SnowConvert: ファイルとオブジェクトレベルの内訳 - SQL ファイル¶
注釈
Teradataでは、このテーブルは以下の拡張子を持つすべてのファイルに適用されます。
.sql
.dml
.ddl
コード変換率¶
このセクションでは、 SQL ファイルのコード変換率を示します。
式¶
(converted_lines / total_lines) * 100
CSV 関連フィールド名¶
SqlLoCConversionRate
サンプル¶
次の例を考慮します。2番目のテーブルが解析エラーで認識されなくても、内部のコメントはサポートされているコード行とみなされます。
CREATE TABLE sample_table1 -- converted
( -- line with error
-- Comment 1 -- converted
col1 INTEGER, -- converted
-- Comment 2 -- converted
col2 INTEGER, -- converted
-- Comment 3 -- converted
col3 INTEGER, -- converted
-- Comment 4 -- converted
col4 !INTEGER, -- line with error
-- Comment 5 -- converted
col5 INTEGER! -- line with error
);
CREATE !TABLE sample_table2 -- line with error
( -- line with error
-- Comment 1 -- converted
col1 INTEGER, -- line with error
-- Comment 2 -- converted
col2 INTEGER -- line with error
) -- line with error
予想される変換率: 65%
説明: 合計20行のコードがあり、そのうち13行がツールによって正常に変換されました。計算式を使うと、換算率は(13/20)*100となります。
エラーのある行とは、少なくとも1つのエラーメッセージを含むすべてのコード行を指します。詳細情報については、各言語ドキュメントの「問題とトラブルシューティング」をご確認ください。
変換率 - 生成されたファイル¶
注釈
このフィールドはTeradataレポートにのみ適用されます。
これは、 SQL ファイルが正常に生成された割合を示しています。出力に生成されなかったファイルは、変換の過程で予期しない問題が発生したためです。
計算式¶
(files_generated / total_files) * 100
CSV 関連フィールド名¶
SqlFilesConversionRate
サンプル¶
input_folder
input1.sql
input2.sql
input3.sql
input_folder
input1.sql
input2.sql
予想される生成ファイル変換率: 66.67%
説明: 変換する3つの入力ファイルのうち2つだけが正常に出力されました。
変換率 - LOC¶
注釈
このフィールドはTeradataレポートにのみ適用されます。
コード変換率 共通セクションと同じ内容ですが、Teradataでサポートされているすべての SQL ファイル拡張子に適用されます。
ファイル合計数¶
注釈
このフィールドはTeradataレポートにのみ適用されます。
これは、識別された SQL ファイルの合計数を表します。
CSV 関連フィールド名¶
SqlFileCount
サンプル¶
input_folder
input1.sql
input2.dml
input3.ddl
input4.bteq
input5.fl
予想されるファイル合計数: 3
説明: このサンプルでは、3つのファイルがサポートされている SQL 拡張子を持っています。
合計 LOC¶
注釈
このフィールドはTeradataレポートにのみ適用されます。
コード行数 共通セクションと同じ内容ですが、Teradataでサポートされているすべての SQL ファイル拡張子に適用されます。
コード行数¶
SQL 拡張子ファイル内のコード行数を表します。このカウントでは空の行は考慮されず、コード、コメント、またはその両方を含む行のみが考慮されます。
CSV 関連フィールド名¶
SqlLinesCount
サンプル¶
Folder1
input1.sql -- 20 lines
input2.sql -- 20 lines
Folder2
input3.sql -- 10 lines
input4.sql -- 5 lines
input5.txt -- 15 lines
CREATE TABLE sample_table1
(
-- Comment 1
col1 INTEGER,
-- Comment 2
col2 INTEGER,
-- Comment 3
col3 INTEGER,
-- Comment 4
col4 !INTEGER,
-- Comment 5
col5 INTEGER!
);
CREATE !TABLE sample_table2
(
-- Comment 1
col1 INTEGER,
-- Comment 2
col2 INTEGER
)
予想されるコード行数: 55
説明: このセクションでは、 SQL 拡張子ファイル内の行のみを考慮します。
オブジェクト合計数¶
これは、 SQL 拡張子ファイル内で識別に成功したオブジェクトの数を示しています。
CSV 関連フィールド名¶
SqlIdentifiedObjects
サンプル¶
CREATE TABLE sample_table1
(
-- Comment 1
col1 INTEGER,
-- Comment 2
col2 INTEGER,
-- Comment 3
col3 INTEGER,
-- Comment 4
col4 !INTEGER,
-- Comment 5
col5 INTEGER!
);
CREATE !TABLE sample_table2
(
-- Comment 1
col1 INTEGER,
-- Comment 2
col2 INTEGER
)
予想される識別されたオブジェクト: 1
説明: この例では、 CREATE TABLE
ステートメントが2つあります。最初のものは正しく解析されているため完全に認識されますが、2番目のものは定義にスペルミスの単語が2つあるため、Snow Convertでは認識されません。
解析エラー数¶
このセクションは、 SQL ファイル内の未認識コード断片の合計数を示します。
CSV 関連フィールド名¶
SqlTotalParsingErrors
サンプル¶
CREATE TABLE sample_table1
(
-- Comment 1
col1 INTEGER,
-- Comment 2
col2 INTEGER,
col3 INTEGER,
col4 !INTEGER,
col5 INTEGER!
);
CREATE !TABLE sample_table2
(
-- Comment 1
col1 INTEGER,
-- Comment 2
col2 INTEGER
)
予想される解析エラー数: 3
説明: 最初のテーブルの中に2つの解析エラーがあり、2番目のテーブルはスペルミスのキーワードによる全体の解析エラーと見なされます。