Datentypkonvertierung¶

Explizite Umwandlung vs. implizite Umwandlung¶

Benutzer können einen Wert explizit von einem Datentyp in einen anderen umwandeln. Dies wird explizite Umwandlung genannt.

In manchen Situationen konvertiert Snowflake einen Wert automatisch in einen anderen Datentyp. Dies wird implizite Umwandlung oder Koersion genannt.

Umwandlung und Rangfolge¶

Beim Umwandeln innerhalb eines Ausdrucks muss der Code den Vorrang des Umwandlungsoperators vor anderen Operatoren im Ausdruck berücksichtigen.

Betrachten Sie das folgende Beispiel:

SELECT height * width::VARCHAR || ' square meters'
  FROM dimensions;

The cast operator has higher precedence than the arithmetic operator * (multiply), so the statement is interpreted as shown in the following example:

... height * (width::VARCHAR) ...

To cast the result of the expression height * width, use parentheses, as shown in the following example:

SELECT (height * width)::VARCHAR || ' square meters'
  FROM dimensions;

Betrachten Sie als weiteres Beispiel die folgende Anweisung:

SELECT -0.0::FLOAT::BOOLEAN;

You might expect this to be interpreted as shown in the following example:

SELECT (-0.0::FLOAT)::BOOLEAN;

Daher würde man erwarten, dass FALSE (0 = FALSE, 1 = TRUE) zurückgegeben wird.

However, the cast operator has higher precedence than the unary minus (negation) operator, so the statement is interpreted as shown in the following example:

SELECT -(0.0::FLOAT::BOOLEAN);

Daher führt die Abfrage zu einer Fehlermeldung, weil das unäre Minus nicht auf BOOLEAN angewendet werden kann.

Datentypen, die umgewandelt werden können¶

Die folgende Tabelle zeigt die gültigen Datentypkonvertierungen in Snowflake. Die Tabelle zeigt auch, welche Koersionen Snowflake automatisch ausführen kann.

For more information about conversions between semi-structured types and structured types, see Konvertieren strukturierter und semistrukturierter Typen.

Nutzungshinweise¶

Wenn nicht anders angegeben, gelten die folgenden Regeln sowohl für das explizite als auch für das implizite Umwandeln:

• Conversion depends not only on the data type, but also the value, of the source; for example:

  • Der Wert VARCHAR '123' kann in einen numerischen Wert umgewandelt werden, aber der Wert VARCHAR 'xyz' kann nicht in einen numerischen Wert umgewandelt werden.

  • The ability to cast a specific value of type VARIANT depends on the type of the data inside the VARIANT. For example, if the VARIANT contains a value of type TIME, then you can’t cast the VARIANT value to a TIMESTAMP value, because you can’t cast a TIME value to a TIMESTAMP value.

• Snowflake führt eine implizite Konvertierung von Argumenten aus, damit diese kompatibel sind. Wenn beispielsweise einer der Eingabeausdrücke ein numerischer Typ ist, ist der Rückgabetyp ebenfalls ein numerischer Typ. Das heißt, SELECT COALESCE('17', 1); konvertiert zuerst den VARCHAR-Wert '17' in den NUMBER-Wert 17 und gibt dann den ersten Nicht-NULL-Wert zurück.

  Wenn eine Konvertierung nicht möglich ist, schlägt die implizite Konvertierung fehl. Beispiel: SELECT COALESCE('foo', 1); gibt einen Fehler zurück, da der VARCHAR-Wert 'foo' nicht in einen NUMBER-Wert konvertiert werden kann.

  We recommend passing in arguments of the same type or explicitly converting arguments if needed.

• Wenn die implizite Konvertierung einen nichtnumerischen Wert in einen numerischen Wert konvertiert, ist das Ergebnis ein Wert vom Typ NUMBER(18,5).

  Wenn bei numerischen Zeichenfolgenargumenten, die keine Konstanten sind, NUMBER(18,5) nicht ausreicht, um den numerischen Wert darzustellen, wandeln Sie das Argument in einen-Typ um, der den Wert darstellen kann.

• For some pairs of data types, conversion can result in loss of precision; for example:

  • Bei der Konvertierung eines FLOAT-Wertes in einen INTEGER-Wert wird der Wert gerundet.

  • Converting a value from fixed-point numeric — for example, NUMBER(38, 0) — to floating point — for example, FLOAT — can result in rounding or truncation if the fixed-point number can’t be precisely represented in a floating point number.

  • Bei der Umwandlung eines TIMESTAMP-Wertes in einen DATE-Wert wird die Information über die Uhrzeit entfernt.

• Although Snowflake converts values in some situations where loss of precision can occur, Snowflake doesn’t allow conversion in other situations where a loss of precision would occur. For example, Snowflake doesn’t allow conversion when conversion would cause the following situations to happen:

  • Konvertierung schneidet einen Teil vom VARCHAR-Wert ab. Zum Beispiel wandelt Snowflake VARCHAR(10) nicht zu VARCHAR(5) um, weder implizit noch explizit.

  • Result in the loss of digits other than the least significant digits. For example, the following loss of digits fails:

    SELECT 12.3::FLOAT::NUMBER(3,2);
    

    Copy

    In diesem Beispiel hat die Zahl 12.3 zwei Ziffern vor dem Dezimalpunkt, aber der Datentyp NUMBER(3,2) hat nur Platz für eine Ziffer vor dem Dezimalpunkt.

• Bei der Konvertierung von einem Typ mit geringerer Genauigkeit in einen Typ mit höherer Genauigkeit werden bei der Konvertierung Standardwerte verwendet. Wird beispielsweise ein DATE-Wert in einen TIMESTAMP_NTZ-Wert umgewandelt, werden Stunde, Minute, Sekunde und Sekundenbruchteile auf 0 gesetzt.

• Wenn ein FLOAT-Wert in einen VARCHAR-Wert umgewandelt wird, werden die nachstehenden Nullen weggelassen.

  For example, the following statements create a table and insert a row that contains a VARCHAR value, a FLOAT value, and a VARIANT value. The VARIANT value is constructed from JSON that contains a floating-point value represented with trailing zeros:

  CREATE OR REPLACE TABLE convert_test_zeros (
    varchar1 VARCHAR,
    float1 FLOAT,
    variant1 VARIANT);
  
  INSERT INTO convert_test_zeros SELECT
    '5.000',
    5.000,
    PARSE_JSON('{"Loan Number": 5.000}');
  

  Copy

  Mit der folgenden SELECT-Anweisung werden sowohl die Werte der FLOAT-Spalte als auch FLOAT-Werte innerhalb der VARIANT-Spalte explizit in VARCHAR-Werte umgewandelt. In keinem der Fälle enthält der VARCHAR-Wert nachstehende Nullen:

  SELECT varchar1,
         float1::VARCHAR,
         variant1:"Loan Number"::VARCHAR
    FROM convert_test_zeros;
  

  Copy

  +----------+-----------------+---------------------------------+
  | VARCHAR1 | FLOAT1::VARCHAR | VARIANT1:"LOAN NUMBER"::VARCHAR |
  |----------+-----------------+---------------------------------|
  | 5.000    | 5               | 5                               |
  +----------+-----------------+---------------------------------+
  

• Some operations can return different data types, depending on a conditional expression. For example, the following IFNULL calls return slightly different data types depending on the input values:

  SELECT SYSTEM$TYPEOF(IFNULL(12.3, 0)),
         SYSTEM$TYPEOF(IFNULL(NULL, 0));
  

  Copy

  +--------------------------------+--------------------------------+
  | SYSTEM$TYPEOF(IFNULL(12.3, 0)) | SYSTEM$TYPEOF(IFNULL(NULL, 0)) |
  |--------------------------------+--------------------------------|
  | NUMBER(3,1)[SB1]               | NUMBER(1,0)[SB1]               |
  +--------------------------------+--------------------------------+
  

  If the expression has more than one possible data type, Snowflake chooses the data type based on the actual result. For more information about precision and scale in calculations, see Maßstab und Genauigkeit von arithmetischen Operationen. If the query generates more than one result — for example, multiple rows of results — Snowflake chooses a data type that is capable of holding each of the individual results.

• Some applications, such as SnowSQL, and some graphical user interfaces, such as the Classic Console, apply their own conversion and formatting rules when they display data. For example, SnowSQL displays BINARY values as a string that contains only hexadecimal digits; that string is generated by implicitly calling a conversion function. Therefore, the data that SnowSQL displays might not unambiguously indicate which data conversions that Snowflake coerced.