporäres Resultset, das durch die OUTPUT-Klausel einer anderen DML-Anweisung erzeugt wurde. Nicht unterstützt.

3. Der DELETE-Fall wird nicht berücksichtigt.

  • Für das Muster_INSERT mit Tabellen-DML-Faktor und MERGE als DML_ wird der Fall DELETE in der Lösung nicht berücksichtigt. Wenn also die Anweisung zum Zusammenführen des Quellcodes einen DELETE-Fall enthält, sollten Sie bedenken, dass sie möglicherweise nicht wie erwartet funktioniert.

Zugehörige EWIs

  1. [SSC-EWI-0073](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/generalEWI. md#ssc-ewi-0073): Überprüfung der Funktionsäquivalenz ausstehend.

  2. [SSC-FDM-TS0026](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/sqlServerFDM. md#ssc-fdm-ts0026): DELETE-Fall wird nicht berücksichtigt.

Merge

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Syntax-Vergleich

Snowflake SQL-Syntax:

 MERGE
    INTO <target_table>
    USING <source>
    ON <join_expr>
    { matchedClause | notMatchedClause } [ ... ]
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Transact-SQL-Syntax:

 -- SQL Server and Azure SQL Database
[ WITH <common_table_expression> [,...n] ]  
MERGE
    [ TOP ( expression ) [ PERCENT ] ]
    [ INTO ] <target_table> [ WITH ( <merge_hint> ) ] [ [ AS ] table_alias ]  
    USING <table_source> [ [ AS ] table_alias ]
    ON <merge_search_condition>  
    [ WHEN MATCHED [ AND <clause_search_condition> ]  
        THEN <merge_matched> ] [ ...n ]  
    [ WHEN NOT MATCHED [ BY TARGET ] [ AND <clause_search_condition> ]  
        THEN <merge_not_matched> ]  
    [ WHEN NOT MATCHED BY SOURCE [ AND <clause_search_condition> ]  
        THEN <merge_matched> ] [ ...n ]  
    [ <output_clause> ]  
    [ OPTION ( <query_hint> [ ,...n ] ) ]
;  
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Beispiel

Angenommen, es gibt folgenden Quellcode:

 MERGE
INTO
  targetTable WITH(KEEPIDENTITY, KEEPDEFAULTS, HOLDLOCK, IGNORE_CONSTRAINTS, IGNORE_TRIGGERS, NOLOCK, INDEX(value1, value2, value3)) as tableAlias
USING
  tableSource AS tableAlias2
ON
  mergeSetCondition > mergeSetCondition
WHEN MATCHED BY TARGET AND pi.Quantity - src.OrderQty >= 0
  THEN UPDATE SET pi.Quantity = pi.Quantity - src.OrderQty
OUTPUT $action, DELETED.v AS DELETED, INSERTED.v INSERTED INTO @localVar(col, list)
OPTION(RECOMPILE);
Copy

Sie können in etwa Folgendes erwarten:

 MERGE INTO targetTable as tableAlias
USING tableSource AS tableAlias2
ON mergeSetCondition > mergeSetCondition
WHEN MATCHED AND pi.Quantity - src.OrderQty >= 0 THEN
  UPDATE SET
    pi.Quantity = pi.Quantity - src.OrderQty
    !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0021 - OUTPUT CLAUSE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
   OUTPUT $action, DELETED.v AS DELETED, INSERTED.v INSERTED INTO @localVar(col, list);
Copy

Zugehörige EWIs

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

Auswählen

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung

Ermöglicht die Auswahl von einer oder mehreren Zeilen oder Spalten einer oder mehrerer Tabellen in SQL Server.

Weitere Informationen zu SQL Server Select finden Sie hier.

 <SELECT statement> ::=    
    [ WITH { [ XMLNAMESPACES ,] [ <common_table_expression> [,...n] ] } ]  
    <query_expression>   
    [ ORDER BY <order_by_expression> ] 
    [ <FOR Clause>]   
    [ OPTION ( <query_hint> [ ,...n ] ) ]   
<query_expression> ::=   
    { <query_specification> | ( <query_expression> ) }   
    [  { UNION [ ALL ] | EXCEPT | INTERSECT }  
        <query_specification> | ( <query_expression> ) [...n ] ]   
<query_specification> ::=   
SELECT [ ALL | DISTINCT ]   
    [TOP ( expression ) [PERCENT] [ WITH TIES ] ]   
    < select_list >   
    [ INTO new_table ]   
    [ FROM { <table_source> } [ ,...n ] ]   
    [ WHERE <search_condition> ]   
    [ <GROUP BY> ]   
    [ HAVING < search_condition > ]   
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Beispielhafte Quellcode-Muster

SELECT WITH COLUMN ALIASES

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie Spalten-Aliase in Snowflake verwenden können. Es wird erwartet, dass die ersten beiden Spalten aus dem SQL Server-Code mit dem Schlüsselwort AS von einer Zuweisungsform in eine normalisierte Form umgewandelt werden. In der dritten und vierten Spalte werden gültige Snowflake-Formate verwendet.

SQL Server

 SELECT
    MyCol1Alias = COL1,
    MyCol2Alias = COL2,
    COL3 AS MyCol3Alias,
    COL4 MyCol4Alias
FROM TABLE1;
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Snowflake

 SELECT
    COL1 AS MyCol1Alias,
    COL2 AS MyCol2Alias,
    COL3 AS MyCol3Alias,
    COL4 MyCol4Alias
FROM
    TABLE1;
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SELECT TOP

Der Grundfall von SQL Server Select Top wird von Snowflake unterstützt. Es gibt jedoch drei weitere Fälle, die nicht unterstützt werden. Sie können diese im Abschnitt „Bekannte Probleme“ überprüfen.

SQL Server

SELECT TOP 1 * from ATable;
Copy

Snowflake

 SELECT TOP 1
*
from
ATable;
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SELECT INTO

Das folgende Beispiel zeigt, dass SELECT INTO in CREATE TABLE AS umgewandelt wird, weil es in Snowflake keine Entsprechung für SELECT INTO gibt und eine Tabelle auf der Grundlage einer Abfrage mit CREATE TABLE AS erstellt werden muss.

SQL Server

 SELECT * INTO NEWTABLE FROM TABLE1;
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Snowflake

 CREATE OR REPLACE TABLE NEWTABLE AS
SELECT
*
FROM
TABLE1;
Copy

Ein weiterer Fall ist die Einbeziehung von Mengenoperatoren wie EXCEPT und INTERSECT. Die Transformation ist im Grunde die gleiche wie die vorherige.

SQL Server

 SELECT * INTO NEWTABLE FROM TABLE1
EXCEPT
SELECT * FROM TABLE2
INTERSECT
SELECT * FROM TABLE3;
Copy

Snowflake

 CREATE OR REPLACE TABLE NEWTABLE AS
SELECT
*
FROM
TABLE1
EXCEPT
SELECT
*
FROM
TABLE2
INTERSECT
SELECT
*
FROM
TABLE3;
Copy

Bekannte Probleme

SELECT TOP Zusätzliche Argumente

Da die Schlüsselwörter PERCENT und WITH TIES das Ergebnis beeinflussen und von Snowflake nicht unterstützt werden, werden sie auskommentiert und als Fehler hinzugefügt.

SQL Server

 SELECT TOP 1 PERCENT * from ATable;
SELECT TOP 1 WITH TIES * from ATable;
SELECT TOP 1 PERCENT WITH TIES * from ATable;
Copy

Snowflake

 SELECT
TOP 1 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
*
from
ATable;

SELECT
TOP 1 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
*
from
ATable;

SELECT
TOP 1 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
*
from
ATable;
Copy

SELECT FOR

Da die FOR-Klausel in Snowflake nicht unterstützt wird, wird sie auskommentiert und bei der Transformation als Fehler hinzugefügt.

SQL Server

 SELECT column1, column2 FROM my_table FOR XML PATH('');
Copy

Snowflake

 SELECT
--** SSC-FDM-TS0016 - XML COLUMNS IN SNOWFLAKE MIGHT HAVE A DIFFERENT FORMAT **
FOR_XML_UDF(OBJECT_CONSTRUCT('column1', column1, 'column2', column2), '')
FROM
my_table;
Copy

SELECT OPTION

Die OPTION-Klausel wird von Snowflake nicht unterstützt. Sie wird auskommentiert und als Warnung während der Transformation hinzugefügt.

Warnung

Beachten Sie, dass die Anweisung OPTION aus der Transformation entfernt wurde, da sie in Snowflake nicht relevant ist oder nicht benötigt wird.

SQL Server

 SELECT column1, column2 FROM my_table OPTION (HASH GROUP, FAST 10);
Copy

Snowflake

 SELECT
column1,
column2
FROM
my_table;
Copy

SELECT WITH

Die WITH-Klausel wird von Snowflake nicht unterstützt. Sie wird auskommentiert und als Warnung während der Transformation hinzugefügt.

Warnung

Beachten Sie, dass die Anweisung WITH(NOLOCK, NOWAIT) aus der Transformation entfernt wurde, da sie in Snowflake nicht relevant ist oder nicht benötigt wird.

SQL Server

 SELECT AValue from ATable WITH(NOLOCK, NOWAIT);
Copy

Snowflake

 SELECT
AValue
from
ATable;
Copy

Zugehörige EWIs

  1. [SSC-EWI-0040](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/conversion-issues/generalEWI. md#ssc-ewi-0040): Anweisung wird nicht unterstützt.

  2. [SSC-FDM-TS0016](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/functional-difference/sqlServerFDM. md#ssc-fdm-ts0016): XML-Spalten in Snowflake haben möglicherweise ein anderes Format

Mengenoperatoren

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Die Mengenoperatoren in TSQL und Snowflake weisen dieselbe Syntax und dieselben unterstützten Szenarien auf (EXCEPT, INTERSECT, UNION und UNION ALL), mit Ausnahme von MINUS, das in TSQL nicht unterstützt wird, was zu demselben Code bei der Konvertierung führt.

 SELECT LastName, FirstName FROM employees
UNION ALL
SELECT FirstName, LastName FROM contractors;

SELECT ...
INTERSECT
SELECT ...

SELECT ...
EXCEPT
SELECT ...
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Truncate (Kürzen)

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Quellcode

 TRUNCATE TABLE TABLE1;
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Übersetzter Code

 TRUNCATE TABLE TABLE1;
Copy

Zugehörige EWIs

Keine zugehörigen EWIs.

Update

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Bemerkung

Einige Teile des Ausgabecodes wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit weggelassen.

Beschreibung

Ändert vorhandene Daten in einer Tabelle oder Ansicht in SQL Server. Weitere Informationen zu SQL Server Update finden Sie hier.

 [ WITH <common_table_expression> [...n] ]  
UPDATE   
    [ TOP ( expression ) [ PERCENT ] ]   
    { { table_alias | <object> | rowset_function_limited   
         [ WITH ( <Table_Hint_Limited> [ ...n ] ) ]  
      }  
      | @table_variable      
    }  
    SET  
        { column_name = { expression | DEFAULT | NULL }  
          | { udt_column_name.{ { property_name = expression  
                                | field_name = expression }  
                                | method_name ( argument [ ,...n ] )  
                              }  
          }  
          | column_name { .WRITE ( expression , @Offset , @Length ) }  
          | @variable = expression  
          | @variable = column = expression  
          | column_name { += | -= | *= | /= | %= | &= | ^= | |= } expression  
          | @variable { += | -= | *= | /= | %= | &= | ^= | |= } expression  
          | @variable = column { += | -= | *= | /= | %= | &= | ^= | |= } expression  
        } [ ,...n ]   
  
    [ <OUTPUT Clause> ]  
    [ FROM{ <table_source> } [ ,...n ] ]   
    [ WHERE { <search_condition>   
            | { [ CURRENT OF   
                  { { [ GLOBAL ] cursor_name }   
                      | cursor_variable_name   
                  }   
                ]  
              }  
            }   
    ]   
    [ OPTION ( <query_hint> [ ,...n ] ) ]  
[ ; ]  
  
<object> ::=  
{   
    [ server_name . database_name . schema_name .   
    | database_name .[ schema_name ] .   
    | schema_name .  
    ]  
    table_or_view_name}  
Copy

Beispielhafte Quellcode-Muster

Grundlegendes UPDATE

Die Konvertierung für eine reguläre UPDATE-Anweisung ist sehr einfach. Da die grundlegende Struktur von UPDATE in Snowflake standardmäßig unterstützt wird, sind die Ausreißer die Teile, bei denen Sie einige Unterschiede feststellen werden, überprüfen Sie diese im Abschnitt Bekannte Probleme.

SQL Server
 Update UpdateTest1
Set Col1 = 5;
Copy

Snowflake

 Update UpdateTest1
Set
Col1 = 5;
Copy

Kartesische Produkte

SQL Server erlaubt das Hinzufügen von zirkulären Referenzen zwischen der Zieltabelle der Aktualisierungsanweisung und der FROM-Klausel. Bei der Ausführung entfernt der Datenbankoptimierer jedes erzeugte kartesische Produkt. Andernfalls optimiert Snowflake dieses Szenario derzeit nicht und erzeugt ein kartesisches Produkt, das im Ausführungsplan überprüft werden kann. \

Um dies zu beheben, wird bei einem JOIN, bei dem eine der Tabellen mit dem Aktualisierungsziel übereinstimmt, diese Referenz entfernt und zur WHERE-Klausel hinzugefügt. Sie wird verwendet, um die Daten zu filtern und eine Mengenoperation zu vermeiden.

SQL Server
 UPDATE [HumanResources].[EMPLOYEEDEPARTMENTHISTORY_COPY]
SET
	BusinessEntityID = b.BusinessEntityID ,
	DepartmentID = b.DepartmentID,
	ShiftID = b.ShiftID,
	StartDate = b.StartDate,
	EndDate = b.EndDate,
	ModifiedDate = b.ModifiedDate
	FROM [HumanResources].[EMPLOYEEDEPARTMENTHISTORY_COPY] AS a
	RIGHT OUTER JOIN [HumanResources].[EmployeeDepartmentHistory] AS b
	ON a.BusinessEntityID = b.BusinessEntityID and a.ShiftID = b.ShiftID;
Copy

Snowflake

 UPDATE HumanResources.EMPLOYEEDEPARTMENTHISTORY_COPY a
	SET
		BusinessEntityID = b.BusinessEntityID,
		DepartmentID = b.DepartmentID,
		ShiftID = b.ShiftID,
		StartDate = b.StartDate,
		EndDate = b.EndDate,
		ModifiedDate = b.ModifiedDate
	FROM
		HumanResources.EmployeeDepartmentHistory AS b
	WHERE
		HumanResources.EMPLOYEEDEPARTMENTHISTORY_COPY.BusinessEntityID = b.BusinessEntityID(+)
		AND HumanResources.EMPLOYEEDEPARTMENTHISTORY_COPY.ShiftID = b.ShiftID(+);
Copy

Bekannte Probleme

OUTPUT-Klausel.

Die OUTPUT-Klausel wird von Snowflake nicht unterstützt.

SQL Server
 Update UpdateTest2
Set Col1 = 5
OUTPUT
	deleted.Col1,
	inserted.Col1
	into ValuesTest;
Copy

Snowflake

 Update UpdateTest2
	Set
		Col1 = 5
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0021 - OUTPUT CLAUSE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
OUTPUT
	deleted.Col1,
	inserted.Col1
	into ValuesTest;
Copy

CTE

Die WITH CTE-Klausel wird in die interne Abfrage in der Aktualisierungsanweisung verschoben, um von Snowflake unterstützt zu werden.

SQL Server
 With ut as (select * from UpdateTest3)
Update x
Set Col1 = 5 
from ut as x;
Copy

Snowflake

 UPDATE UpdateTest3
Set
Col1 = 5
FROM
(
WITH ut as (select
*
from
UpdateTest3
)
SELECT
*
FROM
ut
) AS x;
Copy

TOP-Klausel.

Die TOP-Klausel wird von Snowflake nicht unterstützt.

SQL Server
 Update TOP(10) UpdateTest4
Set Col1 = 5;
Copy

Snowflake

 Update
--       !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0021 - TOP CLAUSE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
-- TOP(10)
         UpdateTest4
Set
Col1 = 5;
Copy

WITH TABLE HINT LIMITED

Die UPDATE WITH-Klausel wird von Snowflake nicht unterstützt.

SQL Server
 Update UpdateTest5 WITH(TABLOCK)
Set Col1 = 5;
Copy

Snowflake

 Update UpdateTest5
Set
Col1 = 5;
Copy

Zugehörige EWIs

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

Alternative für UPDATE mit JOIN

Dieser Abschnitt ist noch in Arbeit, die Informationen können sich in Zukunft ändern.

Description

Das Muster UPDATE FROM wird verwendet, um Daten auf der Grundlage von Daten aus anderen Tabellen zu aktualisieren. Diese SQLServer-Dokumentation enthält ein einfaches Beispiel.

Sie finden die entsprechende SQL Server-Syntax in der Dokumentation.

SQL Server-Syntax

 UPDATE [table_name] 
SET column_name = expression [, ...]
[FROM <table_source> [, ...]]
[WHERE <search_condition>]
[OPTION (query_hint)]
Copy
  • table_name: Die Tabelle oder Ansicht, die Sie aktualisieren.

  • SET: Gibt die Spalten und ihre neuen Werte an. Die SET-Klausel weist einer oder mehreren Spalten einen neuen Wert (oder Ausdruck) zu.

  • FROM: Wird verwendet, um eine oder mehrere Quelltabellen anzugeben (wie ein Join). Damit können Sie festlegen, woher die Daten für die Aktualisierung kommen.

  • WHERE: Gibt an, welche Zeilen auf der Grundlage der Bedingung(en) aktualisiert werden sollen. Ohne diese Klausel würden alle Zeilen der Tabelle aktualisiert werden.

  • OPTION (query_hint): Gibt Hinweise zur Optimierung von Abfragen an.

Snowflake-Syntax

Die Snowflake-Syntax können Sie auch in der Snowflake-Dokumentation nachlesen.

Bemerkung

Snowflake unterstützt keine JOINs in UPDATE Klauseln.

 UPDATE <target_table>
       SET <col_name> = <value> [ , <col_name> = <value> , ... ]
        [ FROM <additional_tables> ]
        [ WHERE <condition> ]
Copy

Erforderliche Parameter

  • _ target_table: _Gibt die zu aktualisierende Tabelle an.

  • _ col_name: Gibt den Namen einer Spalte in _ target_table an. Geben Sie nicht den Tabellennamen an. UPDATE t1 SET t1.col = 1 ist beispielsweise ungültig.

  • _ value :_ Gibt den neuen Wert an, der in _ col_name_ festgelegt werden soll.

Optionale Parameter

  • FROM`` _ additional_tables: _ Gibt eine oder mehrere Tabellen an, die zur Auswahl der zu aktualisierenden Zeilen oder zum Setzen neuer Werte verwendet werden sollen.Beachten Sie, dass die Wiederholung der Zieltabelle zu einem Self-Join führt.

  • WHERE`` Bedingung: _ Der Ausdruck, der die Zeilen in der Zieltabelle angibt, die aktualisiert werden sollen. Standard: Kein Wert (alle Zeilen der Zieltabelle werden aktualisiert)

Zusammenfassung der Übersetzung

SQL Server JOIN typeSnowflake Best Alternative
Single INNER JOINUse the target table in the FROM clause to emulate an INNER JOIN.
Multiple INNER JOINUse the target table in the FROM clause to emulate an INNER JOIN.
Multiple INNER JOIN + Agregate conditionUse subquery + IN Operation
Single LEFT JOINUse subquery + IN Operation
Multiple LEFT JOIN

Use Snowflake UPDATE reordering the statements as needed.
UPDATE [target_table_name]

SET [all_set_statements]

FROM [all_left_join_tables_separated_by_comma]

WHERE [all_clauses_into_the_ON_part]

Multiple RIGHT JOIN

Use Snowflake UPDATE reordering the statements as needed.
UPDATE [target_table_name]

SET [all_set_statements]

FROM [all_right_join_tables_separated_by_comma]

WHERE [all_clauses_into_the_ON_part]

Single RIGHT JOINUse the table in the FROM clause and add filters in the WHERE clause as needed.

Hinweis 1: Ein einfaches JOIN kann die Tabelle in der FROM-Klausel verwenden und bei Bedarf Filter in der WHERE-Klausel hinzufügen.

Hinweis 2: Andere Ansätze können einen (+)-Operanden enthalten, um die JOINs zu definieren.

Beispielhafte Quellcode-Muster

Datenkonfiguration

 CREATE TABLE Orders (
    OrderID INT PRIMARY KEY,
    CustomerID INT,
    ProductID INT,
    Quantity INT,
    OrderDate DATE
);

CREATE TABLE Customers (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    CustomerName VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE Products (
    ProductID INT PRIMARY KEY,
    ProductName VARCHAR(100),
    Price DECIMAL(10, 2)
);
Copy
 CREATE OR REPLACE TABLE Orders (
    OrderID INT PRIMARY KEY,
    CustomerID INT,
    ProductID INT,
    Quantity INT,
    OrderDate DATE
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "11/12/2024",  "domain": "test" }}'
;

CREATE OR REPLACE TABLE Customers (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    CustomerName VARCHAR(100)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "11/12/2024",  "domain": "test" }}'
;

CREATE OR REPLACE TABLE Products (
    ProductID INT PRIMARY KEY,
    ProductName VARCHAR(100),
    Price DECIMAL(10, 2)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "11/12/2024",  "domain": "test" }}'
;
Copy
Data Insertion for samples
-- Insert Customer Data
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (1, 'John Doe');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (2, 'Jane Smith');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (3, 'Alice Johnson');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (4, 'Bob Lee');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (5, 'Charlie Brown');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (6, 'David White');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (7, 'Eve Black');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (8, 'Grace Green');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (9, 'Hank Blue');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (10, 'Ivy Red');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (11, 'Jack Grey');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (12, 'Kim Yellow');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (13, 'Leo Purple');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (14, 'Mona Pink');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (15, 'Nathan Orange');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (16, 'Olivia Cyan');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (17, 'Paul Violet');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (18, 'Quincy Brown');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (19, 'Rita Silver');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (20, 'Sam Green');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (21, 'Tina Blue');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (22, 'Ursula Red');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (23, 'Vince Yellow');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (24, 'Wendy Black');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (25, 'Xander White');

-- Insert Product Data
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (1, 'Laptop', 999.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (2, 'Smartphone', 499.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (3, 'Tablet', 299.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (4, 'Headphones', 149.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (5, 'Monitor', 199.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (6, 'Keyboard', 49.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (7, 'Mouse', 29.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (8, 'Camera', 599.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (9, 'Printer', 99.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (10, 'Speaker', 129.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (11, 'Charger', 29.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (12, 'TV', 699.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (13, 'Smartwatch', 199.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (14, 'Projector', 499.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (15, 'Game Console', 399.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (16, 'Speaker System', 299.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (17, 'Earphones', 89.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (18, 'USB Drive', 15.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (19, 'External Hard Drive', 79.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (20, 'Router', 89.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (21, 'Printer Ink', 49.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (22, 'Flash Drive', 9.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (23, 'Gamepad', 34.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (24, 'Webcam', 49.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (25, 'Docking Station', 129.99);

-- Insert Orders Data
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (1, 1, 1, 2, '2024-11-01');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (2, 2, 2, 1, '2024-11-02');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (3, 3, 3, 5, '2024-11-03');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (4, 4, 4, 3, '2024-11-04');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (5, NULL, 5, 7, '2024-11-05');  -- NULL Customer
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (6, 6, 6, 2, '2024-11-06');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (7, 7, NULL, 4, '2024-11-07');  -- NULL Product
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (8, 8, 8, 1, '2024-11-08');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (9, 9, 9, 3, '2024-11-09');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (10, 10, 10, 2, '2024-11-10');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (11, 11, 11, 5, '2024-11-11');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (12, 12, 12, 2, '2024-11-12');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (13, NULL, 13, 8, '2024-11-13');  -- NULL Customer
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (14, 14, NULL, 4, '2024-11-14');  -- NULL Product
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (15, 15, 15, 3, '2024-11-15');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (16, 16, 16, 2, '2024-11-16');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (17, 17, 17, 1, '2024-11-17');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (18, 18, 18, 4, '2024-11-18');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (19, 19, 19, 3, '2024-11-19');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (20, 20, 20, 6, '2024-11-20');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (21, 21, 21, 3, '2024-11-21');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (22, 22, 22, 5, '2024-11-22');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (23, 23, 23, 2, '2024-11-23');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (24, 24, 24, 4, '2024-11-24');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (25, 25, 25, 3, '2024-11-25');
Copy

Fall 1: Einzelnes INNER JOIN-Update

Wenn die Tabelle INNER JOIN innerhalb der FROM-Anweisungen verwendet wird, wird sie automatisch zu INNER JOIN. Beachten Sie, dass es mehrere Ansätze zur Unterstützung von JOINs in UPDATE-Anweisungen in Snowflake gibt. Dies ist eines der einfachsten Muster, um die Lesbarkeit zu gewährleisten.

SQL Server
 UPDATE Orders
SET Quantity = 10
FROM Orders O
INNER JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerName = 'John Doe';

-- Select the changes
SELECT Orders.CustomerID, Orders.Quantity, Customers.CustomerName
FROM Orders, Customers
WHERE Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
AND Customers.CustomerName = 'John Doe';
Copy

CustomerID

Menge

CustomerName

1

10

John Doe

Snowflake
 UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 10
FROM 
  Customers C
WHERE 
  C.CustomerName = 'John Doe'
  AND O.CustomerID = C.CustomerID;


-- Select the changes
SELECT Orders.CustomerID, Orders.Quantity, Customers.CustomerName
FROM Orders, Customers
WHERE Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
AND Customers.CustomerName = 'John Doe';
Copy

CustomerID

Menge

CustomerName

1

10

John Doe

Andere Ansätze:

MERGE INTO
 MERGE INTO Orders O
USING Customers C
ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHEN MATCHED AND C.CustomerName = 'John Doe' THEN
  UPDATE SET O.Quantity = 10;
Copy
IN Operation
 UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 10
WHERE O.CustomerID IN 
  (SELECT CustomerID FROM Customers WHERE CustomerName = 'John Doe');
Copy

Fall 2: Update mehrere INNER JOIN

SQL Server
 UPDATE Orders
SET Quantity = 5
FROM Orders O
INNER JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
WHERE C.CustomerName = 'Alice Johnson' AND P.ProductName = 'Tablet';

-- Select the changes
SELECT Orders.CustomerID, Orders.Quantity, Customers.CustomerName FROM Orders, Customers
WHERE Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
AND Customers.CustomerName = 'Alice Johnson';
Copy

CustomerID

Menge

CustomerName

3

5

Alice Johnson

Snowflake
 UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 5
FROM Customers C, Products P
WHERE O.CustomerID = C.CustomerID
  AND C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet'
  AND O.ProductID = P.ProductID;

-- Select the changes
SELECT Orders.CustomerID, Orders.Quantity, Customers.CustomerName FROM Orders, Customers
WHERE Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
AND Customers.CustomerName = 'Alice Johnson';
Copy

CustomerID

Menge

CustomerName

3

5

Alice Johnson

Fall 3: Update mehrere INNER JOIN mit Aggregatbedingungen

SQL Server
 UPDATE Orders
SET Quantity = 6
FROM Orders O
INNER JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
WHERE C.CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE Quantity > 3)
AND P.Price < 200;

SELECT C.CustomerID, C.CustomerName, O.Quantity, P.Price FROM Orders O
INNER JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
WHERE C.CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE Quantity > 3)
AND P.Price < 200;
Copy

CustomerID

CustomerName

Menge

Preis (price)

11

Jack Grey

6

29,99

18

Quincy Brown

6

15,99

20

Sam Green

6

89,99

22

Ursula Rot

6

9,99

24

Wendy Schwarz

6

49,99

Snowflake
 UPDATE Orders O
SET Quantity = 6
WHERE O.CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE Quantity > 3)
AND O.ProductID IN (SELECT ProductID FROM Products WHERE Price < 200);

-- Select changes
SELECT C.CustomerID, C.CustomerName, O.Quantity, P.Price FROM Orders O
INNER JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
WHERE C.CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE Quantity > 3)
AND P.Price < 200;
Copy

CustomerID

CustomerName

Menge

Preis (price)

11

Jack Grey

6

29,99

18

Quincy Brown

6

15,99

20

Sam Green

6

89,99

22

Ursula Rot

6

9,99

24

Wendy Schwarz

6

49,99

Fall 4: Update einzelner LEFT JOIN

SQL Server
 UPDATE Orders
SET Quantity = 13
FROM Orders O
LEFT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerID IS NULL AND O.ProductID = 13;

-- Select the changes
SELECT * FROM orders
WHERE CustomerID IS NULL;
Copy

OrderID

CustomerID

ProductID

Menge

OrderDate

5

null

5

7

2024-11-05

13

null

13

13

2024-11-13

Snowflake
 UPDATE Orders
SET Quantity = 13
WHERE OrderID IN (
  SELECT O.OrderID
  FROM Orders O
  LEFT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
  WHERE C.CustomerID IS NULL AND O.ProductID = 13
);


-- Select the changes
SELECT * FROM orders
WHERE CustomerID IS NULL;
Copy

OrderID

CustomerID

ProductID

Menge

OrderDate

5

null

5

7

2024-11-05

13

null

13

13

2024-11-13

Bemerkung

Dieser Ansatz funktioniert in Snowflake nicht, da er die erforderlichen Zeilen nicht aktualisiert:

UPDATE Orders O SET O.Quantity = 13 FROM Customers C WHERE O.CustomerID = C.CustomerID AND C.CustomerID IS NULL AND O.ProductID = 13;

Fall 5: Update mehrere LEFT JOIN und RIGHT JOIN

Dies ist ein komplexeres Muster. Um mehrere LEFT JOINs zu übersetzen, sehen Sie sich bitte das folgende Muster an:

Bemerkung

LEFT JOIN und RIGHT JOIN hängen von der Reihenfolge in der FROM-Klausel ab.

 UPDATE [target_table_name]
SET [all_set_statements]
FROM [all_left_join_tables_separated_by_comma]
WHERE [all_clauses_into_the_ON_part]
Copy
SQL Server
 UPDATE Orders
SET
    Quantity = C.CustomerID
FROM Orders O
LEFT JOIN Customers C ON C.CustomerID = O.CustomerID
LEFT JOIN Products P ON P.ProductID = O.ProductID
WHERE C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet';

SELECT O.OrderID, O.CustomerID, O.ProductID, O.Quantity, O.OrderDate
FROM Orders O
LEFT JOIN Customers C ON C.CustomerID = O.CustomerID
LEFT JOIN Products P ON P.ProductID = O.ProductID
WHERE C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet';
Copy

OrderID

CustomerID

ProductID

Menge

OrderDate

3

3

3

3

2024-11-12

Snowflake
 UPDATE Orders O
SET O.Quantity = C.CustomerID
FROM Customers C, Products P
WHERE O.CustomerID = C.CustomerID
  AND C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet'
  AND O.ProductID = P.ProductID;

  SELECT O.OrderID, O.CustomerID, O.ProductID, O.Quantity, O.OrderDate
FROM Orders O
LEFT JOIN Customers C ON C.CustomerID = O.CustomerID
LEFT JOIN Products P ON P.ProductID = O.ProductID
WHERE C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet';
Copy

OrderID

CustomerID

ProductID

Menge

OrderDate

3

3

3

3

2024-11-12

Fall 6: Update gemischte INNER JOIN und LEFT JOIN

SQL Server
 UPDATE Orders
SET Quantity = 4
FROM Orders O
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
LEFT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerID IS NULL AND P.ProductName = 'Monitor';

-- Select changes
SELECT O.CustomerID, C.CustomerName, O.Quantity FROM Orders O
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
LEFT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerID IS NULL AND P.ProductName = 'Monitor';
Copy

CustomerID

CustomerName

Menge

null

null

4

Snowflake
 UPDATE Orders O
SET Quantity = 4
WHERE O.ProductID IN (SELECT ProductID FROM Products WHERE ProductName = 'Monitor')
AND O.CustomerID IS NULL;

-- Select changes
SELECT O.CustomerID, C.CustomerName, O.Quantity FROM Orders O
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
LEFT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerID IS NULL AND P.ProductName = 'Monitor';
Copy

CustomerID

CustomerName

Menge

null

null

4

Fall 7: Update einzelner RIGHT JOIN

SQL Server
 UPDATE O
SET O.Quantity = 1000
FROM Orders O
RIGHT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerName = 'Alice Johnson';

-- Select changes 
SELECT
    O.OrderID,
    O.CustomerID,
    O.ProductID,
    O.Quantity,
    O.OrderDate,
    C.CustomerName
FROM
    Orders O
RIGHT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE
    C.CustomerName = 'Alice Johnson';
Copy
OrderIDCustomerIDProductIDQuantityCustomerName
3331000Alice Johnson
Snowflake
 UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 1000
FROM Customers C
WHERE O.CustomerID = C.CustomerID
  AND C.CustomerName = 'Alice Johnson';


  -- Select changes 
SELECT
    O.OrderID,
    O.CustomerID,
    O.ProductID,
    O.Quantity,
    O.OrderDate,
    C.CustomerName
FROM
    Orders O
RIGHT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE
    C.CustomerName = 'Alice Johnson';
Copy
OrderIDCustomerIDProductIDQuantityCustomerName
3331000Alice Johnson

Probleme kennen

  • Da UPDATE in Snowflake die Verwendung von JOINs nicht direkt erlaubt, kann es Fälle geben, die nicht den beschriebenen Mustern entsprechen.

UPDATE mit LEFT und RIGHT JOIN

Applies to
  • [x] SQL Server

  • [x] Azure Synapse Analytics

Warnung

Teilweise unterstützt in Snowflake

Beschreibung

Das Muster UPDATE FROM wird verwendet, um Daten auf der Grundlage von Daten aus anderen Tabellen zu aktualisieren. Diese SQLServer-Dokumentation enthält ein einfaches Beispiel.

Sie finden die entsprechende SQL Server-Syntax in der Dokumentation.

SQL Server-Syntax

 UPDATE [table_name] 
SET column_name = expression [, ...]
[FROM <table_source> [, ...]]
[WHERE <search_condition>]
[OPTION (query_hint)]
Copy
  • table_name: Die Tabelle oder Ansicht, die Sie aktualisieren.

  • SET: Gibt die Spalten und ihre neuen Werte an. Die SET-Klausel weist einer oder mehreren Spalten einen neuen Wert (oder Ausdruck) zu.

  • FROM: Wird verwendet, um eine oder mehrere Quelltabellen anzugeben (wie ein Join). Damit können Sie festlegen, woher die Daten für die Aktualisierung kommen.

  • WHERE: Gibt an, welche Zeilen auf der Grundlage der Bedingung(en) aktualisiert werden sollen. Ohne diese Klausel würden alle Zeilen der Tabelle aktualisiert werden.

  • OPTION (query_hint): Gibt Hinweise zur Optimierung von Abfragen an.

Snowflake-Syntax

Die Snowflake-Syntax können Sie auch in der Snowflake-Dokumentation nachlesen.

Bemerkung

Snowflake unterstützt keine JOINs in UPDATE Klauseln.

 UPDATE <target_table>
       SET <col_name> = <value> [ , <col_name> = <value> , ... ]
        [ FROM <additional_tables> ]
Copy

Erforderliche Parameter

  • _ target_table: _Gibt die zu aktualisierende Tabelle an.

  • _ col_name: Gibt den Namen einer Spalte in _ target_table an. Geben Sie nicht den Tabellennamen an. UPDATE t1 SET t1.col = 1 ist beispielsweise ungültig.

  • _ value :_ Gibt den neuen Wert an, der in _ col_name_ festgelegt werden soll.

Optionale Parameter

  • FROM`` _ additional_tables: _ Gibt eine oder mehrere Tabellen an, die zur Auswahl der zu aktualisierenden Zeilen oder zum Setzen neuer Werte verwendet werden sollen.Beachten Sie, dass die Wiederholung der Zieltabelle zu einem Self-Join führt.

  • WHERE`` Bedingung: _ Der Ausdruck, der die Zeilen in der Zieltabelle angibt, die aktualisiert werden sollen. Standard: Kein Wert (alle Zeilen der Zieltabelle werden aktualisiert)

Zusammenfassung der Übersetzung

Wie in der Beschreibung der Grammatik erläutert, gibt es keine direkte äquivalente Lösung für JOINs innerhalb der UPDATE-Klausel. Aus diesem Grund besteht der Ansatz zur Umwandlung dieser Anweisungen darin, den Operator (+) zu der Spalte hinzuzufügen, die logischerweise die erforderlichen Daten in die Tabelle einfügt. Dieser Operator (+) wird zu den Fällen hinzugefügt, auf die die Tabellen im Abschnitt LEFT/RIGHT JOIN verweisen.

Beachten Sie, dass es auch andere Sprachen gibt, die diesen Operator (+) verwenden und dass die Position des Operators die Art der Verknüpfung bestimmen kann. In diesem speziellen Fall bestimmt in Snowflake nicht die Position den Verknüpfungstyp, sondern die Verknüpfung mit den logisch benötigten Tabellen und Spalten.

Auch wenn es andere Alternativen gibt, wie MERGE-Klausel oder die Verwendungen einer CTE, sind diese Alternativen bei komplexen Abfragen oft schwer lesbar und umfangreich.

Beispielhafte Quellcode-Muster

Datenkonfiguration

 CREATE TABLE GenericTable1 (
    Col1 INT,
    Col2 VARCHAR(10),
    Col3 VARCHAR(10),
    Col4 VARCHAR(10),
    Col5 VARCHAR(10),
    Col6 VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE GenericTable2 (
    Col1 VARCHAR(10),
    Col2 VARCHAR(10),
    Col3 VARCHAR(10),
    Col4 VARCHAR(10),
    Col5 VARCHAR(10)
);

CREATE TABLE GenericTable3 (
    Col1 VARCHAR(10),
    Col2 VARCHAR(100),
    Col3 CHAR(1)
);

INSERT INTO GenericTable1 (Col1, Col2, Col3, Col4, Col5, Col6)
VALUES
(1, 'A1', 'B1', 'C1', NULL, NULL),
(2, 'A2', 'B2', 'C2', NULL, NULL),
(3, 'A3', 'B3', 'C3', NULL, NULL);

INSERT INTO GenericTable2 (Col1, Col2, Col3, Col4, Col5)
VALUES
('1', 'A1', 'B1', 'C1', 'X1'),
('2', 'A2', 'B2', 'C2', 'X2'),
('3', 'A3', 'B3', 'C3', 'X3');

INSERT INTO GenericTable3 (Col1, Col2, Col3)
VALUES
('X1', 'Description1', 'A'),
('X2', 'Description2', 'A'),
('X3', 'Description3', 'A');
Copy
 CREATE OR REPLACE TABLE GenericTable1 (
    Col1 INT,
    Col2 VARCHAR(10),
    Col3 VARCHAR(10),
    Col4 VARCHAR(10),
    Col5 VARCHAR(10),
    Col6 VARCHAR(100)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "12/18/2024",  "domain": "test" }}'
;

CREATE OR REPLACE TABLE GenericTable2 (
    Col1 VARCHAR(10),
    Col2 VARCHAR(10),
    Col3 VARCHAR(10),
    Col4 VARCHAR(10),
    Col5 VARCHAR(10)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "12/18/2024",  "domain": "test" }}'
;

CREATE OR REPLACE TABLE GenericTable3 (
    Col1 VARCHAR(10),
    Col2 VARCHAR(100),
    Col3 CHAR(1)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "12/18/2024",  "domain": "test" }}'
;

INSERT INTO GenericTable1 (Col1, Col2, Col3, Col4, Col5, Col6)
VALUES
(1, 'A1', 'B1', 'C1', NULL, NULL),
(2, 'A2', 'B2', 'C2', NULL, NULL),
(3, 'A3', 'B3', 'C3', NULL, NULL);

INSERT INTO GenericTable2 (Col1, Col2, Col3, Col4, Col5)
VALUES
('1', 'A1', 'B1', 'C1', 'X1'),
('2', 'A2', 'B2', 'C2', 'X2'),
('3', 'A3', 'B3', 'C3', 'X3');

INSERT INTO GenericTable3 (Col1, Col2, Col3)
VALUES
('X1', 'Description1', 'A'),
('X2', 'Description2', 'A'),
('X3', 'Description3', 'A');
Copy

LEFT JOIN

SQL Server

 UPDATE T1
SET
    T1.Col5 = T2.Col5,
    T1.Col6 = T3.Col2
FROM GenericTable1 T1
LEFT JOIN GenericTable2 T2 ON
    T2.Col1 COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS = T1.Col1
    AND T2.Col2 = T1.Col2
    AND T2.Col3 = T1.Col3
    AND T2.Col4 = T1.Col4
LEFT JOIN GenericTable3 T3 ON
    T3.Col1 = T2.Col5 AND T3.Col3 = 'A';
Copy

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

null

null

2

A2

B2

C2

null

null

3

A3

B3

C3

null

null

Col1Col2Col3Col4Col5Col6
1A1B1C1X1Description1
2A2B2C2X2Description2
3A3B3C3X3Description3

Snowflake

 UPDATE dbo.GenericTable1 T1
    SET
        T1.Col5 = T2.Col5,
        T1.Col6 = T3.Col2
    FROM
        GenericTable2 T2,
        GenericTable3 T3
    WHERE
        T2.Col1(+) COLLATE 'EN-CI-AS' /*** SSC-FDM-TS0002 - COLLATION FOR VALUE CP1 NOT SUPPORTED ***/ = T1.Col1
        AND T2.Col2(+) = T1.Col2
        AND T2.Col3(+) = T1.Col3
        AND T2.Col4(+) = T1.Col4
        AND T3.Col1(+) = T2.Col5
        AND T3.Col3 = 'A';
Copy

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

null

null

2

A2

B2

C2

null

null

3

A3

B3

C3

null

null

Col1Col2Col3Col4Col5Col6
1A1B1C1X1Description1
2A2B2C2X2Description2
3A3B3C3X3Description3

RIGHT JOIN

SQL Server

 UPDATE T1
SET
    T1.Col5 = T2.Col5
FROM GenericTable2 T2
RIGHT JOIN GenericTable1 T1 ON
    T2.Col1 COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS = T1.Col1
    AND T2.Col2 = T1.Col2
    AND T2.Col3 = T1.Col3
    AND T2.Col4 = T1.Col4;
Copy

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

null

null

2

A2

B2

C2

null

null

3

A3

B3

C3

null

null

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

X1 _

null

2

A2

B2

C2

X2 _

null

3

A3

B3

C3

X3 _

null

Snowflake

 UPDATE dbo.GenericTable1 T1
    SET
        T1.Col5 = T2.Col5
    FROM
        GenericTable2 T2,
        GenericTable1 T1
    WHERE
        T2.Col1 COLLATE 'EN-CI-AS' /*** SSC-FDM-TS0002 - COLLATION FOR VALUE CP1 NOT SUPPORTED ***/ = T1.Col1
        AND T2.Col2 = T1.Col2(+)
        AND T2.Col3 = T1.Col3(+)
        AND T2.Col4 = T1.Col4(+);
Copy

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

null

null

2

A2

B2

C2

null

null

3

A3

B3

C3

null

null

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

X1 _

null

2

A2

B2

C2

X2 _

null

3

A3

B3

C3

X3 _

null

Bekannte Probleme

  • Es kann Muster geben, die aufgrund von Unterschieden in der Logik nicht übersetzt werden können.

  • Wenn Ihr Abfragemuster zutrifft, überprüfen Sie nicht-deterministische Zeilen: „Wenn eine FROM-Klausel eine JOIN zwischen Tabellen enthält (z. B. t1 und t2), kann eine Zielzeile in t1 mit mehr als einer Zeile in der Tabelle t2 verknüpft werden (d.h. übereinstimmen). Wenn dies der Fall ist, wird die Zielzeile als mehrfach verknüpfte Zeile bezeichnet. Beim Aktualisieren einer mehrfach verknüpften Zeile steuert der Sitzungsparameter ERROR_ON_NONDETERMINISTIC_UPDATE das Ergebnis der Aktualisierung“ (Snowflake-Dokumentation).