SnowConvert AI - SQL サーバーとAzure Synapse - DMLs¶

BETWEEN¶

入力式（数値または文字列）が指定された下限および上限内にある場合、 TRUE を返します。

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

ソースコード

-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE ProcBetween
AS
BEGIN
declare @aValue int = 1;
IF(@aValue BETWEEN 1 AND 2)
   return 1
END;
GO

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期待されるコード

CREATE OR REPLACE PROCEDURE ProcBetween ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
   // SnowConvert AI Helpers Code section is omitted.

   let AVALUE = 1;
   if (SELECT(`   ? BETWEEN 1 AND 2`,[AVALUE])) {
      return 1;
   }
$$;

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BULK に INSERT¶

一括挿入ステートメントの翻訳リファレンス。

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

BULK INSERT の直訳はSnowflake COPY INTO ステートメントです。COPY INTO は、値を取得するためにファイルパスを直接使用しません。ファイルは STAGE 内に事前に存在している必要があります。また、 BULK INSERT で使用されるオプションは、 STAGE で消費される、または直接 COPY INTO で消費されるSnowflake FILE FORMAT で指定する必要があります。

STAGE にファイルを追加するには、 PUT コマンドを使用します。コマンドは SnowSQL CLI からのみ実行できることに注意してください。以下は、 COPY INTO を実行する前に行うべきステップの例です。

SQL Server¶

-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE PROCEDURE_SAMPLE
AS

CREATE TABLE #temptable  
 ([col1] varchar(100),  
  [col2] int,  
  [col3] varchar(100))  

BULK INSERT #temptable FROM 'C:\test.txt'  
WITH   
(  
   FIELDTERMINATOR ='\t',  
   ROWTERMINATOR ='\n'
); 

GO

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Snowflake¶

CREATE OR REPLACE FILE FORMAT FILE_FORMAT_638434968243607970
FIELD_DELIMITER = '\t'
RECORD_DELIMITER = '\n';

CREATE OR REPLACE STAGE STAGE_638434968243607970
FILE_FORMAT = FILE_FORMAT_638434968243607970;

--** SSC-FDM-TS0004 - PUT STATEMENT IS NOT SUPPORTED ON WEB UI. YOU SHOULD EXECUTE THE CODE THROUGH THE SNOWFLAKE CLI **
PUT file://C:\test.txt @STAGE_638434968243607970 AUTO_COMPRESS = FALSE;

CREATE OR REPLACE PROCEDURE PROCEDURE_SAMPLE ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
 // SnowConvert AI Helpers Code section is omitted.

 EXEC(`CREATE OR REPLACE TEMPORARY TABLE T_temptable
(
   col1 VARCHAR(100),
   col2 INT,
   col3 VARCHAR(100))`);
 EXEC(`COPY INTO T_temptable FROM @STAGE_638434968243607970/test.txt`);
$$

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上のコードのように、 SnowConvert AI はコード内のすべての BULK INSERTS を識別し、各インスタンスごとに、コピー実行前に新しい STAGE と FILE FORMAT が作成されます。さらに、 STAGE の作成後、ファイルをステージに追加するために、 PUT コマンドも作成されます。

生成されるステートメントの名前は、使用間の衝突を避けるために、秒単位の現在のタイムスタンプを使用して自動生成されます。

最後に、一括挿入のすべてのオプションは、該当する場合、ファイル形式オプションにマッピングされています。オプションがSnowflakeでサポートされていない場合は、コメントされ、警告が追加されます。SSC-FDM-TS0004も参照してください。

サポートされている一括オプション¶

SQL Server	Snowflake
FORMAT	TYPE
FIELDTERMINATOR	FIELD_DELIMITER
FIRSTROW	SKIP_HEADER
ROWTERMINATOR	RECORD_DELIMITER
FIELDQUOTE	FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY

共通テーブル式（CTE）¶

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

Snowflake SQL では、共通テーブル式がデフォルトでサポートされています。

構文¶

Snowflake SQL¶

サブクエリ：

[ WITH
       <cte_name1> [ ( <cte_column_list> ) ] AS ( SELECT ...  )
   [ , <cte_name2> [ ( <cte_column_list> ) ] AS ( SELECT ...  ) ]
   [ , <cte_nameN> [ ( <cte_column_list> ) ] AS ( SELECT ...  ) ]
]
SELECT ...

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再帰的 CTE：

[ WITH [ RECURSIVE ]
       <cte_name1> ( <cte_column_list> ) AS ( anchorClause UNION ALL recursiveClause )
   [ , <cte_name2> ( <cte_column_list> ) AS ( anchorClause UNION ALL recursiveClause ) ]
   [ , <cte_nameN> ( <cte_column_list> ) AS ( anchorClause UNION ALL recursiveClause ) ]
]
SELECT ...

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条件:

anchorClause ::=
    SELECT <anchor_column_list> FROM ...

 recursiveClause ::=
     SELECT <recursive_column_list> FROM ... [ JOIN ... ]

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注目すべき詳細¶

RECURSIVE キーワードはT-SQL には存在せず、変換はそのキーワードを結果に積極的に追加しません。この動作を明記するため、出力コードに警告が追加されます。

SELECT INTO を用いた共通テーブル式¶

WITH 式の後に SELECT INTO ステートメントが続くと、次の変換が発生し、 TEMPORARY TABLE に変換されます。

SQL Server:¶

WITH ctetable(col1, col2) AS
    (
        SELECT	col1, col2 FROM	t1 poh WHERE poh.col1 = 16 and poh.col2 = 4
    ),
    employeeCte AS
    (
	SELECT BUSINESSENTITYID, VACATIONHOURS FROM employee WHERE BUSINESSENTITYID = (SELECT col1 FROM ctetable)
    ),
    finalCte AS
    (
        SELECT BUSINESSENTITYID, VACATIONHOURS FROM employeeCte  
    ) SELECT * INTO #table2 FROM finalCte;

SELECT * FROM #table2;

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Snowflake：¶

CREATE OR REPLACE TEMPORARY TABLE T_table2 AS
	WITH ctetable (
		col1,
		col2
	) AS
		   (
		       SELECT
		   		col1,
		   		col2
		       FROM
		   		t1 poh
		       WHERE
		   		poh.col1 = 16 and poh.col2 = 4
		   ),
		   		employeeCte AS
		   		    (
		   			SELECT
		   		BUSINESSENTITYID,
		   		VACATIONHOURS
		       FROM
		   		employee
		       WHERE
		   		BUSINESSENTITYID = (SELECT
		   						col1
		   					FROM
		   						ctetable
		   		)
		   		    ),
		   		finalCte AS
		   		    (
		   		        SELECT
		   		BUSINESSENTITYID,
		   		VACATIONHOURS
		       FROM
		   		employeeCte
		   		    )
		   		SELECT
		       *
		       FROM
		       finalCte;

		       SELECT
		       *
		       FROM
		       T_table2;

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他の式との共通テーブル式¶

WITH 式の後に INSERT または DELETE ステートメントが続くと、以下の変換が行われます。

SQL Server:¶

WITH CTE AS( SELECT * from table1)
INSERT INTO Table2 (a,b,c,d)
SELECT a,b,c,d
FROM CTE
WHERE e IS NOT NULL;

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Snowflake：¶

INSERT INTO Table2 (a, b, c, d)
WITH CTE AS( SELECT
*
from
table1
)
SELECT
a,
b,
c,
d
FROM
CTE AS CTE
WHERE
e IS NOT NULL;

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Delete Fromを使用した共通テーブル式¶

この変換では、Delete Fromを持つ CTE （共通テーブル式）に対してのみ適用されますが、一部の仕様 CTE に対してのみ適用されます。CTE を1つだけ持ち、 ROW_NUMBER または RANK の関数を内部に持たなければなりません。

Deleteを使った CTE の目的は、テーブルから重複を削除することでなければなりません。Deleteを使った CTE が別の種類のデータを削除することを意図している場合、この変換は適用されません。

例を見てみましょう。例として、まずデータの入ったテーブルを作成します。

CREATE TABLE WithQueryTest
(
    ID BIGINT,
    Value BIGINT,
    StringValue NVARCHAR(258)
);

Insert into WithQueryTest values(100, 100, 'First');
Insert into WithQueryTest values(200, 200, 'Second');
Insert into WithQueryTest values(300, 300, 'Third');
Insert into WithQueryTest values(400, 400, 'Fourth');
Insert into WithQueryTest values(100, 100, 'First');

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値が重複していることに注意してください。8行目と12行目には同じ値が挿入されています。では、テーブルの重複行を削除します。

WITH Duplicated AS (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ID ORDER BY ID) AS RN
FROM WithQueryTest
)
DELETE FROM Duplicated
WHERE Duplicated.RN > 1

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テーブルからSelectを実行すると、次のような結果が表示されます

ID	値	StringValue
100	100	名
200	200	秒
300	300	Third
400	400	Fourth

重複行がないことに注意してください。SnowflakeのDeleteでこれらの CTE の機能を保存するために、次のように変換されます

CREATE OR REPLACE TABLE PUBLIC.WithQueryTest AS SELECT
*
FROM PUBLIC.WithQueryTest
QUALIFY ROW_NUMBER()
OVER (PARTITION BY ID ORDER BY ID) = 1 ;

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ご覧のように、クエリはCreate Or Replace Tableに変換されます。

Snowflakeで試してみましょう。テストするにはテーブルも必要です。

CREATE OR REPLACE TABLE PUBLIC.WithQueryTest
(
ID BIGINT,
Value BIGINT,
StringValue VARCHAR(258)
);

Insert into PUBLIC.WithQueryTest values(100, 100, 'First');
Insert into PUBLIC.WithQueryTest values(200, 200, 'Second');
Insert into PUBLIC.WithQueryTest values(300, 300, 'Third');
Insert into PUBLIC.WithQueryTest values(400, 400, 'Fourth');
Insert into PUBLIC.WithQueryTest values(100, 100, 'First');

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ここで、変換の結果を実行し、重複行が削除されたかどうかをチェックするためにSelectを実行すると、このようになります。

ID	値	StringValue
100	100	名
200	200	秒
300	300	Third
400	400	Fourth

MERGE ステートメントを使用した共通テーブル式¶

WITH 式の後に MERGE ステートメントが続くと、次の変換が発生し、 MERGE INTO に変換されます。

SQL Server:¶

WITH ctetable(col1, col2) as 
    (
        SELECT col1, col2
        FROM t1 poh
        where poh.col1 = 16 and poh.col2 = 88
    ),
    finalCte As
    (
        SELECT col1 FROM ctetable  
    )  
    MERGE  
  table1 AS target
  USING finalCte AS source  
  ON (target.ID = source.COL1)
  WHEN MATCHED THEN UPDATE SET target.ID = source.Col1
  WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (ID, col1) VALUES (source.COL1, source.COL1 );

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Snowflake：¶

MERGE INTO table1 AS target
USING (
  --** SSC-PRF-TS0001 - PERFORMANCE WARNING - RECURSION FOR CTE NOT CHECKED. MIGHT REQUIRE RECURSIVE KEYWORD **
  WITH ctetable (
    col1,
    col2
  ) as
       (
           SELECT
           col1,
           col2
           FROM
           t1 poh
           where
           poh.col1 = 16 and poh.col2 = 88
       ),
           finalCte As
               (
                   SELECT
           col1
           FROM
           ctetable
               )
           SELECT
           *
           FROM
           finalCte
) AS source
ON (target.ID = source.COL1)
WHEN MATCHED THEN
           UPDATE SET
           target.ID = source.Col1
WHEN NOT MATCHED THEN
           INSERT (ID, col1) VALUES (source.COL1, source.COL1);

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UPDATE ステートメントを使用した共通テーブル式¶

WITH 式の後に UPDATE ステートメントが続くと、次の変換が発生し、 UPDATE ステートメントに変換されます。

SQL Server:¶

WITH ctetable(col1, col2) AS 
    (
        SELECT col1, col2
        FROM table2 poh
        WHERE poh.col1 = 5 and poh.col2 = 4
    )
UPDATE tab1
SET ID = 8, COL1 = 8
FROM table1 tab1
INNER JOIN ctetable CTE ON tab1.ID = CTE.col1;

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Snowflake：¶

UPDATE dbo.table1 tab1
    SET
        ID = 8,
        COL1 = 8
    FROM
        (
            WITH ctetable (
                col1,
                col2
            ) AS
                   (
                       SELECT
                           col1,
                           col2
                       FROM
                           table2 poh
                       WHERE
                           poh.col1 = 5 and poh.col2 = 4
                   )
                   SELECT
                       *
                   FROM
                       ctetable
        ) AS CTE
    WHERE
        tab1.ID = CTE.col1;

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既知の問題¶

問題は見つかりませんでした。

DELETE¶

Transact-SQL DeleteステートメントをSnowflakeに変換するための翻訳リファレンス

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明¶

SQL Serverのテーブルまたはビューから1つ以上の行を削除します。SQL Server Deleteに関する詳細情報は、こちらをご覧ください。

 [ WITH <common_table_expression> [ ,...n ] ]  
DELETE   
    [ TOP ( expression ) [ PERCENT ] ]   
    [ FROM ]   
    { { table_alias  
      | <object>   
      | rowset_function_limited   
      [ WITH ( table_hint_limited [ ...n ] ) ] }   
      | @table_variable  
    }  
    [ <OUTPUT Clause> ]  
    [ FROM table_source [ ,...n ] ]   
    [ WHERE { <search_condition>   
            | { [ CURRENT OF   
                   { { [ GLOBAL ] cursor_name }   
                       | cursor_variable_name   
                   }   
                ]  
              }  
            }   
    ]   
    [ OPTION ( <Query Hint> [ ,...n ] ) ]   
[; ]  
  
<object> ::=  
{   
    [ server_name.database_name.schema_name.   
      | database_name. [ schema_name ] .   
      | schema_name.  
    ]  
    table_or_view_name   
}  

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サンプルソースパターン¶

サンプルデータ¶

SQL Server¶

CREATE TABLE Employees (
    EmployeeID INT PRIMARY KEY,
    FirstName VARCHAR(50),
    LastName VARCHAR(50),
    DepartmentID INT
);

CREATE TABLE Departments (
    DepartmentID INT PRIMARY KEY,
    DepartmentName VARCHAR(50)
);

INSERT INTO Employees (EmployeeID, FirstName, LastName, DepartmentID) VALUES
(1, 'John', 'Doe', 1),
(2, 'Jane', 'Smith', 2),
(3, 'Bob', 'Johnson', 1),
(4, 'Alice', 'Brown', 3),
(5, 'Michael', 'Davis', NULL);

INSERT INTO Departments (DepartmentID, DepartmentName) VALUES
(1, 'Sales'),
(2, 'Marketing'),
(3, 'Engineering'),
(4, 'Finance');

Copy

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE Employees (
    EmployeeID INT PRIMARY KEY,
    FirstName VARCHAR(50),
    LastName VARCHAR(50),
    DepartmentID INT
);

CREATE OR REPLACE TABLE Departments (
    DepartmentID INT PRIMARY KEY,
    DepartmentName VARCHAR(50)
);

INSERT INTO Employees (EmployeeID, FirstName, LastName, DepartmentID) VALUES
(1, 'John', 'Doe', 1),
(2, 'Jane', 'Smith', 2),
(3, 'Bob', 'Johnson', 1),
(4, 'Alice', 'Brown', 3),
(5, 'Michael', 'Davis', NULL);

INSERT INTO Departments (DepartmentID, DepartmentName) VALUES
(1, 'Sales'),
(2, 'Marketing'),
(3, 'Engineering'),
(4, 'Finance');

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基本ケース¶

DELETE ステートメントの変換は、いくつかの注意点を除き、非常に簡単です。これらの注意点の1つは、Snowflakeが FROM 句で複数のソースをサポートする方法ですが、Snowflakeには以下のように同等のものがあります。

SQL Server¶

 DELETE T1 FROM Departments T2, Employees T1 WHERE T1.DepartmentID = T2.DepartmentID

Copy

Snowflake¶

DELETE FROM
Employees T1
USING Departments T2
WHERE
T1.DepartmentID = T2.DepartmentID;

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注釈

元の DELETE はT1用であったため、 FROM 句に TABLE2 T2が存在する場合は、 USING 句を作成する必要があることに注意してください。

テーブルから重複を削除¶

以下のドキュメントでは、 SQL Serverのテーブルから重複行を削除するために使用される一般的なパターンを説明します。このアプローチでは、 ROW_NUMBER 関数を使用して、 key_value （コンマで区切られた1つまたは複数の列）に基づいてデータを分割します。次に、行番号の値が1より大きい記録をすべて削除します。この値は記録が重複していることを示します。参照されたドキュメントを読んで、このメソッドの動作を理解し、再現することができます。

DELETE T
FROM
(
SELECT *
, DupRank = ROW_NUMBER() OVER (
              PARTITION BY key_value
              ORDER BY ( {expression} )
            )
FROM original_table
) AS T
WHERE DupRank > 1 

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次の例では、この方法を使用して、Snowflakeのテーブルと同等のものから重複を削除します。変換は、テーブルを切り捨て（すべてのデータを削除）、重複した行を無視して同じテーブルに再度行を挿入する INSERT OVERWRITE ステートメントの実行で構成されます。出力コードは、元のコードで使用されたのと同じ PARTITION BY、 ORDER BY 句を考慮して生成されます。

SQL Server¶

重複行を含むテーブルの作成

重複の挿入¶

 create table duplicatedRows(
    someID int,
    col2 bit,
    col3 bit,
    col4 bit,
    col5 bit
);

insert into duplicatedRows VALUES(10, 1, 0, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(10, 1, 0, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(11, 1, 1, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(12, 0, 0, 1, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(12, 0, 0, 1, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(13, 1, 0, 1, 0);
insert into duplicatedRows VALUES(14, 1, 0, 1, 0);
insert into duplicatedRows VALUES(14, 1, 0, 1, 0);

select * from duplicatedRows;

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出力¶

someID	col2	col3	col4	col5
10	true	false	false	true
10	true	false	false	true
11	true	true	false	true
12	false	false	true	true
12	false	false	true	true
13	true	false	true	false
14	true	false	true	false
14	true	false	true	false

重複の削除¶

 DELETE f FROM (
	select  someID, row_number() over (
		partition by someID, col2
		order by
			case when COL3 = 1 then 1 else 0 end
			+ case when col4 = 1 then 1 else 0 end
			+ case when col5 = 1 then 1 else 0 end
			asc
		) as rownum
	from
		duplicatedRows
	) f where f.rownum > 1;
	
select * from duplicatedRows;

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出力¶

someID	col2	col3	col4	col5
10	true	false	false	true
11	true	true	false	true
12	false	false	true	true
13	true	false	true	false
14	true	false	true	false

Snowflake¶

重複行を含むテーブルの作成

重複の挿入¶

 create table duplicatedRows(
    someID int,
    col2 BOOLEAN,
    col3 BOOLEAN,
    col4 BOOLEAN,
    col5 BOOLEAN
);

insert into duplicatedRows VALUES(10, 1, 0, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(10, 1, 0, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(11, 1, 1, 0, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(12, 0, 0, 1, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(12, 0, 0, 1, 1);
insert into duplicatedRows VALUES(13, 1, 0, 1, 0);
insert into duplicatedRows VALUES(14, 1, 0, 1, 0);
insert into duplicatedRows VALUES(14, 1, 0, 1, 0);

select * from duplicatedRows;

Copy

出力¶

someID	col2	col3	col4	col5
10	true	false	false	true
10	true	false	false	true
11	true	true	false	true
12	false	false	true	true
12	false	false	true	true
13	true	false	true	false
14	true	false	true	false
14	true	false	true	false

重複の削除¶

   insert overwrite into duplicatedRows
            SELECT
                *
            FROM
                duplicatedRows
            QUALIFY
                ROW_NUMBER()
                over
                (partition by someID, col2
		    order by
			case when COL3 = 1 then 1 else 0 end
			+ case when col4 = 1 then 1 else 0 end
			+ case when col5 = 1 then 1 else 0 end
			asc) = 1;
	
select * from duplicatedRows;

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出力¶

someID	col2	col3	col4	col5
10	true	false	false	true
11	true	true	false	true
12	false	false	true	true
13	true	false	true	false
14	true	false	true	false

警告

このパターンにはいくつかのバリエーションがあるかもしれませんが、どれも同じ原理に基づいており、同じ構造を持っていると考えてください。

DELETE WITH INNER JOIN¶

SQL に SERVER¶

DELETE ee
FROM Employees ee INNER JOIN Departments dept
ON ee.DepartmentID = dept.DepartmentID;

SELECT * FROM Employees;

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出力¶

EmployeeID	FirstName	LastName	DepartmentID
5	Michael	Davis	null
6	Lucas	Parker	8

Snowflake¶

DELETE FROM
    Employees ee
USING Departments dept
WHERE
    ee.DepartmentID = dept.DepartmentID;

SELECT
    *
FROM
    Employees;

Copy

出力¶

EmployeeID	FirstName	LastName	DepartmentID
5	Michael	Davis	null
6	Lucas	Parker	8

DELETE WITH LEFT JOIN¶

SQL Server¶

DELETE Employees
FROM Employees LEFT JOIN Departments
ON Employees.DepartmentID = Departments.DepartmentID
WHERE Departments.DepartmentID IS NULL;

SELECT * FROM Employees;

Copy

出力¶

EmployeeID	FirstName	LastName	DepartmentID
1	John	Doe	1
2	Jane	Smith	2
3	ボブ	Johnson	1
4	アリス	Brown	3

Snowflake¶

DELETE FROM
    Employees
USING Departments
WHERE
    Departments.DepartmentID IS NULL
    AND Employees.DepartmentID = Departments.DepartmentID(+);

SELECT
    *
FROM
    Employees;

Copy

出力¶

EmployeeID	FirstName	LastName	DepartmentID
1	John	Doe	1
2	Jane	Smith	2
3	ボブ	Johnson	1
4	アリス	Brown	3

DELETE WITH RIGHT JOIN¶

SQL に SERVER¶

DELETE Employees
FROM Employees RIGHT JOIN Departments
ON Employees.DepartmentID = Departments.DepartmentID
WHERE Employees.DepartmentID IS NOT NULL;

SELECT * FROM Employees;

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出力¶

EmployeeID	FirstName	LastName	DepartmentID
5	Michael	Davis	null
6	Lucas	Parker	8

Snowflake¶

DELETE FROM
    Employees
USING Departments
WHERE
    Employees.DepartmentID IS NOT NULL
    AND Employees.DepartmentID(+) = Departments.DepartmentID;

SELECT
    *
FROM
    Employees;

Copy

出力¶

EmployeeID	FirstName	LastName	DepartmentID
5	Michael	Davis	null
6	Lucas	Parker	8

既知の問題¶

FULL JOIN はサポートされていません\ FULL JOIN は（+）構文を使用して示すことはできません。これが見つかると、 SnowConvert AI は FDM でユーザーにこのことを警告します。

SQL Server¶

DELETE Employees
FROM Employees FULL OUTER JOIN Departments
ON Employees.DepartmentID = Departments.DepartmentID
WHERE Departments.DepartmentID IS NULL;

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Snowflake¶

 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-TS0081 - USING A FULL JOIN IN A DELETE STATEMENT IS NOT SUPPORTED ***/!!!
DELETE FROM
    Employees
USING Departments
WHERE
    Departments.DepartmentID IS NULL
    AND Employees.DepartmentID = Departments.DepartmentID;

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DROP に STATEMENT¶

DROP ステートメント

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

DROP TABLE¶

Transact-SQL¶

DROP TABLE [ IF EXISTS ] <table_name> [ ,...n ]  
[ ; ]  

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Snowflake¶

DROP TABLE [ IF EXISTS ] <name> [ CASCADE | RESTRICT ]

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翻訳¶

単一の DROP TABLE ステートメントの翻訳は非常に簡単です。ステートメント内でドロップされるテーブルが1つだけである限り、そのままにしておきます。

例:

DROP TABLE IF EXISTS [table_name]

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DROP TABLE IF EXISTS table_name;

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SQL ServerとSnowflakeで注目すべき唯一の違いは、入力ステートメントが複数のテーブルをドロップする場合に現れます。これらのシナリオでは、ドロップされるテーブルごとに異なる DROP TABLE ステートメントが作成されます。

例:

SQL Server¶

DROP TABLE IF EXISTS [table_name], [table_name2], [table_name3]

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Snowflake¶

DROP TABLE IF EXISTS table_name;

DROP TABLE IF EXISTS table_name2;

DROP TABLE IF EXISTS table_name3;

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EXISTS¶

EXISTS ステートメント変換の詳細を使用したTransact-SQL サブクエリ

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

サブクエリのタイプ¶

サブクエリは、相関するものと相関しないものに分類できます。

相関サブクエリは、サブクエリの外部からの1つ以上の列を参照します。（通常、列はサブクエリの WHERE 句内で参照されます。）相関サブクエリは、外部クエリ内のテーブルの各行でサブクエリが評価されたかのように、それが参照するテーブルのフィルターと考えることができます。

非相関サブクエリには、そのような外部列参照はありません。これは独立したクエリであり、その結果は（行ごとではなく）外部のクエリに一度返されて使用されます。

EXISTS ステートメントは相関サブクエリとみなされます。

SQL に SERVER¶

-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE ProcExists
AS
BEGIN
IF(EXISTS(Select AValue from ATable))
  return 1;
END;

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Snowflake¶

CREATE OR REPLACE PROCEDURE ProcExists ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
  // SnowConvert AI Helpers Code section is omitted.

  if (SELECT(`   EXISTS(Select
         AValue
      from
         ATable
   )`)) {
    return 1;
  }
$$;

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IN¶

IN ステートメント変換の詳細を使用したTransact-SQL サブクエリ

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

IN 演算子は、ある式がサブクエリの返す値に含まれるかどうかを調べます。

SQL に SERVER¶

-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE dbo.SP_IN_EXAMPLE
AS
	DECLARE @results as VARCHAR(50);

	SELECT @results = COUNT(*) FROM TABLE1

	IF @results IN (1,2,3)
		SELECT 'is IN';
	ELSE
		SELECT 'is NOT IN';
	
	return
GO

-- =============================================
-- Example to execute the stored procedure
-- =============================================
EXECUTE dbo.SP_IN_EXAMPLE
GO
                              

Copy

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE PROCEDURE dbo.SP_IN_EXAMPLE ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
	// SnowConvert AI Helpers Code section is omitted.

	let RESULTS;
	SELECT(`   COUNT(*) FROM
   TABLE1`,[],(value) => RESULTS = value);
	if ([1,2,3].includes(RESULTS)) {
	} else {
	}
	return;
$$;

-- =============================================
-- Example to execute the stored procedure
-- =============================================
CALL dbo.SP_IN_EXAMPLE();

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INSERT¶

SQL Server InsertステートメントをSnowflakeに変換するための翻訳リファレンス

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明¶

SQL Serverのテーブルまたはビューに1つ以上の行を追加します。SQL Server Insertに関する詳細情報は、こちらをご覧ください。

構文比較¶

基本的な挿入文法は、 SQL 両言語間で同等です。ただし、 SQL Serverには違いを示す他の構文要素がまだいくつかあります。たとえば、開発者が割り当て演算子を使用して列に値を追加できる構文要素があります。この構文も基本的な挿入構文に変換されます。

Snowflake¶

INSERT [ OVERWRITE ] INTO <target_table> [ ( <target_col_name> [ , ... ] ) ]
       {
         VALUES ( { <value> | DEFAULT | NULL } [ , ... ] ) [ , ( ... ) ]  |
         <query>
       }

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SQL Server¶

[ WITH <common_table_expression> [ ,...n ] ]  
INSERT   
{  
        [ TOP ( expression ) [ PERCENT ] ]   
        [ INTO ]   
        { <object> | rowset_function_limited   
          [ WITH ( <Table_Hint_Limited> [ ...n ] ) ]  
        }  
    {  
        [ ( column_list ) ]   
        [ <OUTPUT Clause> ]  
        { VALUES ( { DEFAULT | NULL | expression } [ ,...n ] ) [ ,...n     ]   
        | derived_table   
        | execute_statement  
        | <dml_table_source>  
        | DEFAULT VALUES   
        }  
    }  
}  
[;]  
  
<object> ::=  
{   
    [ server_name . database_name . schema_name .   
      | database_name .[ schema_name ] .   
      | schema_name .   
    ]  
  table_or_view_name  
}  
  
<dml_table_source> ::=  
    SELECT <select_list>  
    FROM ( <dml_statement_with_output_clause> )   
      [AS] table_alias [ ( column_alias [ ,...n ] ) ]  
    [ WHERE <search_condition> ]  
        [ OPTION ( <query_hint> [ ,...n ] ) ] 

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サンプルソースパターン¶

基本的な INSERT¶

SQL Server¶

INSERT INTO TABLE1 VALUES (1, 2, 123, 'LiteralValue');

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Snowflake¶

INSERT INTO TABLE1 VALUES (1, 2, 123, 'LiteralValue');

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割り当て演算子を含む INSERT¶

SQL Server¶

INSERT INTO aTable (columnA = 'varcharValue', columnB = 1);

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Snowflake¶

INSERT INTO aTable (columnA = 'varcharValue', columnB = 1);

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INTO を含まない INSERT¶

SQL Server¶

INSERT exampleTable VALUES ('Hello', 23);

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Snowflake¶

INSERT INTO exampleTable VALUES ('Hello', 23);

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共通テーブル式を含む INSERT¶

SQL Server¶

WITH ctevalues (textCol, numCol) AS (SELECT 'cte string', 155)
INSERT INTO exampleTable SELECT * FROM ctevalues;

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Snowflake¶

INSERT INTO exampleTable
WITH ctevalues (
textCol,
numCol
) AS (SELECT 'cte string', 155)
SELECT
*
FROM
ctevalues AS ctevalues;

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MERGE を DML としてテーブル DML 要因を含む INSERT¶

これは、 INSERT ステートメントに SELECT クエリがあり、 SELECT の FROM 句に MERGE DML ステートメントが含まれる特殊なケースです。 Snowflakeで同等のものを探すと、一時テーブル、変換されたMergeステートメント、そしてinsertステートメントといったステートメントが作成されます。

SQL Server¶

INSERT INTO T3
SELECT
  col1,
  col2
FROM (
  MERGE T1 USING T2
  	ON T1.col1 = T2.col1
  WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT VALUES ( T2.col1, T2.col2 )
  WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET T1.col2 = t2.col2
  OUTPUT
  	$action ACTION_OUT,
    T2.col1,
    T2.col2
) AS MERGE_OUT
 WHERE ACTION_OUT='UPDATE';

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Snowflake¶

--** SSC-FDM-TS0026 - DELETE CASE IS NOT BEING CONSIDERED, PLEASE CHECK IF THE ORIGINAL MERGE PERFORMS IT **
CREATE OR REPLACE TEMPORARY TABLE MERGE_OUT AS
SELECT
	CASE WHEN T1.$1 IS NULL THEN 'INSERT' ELSE 'UPDATE' END ACTION_OUT,
	T2.col1,
	T2.col2
FROM T2 LEFT JOIN T1 ON T1.col1 = T2.col1;

MERGE INTO T1
USING T2
ON T1.col1 = T2.col1
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (T2.col1, T2.col2)
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET T1.col2 = t2.col2
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0021 - OUTPUT CLAUSE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
OUTPUT
	$action ACTION_OUT,
	T2.col1,
	T2.col2 ;

INSERT INTO T3
SELECT col1, col2
FROM MERGE_OUT
WHERE ACTION_OUT ='UPDATE';

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NOTE： パターンの名前が示すように、Insertがselectを持ち...Fromの本文に MERGE ステートメントが含まれるケース ONLY です。

既知の問題¶

1.特別なマッピングを必要とする構文要素:

[INTO]: このキーワードはSnowflakeでは必須なので、存在しない場合は追加してください。
[DEFAULT VALUES]: 挿入で指定されたすべての列にデフォルト値を挿入します。VALUES （DEFAULT、 DEFAULT、...）に変換する必要があります。DEFAULTs の追加量は、挿入によって変更される列の数に等しくなります。今のところ、警告が追加されています。

SQL Server¶

INSERT INTO exampleTable DEFAULT VALUES;

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Snowflake¶

!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'INSERT WITH DEFAULT VALUES' NODE ***/!!!
INSERT INTO exampleTable DEFAULT VALUES;

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2.構文要素がサポートされていないか、無関係です。

[TOP (expression) [PERCENT]]: 挿入される行の量またはパーセントを示します。サポート対象外です。
[rowset_function_limited]: OPENQUERY()または OPENROWSET()で、リモートサーバーからデータを読み込むために使用されます。サポート対象外です。
[WITH table_hint_limited]:テーブルの読み書きロックを取得するために使用されます。Snowflakeでは関係ありません。
[<OUTPUT Clause>]: 挿入された行も挿入されるテーブルまたは結果セットを指定します。サポート対象外です。
[execute_statement]: データを取得するクエリの実行に使用できます。サポート対象外です。
[dml_table_source]: 別の DML ステートメントの OUTPUT 句によって生成された仮結果セット。サポート対象外です。

3.DELETE ケースは考慮されていません。

INSERT with Table DML Factor with MERGE as DML パターンについては、 DELETE ケースがソリューションで考慮されないため、ソースコードのMergeステートメントに DELETE ケースがある場合は、想定通りに機能しない可能性があることを考慮してください。

MERGE¶

Transact-SQL MERGE ステートメント変換の詳細

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

構文比較¶

Snowflake¶

MERGE
    INTO <target_table>
    USING <source>
    ON <join_expr>
    { matchedClause | notMatchedClause } [ ... ]

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Transact-SQL¶

-- SQL Server and Azure SQL Database
[ WITH <common_table_expression> [,...n] ]  
MERGE
    [ TOP ( expression ) [ PERCENT ] ]
    [ INTO ] <target_table> [ WITH ( <merge_hint> ) ] [ [ AS ] table_alias ]  
    USING <table_source> [ [ AS ] table_alias ]
    ON <merge_search_condition>  
    [ WHEN MATCHED [ AND <clause_search_condition> ]  
        THEN <merge_matched> ] [ ...n ]  
    [ WHEN NOT MATCHED [ BY TARGET ] [ AND <clause_search_condition> ]  
        THEN <merge_not_matched> ]  
    [ WHEN NOT MATCHED BY SOURCE [ AND <clause_search_condition> ]  
        THEN <merge_matched> ] [ ...n ]  
    [ <output_clause> ]  
    [ OPTION ( <query_hint> [ ,...n ] ) ]
;  

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例¶

次のようなソースコードがあるとします。

SQL Server¶

MERGE
INTO
  targetTable WITH(KEEPIDENTITY, KEEPDEFAULTS, HOLDLOCK, IGNORE_CONSTRAINTS, IGNORE_TRIGGERS, NOLOCK, INDEX(value1, value2, value3)) as tableAlias
USING
  tableSource AS tableAlias2
ON
  mergeSetCondition > mergeSetCondition
WHEN MATCHED BY TARGET AND pi.Quantity - src.OrderQty >= 0
  THEN UPDATE SET pi.Quantity = pi.Quantity - src.OrderQty
OUTPUT $action, DELETED.v AS DELETED, INSERTED.v INSERTED INTO @localVar(col, list)
OPTION(RECOMPILE);

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次のような結果が得られると予想されます。

Snowflake¶

MERGE INTO targetTable as tableAlias
USING tableSource AS tableAlias2
ON mergeSetCondition > mergeSetCondition
WHEN MATCHED AND pi.Quantity - src.OrderQty >= 0 THEN
  UPDATE SET
    pi.Quantity = pi.Quantity - src.OrderQty
    !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0021 - OUTPUT CLAUSE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
   OUTPUT $action, DELETED.v AS DELETED, INSERTED.v INSERTED INTO @localVar(col, list);

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SELECT¶

SQL Server SelectステートメントをSnowflakeに変換するための翻訳リファレンス

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明¶

SQL Serverの1つまたは複数のテーブルの1つまたは複数の行または列を選択できるようにします。SQL Server Selectに関する詳細は、こちらをご確認ください。

<SELECT statement> ::=    
    [ WITH { [ XMLNAMESPACES ,] [ <common_table_expression> [,...n] ] } ]  
    <query_expression>   
    [ ORDER BY <order_by_expression> ] 
    [ <FOR Clause>]   
    [ OPTION ( <query_hint> [ ,...n ] ) ]   
<query_expression> ::=   
    { <query_specification> | ( <query_expression> ) }   
    [  { UNION [ ALL ] | EXCEPT | INTERSECT }  
        <query_specification> | ( <query_expression> ) [...n ] ]   
<query_specification> ::=   
SELECT [ ALL | DISTINCT ]   
    [TOP ( expression ) [PERCENT] [ WITH TIES ] ]   
    < select_list >   
    [ INTO new_table ]   
    [ FROM { <table_source> } [ ,...n ] ]   
    [ WHERE <search_condition> ]   
    [ <GROUP BY> ]   
    [ HAVING < search_condition > ]   

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サンプルソースパターン¶

SELECT WITH COLUMN ALIASES¶

次の例は、Snowflakeで列エイリアスを使用する方法を示しています。最初の2列は、 SQL Serverコードから、 AS キーワードを使用して、割り当て形式から正規化形式に変換されることが期待されます。3列目と4列目は有効なSnowflake形式を使用しています。

SQL Server¶

SELECT
    MyCol1Alias = COL1,
    MyCol2Alias = COL2,
    COL3 AS MyCol3Alias,
    COL4 MyCol4Alias
FROM TABLE1;

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Snowflake¶

SELECT
    COL1 AS MyCol1Alias,
    COL2 AS MyCol2Alias,
    COL3 AS MyCol3Alias,
    COL4 MyCol4Alias
FROM
    TABLE1;

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SELECT TOP¶

SQL Server¶

SELECT TOP 1 * from ATable;

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Snowflake¶

SELECT TOP 1
*
from
ATable;

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SELECT INTO¶

次の例では、 SELECT INTO が CREATE TABLE AS に変換されています。これは、Snowflakeに SELECT INTO に相当するものがなく、クエリに基づいてテーブルを作成するには CREATE TABLE AS を使用する必要があるためです。

SQL Server¶

SELECT * INTO NEWTABLE FROM TABLE1;

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Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE NEWTABLE AS
SELECT
*
FROM
TABLE1;

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もう一つのケースは、 EXCEPT や INTERSECT のようなセット演算子を含む場合です。変換は基本的に前回と同じです。

SQL Server¶

SELECT * INTO NEWTABLE FROM TABLE1
EXCEPT
SELECT * FROM TABLE2
INTERSECT
SELECT * FROM TABLE3;

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Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE NEWTABLE AS
SELECT
*
FROM
TABLE1
EXCEPT
SELECT
*
FROM
TABLE2
INTERSECT
SELECT
*
FROM
TABLE3;

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SELECT TOP 追加引数¶

PERCENT および WITH TIES キーワードは結果に影響し、Snowflakeではサポートされていないため、コメントアウトされ、エラーとして追加されます。

SQL Server¶

SELECT TOP 1 PERCENT * from ATable;
SELECT TOP 1 WITH TIES * from ATable;
SELECT TOP 1 PERCENT WITH TIES * from ATable;

Copy

Snowflake¶

SELECT
TOP 1 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0040 - THE 'TOP PERCENT' CLAUSE IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
*
from
ATable;

SELECT
TOP 1 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0040 - THE 'TOP WITH TIES' CLAUSE IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
*
from
ATable;

SELECT
TOP 1 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0040 - THE 'TOP PERCENT AND WITH TIES' CLAUSE IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
*
from
ATable;

Copy

SELECT FOR¶

Snowflakeでは FOR 句はサポートされていないため、コメントアウトされ、変換時にエラーとして追加されます。

SQL Server¶

SELECT column1, column2 FROM my_table FOR XML PATH('');

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Snowflake¶

SELECT
--** SSC-FDM-TS0016 - XML COLUMNS IN SNOWFLAKE MIGHT HAVE A DIFFERENT FORMAT **
FOR_XML_UDF(OBJECT_CONSTRUCT('column1', column1, 'column2', column2), '')
FROM
my_table;

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SELECT OPTION¶

OPTION 句はSnowflakeではサポートされていません。これはコメントアウトされ、変換時に警告として追加されます。

OPTION ステートメントは、Snowflakeでは関連性がない、または必要ないため、変換から削除されていることに注意してください。

SQL Server¶

SELECT column1, column2 FROM my_table OPTION (HASH GROUP, FAST 10);

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Snowflake¶

SELECT
column1,
column2
FROM
my_table;

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SELECT WITH¶

WITH 句はSnowflakeではサポートされていません。これはコメントアウトされ、変換時に警告として追加されます。

WITH(NOLOCK, NOWAIT) ステートメントは、Snowflakeでは関連性がない、または必要ないため、変換から削除されていることに注意してください。

SQL Server¶

SELECT AValue from ATable WITH(NOLOCK, NOWAIT);

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Snowflake¶

SELECT
AValue
from
ATable;

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SET に OPERATORS¶

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

TSQL とSnowflakeのセット演算子は、 TSQL でサポートされていない MINUS を除き、同じ構文とサポートされているシナリオ（EXCEPT、 INTERSECT、 UNION、 UNION ALL）を示します。その結果、変換時に同じコードが発生します。

SELECT LastName, FirstName FROM employees
UNION ALL
SELECT FirstName, LastName FROM contractors;

SELECT ...
INTERSECT
SELECT ...

SELECT ...
EXCEPT
SELECT ...

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TRUNCATE¶

Transact-SQL TRUNCATE ステートメント変換の詳細

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

SQL Server¶

TRUNCATE TABLE TABLE1;

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Snowflake¶

TRUNCATE TABLE TABLE1;

Copy

UPDATE¶

SQL Server UpdateステートメントをSnowflakeに変換するための翻訳リファレンス

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明¶

SQL Serverのテーブルまたはビュー内の既存のデータを変更します。SQL Server Updateに関する詳細情報は、こちらをご覧ください。

[ WITH <common_table_expression> [...n] ]  
UPDATE   
    [ TOP ( expression ) [ PERCENT ] ]   
    { { table_alias | <object> | rowset_function_limited   
         [ WITH ( <Table_Hint_Limited> [ ...n ] ) ]  
      }  
      | @table_variable      
    }  
    SET  
        { column_name = { expression | DEFAULT | NULL }  
          | { udt_column_name.{ { property_name = expression  
                                | field_name = expression }  
                                | method_name ( argument [ ,...n ] )  
                              }  
          }  
          | column_name { .WRITE ( expression , @Offset , @Length ) }  
          | @variable = expression  
          | @variable = column = expression  
          | column_name { += | -= | *= | /= | %= | &= | ^= | |= } expression  
          | @variable { += | -= | *= | /= | %= | &= | ^= | |= } expression  
          | @variable = column { += | -= | *= | /= | %= | &= | ^= | |= } expression  
        } [ ,...n ]   
  
    [ <OUTPUT Clause> ]  
    [ FROM{ <table_source> } [ ,...n ] ]   
    [ WHERE { <search_condition>   
            | { [ CURRENT OF   
                  { { [ GLOBAL ] cursor_name }   
                      | cursor_variable_name   
                  }   
                ]  
              }  
            }   
    ]   
    [ OPTION ( <query_hint> [ ,...n ] ) ]  
[ ; ]  
  
<object> ::=  
{   
    [ server_name . database_name . schema_name .   
    | database_name .[ schema_name ] .   
    | schema_name .  
    ]  
    table_or_view_name}  

Copy

サンプルソースパターン¶

基本的な UPDATE¶

通常の UPDATE ステートメントの変換は非常に簡単です。Snowflakeでは、基本的な UPDATE 構造がデフォルトでサポートされているため、いくつか違いが見られるのは外れ値の部分です。

SQL Server¶

Update UpdateTest1
Set Col1 = 5;

Copy

Snowflake¶

Update UpdateTest1
Set
Col1 = 5;

Copy

デカルト積¶

SQL Serverは、Updateステートメントのターゲットテーブルと FROM 句の間の循環参照の追加を許可します。実行時に、データベースオプティマイザーは、生成されたデカルト積を削除します。そうでなければ、Snowflakeは現在このシナリオを最適化せず、実行計画でチェックできるデカルト積を生成します。\

これを解決するには、テーブルの1つが更新ターゲットと同じである JOIN がある場合、この参照が削除されて WHERE 句に追加され、データのフィルター処理のみが行われ、セット操作が行われないようにするために使用されます。

SQL Server¶

UPDATE [HumanResources].[EMPLOYEEDEPARTMENTHISTORY_COPY]
SET
	BusinessEntityID = b.BusinessEntityID ,
	DepartmentID = b.DepartmentID,
	ShiftID = b.ShiftID,
	StartDate = b.StartDate,
	EndDate = b.EndDate,
	ModifiedDate = b.ModifiedDate
	FROM [HumanResources].[EMPLOYEEDEPARTMENTHISTORY_COPY] AS a
	RIGHT OUTER JOIN [HumanResources].[EmployeeDepartmentHistory] AS b
	ON a.BusinessEntityID = b.BusinessEntityID and a.ShiftID = b.ShiftID;

Copy

Snowflake¶

UPDATE HumanResources.EMPLOYEEDEPARTMENTHISTORY_COPY a
	SET
		BusinessEntityID = b.BusinessEntityID,
		DepartmentID = b.DepartmentID,
		ShiftID = b.ShiftID,
		StartDate = b.StartDate,
		EndDate = b.EndDate,
		ModifiedDate = b.ModifiedDate
	FROM
		HumanResources.EmployeeDepartmentHistory AS b
	WHERE
		a.BusinessEntityID(+) = b.BusinessEntityID
		AND a.ShiftID(+) = b.ShiftID;

Copy

OUTPUT 句¶

OUTPUT 句はSnowflakeではサポートされていません。

SQL Server¶

Update UpdateTest2
Set Col1 = 5
OUTPUT
	deleted.Col1,
	inserted.Col1
	into ValuesTest;

Copy

Snowflake¶

Update UpdateTest2
	Set
		Col1 = 5
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0021 - OUTPUT CLAUSE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
OUTPUT
	deleted.Col1,
	inserted.Col1
	into ValuesTest;

Copy

CTE¶

WITH CTE 句は、Snowflakeでサポートされるようにupdateステートメントの内部クエリに移動されます。

SQL Server¶

With ut as (select * from UpdateTest3)
Update x
Set Col1 = 5 
from ut as x;

Copy

Snowflake¶

UPDATE UpdateTest3
Set
Col1 = 5
FROM
(
WITH ut as (select
*
from
UpdateTest3
)
SELECT
*
FROM
ut
) AS x;

Copy

TOP 句¶

TOP 句はSnowflakeではサポートされていません。

SQL Server¶

Update TOP(10) UpdateTest4
Set Col1 = 5;

Copy

Snowflake¶

Update
--       !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0021 - TOP CLAUSE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
-- TOP(10)
         UpdateTest4
Set
Col1 = 5;

Copy

WITH TABLE HINT LIMITED¶

Update WITH 句はSnowflakeではサポートされていません。

SQL Server¶

Update UpdateTest5 WITH(TABLOCK)
Set Col1 = 5;

Copy

Snowflake¶

Update UpdateTest5
Set
Col1 = 5;

Copy

UPDATE WITH JOIN¶

WHERE およびJOIN 句を含む UPDATE ステートメントの翻訳仕様

警告

これは進行中の作業であり、将来変更される可能性があります。

説明¶

パターン UPDATE FROM は、他のテーブルのデータに基づいてデータを更新するために使用されます。この SQLServer ドキュメントでは、単純なサンプルを提供しています。

ドキュメントにある以下の SQL Server構文を確認してください。

SQL Server構文¶

UPDATE [table_name] 
SET column_name = expression [, ...]
[FROM <table_source> [, ...]]
[WHERE <search_condition>]
[OPTION (query_hint)]

Copy

table_name: 更新するテーブルまたはビュー。
SET: 列とその新しい値を指定します。SET 句は、1つ以上の列に新しい値（または式）を割り当てます。
FROM:1つ以上のソーステーブルを指定するために使用されます（_ join のように）_。これは、更新を実行するためのデータの出所を定義するのに役立ちます。
WHERE: 条件に基づいて更新する行を指定します。この句がなければ、テーブルのすべての行が更新されます。
OPTION (query_hint): クエリ最適化のためのヒントを指定します。

Snowflake構文¶

Snowflakeの構文は Snowflakeドキュメントでも確認できます。

注釈

Snowflakeは UPDATE 句の JOINs をサポートしていません。

 UPDATE <target_table>
       SET <col_name> = <value> [ , <col_name> = <value> , ... ]
        [ FROM <additional_tables> ]
        [ WHERE <condition> ]

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必須パラメーター

_ target_table: _ 更新するテーブルを指定します。
_ col_name: _ _ target_table_ 内の列の名前を指定します。テーブル名は含めないでください。例えば、 UPDATE t1 SET t1.col = 1 は無効です。
_ value :_ _ col_name_ に設定する新しい値を指定します。

オプションのパラメーター

FROM`` _ additional_tables: _ 更新する行の選択や新しい値のセットに使用する1つ以上のテーブルを指定します。ターゲットテーブルを繰り返すと自己結合になることに注意してください。
WHERE`` _ 条件: _ 更新するターゲットテーブルの行を指定する式。デフォルト：値なし（ターゲットテーブルのすべての行が更新されます）

翻訳概要¶

SQL Server JOIN 型	Snowflakeでのお勧めの代替法
単一の `INNER JOIN`	`FROM` 句でターゲットテーブルを使用し、 `INNER JOIN` をエミュレートします。
複数の `INNER JOIN`	`FROM` 句でターゲットテーブルを使用し、 `INNER JOIN` をエミュレートします。
複数の `INNER JOIN` + 集計条件	サブクエリの使用 + IN 操作
単一の `LEFT JOIN`	サブクエリの使用 + IN 操作
複数の `LEFT JOIN`	必要に応じてステートメントを並べ替えるSnowflake `UPDATE` を使用します。 `UPDATE` `[target_table_name]` `SET` `[all_set_statements]` `FROM` `[all_left_join_tables_separated_by_comma]` `WHERE` `[all_clauses_into_the_ON_part]`
複数の `RIGHT JOIN`	必要に応じてステートメントを並べ替えるSnowflake `UPDATE` を使用します。 `UPDATE` `[target_table_name]` `SET` `[all_set_statements]` `FROM` `[all_right_join_tables_separated_by_comma]` `WHERE` `[all_clauses_into_the_ON_part]`
単一の RIGHTJOIN	`FROM` 句でテーブルを使用し、必要に応じて `WHERE` 句でフィルターを追加します。

注-1: 単純な JOIN は、 FROM 句でテーブルを使用し、必要に応じて WHERE 句でフィルターを追加することができます。

注-2: 他のアプローチには、 JOINs を定義するための(+)オペランドが含まれる場合があります。

サンプルソースパターン¶

セットアップデータ¶

SQLServer¶

CREATE TABLE Orders (
    OrderID INT PRIMARY KEY,
    CustomerID INT,
    ProductID INT,
    Quantity INT,
    OrderDate DATE
);

CREATE TABLE Customers (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    CustomerName VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE Products (
    ProductID INT PRIMARY KEY,
    ProductName VARCHAR(100),
    Price DECIMAL(10, 2)
);

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Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE Orders (
    OrderID INT PRIMARY KEY,
    CustomerID INT,
    ProductID INT,
    Quantity INT,
    OrderDate DATE
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "11/12/2024",  "domain": "test" }}'
;

CREATE OR REPLACE TABLE Customers (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    CustomerName VARCHAR(100)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "11/12/2024",  "domain": "test" }}'
;

CREATE OR REPLACE TABLE Products (
    ProductID INT PRIMARY KEY,
    ProductName VARCHAR(100),
    Price DECIMAL(10, 2)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "11/12/2024",  "domain": "test" }}'
;

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Data Insertion for samples

 
-- Insert Customer Data
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (1, 'John Doe');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (2, 'Jane Smith');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (3, 'Alice Johnson');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (4, 'Bob Lee');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (5, 'Charlie Brown');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (6, 'David White');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (7, 'Eve Black');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (8, 'Grace Green');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (9, 'Hank Blue');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (10, 'Ivy Red');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (11, 'Jack Grey');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (12, 'Kim Yellow');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (13, 'Leo Purple');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (14, 'Mona Pink');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (15, 'Nathan Orange');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (16, 'Olivia Cyan');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (17, 'Paul Violet');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (18, 'Quincy Brown');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (19, 'Rita Silver');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (20, 'Sam Green');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (21, 'Tina Blue');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (22, 'Ursula Red');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (23, 'Vince Yellow');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (24, 'Wendy Black');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (25, 'Xander White');

-- Insert Product Data
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (1, 'Laptop', 999.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (2, 'Smartphone', 499.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (3, 'Tablet', 299.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (4, 'Headphones', 149.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (5, 'Monitor', 199.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (6, 'Keyboard', 49.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (7, 'Mouse', 29.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (8, 'Camera', 599.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (9, 'Printer', 99.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (10, 'Speaker', 129.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (11, 'Charger', 29.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (12, 'TV', 699.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (13, 'Smartwatch', 199.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (14, 'Projector', 499.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (15, 'Game Console', 399.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (16, 'Speaker System', 299.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (17, 'Earphones', 89.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (18, 'USB Drive', 15.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (19, 'External Hard Drive', 79.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (20, 'Router', 89.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (21, 'Printer Ink', 49.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (22, 'Flash Drive', 9.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (23, 'Gamepad', 34.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (24, 'Webcam', 49.99);
INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price) VALUES (25, 'Docking Station', 129.99);

-- Insert Orders Data
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (1, 1, 1, 2, '2024-11-01');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (2, 2, 2, 1, '2024-11-02');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (3, 3, 3, 5, '2024-11-03');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (4, 4, 4, 3, '2024-11-04');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (5, NULL, 5, 7, '2024-11-05');  -- NULL Customer
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (6, 6, 6, 2, '2024-11-06');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (7, 7, NULL, 4, '2024-11-07');  -- NULL Product
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (8, 8, 8, 1, '2024-11-08');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (9, 9, 9, 3, '2024-11-09');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (10, 10, 10, 2, '2024-11-10');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (11, 11, 11, 5, '2024-11-11');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (12, 12, 12, 2, '2024-11-12');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (13, NULL, 13, 8, '2024-11-13');  -- NULL Customer
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (14, 14, NULL, 4, '2024-11-14');  -- NULL Product
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (15, 15, 15, 3, '2024-11-15');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (16, 16, 16, 2, '2024-11-16');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (17, 17, 17, 1, '2024-11-17');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (18, 18, 18, 4, '2024-11-18');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (19, 19, 19, 3, '2024-11-19');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (20, 20, 20, 6, '2024-11-20');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (21, 21, 21, 3, '2024-11-21');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (22, 22, 22, 5, '2024-11-22');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (23, 23, 23, 2, '2024-11-23');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (24, 24, 24, 4, '2024-11-24');
INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID, Quantity, OrderDate) VALUES (25, 25, 25, 3, '2024-11-25');

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ケース1: 単一の `INNER JOIN` 更新¶

INNER JOIN の場合、 FROM ステートメント内でテーブルを使用すると、自動的に INNER JOIN になります。Snowflakeの UPDATE ステートメントで JOINs をサポートするには、いくつかのアプローチがあることに注意してください。これは、可読性を確保するための最も単純なパターンのひとつです。

SQL Server¶

UPDATE Orders
SET Quantity = 10
FROM Orders O
INNER JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerName = 'John Doe';

-- Select the changes
SELECT Orders.CustomerID, Orders.Quantity, Customers.CustomerName
FROM Orders, Customers
WHERE Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
AND Customers.CustomerName = 'John Doe';

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出力¶

CustomerID	数量	CustomerName
1	10	ジョン・ドウ

Snowflake¶

UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 10
FROM 
  Customers C
WHERE 
  C.CustomerName = 'John Doe'
  AND O.CustomerID = C.CustomerID;


-- Select the changes
SELECT Orders.CustomerID, Orders.Quantity, Customers.CustomerName
FROM Orders, Customers
WHERE Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
AND Customers.CustomerName = 'John Doe';

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出力¶

CustomerID	数量	CustomerName
1	10	ジョン・ドウ

その他のアプローチ:

MERGE INTO

MERGE INTO Orders O
USING Customers C
ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHEN MATCHED AND C.CustomerName = 'John Doe' THEN
  UPDATE SET O.Quantity = 10;

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IN Operation

UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 10
WHERE O.CustomerID IN 
  (SELECT CustomerID FROM Customers WHERE CustomerName = 'John Doe');

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ケース2: 複数の `INNER JOIN` 更新¶

SQL Server¶

 UPDATE Orders
SET Quantity = 5
FROM Orders O
INNER JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
WHERE C.CustomerName = 'Alice Johnson' AND P.ProductName = 'Tablet';

-- Select the changes
SELECT Orders.CustomerID, Orders.Quantity, Customers.CustomerName FROM Orders, Customers
WHERE Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
AND Customers.CustomerName = 'Alice Johnson';

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出力¶

CustomerID	数量	CustomerName
3	5	アリス・ジョンソン

Snowflake¶

UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 5
FROM Customers C, Products P
WHERE O.CustomerID = C.CustomerID
  AND C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet'
  AND O.ProductID = P.ProductID;

-- Select the changes
SELECT Orders.CustomerID, Orders.Quantity, Customers.CustomerName FROM Orders, Customers
WHERE Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
AND Customers.CustomerName = 'Alice Johnson';

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出力¶

CustomerID	数量	CustomerName
3	5	アリス・ジョンソン

ケース3: 集計条件による複数の `INNER JOIN` 更新¶

SQL Server¶

UPDATE Orders
SET Quantity = 6
FROM Orders O
INNER JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
WHERE C.CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE Quantity > 3)
AND P.Price < 200;

SELECT C.CustomerID, C.CustomerName, O.Quantity, P.Price FROM Orders O
INNER JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
WHERE C.CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE Quantity > 3)
AND P.Price < 200;

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出力¶

CustomerID	CustomerName	数量	価格
11	ジャック・グレイ	6	29.99
18	クインシー・ブラウン	6	15.99
20	サム・グリーン	6	89.99
22	ウルスラ・レッド	6	9.99
24	ウェンディ・ブラック	6	49.99

Snowflake¶

UPDATE Orders O
SET Quantity = 6
WHERE O.CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE Quantity > 3)
AND O.ProductID IN (SELECT ProductID FROM Products WHERE Price < 200);

-- Select changes
SELECT C.CustomerID, C.CustomerName, O.Quantity, P.Price FROM Orders O
INNER JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
WHERE C.CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE Quantity > 3)
AND P.Price < 200;

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出力¶

CustomerID	CustomerName	数量	価格
11	ジャック・グレイ	6	29.99
18	クインシー・ブラウン	6	15.99
20	サム・グリーン	6	89.99
22	ウルスラ・レッド	6	9.99
24	ウェンディ・ブラック	6	49.99

ケース4: 単一の `LEFT JOIN` 更新¶

SQL Server¶

UPDATE Orders
SET Quantity = 13
FROM Orders O
LEFT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerID IS NULL AND O.ProductID = 13;

-- Select the changes
SELECT * FROM orders
WHERE CustomerID IS NULL;

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出力¶

OrderID	CustomerID	ProductID	数量	OrderDate
5	null	5	7	2024-11-05
13	null	13	13	2024-11-13

Snowflake¶

UPDATE Orders
SET Quantity = 13
WHERE OrderID IN (
  SELECT O.OrderID
  FROM Orders O
  LEFT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
  WHERE C.CustomerID IS NULL AND O.ProductID = 13
);


-- Select the changes
SELECT * FROM orders
WHERE CustomerID IS NULL;

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出力¶

OrderID	CustomerID	ProductID	数量	OrderDate
5	null	5	7	2024-11-05
13	null	13	13	2024-11-13

注釈

Snowflakeのこのアプローチでは、必要な行が更新されないため、機能しません。

UPDATE Orders O SET O.Quantity = 13 FROM Customers C WHERE O.CustomerID = C.CustomerIDAND C.CustomerIDIS NULL AND O.ProductID = 13;

ケース5: 複数の `LEFT JOIN` と `RIGHT JOIN` 更新¶

これはもっと複雑なパターンです。複数の LEFT JOINs を翻訳するには、以下のパターンを確認してください。

注釈

LEFT JOIN と RIGHT JOIN は、 FROM 句の順番に依存します。

UPDATE [target_table_name]
SET [all_set_statements]
FROM [all_left_join_tables_separated_by_comma]
WHERE [all_clauses_into_the_ON_part]

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SQL Server¶

UPDATE Orders
SET
    Quantity = C.CustomerID
FROM Orders O
LEFT JOIN Customers C ON C.CustomerID = O.CustomerID
LEFT JOIN Products P ON P.ProductID = O.ProductID
WHERE C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet';

SELECT O.OrderID, O.CustomerID, O.ProductID, O.Quantity, O.OrderDate
FROM Orders O
LEFT JOIN Customers C ON C.CustomerID = O.CustomerID
LEFT JOIN Products P ON P.ProductID = O.ProductID
WHERE C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet';

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出力¶

OrderID	CustomerID	ProductID	数量	OrderDate
3	3	3	3	2024-11-12

Snowflake¶

UPDATE Orders O
SET O.Quantity = C.CustomerID
FROM Customers C, Products P
WHERE O.CustomerID = C.CustomerID
  AND C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet'
  AND O.ProductID = P.ProductID;

  SELECT O.OrderID, O.CustomerID, O.ProductID, O.Quantity, O.OrderDate
FROM Orders O
LEFT JOIN Customers C ON C.CustomerID = O.CustomerID
LEFT JOIN Products P ON P.ProductID = O.ProductID
WHERE C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet';

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出力¶

OrderID	CustomerID	ProductID	数量	OrderDate
3	3	3	3	2024-11-12

ケース6: 混在する `INNER JOIN` と `LEFT JOIN` 更新¶

SQL Server¶

UPDATE Orders
SET Quantity = 4
FROM Orders O
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
LEFT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerID IS NULL AND P.ProductName = 'Monitor';

-- Select changes
SELECT O.CustomerID, C.CustomerName, O.Quantity FROM Orders O
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
LEFT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerID IS NULL AND P.ProductName = 'Monitor';

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出力¶

CustomerID	CustomerName	数量
null	null	4

Snowflake¶

UPDATE Orders O
SET Quantity = 4
WHERE O.ProductID IN (SELECT ProductID FROM Products WHERE ProductName = 'Monitor')
AND O.CustomerID IS NULL;

-- Select changes
SELECT O.CustomerID, C.CustomerName, O.Quantity FROM Orders O
INNER JOIN Products P ON O.ProductID = P.ProductID
LEFT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerID IS NULL AND P.ProductName = 'Monitor';

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出力¶

CustomerID	CustomerName	数量
null	null	4

ケース7: 単一の `RIGHT JOIN` 更新¶

SQL Server¶

UPDATE O
SET O.Quantity = 1000
FROM Orders O
RIGHT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE C.CustomerName = 'Alice Johnson';

-- Select changes 
SELECT
    O.OrderID,
    O.CustomerID,
    O.ProductID,
    O.Quantity,
    O.OrderDate,
    C.CustomerName
FROM
    Orders O
RIGHT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE
    C.CustomerName = 'Alice Johnson';

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出力¶

OrderID	CustomerID	ProductID	数量	CustomerName
3	3	3	1000	アリス・ジョンソン

Snowflake¶

UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 1000
FROM Customers C
WHERE O.CustomerID = C.CustomerID
  AND C.CustomerName = 'Alice Johnson';


  -- Select changes 
SELECT
    O.OrderID,
    O.CustomerID,
    O.ProductID,
    O.Quantity,
    O.OrderDate,
    C.CustomerName
FROM
    Orders O
RIGHT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHERE
    C.CustomerName = 'Alice Johnson';

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出力¶

OrderID	CustomerID	ProductID	数量	CustomerName
3	3	3	1000	アリス・ジョンソン

既知の問題¶

Snowflakeの UPDATE では JOINs を直接使用することができないため、説明したパターンに合致しないケースが存在する可能性があります。

LEFT と RIGHT JOIN を含む UPDATE¶

JOINs を含む UPDATE ステートメントの翻訳仕様。

Applies to

SQL Server
Azure Synapse Analytics

警告

Snowflakeで部分的にサポートされています

説明¶

ドキュメントにある以下の SQL Server構文を確認してください。

SQL Server構文¶

UPDATE [table_name] 
SET column_name = expression [, ...]
[FROM <table_source> [, ...]]
[WHERE <search_condition>]
[OPTION (query_hint)]

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table_name: 更新するテーブルまたはビュー。
SET: 列とその新しい値を指定します。SET 句は、1つ以上の列に新しい値（または式）を割り当てます。
FROM:1つ以上のソーステーブルを指定するために使用されます（_ join のように）_。これは、更新を実行するためのデータの出所を定義するのに役立ちます。
WHERE: 条件に基づいて更新する行を指定します。この句がなければ、テーブルのすべての行が更新されます。
OPTION (query_hint): クエリ最適化のためのヒントを指定します。

Snowflake構文¶

Snowflakeの構文は Snowflakeドキュメントでも確認できます。

注釈

Snowflakeは UPDATE 句の JOINs をサポートしていません。

 UPDATE <target_table>
       SET <col_name> = <value> [ , <col_name> = <value> , ... ]
        [ FROM <additional_tables> ]

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必須パラメーター

_ target_table: _ 更新するテーブルを指定します。
_ col_name: _ _ target_table_ 内の列の名前を指定します。テーブル名は含めないでください。例えば、 UPDATE t1 SET t1.col = 1 は無効です。
_ value :_ _ col_name_ に設定する新しい値を指定します。

オプションのパラメーター

FROM`` _ additional_tables: _ 更新する行の選択や新しい値のセットに使用する1つ以上のテーブルを指定します。ターゲットテーブルを繰り返すと自己結合になることに注意してください。
WHERE`` _ 条件: _ 更新するターゲットテーブルの行を指定する式。デフォルト：値なし（ターゲットテーブルのすべての行が更新されます）

翻訳概要¶

文法の説明にあるように、 UPDATE 句内のJOINs については、そのままの同等のソリューションはありません。このため、このステートメントを変換するアプローチとして、論理的に必要なデータをテーブルに追加する列に演算子（+）を追加します。この演算子（+）は、 LEFT/RIGHT JOIN セクションでテーブルが参照されるケースに追加されます。

この演算子（+）を使用する言語は他にもあり、演算子の位置によって結合のタイプが決まる場合があることに注意してください。Snowflakeのこの特定のケースでは、位置が結合タイプを決定するのではなく、論理的に必要なテーブルと列との関連付けが決定します。

MERGE 句や CTE の使用法として他の選択肢がある場合でも、複雑なクエリがある場合、これらの選択肢は読みにくくなり、広範囲になる傾向があります。

サンプルソースパターン¶

セットアップデータ¶

SQL Server¶

 CREATE TABLE GenericTable1 (
    Col1 INT,
    Col2 VARCHAR(10),
    Col3 VARCHAR(10),
    Col4 VARCHAR(10),
    Col5 VARCHAR(10),
    Col6 VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE GenericTable2 (
    Col1 VARCHAR(10),
    Col2 VARCHAR(10),
    Col3 VARCHAR(10),
    Col4 VARCHAR(10),
    Col5 VARCHAR(10)
);

CREATE TABLE GenericTable3 (
    Col1 VARCHAR(10),
    Col2 VARCHAR(100),
    Col3 CHAR(1)
);

INSERT INTO GenericTable1 (Col1, Col2, Col3, Col4, Col5, Col6)
VALUES
(1, 'A1', 'B1', 'C1', NULL, NULL),
(2, 'A2', 'B2', 'C2', NULL, NULL),
(3, 'A3', 'B3', 'C3', NULL, NULL);

INSERT INTO GenericTable2 (Col1, Col2, Col3, Col4, Col5)
VALUES
('1', 'A1', 'B1', 'C1', 'X1'),
('2', 'A2', 'B2', 'C2', 'X2'),
('3', 'A3', 'B3', 'C3', 'X3');

INSERT INTO GenericTable3 (Col1, Col2, Col3)
VALUES
('X1', 'Description1', 'A'),
('X2', 'Description2', 'A'),
('X3', 'Description3', 'A');

Copy

Snowflake¶

 CREATE OR REPLACE TABLE GenericTable1 (
    Col1 INT,
    Col2 VARCHAR(10),
    Col3 VARCHAR(10),
    Col4 VARCHAR(10),
    Col5 VARCHAR(10),
    Col6 VARCHAR(100)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "12/18/2024",  "domain": "test" }}'
;

CREATE OR REPLACE TABLE GenericTable2 (
    Col1 VARCHAR(10),
    Col2 VARCHAR(10),
    Col3 VARCHAR(10),
    Col4 VARCHAR(10),
    Col5 VARCHAR(10)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "12/18/2024",  "domain": "test" }}'
;

CREATE OR REPLACE TABLE GenericTable3 (
    Col1 VARCHAR(10),
    Col2 VARCHAR(100),
    Col3 CHAR(1)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "12/18/2024",  "domain": "test" }}'
;

INSERT INTO GenericTable1 (Col1, Col2, Col3, Col4, Col5, Col6)
VALUES
(1, 'A1', 'B1', 'C1', NULL, NULL),
(2, 'A2', 'B2', 'C2', NULL, NULL),
(3, 'A3', 'B3', 'C3', NULL, NULL);

INSERT INTO GenericTable2 (Col1, Col2, Col3, Col4, Col5)
VALUES
('1', 'A1', 'B1', 'C1', 'X1'),
('2', 'A2', 'B2', 'C2', 'X2'),
('3', 'A3', 'B3', 'C3', 'X3');

INSERT INTO GenericTable3 (Col1, Col2, Col3)
VALUES
('X1', 'Description1', 'A'),
('X2', 'Description2', 'A'),
('X3', 'Description3', 'A');

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LEFT JOIN¶

SQL Server¶

 UPDATE T1
SET
    T1.Col5 = T2.Col5,
    T1.Col6 = T3.Col2
FROM GenericTable1 T1
LEFT JOIN GenericTable2 T2 ON
    T2.Col1 COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS = T1.Col1
    AND T2.Col2 = T1.Col2
    AND T2.Col3 = T1.Col3
    AND T2.Col4 = T1.Col4
LEFT JOIN GenericTable3 T3 ON
    T3.Col1 = T2.Col5 AND T3.Col3 = 'A';

Copy

クエリ前の出力¶

Col1	Col2	Col3	Col4	Col5	Col6
1	A1	B1	C1	null	null
2	A2	B2	C2	null	null
3	A3	B3	C3	null	null

クエリ後の出力¶

Col1	Col2	Col3	Col4	Col5	Col6
1	A1	B1	C1	X1	Description1
2	A2	B2	C2	X2	Description2
3	A3	B3	C3	X3	Description3

Snowflake¶

 UPDATE dbo.GenericTable1 T1
    SET
        T1.Col5 = T2.Col5,
        T1.Col6 = T3.Col2
    FROM
        GenericTable2 T2,
        GenericTable3 T3
    WHERE
        T2.Col1(+) COLLATE 'EN-CI-AS' /*** SSC-FDM-TS0002 - COLLATION FOR VALUE CP1 NOT SUPPORTED ***/ = T1.Col1
        AND T2.Col2(+) = T1.Col2
        AND T2.Col3(+) = T1.Col3
        AND T2.Col4(+) = T1.Col4
        AND T3.Col1(+) = T2.Col5
        AND T3.Col3 = 'A';

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クエリ前の出力¶

Col1	Col2	Col3	Col4	Col5	Col6
1	A1	B1	C1	null	null
2	A2	B2	C2	null	null
3	A3	B3	C3	null	null

クエリ後の出力¶

Col1	Col2	Col3	Col4	Col5	Col6
1	A1	B1	C1	X1	Description1
2	A2	B2	C2	X2	Description2
3	A3	B3	C3	X3	Description3

RIGHT JOIN¶

SQL Server¶

UPDATE T1
SET
    T1.Col5 = T2.Col5
FROM GenericTable2 T2
RIGHT JOIN GenericTable1 T1 ON
    T2.Col1 COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS = T1.Col1
    AND T2.Col2 = T1.Col2
    AND T2.Col3 = T1.Col3
    AND T2.Col4 = T1.Col4;

Copy

クエリ前の出力¶

Col1	Col2	Col3	Col4	Col5	Col6
1	A1	B1	C1	null	null
2	A2	B2	C2	null	null
3	A3	B3	C3	null	null

クエリ後の出力¶

Col1	Col2	Col3	Col4	Col5	Col6
1	A1	B1	C1	**X1	null
2	A2	B2	C2	**X2	null
3	A3	B3	C3	**X3	null

Snowflake¶

 UPDATE dbo.GenericTable1 T1
    SET
        T1.Col5 = T2.Col5
    FROM
        GenericTable2 T2,
        GenericTable1 T1
    WHERE
        T2.Col1 COLLATE 'EN-CI-AS' /*** SSC-FDM-TS0002 - COLLATION FOR VALUE CP1 NOT SUPPORTED ***/ = T1.Col1
        AND T2.Col2 = T1.Col2(+)
        AND T2.Col3 = T1.Col3(+)
        AND T2.Col4 = T1.Col4(+);

Copy

クエリ前の出力¶

Col1	Col2	Col3	Col4	Col5	Col6
1	A1	B1	C1	null	null
2	A2	B2	C2	null	null
3	A3	B3	C3	null	null

クエリ後の出力¶

Col1	Col2	Col3	Col4	Col5	Col6
1	A1	B1	C1	**X1	null
2	A2	B2	C2	**X2	null
3	A3	B3	C3	**X3	null

既知の問題¶

ロジックの違いから翻訳できないパターンもあるかもしれません。
クエリパターンが当てはまる場合は、非決定行を見直してください。「FROM 句で、テーブル間に JOIN が含まれている場合（例: t1 と t2）、 t1 のターゲット行は、テーブル t2 の複数の行を結合（つまり一致）する場合があります。これが発生すると、ターゲット行は 複数結合行 と呼ばれます。複数結合行を更新する場合、 ERROR_ON_NONDETERMINISTIC_UPDATE セッションパラメーターが更新の結果を制御します」 (Snowflakeドキュメント)。

SnowConvert AI - SQL サーバーとAzure Synapse - DMLs¶

BETWEEN¶

BULK に INSERT¶

SQL Server¶

Snowflake¶

サポートされている一括オプション¶

関連 EWIs¶

共通テーブル式（CTE）¶

構文¶

Snowflake SQL¶

注目すべき詳細¶

SELECT INTO を用いた共通テーブル式¶

SQL Server:¶

Snowflake：¶

他の式との共通テーブル式¶

SQL Server:¶

Snowflake：¶

Delete Fromを使用した共通テーブル式¶

MERGE ステートメントを使用した共通テーブル式¶

SQL Server:¶

Snowflake：¶

UPDATE ステートメントを使用した共通テーブル式¶

SQL Server:¶

Snowflake：¶

既知の問題¶

関連 EWIs¶

DELETE¶

説明¶

サンプルソースパターン¶

サンプルデータ¶

SQL Server¶

Snowflake¶

基本ケース¶

SQL Server¶

Snowflake¶

テーブルから重複を削除¶

SQL Server¶

重複の挿入¶

出力¶

重複の削除¶

出力¶

Snowflake¶

重複の挿入¶

出力¶

重複の削除¶

出力¶

DELETE WITH INNER JOIN¶

SQL に SERVER¶

出力¶

Snowflake¶

出力¶

DELETE WITH LEFT JOIN¶

SQL Server¶

出力¶

Snowflake¶

出力¶

DELETE WITH RIGHT JOIN¶

SQL に SERVER¶

出力¶

Snowflake¶

出力¶

既知の問題¶

SQL Server¶

Snowflake¶

関連 EWIs¶

DROP に STATEMENT¶

DROP TABLE¶

Transact-SQL¶

Snowflake¶

翻訳¶

SQL Server¶

Snowflake¶

EXISTS¶

サブクエリのタイプ¶

SQL に SERVER¶

Snowflake¶

IN¶

SQL に SERVER¶

Snowflake¶

INSERT¶