SnowConvert AI - Teradata - データ型¶

整数データタイプ¶

整数データ型 (INTEGER, SMALLINT, BIGINT) の変換では、それぞれ同じ名前のSnowflakeのエイリアスに変換されます。これらのエイリアスはそれぞれ、 NUMBER(38,0) に変換され、整数データ型よりもかなり大きなデータ型となります。以下は、各データ型に存在しうる値の範囲の比較です。

• Teradata INTEGER: -2,147,483,648 から 2,147,483,647

• Teradata SMALLINT: -32768 から 32767

• Teradata BIGINT: -9,223,372,036,854,775,808 ～ 9,223,372,036,854,775,807

• Snowflake NUMBER(38,0): -99999999999999999999999999999999999999～+99999999999999999999999999999999999999

警告 SSC-EWI-0036 が生成されます。

区間/期間データタイプ¶

区間と期間は、Snowflakeでは文字列（ VARCHAR ）として保存されます。変換の際、 SnowConvert AI は、同じ式を文字列として再作成する UDF を作成します。警告 SSC-EWI-TD0053 が生成されます。

現在、Snowflake SnowConvert によって作成されている UDF の公開リポジトリで、 UDF の多くを見ることができます。

これらの UDF は、期間が VARCHAR で、データ/時間の部分が * で区切られて保存されていると仮定しています。例えば、 PERIOD('2018-01-01','2018-01-20') のようなTeradataの期間は、 '2018-01-01*2018-01-20' のような VARCHAR としてSnowflakeに保存されるはずです。

区間に対する VARCHAR 変換の唯一の例外は、Datetime 式から値を加算/減算するために使用される区間リテラルです。Snowflake には INTERVAL データ型はありませんが、 区間定数は 特定の目的のために存在します。例:

入力コード:

 SELECT TIMESTAMP '2018-05-13 10:30:45' + INTERVAL '10 05:30' DAY TO MINUTE;

出力コード:

 SELECT
TIMESTAMP '2018-05-13 10:30:45' + INTERVAL '10 DAY, 05 HOUR, 30 MINUTE';

区間が数値式で乗算/除算される大文字と小文字は、代わりに同等の DATEADD 関数呼び出しに変換されます。

入力コード:

 SELECT TIME '03:45:15' - INTERVAL '15:32:01' HOUR TO SECOND * 10;

出力コード:

 SELECT
DATEADD('SECOND', 10 * -1, DATEADD('MINUTE', 10 * -32, DATEADD('HOUR', 10 * -15, TIME '03:45:15')));

JSON データ型¶

JSON 内の要素は、テーブルに挿入されるとキー順に並びます。そのため、クエリ結果が異なる場合があります。しかし、これは JSON 内の配列の順番には影響しません。

例えば、オリジナルの JSON は：

 { 
   "firstName":"Peter",
   "lastName":"Andre",
   "age":31,
   "cities": ["Los Angeles", "Lima", "Buenos Aires"]
}

入力文字列を JSON ドキュメントとして解釈し、 VARIANT 値を生成する Snowflake PARSE_୧JSON() を使用します。入力される JSON は以下のようになります:

 { 
   "age": 31,
   "cities": ["Los Angeles", "Lima", "Buenos Aires"],
   "firstName": "Peter",
   "lastName": "Andre" 
}

「age」が最初の要素になっていることに注目してください。しかし、「都市」の配列は元の順序を維持しています。