SnowConvert AI - Différences fonctionnelles Redshift

SSC-FDM-RS0001

Data storage option is not supported in Snowflake. Data distribution is automatically handled by Snowflake.

Description

Dans Snowflake, il n’est pas nécessaire de définir explicitement SORTKEY et DISTSTYLE lors de la migration depuis Redshift, car l’architecture de Snowflake gère de manière inhérente la distribution et l’optimisation des données. Snowflake gère automatiquement le partitionnement et l’indexation des données, optimisant les performances des requêtes sans qu’il ne soit nécessaire de configurer manuellement ces paramètres.

Exemple de code

Code d’entrée :
Redshift
 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
DISTSTYLE AUTO;

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER
)
SORTKEY AUTO;
Code généré :
Snowflake
 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
----** SSC-FDM-RS0001 - DISTSTYLE AUTO OPTION IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. DATA STORAGE IS AUTOMATICALLY HANDLED BY SNOWFLAKE. **
--DISTSTYLE AUTO
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}';

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER
)
----** SSC-FDM-RS0001 - SORTKEY AUTO OPTION IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. DATA STORAGE IS AUTOMATICALLY HANDLED BY SNOWFLAKE. **
--SORTKEY AUTO
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}';

Meilleures pratiques

  • Il est conseillé d’évaluer l’utilisation de CLUSTER BY dans Snowflake lors de la migration depuis Redshift, car elle peut améliorer les performances des requêtes en optimisant la localité des données pour les colonnes fréquemment interrogées.

  • Si vous avez besoin de plus d’assistance, vous pouvez nous envoyer un e-mail à snowconvert-support@snowflake.com.

SSC-FDM-RS0002

The performance of CLUSTER BY in Snowflake may vary compared to the performance of SORTKEY in Redshift.

Description

Les SORTKEY (à l’exception de SORTKEY AUTO) dans Amazon Redshift sont analogues à CLUSTER BY dans Snowflake. Cependant, les implications en termes de performances peuvent varier en raison des différences architecturales entre Redshift et Snowflake.

  • SORTKEY améliore les performances en conservant les données dans un ordre trié en fonction de colonnes spécifiées. Cela est particulièrement avantageux pour les requêtes portant sur des intervalles et les opérations d’ordre.

  • CLUSTER BY dans Snowflake organise les données en blocs en fonction de colonnes désignées, facilitant ainsi les tâches de filtrage et d’agrégation. Cependant, l’ordre est moins strict par rapport à SORTKEY.

La compréhension de ces mécanismes est essentielle pour optimiser les performances dans chaque plateforme respective.

Exemple de code

Code d’entrée :
Redshift
 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
SORTKEY (col1);

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER SORTKEY
);
Code généré :
Snowflake
 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
--** SSC-FDM-RS0002 - THE PERFORMANCE OF CLUSTER BY IN SNOWFLAKE MAY VARY COMPARED TO THE PERFORMANCE OF SORTKEY IN REDSHIFT **
CLUSTER BY (col1)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}'
;

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER
)
--** SSC-FDM-RS0002 - THE PERFORMANCE OF CLUSTER BY IN SNOWFLAKE MAY VARY COMPARED TO THE PERFORMANCE OF SORTKEY IN REDSHIFT **
CLUSTER BY (col1)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}';

Meilleures pratiques

  • Benchmark after migration: Run representative queries on both platforms to compare performance, as CLUSTER BY uses micro-partitioning rather than physical sort order.

  • Consider automatic clustering: For large tables with frequent queries on specific columns, enable automatic clustering in Snowflake.

  • Si vous avez besoin de plus d’assistance, vous pouvez nous envoyer un e-mail à snowconvert-support@snowflake.com.

SSC-FDM-RS0003

Pending SnowConvert AI translation for Redshift foreign key constraints.

Description

Pending SnowConvert AI translation for Redshift foreign key constraints. Snowflake supports foreign key constraints, but they are not enforced and serve only as referential integrity metadata. This is a SnowConvert AI limitation, not a Snowflake platform limitation.

Exemple de code

Code d’entrée :
Redshift
 CREATE TABLE TABLE1 (
    id INTEGER,
    PRIMARY KEY (id)
);

CREATE TABLE TABLE2 (
	id INTEGER,
	id_table1 INTEGER,
	FOREIGN KEY (id_table1) REFERENCES TABLE1 (col1)
);
Code généré :
Snowflake
 CREATE TABLE TABLE1 (
    id INTEGER,
    PRIMARY KEY (id)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/26/2024" }}';

CREATE TABLE TABLE2 (
	id INTEGER,
	id_table1 INTEGER
--	                 ,
--    --** SSC-FDM-RS0003 - PENDING SNOWCONVERT AI TRANSLATION FOR REDSHIFT FOREIGN KEY CONSTRAINTS. **
--	FOREIGN KEY (id_table1) REFERENCES TABLE1 (col1)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/26/2024" }}';

Meilleures pratiques

 ALTER TABLE TABLE2 ADD CONSTRAINT
FOREIGN KEY (id_table1) REFERENCES TABLE1 (col1)

SSC-FDM-RS0004

Il est possible que la date soit erronée et que Snowflake n’accepte pas les dates erronées.

Description

Dans Snowflake, l’utilisation de TO_DATE avec une chaîne de date non valide (comme « 20010631 ») entraîne une erreur, car elle impose une validation stricte, rejetant toute date inexistante. En revanche, TO_DATE de Redshift peut ajuster ces dates non valides à la date valide la plus proche (par exemple, en passant du 31 juin au 1er juillet) si le paramètre is_strict est défini sur faux. Cette différence met en évidence la façon dont Snowflake donne la priorité à l’intégrité des données en ne corrigeant pas automatiquement les dates non valides, tandis que Redshift permet une plus grande flexibilité dans la gestion des dates.

Exemple de code

Code d’entrée :
Redshift
 SELECT TO_DATE('20010631', 'YYYYMMDD', FALSE);
Code généré :
Snowflake
 SELECT
TRY_TO_DATE(/*** SSC-FDM-RS0004 - INVALID DATES WILL CAUSE ERRORS IN SNOWFLAKE ***/ '20010631', 'YYYYMMDD');

Meilleures pratiques

  • Vérifiez que la date est valide dans TRY_TO_DATE().

  • Si vous avez besoin de plus d’assistance, vous pouvez nous envoyer un e-mail à snowconvert-support@snowflake.com.

SSC-FDM-RS0005

Redshift MERGE rejects duplicate source rows. Snowflake allows them, which may produce different results.

Description

In Redshift, the MERGE statement throws an error when the source table contains duplicate rows matching the join condition. Snowflake allows MERGE to execute with duplicate source rows, which may produce non-deterministic results when multiple source rows match the same target row.

Exemple de code

Code d’entrée :
Redshift
 MERGE INTO target USING source ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (source.id, source.name);
Code généré :
Snowflake
 --** SSC-FDM-RS0005 - REDSHIFT MERGE STATEMENT REJECTS DUPLICATE SOURCE ROWS. SNOWFLAKE ALLOWS DUPLICATES, WHICH MAY PRODUCE NON-DETERMINISTIC RESULTS. **
MERGE INTO target USING source ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (source.id, source.name);

Meilleures pratiques

  • Deduplicate source data: Add a QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY join_key ORDER BY ...) = 1 to the source subquery to ensure each target row matches at most one source row.

  • Validate results: After migration, compare MERGE output row counts between Redshift and Snowflake to detect non-deterministic behavior.

  • Si vous avez besoin de plus d’assistance, vous pouvez nous envoyer un e-mail à snowconvert-support@snowflake.com.

SSC-FDM-RS0006

Called procedure contains usages of COMMIT/ROLLBACK. Modifying the current transaction in child scopes is not supported in Snowflake.

Description

Dans Redshift, il est autorisé d’utiliser les instructions COMMIT et ROLLBACK à l’intérieur d’une procédure pour rendre permanentes ou ignorer les modifications sur une transaction qui a été ouverte sur une portée extérieure.

Snowflake fonctionne avec le concept de transactions scopées, qui traite chaque appel de procédure comme une transaction distincte, ce qui limite les effets des instructions COMMIT et ROLLBACK sur la portée de la procédure dans lesquelles elles sont déclarées.

La différence fonctionnelle mentionnée ci-dessus sera signalée par ce FDM lorsque des appels à une procédure avec COMMIT ou ROLLBACK seront détectés par SnowConvert.

Exemple de code

Code d’entrée :
Redshift
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE inner_transaction_procedure(a int)
    LANGUAGE plpgsql
    AS $$
BEGIN
    INSERT INTO transaction_values_test values (a);
    ROLLBACK;
    INSERT INTO transaction_values_test values (a + 1);
END
$$;

CREATE OR REPLACE PROCEDURE outer_transaction_procedure(a int)
    LANGUAGE plpgsql
    AS $$
BEGIN
    -- This insert is also affected by the ROLLBACK in inner_transaction_procedure
    INSERT INTO transaction_values_test values (a);
    CALL inner_transaction_procedure(a + 3);
    COMMIT;
END
$$;

CALL outer_transaction_procedure(10);
Code généré :
Snowflake
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE inner_transaction_procedure (a int)
RETURNS VARCHAR
    LANGUAGE SQL
    COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}'
    AS $$
BEGIN
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a);
    ROLLBACK;
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a + 1);
    COMMIT;
END
$$;

CREATE OR REPLACE PROCEDURE outer_transaction_procedure (a int)
RETURNS VARCHAR
    LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}'
    AS $$
BEGIN
    BEGIN TRANSACTION;
    -- This insert is also affected by the ROLLBACK in inner_transaction_procedure
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a);
    --** SSC-FDM-RS0006 - CALLED PROCEDURE CONTAINS USAGES OF COMMIT/ROLLBACK. MODIFYING THE CURRENT TRANSACTION IN CHILD SCOPES IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE **
    CALL inner_transaction_procedure(:a + 3);
    COMMIT;
END
$$;

CALL outer_transaction_procedure(10);

Meilleures pratiques

  • Refactor transaction control: Move COMMIT and ROLLBACK statements into the outermost procedure or use scoped transactions where supported.

  • Use caller’s rights: Ensure the calling procedure manages the transaction boundary, as Snowflake’s scoped transactions isolate child procedure changes.

  • Si vous avez besoin de plus d’assistance, vous pouvez nous envoyer un e-mail à snowconvert-support@snowflake.com.

SSC-FDM-RS0007

DDL statements perform an automatic COMMIT in Snowflake. ROLLBACK will not undo DDL-committed changes.

Description

Dans Snowflake, [les instructions DDL effectuent une validation automatique] (https://docs.snowflake.com/fr/sql-reference/transactions#ddl) après leur exécution, rendant permanentes toutes les modifications de la transaction en cours, ce qui signifie qu’elles ne peuvent pas être écartées par un ROLLBACK.

Lorsqu’une instruction ROLLBACK sera trouvée dans une procédure qui contient également une instruction DDL, SnowConvert AI générera ce FDM pour signaler le comportement de validation automatique de la DDL.

Exemple de code

Code d’entrée :
Redshift
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE rollback_ddl(a int)
    LANGUAGE plpgsql
    AS $$
BEGIN
    INSERT INTO transaction_values_test values (a);
    CREATE TABLE someRollbackTable
    (
        col1 INTEGER
    );

    INSERT INTO someRollbackTable values (a);
    ROLLBACK;
END
$$;

CALL rollback_ddl(10);
Code généré :
Snowflake
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE rollback_ddl (a int)
RETURNS VARCHAR
    LANGUAGE SQL
    COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}'
    AS $$
BEGIN
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a);
    CREATE TABLE someRollbackTable
    (
        col1 INTEGER
    );
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO someRollbackTable
    values (:a);
    --** SSC-FDM-RS0007 - DDL STATEMENTS PERFORM AN AUTOMATIC COMMIT IN SNOWFLAKE. ROLLBACK WILL NOT UNDO DDL-COMMITTED CHANGES **
    ROLLBACK;
END
$$;

CALL rollback_ddl(10);

Meilleures pratiques

  • Separate DDL from DML transactions: Move DDL statements outside the transaction block, or execute them before BEGIN TRANSACTION to avoid implicit commits affecting DML operations.

  • Use conditional logic: If DDL creation is conditional, check for object existence with IF NOT EXISTS to avoid unnecessary autocommits.

  • Si vous avez besoin de plus d’assistance, vous pouvez nous envoyer un e-mail à snowconvert-support@snowflake.com.

SSC-FDM-RS0008

Snowflake uses autocommit by default. The NONATOMIC option is not supported in Snowflake.

Description

In Redshift, the NONATOMIC option on CREATE PROCEDURE allows individual statements within the procedure to commit independently. In Snowflake, autocommit is the default behavior — each statement is automatically committed unless wrapped in an explicit BEGIN TRANSACTION block. The NONATOMIC keyword is removed during migration because Snowflake’s autocommit provides equivalent semantics.

Exemple de code

Code d’entrée :
Redshift
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE SP_NONATOMIC()
NONATOMIC 
AS 
$$
    BEGIN
        NULL;
    END;
$$ 
LANGUAGE plpgsql;
Code généré :
Snowflake
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE SP_NONATOMIC ()
RETURNS VARCHAR
----** SSC-FDM-RS0008 - SNOWFLAKE USES AUTOCOMMIT BY DEFAULT. THE NONATOMIC OPTION IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. **
--NONATOMIC
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "02/10/2025",  "domain": "test" }}'
AS
$$
    BEGIN
        NULL;
    END;
$$;

Meilleures pratiques

  • Verify transaction behavior: If the original Redshift procedure relied on NONATOMIC for partial commits, test the migrated Snowflake procedure to confirm that autocommit provides the expected semantics.

  • Add explicit transactions where needed: If you need atomic (all-or-nothing) behavior for a group of statements in Snowflake, wrap them in BEGIN TRANSACTION … COMMIT.

  • Si vous avez besoin de plus d’assistance, vous pouvez nous envoyer un e-mail à snowconvert-support@snowflake.com.