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)). Beachten Sie, dass die Genauigkeit den Bereich der Werte begrenzt, die in Spalten eines bestimmten Typs eingefügt (oder umgewandelt) werden können. Beispielsweise passt der Wert 999 in NUMBER(38,0), aber nicht in NUMBER(2,0).

Die maximale Skalierung (Anzahl der Stellen rechts vom Dezimalpunkt) beträgt 37. Zahlen mit weniger als 38 signifikanten Stellen, deren niedrigste Stelle jedoch nach der 37. Dezimalstelle liegt, z. B. 0,0000000000000000000000000000000000000012 (1.2e-39), können nicht dargestellt werden, ohne dass 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 dass Genauigkeit und Skalierung nicht angegeben werden können (d. h. der Standardwert ist stets NUMBER(38, 0)). Daher besteht der Wertebereich für alle INTEGER-Datentypen aus ganzzahligen Werten von -99999999999999999999999999999999999999 bis +99999999999999999999999999999999999999 (einschließlich).

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

Auswirkung von Genauigkeit und Skalierung auf die Speichergröße¶

Die Genauigkeit (Gesamtzahl der Stellen) hat keinen Einfluss auf die Speicherung. Mit anderen Worten: 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 (Anzahl der Nachkommastellen) hingegen wirkt sich auf den Speicherbedarf aus. Beispielsweise verbraucht derselbe Wert, der in einer Spalte vom Typ NUMBER(10,5) gespeichert wird, mehr Platz als NUMBER(5,0). Außerdem kann es sein, dass sich die Verarbeitung von Werten mit einer größeren Skalierung leicht verlangsamt und mehr Arbeitsspeicher beansprucht.

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¶

CREATE OR REPLACE TABLE test_fixed(num NUMBER,
                                    num10 NUMBER(10,1),
                                    dec DECIMAL(20,2),
                                    numeric NUMERIC(30,3),
                                    int INT,
                                    integer INTEGER
                                    );

DESC TABLE test_fixed;

+---------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+
| name    | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment |
|---------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------|
| NUM     | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
| NUM10   | NUMBER(10,1) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
| DEC     | NUMBER(20,2) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
| NUMERIC | NUMBER(30,3) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
| INT     | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
| INTEGER | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | 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¶

CREATE OR REPLACE TABLE test_float(d DOUBLE,
                                   f FLOAT,
                                   dp DOUBLE PRECISION,
                                   r REAL
                                   );

DESC TABLE test_float;

+---------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+
| name    | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment |
|---------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------|
| D       | FLOAT        | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
| F       | FLOAT        | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
| DP      | FLOAT        | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
| R       | FLOAT        | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
+---------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+