Numerische Datentypen¶

NUMBER¶

Zahlen mit bis zu 38 Ziffern mit einer optionalen Genauigkeit und Skalierung:

Genauigkeit:

Gesamtzahl der zulässigen Stellen.

Skalierung:

Anzahl der Stellen, die nach dem Komma zulässig sind.

Standardmäßig ist die Genauigkeit 38 und die Skalierung 0 (d. h. NUMBER(38, 0)). Die Genauigkeit begrenzt den Bereich der Werte, die in Spalten eines bestimmten Typs eingefügt (oder umgewandelt) werden können. Zum Beispiel passt der Wert 999 in NUMBER(38,0), jedoch nicht in NUMBER(2,0).

Die maximale Skalierung (Anzahl der Stellen rechts vom Dezimalpunkt) beträgt 37. Zahlen mit weniger als 38 signifikante Stellen, deren niedrigste signifikante Stelle jedoch hinter der 37. Dezimalstelle liegt, z. B. 0,0000000000000000000000000000000000000012 (1,2e-39), können nicht dargestellt werden, ohne einige Dezimalstellen der Genauigkeit verlorengehen.

Snowflake unterstützt auch den Datentyp FLOAT, der einen größeren Wertebereich erlaubt, wenn auch mit geringerer Genauigkeit.

DECIMAL , DEC , NUMERIC¶

Gleichbedeutend mit NUMBER.

INT , INTEGER , BIGINT , SMALLINT , TINYINT , BYTEINT¶

Gleichbedeutend mit NUMBER, außer das Genauigkeit und Skalierung nicht angegeben werden können (d. h. der Standardwert ist immer NUMBER(38, 0)). Daher besteht der Wertebereich für alle INTEGER-Datentypen aus ganzzahligen Werten von -99999999999999999999999999999999999999 bis +99999999999999999999999999999999999999 (einschließlich).

Die verschiedenen Namen (TINYINT, BYTEINT usw.) sollen die Portierung von anderen Systemen vereinfachen und den erwarteten Wertebereich für eine Spalte des angegebenen Typs vorschlagen.

Auswirkung von Präzision und Skalierung auf die Speichergröße¶

Die Genauigkeit (Gesamtzahl der Ziffern) hat keinen Einfluss auf die Speicherung. Die Speicheranforderungen für dieselbe Anzahl in Spalten mit unterschiedlichen Genauigkeiten, wie z. B. NUMBER(2,0) und NUMBER(38,0), sind gleich. Für jede Mikropartition legt Snowflake die Mindest- und Höchstwerte für eine bestimmte Spalte fest und verwendet diese Information, um die Speichergröße für alle Werte in der Partition für diese Spalte zu ermitteln. Beispiel:

• Enthält eine Spalte nur Werte zwischen -128 und +127, verbraucht jeder Wert 1 Byte (unkomprimiert).

• Wenn der größte Wert in der Spalte 10000000 ist, dann verbraucht jeder Wert 4 Bytes (unkomprimiert).

Die Skalierung (die Anzahl der Ziffern nach dem Dezimalpunkt) wirkt sich jedoch auf die Speicherung aus. Beispielsweise verbraucht derselbe Wert, der in einer Spalte vom Typ NUMBER(10,5) gespeichert wird, mehr Platz als bei NUMBER(5,0). Außerdem kann die Verarbeitung von Werten mit einer größeren Skalierung etwas langsamer sein und mehr Speicher verbrauchen.

Um Platz zu sparen, komprimiert Snowflake die Werte, bevor diese in den Speicher geschrieben werden. Der Grad der Komprimierung hängt von den Datenwerten und anderen Faktoren ab.

Beispiele für Festkomma-Datentypen in einer Tabelle¶

Die folgende Anweisung erstellt eine Tabelle mit Spalten mit verschiedenen Festkommadatentypen:

CREATE OR REPLACE TABLE test_fixed(
  num0 NUMBER,
  num10 NUMBER(10,1),
  dec20 DECIMAL(20,2),
  numeric30 NUMERIC(30,3),
  int1 INT,
  int2 INTEGER);

DESC TABLE test_fixed;

+-----------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+
| name      | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment | policy name | privacy domain |
|-----------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------|
| NUM0      | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| NUM10     | NUMBER(10,1) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| DEC20     | NUMBER(20,2) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| NUMERIC30 | NUMBER(30,3) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| INT1      | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| INT2      | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
+-----------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+

FLOAT , FLOAT4 , FLOAT8¶

Die Namen FLOAT, FLOAT4 und FLOAT8 dienen der Kompatibilität mit anderen Systemen. Snowflake behandelt alle drei als 64-Bit-Gleitkommazahlen.

DOUBLE , DOUBLE PRECISION , REAL¶

Synonym für FLOAT.

Beispiele für Fließkomma-Datentypen in einer Tabelle¶

Die folgende Anweisung erstellt eine Tabelle mit Spalten mit verschiedenen Gleitkommadatentypen:

CREATE OR REPLACE TABLE test_float(
  double1 DOUBLE,
  float1 FLOAT,
  dp1 DOUBLE PRECISION,
  real1 REAL);

DESC TABLE test_float;

+---------+-------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+
| name    | type  | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment | policy name | privacy domain |
|---------+-------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------|
| DOUBLE1 | FLOAT | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| FLOAT1  | FLOAT | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| DP1     | FLOAT | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| REAL1   | FLOAT | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
+---------+-------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+