CREATE FUNCTION¶
Crée une nouvelle UDF (fonction définie par l’utilisateur). La fonction peut renvoyer des résultats scalaires (sous la forme d’une UDF) ou des résultats tabulaires (sous la forme d’une UDTF).
Lorsque vous créez une UDF, vous spécifiez un gestionnaire dont le code est écrit dans l’un des langages pris en charge. Selon le langage du gestionnaire, vous pouvez soit inclure le code source du gestionnaire en ligne avec l’instruction CREATE FUNCTION, soit faire référence à l’emplacement du gestionnaire à partir de CREATE FUNCTION, où le gestionnaire est précompilé ou le code source est sur une zone de préparation.
Le tableau suivant énumère chacun des langages pris en charge et indique si son code peut être conservé en ligne avec CREATE FUNCTION ou dans une zone de préparation. Pour plus d’informations, voir Conserver le code du gestionnaire en ligne ou dans une zone de préparation.
Langage |
Emplacement du gestionnaire |
---|---|
En ligne ou en zone de préparation |
|
En ligne |
|
En ligne ou en zone de préparation |
|
En ligne |
- Voir aussi :
ALTER FUNCTION, DROP FUNCTION, SHOW USER FUNCTIONS , DESCRIBE FUNCTION
Syntaxe¶
La syntaxe de CREATE FUNCTION varie en fonction de la langue que vous utilisez comme gestionnaire de UDF.
Gestionnaire Java
Utilisez la syntaxe ci-dessous si le code source est en ligne :
CREATE [ OR REPLACE ] [ TEMP | TEMPORARY ] [ SECURE ] FUNCTION [ IF NOT EXISTS ] <name> ( [ <arg_name> <arg_data_type> ] [ , ... ] )
[ COPY GRANTS ]
RETURNS { <result_data_type> | TABLE ( <col_name> <col_data_type> [ , ... ] ) }
[ [ NOT ] NULL ]
LANGUAGE JAVA
[ { CALLED ON NULL INPUT | { RETURNS NULL ON NULL INPUT | STRICT } } ]
[ VOLATILE | IMMUTABLE ]
[ RUNTIME_VERSION = <java_jdk_version> ]
[ COMMENT = '<string_literal>' ]
[ IMPORTS = ( '<stage_path_and_file_name_to_read>' [ , ... ] ) ]
[ PACKAGES = ( '<package_name_and_version>' [ , ... ] ) ]
HANDLER = '<path_to_method>'
[ TARGET_PATH = '<stage_path_and_file_name_to_write>' ]
AS '<function_definition>'
Utilisez la syntaxe suivante si le code du gestionnaire doit être référencé dans une zone de préparation (comme dans un JAR) :
CREATE [ OR REPLACE ] [ TEMP | TEMPORARY ] [ SECURE ] FUNCTION [ IF NOT EXISTS ] <name> ( [ <arg_name> <arg_data_type> ] [ , ... ] )
[ COPY GRANTS ]
RETURNS { <result_data_type> | TABLE ( <col_name> <col_data_type> [ , ... ] ) }
[ [ NOT ] NULL ]
LANGUAGE JAVA
[ { CALLED ON NULL INPUT | { RETURNS NULL ON NULL INPUT | STRICT } } ]
[ VOLATILE | IMMUTABLE ]
[ RUNTIME_VERSION = <java_jdk_version> ]
[ COMMENT = '<string_literal>' ]
IMPORTS = ( '<stage_path_and_file_name_to_read>' [ , ... ] )
HANDLER = '<path_to_method>'
Gestionnaire JavaScript
CREATE [ OR REPLACE ] [ SECURE ] FUNCTION <name> ( [ <arg_name> <arg_data_type> ] [ , ... ] )
[ COPY GRANTS ]
RETURNS { <result_data_type> | TABLE ( <col_name> <col_data_type> [ , ... ] ) }
[ [ NOT ] NULL ]
LANGUAGE JAVASCRIPT
[ { CALLED ON NULL INPUT | { RETURNS NULL ON NULL INPUT | STRICT } } ]
[ VOLATILE | IMMUTABLE ]
[ COMMENT = '<string_literal>' ]
AS '<function_definition>'
Gestionnaire Python
Utilisez la syntaxe ci-dessous si le code source est en ligne :
CREATE [ OR REPLACE ] [ TEMP | TEMPORARY ] [ SECURE ] FUNCTION [ IF NOT EXISTS ] <name> ( [ <arg_name> <arg_data_type> ] [ , ... ] )
[ COPY GRANTS ]
RETURNS { <result_data_type> | TABLE ( <col_name> <col_data_type> [ , ... ] ) }
[ [ NOT ] NULL ]
LANGUAGE PYTHON
[ { CALLED ON NULL INPUT | { RETURNS NULL ON NULL INPUT | STRICT } } ]
[ VOLATILE | IMMUTABLE ]
RUNTIME_VERSION = <python_version>
[ COMMENT = '<string_literal>' ]
[ IMPORTS = ( '<stage_path_and_file_name_to_read>' [ , ... ] ) ]
[ PACKAGES = ( '<package_name>[==<version>]' [ , ... ] ) ]
HANDLER = '<function_name>'
AS '<function_definition>'
Utilisez la syntaxe suivante si le code du gestionnaire doit être référencé dans une zone de préparation (comme dans un module) :
CREATE [ OR REPLACE ] [ TEMP | TEMPORARY ] FUNCTION [ IF NOT EXISTS ] <name> ( [ <arg_name> <arg_data_type> ] [ , ... ] )
[ COPY GRANTS ]
RETURNS { <result_data_type> | TABLE ( <col_name> <col_data_type> [ , ... ] ) }
[ [ NOT ] NULL ]
LANGUAGE PYTHON
[ { CALLED ON NULL INPUT | { RETURNS NULL ON NULL INPUT | STRICT } } ]
[ VOLATILE | IMMUTABLE ]
RUNTIME_VERSION = <python_version>
[ COMMENT = '<string_literal>' ]
IMPORTS = ( '<stage_path_and_file_name_to_read>' [ , ... ] )
[ PACKAGES = ( '<package_name>[==<version>]' [ , ... ] ) ]
HANDLER = '<module_file_name>.<function_name>'
Gestionnaire SQL
CREATE [ OR REPLACE ] [ SECURE ] FUNCTION <name> ( [ <arg_name> <arg_data_type> ] [ , ... ] )
[ COPY GRANTS ]
RETURNS { <result_data_type> | TABLE ( <col_name> <col_data_type> [ , ... ] ) }
[ [ NOT ] NULL ]
[ { CALLED ON NULL INPUT | { RETURNS NULL ON NULL INPUT | STRICT } } ]
[ VOLATILE | IMMUTABLE ]
[ MEMOIZABLE ]
[ COMMENT = '<string_literal>' ]
AS '<function_definition>'
Paramètres requis¶
Tous les langages
name ( [ arg_name arg_data_type ] [ , ... ] )
Spécifie l’identificateur (et éventuellement un ou plusieurs arguments/entrées) pour l’UDF. L’identificateur n’a pas besoin d’être unique pour le schéma dans lequel l’UDF est créé parce que les UDFs sont identifiés et résolus par leurs noms et types d’arguments.
Toutefois, l’identificateur doit commencer par un caractère alphabétique et ne peut pas contenir d’espaces ou de caractères spéciaux à moins que toute la chaîne d’identificateur soit délimitée par des guillemets doubles (p. ex.
"My object"
). Les identificateurs entre guillemets doubles sont également sensibles à la casse.Pour plus de détails, voir Exigences relatives à l’identificateur.
RETURNS ...
Spécifie les résultats retournés par l’UDF, ce qui détermine le type UDF :
result_data_type
: crée une UDF scalaire qui retourne une valeur unique avec le type de données spécifié.TABLE ( col_name col_data_type , ... )
: crée une UDF de table qui retourne des résultats tabulaires avec la ou les colonnes et le ou les types de colonnes spécifiés.
Note
Pour des UDFs Java, le
result_data_type
doit figurer dans la colonneSQL Data Type
de la table SQL-Java Type Mappings.Pour les UDFs Python, le
result_data_type
doit figurer dans la colonneSQL Data Type
de la table SQL-Python Type Mappings.
AS function_definition
Définit le code du gestionnaire exécuté lorsque l’UDF est appelée. La valeur de
function_definition
doit être du code source dans l’un des langages pris en charge pour les gestionnaires. Le code peut être :Java. Pour plus d’informations, voir Introduction aux UDFs Java.
JavaScript. Pour plus d’informations, voir Présentation des UDFs JavaScript.
Python. Pour plus d’informations, voir Introduction aux UDFs Python.
Expression SQL. Pour plus d’informations, voir Présentation des UDFs SQL.
Pour plus de détails, voir Notes sur l’utilisation (dans ce chapitre).
Note
La clause AS n’est pas nécessaire lorsque le code du gestionnaire UDF est référencé sur une zone de préparation avec la clause IMPORTS.
Java
LANGUAGE JAVA
Spécifie que le code est en langage Java.
RUNTIME_VERSION = java_jdk_version
Spécifie la version de l’environnement d’exécution JDK Java à utiliser. Les versions de Java prises en charge sont les suivantes :
11.x
Si
RUNTIME_VERSION
n’est pas défini, le JDK Java 11 est utilisé.IMPORTS = (stage_path_and_file_name_to_read)
L’emplacement (zone de préparation), le chemin et le nom du ou des fichiers à importer.
Un fichier peut être un fichier JAR ou un autre type de fichier.
Si le fichier est un fichier JAR, il peut contenir un ou plusieurs fichiers .class et zéro ou plusieurs fichiers de ressources.
JNI (Java Native Interface) n’est pas pris en charge. Snowflake interdit le chargement de bibliothèques qui contiennent du code natif (par opposition au bytecode Java).
Les UDFs Java peuvent également lire des fichiers non JAR. Pour un exemple, voir Lire un fichier en utilisant IMPORTS.
Si vous prévoyez de copier un fichier (fichier JAR ou autre) vers une zone de préparation, Snowflake recommande d’utiliser une zone de préparation interne nommée car la commande
PUT
prend en charge la copie de fichiers vers des zones de préparation internes nommées, et la commandePUT
est généralement le moyen le plus simple de déplacer un fichier JAR vers une zone de préparation.Les zones de préparation externes sont autorisées, mais ne sont pas prises en charge par
PUT
.Chaque fichier de la clause
IMPORTS
doit avoir un nom unique, même si les fichiers se trouvent dans des sous-répertoires différents ou dans des zones de préparation différentes.Si les clauses
IMPORTS
etTARGET_PATH
sont toutes deux présentes, le nom du fichier dans la clauseTARGET_PATH
doit être différent de chaque nom de fichier dans la clauseIMPORTS
, même si les fichiers se trouvent dans des sous-répertoires différents ou dans des zones de préparation différentes.Snowflake renvoie une erreur si
TARGET_PATH
correspond à un fichier existant ; vous ne pouvez pas utiliserTARGET_PATH
pour écraser un fichier existant.Pour une UDF dont le gestionnaire est dans une zone de préparation, la clause
IMPORTS
est nécessaire car elle spécifie l’emplacement du fichier JAR qui contient l’UDF.Pour une UDF dont le code du gestionnaire en ligne, la clause
IMPORTS
n’est nécessaire que si l’UDF en ligne doit accéder à d’autres fichiers, tels que des bibliothèques ou des fichiers texte.Pour les paquets système Snowflake, comme le package Snowpark, vous pouvez spécifier le package avec la clause
PACKAGES
plutôt que de spécifier son fichier JAR avecIMPORTS
. Dans ce cas, le fichier JAR du paquet ne doit pas nécessairement être inclus dans une valeurIMPORTS
.Java en ligne
function_definition
Les UDFs Java en ligne nécessitent une définition de fonction.
JavaScript
LANGUAGE JAVASCRIPT
Spécifie que le code est en langage JavaScript.
Python
LANGUAGE PYTHON
Spécifie que le code est en langage Python.
RUNTIME_VERSION = python_version
Spécifie la version de Python à utiliser. Les versions de Python prises en charge sont les suivantes :
3,8
IMPORTS = (stage_path_and_file_name_to_read)
L’emplacement (zone de préparation), le chemin et le nom du ou des fichiers à importer.
Un fichier peut être un fichier .py ou un autre type de fichier.
Les UDFs Python peuvent également lire des fichiers non Python, tels que des fichiers texte. Pour un exemple, voir Lecture de fichiers avec un gestionnaire d’UDF.
Si vous prévoyez de copier un fichier vers une zone de préparation, Snowflake recommande d’utiliser une zone de préparation interne nommée, car la commande
PUT
prend en charge la copie de fichiers vers des zones de préparation internes nommées, et la commandePUT
est généralement le moyen le plus simple de déplacer un fichier vers une zone de préparation.Les zones de préparation externes sont autorisées, mais ne sont pas prises en charge par
PUT
.Chaque fichier de la clause
IMPORTS
doit avoir un nom unique, même si les fichiers se trouvent dans des sous-répertoires différents ou dans des zones de préparation différentes.Lorsque le code du gestionnaire est stocké dans une zone de préparation, vous devez utiliser la clause
IMPORTS
pour spécifier l’emplacement du code du gestionnaire.Pour une UDF Python en ligne, la clause
IMPORTS
n’est nécessaire que si le gestionnaire UDF doit accéder à d’autres fichiers, tels que des paquets ou des fichiers texte.Pour les paquets inclus dans le système Snowflake, comme numpy, vous pouvez spécifier le package avec la clause
PACKAGES
seule, en omettant la source du package comme valeurIMPORTS
.HANDLER = handler_name
Le nom de la classe ou de la fonction du gestionnaire.
Si le gestionnaire est destiné à une UDF scalaire, renvoyant une valeur non tabulaire, la valeur HANDLER doit être un nom de fonction. Si le code du gestionnaire est en ligne avec l’instruction CREATE FUNCTION, vous pouvez utiliser le nom de la fonction seul. Lorsque le code du gestionnaire est référencé au niveau d’une zone de préparation, cette valeur doit être qualifiée avec le nom du module, comme dans la forme suivante :
my_module.my_function
.Si le gestionnaire est destiné à une UDF tabulaire, la valeur HANDLER doit être le nom d’une classe de gestionnaire.
Paramètres facultatifs¶
Tous les langages
SECURE
Précise que la fonction est sécurisée. Pour plus d’informations sur les fonctions sécurisées, voir Protection des informations sensibles avec les UDFs et les procédures stockées sécurisées.
[ [ NOT ] NULL ]
Indique si la fonction peut renvoyer des valeurs NULL ou doit uniquement renvoyer des valeurs NON-NULL. La valeur par défaut est NULL (c’est-à-dire que la fonction peut renvoyer NULL).
Note
Actuellement, la clause
NOT NULL
n’est pas appliquée pour des UDFs SQL. Les UDFs SQL déclarées commeNOT NULL
peuvent renvoyer des valeurs NULL. Snowflake recommande d’éviterNOT NULL
pour des UDFs SQL à moins que le code de la fonction ne soit écrit pour garantir que les valeurs NULL ne soient jamais renvoyées.CALLED ON NULL INPUT
ou .RETURNS NULL ON NULL INPUT | STRICT
Spécifie le comportement de l’UDF lorsqu’il est appelé avec des entrées « null ». Contrairement aux fonctions définies par le système, qui retournent toujours la valeur « null » lorsqu’une entrée est nulle, les UDFs peuvent gérer les entrées null, retournant des valeurs non nulles même lorsqu’une entrée est null :
CALLED ON NULL INPUT
appellera toujours l’UDF avec des entrées null. Il appartient à l’UDF de traiter ces valeurs de manière appropriée.RETURNS NULL ON NULL INPUT
(ou son synonymeSTRICT
) n’appellera pas l’UDF si une entrée est null. En revanche, une valeur null sera toujours retournée pour cette ligne. Notez que l’UDF peut toujours retourner une valeur null pour les entrées non null.
Par défaut :
CALLED ON NULL INPUT
VOLATILE | IMMUTABLE
Spécifie le comportement de l’UDF lors de l’affichage de résultats :
VOLATILE
: l’UDF peut afficher des valeurs différentes pour différentes lignes, même pour la même entrée (par exemple en raison du non-déterminisme et du statut).IMMUTABLE
: l’UDF suppose que la fonction, lorsqu’elle est appelée avec les mêmes entrées, renvoie toujours le même résultat. Cette garantie n’est pas vérifiée. SpécifierIMMUTABLE
pour un UDF qui retourne des valeurs différentes pour la même entrée aura pour résultat un comportement indéfini.
Par défaut :
VOLATILE
COMMENT = 'string_literal'
Spécifie un commentaire pour l’UDF, qui est affiché dans la colonne DESCRIPTION de la sortie SHOW FUNCTIONS et de la sortie SHOW USER FUNCTIONS.
Par défaut :
user-defined function
COPY GRANTS
Spécifie de conserver les privilèges d’accès de la fonction originale lorsqu’une nouvelle fonction est créée en utilisant CREATE OR REPLACE FUNCTION.
Ce paramètre copie tous les privilèges, excepté OWNERSHIP, depuis la table existante vers la nouvelle table. La nouvelle table n’hérite pas des attributions futures définies pour le type d’objet dans le schéma. Par défaut, le rôle qui exécute l’instruction CREATE FUNCTION est le propriétaire de la nouvelle fonction.
Remarque :
Avec le partage de données, si la fonction existante a été partagée avec un autre compte, la fonction de remplacement est également partagée.
La sortie SHOW GRANTS pour la fonction de remplacement liste le concessionnaire des privilèges copiés comme le rôle qui a exécuté l’instruction CREATE FUNCTION, avec l’horodatage courant lorsque l’instruction a été exécutée.
L’opération de copie des accords s’effectue atomiquement dans la commande CREATE FUNCTION (c’est-à-dire dans la même transaction).
Java
PACKAGES = (package_name_and_version)
Nom et numéro de version des paquets système Snowflake requis comme dépendances. La valeur doit être de la forme
package_name:version_number
, oùpackage_name
estsnowflake_domain:package
. Notez que vous pouvez spécifierlatest
comme numéro de version afin que Snowflake utilise la dernière version disponible sur le système.Par exemple :
-- Use version 1.2.0 of the Snowpark package. packages=('com.snowflake:snowpark:1.2.0') -- Use the latest version of the Snowpark package. packages=('com.snowflake:snowpark:latest')
Vous pouvez découvrir la liste des paquets système pris en charge en exécutant la commande SQL suivante dans Snowflake :
select * from information_schema.packages where language ='java';
Pour une dépendance que vous spécifiez avec
PACKAGES
, vous n’avez pas besoin de spécifier également son fichier JAR dans une clauseIMPORTS
.Java en ligne
TARGET_PATH = stage_path_and_file_name_to_write
La clause
TARGET_PATH
spécifie l’emplacement vers lequel Snowflake doit écrire le code compilé (fichier JAR) après avoir compilé le code source spécifié dans lafunction_definition
.Si cette clause est incluse, l’utilisateur doit supprimer manuellement le fichier JAR lorsqu’il n’est plus nécessaire (généralement lorsque l’UDF Java est détruite).
Si cette clause est omise, Snowflake recompile le code source chaque fois que le code est nécessaire. Le fichier JAR n’est pas stocké de façon permanente, et l’utilisateur n’a pas besoin de nettoyer le fichier JAR.
Python
PACKAGES = (package_name[==package_version])
Nom et numéro de version des paquets requis comme dépendances. La valeur doit être de la forme
package_name==version_number
. Si vous omettez le numéro de version, Snowflake utilisera le dernier paquet disponible sur le système.Par exemple :
-- Use version 1.2.2 of the NumPy package. packages=('numpy==1.2.2') -- Use the latest version of the NumPy package. packages=('numpy')
Vous pouvez découvrir la liste des paquets système pris en charge en exécutant la commande SQL suivante dans Snowflake :
select * from information_schema.packages where language ='python';
Pour plus d’informations sur les packages inclus, voir Utilisation de paquets tiers.
SQL
MEMOIZABLE
Précise que la fonction est mémoïsable.
Pour plus de détails, voir UDFs mémoïsables.
Notes sur l’utilisation¶
Tous les langages
function_definition
a des restrictions de taille. La taille maximale permise est sujette à changement.Les délimiteurs autour de la
function_definition
peuvent être des guillemets simples ou une paire de signes dollar.L’utilisation de
$$
comme délimiteur facilite l’écriture des fonctions stockées contenant des guillemets simples.Si le délimiteur du corps de la fonction est le caractère guillemet simple, tous les guillemets simples dans
function_definition
(par exemple, les littéraux de chaînes) doivent être échappés par des guillemets simples.Si vous utilisez une UDF dans une politique de masquage, assurez-vous que le type de données de la colonne, l’UDF, et la politique de masquage correspondent. Pour plus d’informations, voir Fonctions définies par l’utilisateur dans une politique de masquage.
Concernant les métadonnées :
Attention
Les clients doivent s’assurer qu’aucune donnée personnelle (autre que pour un objet utilisateur), donnée sensible, donnée à exportation contrôlée ou autre donnée réglementée n’est saisie comme métadonnée lors de l’utilisation du service Snowflake. Pour plus d’informations, voir Champs de métadonnées dans Snowflake.
Les instructions CREATE OR REPLACE <objet> sont atomiques. Autrement dit, lorsque l’objet est remplacé, la suppression de l’ancien objet et la création du nouvel objet sont traitées en une seule transaction.
Java
En Java, les types de données primitifs n’autorisent pas les valeurs NULL. Ainsi, transmettre une valeur NULL pour un argument d’un tel type entraîne une erreur.
Dans la clause
HANDLER
, le nom de la méthode est sensible à la casse.Dans les clauses
IMPORTS
etTARGET_PATH
:Les noms de paquet, de classe et de fichier sont sensibles à la casse.
Le(s) nom(s) de zone de préparation sont insensibles à la casse.
Vous pouvez utiliser la clause
PACKAGES
pour spécifier le nom et le numéro de version du paquet pour les dépendances Snowflake définies par le système, comme celles de Snowpark. Pour les autres dépendances, spécifiez les fichiers JAR de dépendance avec la clauseIMPORTS
.Snowflake valide ceci :
Le fichier JAR spécifié dans le
HANDLER
de l’instructionCREATE FUNCTION
existe et contient la classe et la méthode spécifiées.Les types d’entrée et de sortie spécifiés dans la déclaration UDF sont compatibles avec les types d’entrée et de sortie de la méthode Java.
La validation peut être effectuée au moment de la création ou de l’exécution.
Si l’utilisateur est connecté à un entrepôt Snowflake actif au moment de l’exécution de l’instruction
CREATE FUNCTION
, l’UDF est validée au moment de la création.Sinon, l’UDF est créée, mais n’est pas validée immédiatement, et Snowflake renvoie le message suivant :
Function <nom> created successfully, but could not be validated since there is no active warehouse
.
JavaScript
Snowflake ne valide pas le code JavaScript au moment de la création de l’UDF (autrement dit, la création de l’UDF réussit, que le code soit valide ou non). Si le code n’est pas valide, des erreurs s’afficheront lorsque l’UDF sera appelé au moment de la requête.
Python
Dans la clause
HANDLER
, le nom de la fonction du gestionnaire est sensible à la casse.Dans la clause
IMPORTS
:Les noms de fichiers sont sensibles à la casse.
Le(s) nom(s) de zone de préparation sont insensibles à la casse.
Vous pouvez utiliser la clause
PACKAGES
pour spécifier le nom et le numéro de version du paquet pour les dépendances, comme celles de Snowpark. Pour les autres dépendances, spécifiez les fichiers de dépendance avec la clauseIMPORTS
.Snowflake valide ceci :
La fonction ou la classe spécifiée dans le
HANDLER
de l’instructionCREATE FUNCTION
existe.Les types d’entrée et de sortie spécifiés dans la déclaration de l’UDF sont compatibles avec les types d’entrée et de sortie du gestionnaire.
SQL
Actuellement, la clause
NOT NULL
n’est pas appliquée pour des UDFs SQL.
Exemples¶
Java
Voici un exemple de base de CREATE FUNCTION avec un gestionnaire en ligne :
create or replace function echo_varchar(x varchar)
returns varchar
language java
called on null input
handler='TestFunc.echoVarchar'
target_path='@~/testfunc.jar'
as
'class TestFunc {
public static String echoVarchar(String x) {
return x;
}
}';
Voici un exemple de base de CREATE FUNCTION avec une référence à un gestionnaire en zone de préparation :
create function my_decrement_udf(i numeric(9, 0))
returns numeric
language java
imports = ('@~/my_decrement_udf_package_dir/my_decrement_udf_jar.jar')
handler = 'my_decrement_udf_package.my_decrement_udf_class.my_decrement_udf_method'
;
Pour d’autres exemples d’UDFs Java , voir exemples.
JavaScript
Créer une UDF JavaScript nommée js_factorial
:
CREATE OR REPLACE FUNCTION js_factorial(d double)
RETURNS double
LANGUAGE JAVASCRIPT
STRICT
AS '
if (D <= 0) {
return 1;
} else {
var result = 1;
for (var i = 2; i <= D; i++) {
result = result * i;
}
return result;
}
';
Python
Le code de l’exemple suivant crée une fonction py_udf
dont le code du gestionnaire est en ligne comme udf
.
create or replace function py_udf()
returns variant
language python
runtime_version = '3.8'
packages = ('numpy','pandas','xgboost==1.5.0')
handler = 'udf'
as $$
import numpy as np
import pandas as pd
import xgboost as xgb
def udf():
return [np.__version__, pd.__version__, xgb.__version__]
$$;
Le code de l’exemple suivant crée une fonction dream
dont le gestionnaire se trouve dans un fichier sleepy.py
situé au niveau de la zone de préparation @my_stage
.
create or replace function dream(i int)
returns variant
language python
runtime_version = '3.8'
handler = 'sleepy.snore'
imports = ('@my_stage/sleepy.py')
SQL
Créer un UDF scalaire SQL qui renvoie une approximation codée en dur de la constante mathématique pi :
CREATE FUNCTION pi_udf()
RETURNS FLOAT
AS '3.141592654::FLOAT'
;
Créer un UDF de tableau SQL simple qui renvoie des valeurs codées en dur :
CREATE FUNCTION simple_table_function ()
RETURNS TABLE (x INTEGER, y INTEGER)
AS
$$
SELECT 1, 2
UNION ALL
SELECT 3, 4
$$
;
SELECT * FROM TABLE(simple_table_function());
Sortie :
SELECT * FROM TABLE(simple_table_function());
+---+---+
| X | Y |
|---+---|
| 1 | 2 |
| 3 | 4 |
+---+---+
Créer une UDF qui accepte plusieurs paramètres :
CREATE FUNCTION multiply1 (a number, b number)
RETURNS number
COMMENT='multiply two numbers'
AS 'a * b';
Créer une UDF de table SQL nommée get_countries_for_user
qui renvoie les résultats d’une requête :
CREATE OR REPLACE FUNCTION get_countries_for_user ( id number )
RETURNS TABLE (country_code char, country_name varchar)
AS 'select distinct c.country_code, c.country_name
from user_addresses a, countries c
where a.user_id = id
and c.country_code = a.country_code';