SnowConvert AI - Problèmes Redshift¶

Description¶

The SET configuration parameter clause in Redshift procedures is not supported in Snowflake. Snowflake uses ALTER SESSION SET or session-level parameters instead. For more information, refer to CREATE PROCEDURE documentation.

Exemple de code¶

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE procedure2(
    IN input_param INTEGER,
    OUT output_param NUMERIC
)
AS $$
BEGIN
    output_param := input_param * 1.7;
END;
$$
LANGUAGE plpgsql
SET enable_numeric_rounding to ON;

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE procedure2 (input_param INTEGER, output_param OUT NUMERIC)
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0002 - SET CONFIGURATION PARAMETER 'enable_numeric_rounding' IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. ***/!!!
SET enable_numeric_rounding to ON
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "07/16/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
AS $$
BEGIN
    output_param := input_param * 1.7;
END;
$$;

Meilleures pratiques¶

• Use ALTER SESSION SET: Snowflake provides ALTER SESSION SET to configure session-level parameters. Review whether the Redshift configuration parameter has an equivalent Snowflake session parameter.

• Remove if unnecessary: Some Redshift configuration parameters (e.g., enable_numeric_rounding) have no Snowflake equivalent and may be safely removed if Snowflake’s default behavior meets your requirements.

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

Description¶

La documentation Redshift pour CREATE VIEW inclut une clause facultative qui spécifie que la vue particulière n’est pas liée aux objets de la base de données tels que les tables ou les fonctions, ni aux objets auxquels elle fait référence. La documentation précise également que dans les cas où cette clause est utilisée, les objets référencés doivent être qualifiés avec un nom de schéma. Cette clause permet de créer une vue et de référencer des objets qui n’existent peut-être pas encore. Leur présence sera vérifiée une fois la vue interrogée, mais pas lors de sa définition.

Cependant, il n’existe pas de commande équivalente ni de solution de contournement évidente pour implémenter cette fonctionnalité dans Snowflake. De plus, la documentation Snowflake suggère que les vues sont liées à un schéma spécifique, tout comme les objets référencés dans la vue.

Si les références liées à la vue sont présentes dans le code d’entrée, l’instruction sera supprimée sans problème. Toutefois, s’il manque les références nécessaires, un message d’avertissement sera ajouté pour informer l’utilisateur que l’instruction ne peut pas être supprimée en raison des références manquantes.

SnowConvert AI effectue une analyse uniquement sur le code d’entrée et ne tient pas compte des objets déjà déployés dans Snowflake. Par conséquent, la sortie peut présenter quelques problèmes pointant vers des références manquantes. Si les références sont déjà présentes dans la base de données Snowflake, l’utilisateur peut supprimer l’instruction en toute sécurité et sans problème.

Exemples de code¶

 CREATE VIEW myView AS SELECT col1 FROM public.missingTable
WITH NO SCHEMA BINDING;

 --** SSC-FDM-0007 - MISSING DEPENDENT OBJECT "public.missingTable" **
CREATE VIEW myView
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}'
AS SELECT col1 FROM
public.missingTable
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0003 - WITH NO SCHEMA BINDING STATEMENT CAN NOT BE REMOVED DUE TO MISSING REFERENCES. ***/!!!
WITH NO SCHEMA BINDING;

Meilleures pratiques¶

• Pour résoudre ce problème, il est suggéré d’ajouter les références manquantes au code d’entrée. Si l’objet est déjà déployé dans la base de données Snowflake, l’instruction peut être supprimée sans problème.

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

Description¶

Ce problème de conversion est ajouté, car le type de données HLLSKETCH n’est pas pris en charge dans Snowflake.

Exemple de code¶

 CREATE TABLE table1
(
    col_hllsketch HLLSKETCH
);

 CREATE TABLE table1
(
    col_hllsketch HLLSKETCH !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0004 - HLLSKETCH DATA TYPE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. ***/!!!
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}';

Meilleures pratiques¶

• Veuillez vérifier toutes les fonctions d’agrégation fournies par Snowflake pour estimer la cardinalité en utilisant HyperLogLog.

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

Description¶

Pending SnowConvert AI translation for column aliases in the PIVOT/UNPIVOT IN clause. Snowflake now supports the AS clause for specifying column aliases in PIVOT and UNPIVOT operations (added October 2025). This is a SnowConvert AI limitation, not a Snowflake platform limitation.

Exemple de code¶

 SELECT *
FROM count_by_color UNPIVOT (
    cnt FOR color IN (red AS r, green AS g, blue AS b)
);

 SELECT *
FROM
    count_by_color UNPIVOT (
    cnt FOR color IN (red
                          !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0005 - PENDING SNOWCONVERT AI TRANSLATION FOR COLUMN ALIASES IN THE PIVOT/UNPIVOT IN CLAUSE. ***/!!! AS r, green
                                                                                                                                                                              !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0005 - PENDING SNOWCONVERT AI TRANSLATION FOR COLUMN ALIASES IN THE PIVOT/UNPIVOT IN CLAUSE. ***/!!! AS g, blue
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0005 - PENDING SNOWCONVERT AI TRANSLATION FOR COLUMN ALIASES IN THE PIVOT/UNPIVOT IN CLAUSE. ***/!!! AS b)
);

Meilleures pratiques¶

• Use native Snowflake support: Snowflake now supports the AS clause for column aliases in PIVOT/UNPIVOT IN clauses. Remove the EWI marker and use the aliases directly:

 SELECT *
FROM count_by_color UNPIVOT (
    cnt FOR color IN (red AS r, green AS g, blue AS b)
);

• Further reading: Snowflake UNPIVOT, Snowflake PIVOT

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

Description¶

The behavior of the SUBSTRING function on binary data differs between Redshift and Snowflake. In Redshift, SUBSTRING on VARBYTE operates on raw bytes. In Snowflake, SUBSTRING on BINARY operates on hex-encoded character pairs, so the same positional arguments may return different results.

Exemple de code¶

 SELECT SUBSTRING('12345'::varbyte, 2, 4) AS substring_binary;
SELECT SUBSTRING('abc'::varbyte, 2, 4) AS substring_binary;

 SELECT SUBSTRING('12345':: BINARY, 2, 4) !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0006 - THE BEHAVIOR OF THE SUBSTRING FUNCTION ON BINARY DATA DIFFERS BETWEEN REDSHIFT AND SNOWFLAKE. ***/!!! AS substring_binary;
SELECT SUBSTRING('abc':: BINARY, 2, 4) !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0006 - THE BEHAVIOR OF THE SUBSTRING FUNCTION ON BINARY DATA DIFFERS BETWEEN REDSHIFT AND SNOWFLAKE. ***/!!! AS substring_binary;

Meilleures pratiques¶

• Verify binary output: Compare SUBSTRING results on binary columns between Redshift and Snowflake to confirm correctness after migration.

• Adjust offsets: Because Snowflake’s BINARY type uses hex encoding, you may need to multiply position and length arguments by 2 to achieve equivalent byte-level extraction.

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

Description¶

Some DATE, TIME, or TIMESTAMP literal formats used in Redshift (e.g., '2000-Jan-31', 'Jan-31-2000') are not recognized by Snowflake. These literals must be rewritten to a supported Snowflake date format or converted using TO_DATE with an explicit format string.

Exemple de code¶

 select datediff(century, '2000-Jan-31', 'Jan-31-2000');

  select
 DATEDIFF(YEAR,
                !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0007 - '2000-Jan-31' DATE LITERAL IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. ***/!!!
                '2000-Jan-31',
                               !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0007 - 'Jan-31-2000' DATE LITERAL IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. ***/!!!
                               'Jan-31-2000') / 100;

Meilleures pratiques¶

• Use ISO 8601 format: Rewrite date literals to 'YYYY-MM-DD' format, which is universally supported in Snowflake.

• Use TO_DATE with format string: If the original format must be preserved, use TO_DATE('Jan-31-2000', 'MON-DD-YYYY') to explicitly parse the date.

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

Description¶

In Redshift, you can apply the DELETE statement to materialized views used for streaming ingestion. In Snowflake, materialized views are transformed into dynamic tables, and the DELETE statement cannot be used on dynamic tables.

Exemple de code¶

 CREATE MATERIALIZED VIEW mv AS
SELECT id, name, department_id FROM employees WHERE department_id = 101;

DELETE FROM mv
WHERE id = 2;

 CREATE DYNAMIC TABLE mv
--** SSC-FDM-0031 - DYNAMIC TABLE REQUIRED PARAMETERS SET BY DEFAULT **
TARGET_LAG='1 day'
WAREHOUSE=UPDATE_DUMMY_WAREHOUSE
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}'
AS
SELECT id, name, department_id FROM
employees
WHERE department_id = 101;


!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0008 - MATERIALIZED VIEW IS TRANSFORMED INTO A DYNAMIC TABLE, AND THE DELETE STATEMENT CANNOT BE USED ON DYNAMIC TABLES IN SNOWFLAKE. ***/!!!
DELETE FROM
mv
WHERE id = 2;

Meilleures pratiques¶

• Replace the dynamic table definition: Because dynamic tables cannot be directly deleted from, you can achieve the same result by altering the dynamic table’s underlying query to exclude the rows you want to remove.

• Use a regular table: If row-level DML (INSERT, UPDATE, DELETE) is required, consider using a regular table with a scheduled task instead of a dynamic table.

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

Description¶

Snowflake does not support the MERGE ... REMOVE DUPLICATES clause. SnowConvert AI generates a workaround that includes an INSERT WHEN NOT MATCHED clause, which requires knowledge of the source table’s columns. If the source table definition was not included in the code provided to SnowConvert AI, the column list cannot be generated and must be added manually.

Exemple de code¶

 MERGE INTO target USING source ON target.id = source.id REMOVE DUPLICATES;

 CREATE TEMPORARY TABLE source_duplicates AS
SELECT DISTINCT
source.*
FROM
source
INNER JOIN
target
ON target.id = source.id;
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0009 - SEMANTIC INFORMATION NOT FOUND FOR THE SOURCE TABLE IN THE CODE PROVIDED TO SNOWCONVERT AI. COLUMNS TO BE INSERTED MAY BE ADDED MANUALLY. ***/!!!
--** 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 ();
INSERT INTO target
SELECT
*
FROM
source_duplicates;
DROP TABLE IF EXISTS source_duplicates CASCADE;

Meilleures pratiques¶

• Include all source DDL: Provide the source table’s CREATE TABLE statement in the input code so SnowConvert AI can resolve columns automatically.

• Add columns manually: If the source table definition is unavailable, fill in the INSERT ... VALUES () clause with the correct column list from your Redshift catalog.

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

Description¶

Redshift allows top-level CALL statements to invoke procedures with OUT parameters without declaring a variable to receive the output. Snowflake requires that OUT parameters be assigned to a variable, which is only possible inside a stored procedure or anonymous block.

Exemple de code¶

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE get_total_sales_by_product(
    IN p_product_name VARCHAR(100),
    OUT p_total_sales DECIMAL(18, 2)
)
AS $$
BEGIN
    NULL;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CALL get_total_sales_by_product('Laptop');

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE get_total_sales_by_product (p_product_name VARCHAR(100), p_total_sales OUT DECIMAL(18, 2))
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "07/10/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
AS $$
BEGIN
NULL;
END;
$$;
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0010 - TOP-LEVEL PROCEDURE CALL WITH OUT PARAMETERS IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. ***/!!!
CALL get_total_sales_by_product('Laptop');

Meilleures pratiques¶

• Déplacez l’appel dans un bloc anonyme et déclarez une variable à transmettre en tant que paramètre de sortie.

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