SnowConvert AI - BigQuery 問題¶

説明¶

この EWI は、 OPTIONS にSnowflakeがサポートしていないオプションがある場合に、 DDL ステートメントに追加されます。

コード例 ¶

入力コード:

 CREATE VIEW my_view
OPTIONS (
  expiration_timestamp=TIMESTAMP "2026-01-01 00:00:00 UTC",
  privacy_policy='{"aggregation_threshold_policy": {"threshold": 50, "privacy_unit_columns": "ID"}}'
) AS
SELECT column1, column2
FROM my_table;

 CREATE VIEW my_view
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0001 - SNOWFLAKE DOES NOT SUPPORT THE OPTIONS: EXPIRATION_TIMESTAMP, PRIVACY_POLICY ***/!!!
OPTIONS(
  expiration_timestamp=TIMESTAMP "2026-01-01 00:00:00 UTC",
  privacy_policy='{"aggregation_threshold_policy": {"threshold": 50, "privacy_unit_columns": "ID"}}'
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "bigquery",  "convertedOn": "03/26/2025",  "domain": "test" }}'
AS
SELECT column1, column2
FROM
  my_table;

説明¶

この警告は、partition by句が存在する場合にCreate tableに追加されます。PARTITION BY は、[テーブルパーティショニング]（https://cloud.google.com/bigquery/docs/partitioned-tables）を制御するオプションの句ですが、Snowflakeではサポートされていません。

Snowflakeテーブル内のすべてのデータは、連続したストレージ単位であるマイクロパーティションに自動的に分割されます。各マイクロパーティションには、50 MB から500 MB の非圧縮データが含まれます。このサイズと構造により、非常に大きなテーブルの非常にきめ細かなプルーニングが可能になります。これは数百万、または数億のマイクロパーティションで構成することができます。

Snowflakeは、以下を含む、マイクロパーティションに保存されているすべての行に関するメタデータを保存します：

• マイクロパーティションの各列の値の範囲。

• 個別の値の数。

• 最適化と効率的なクエリ処理の両方に使用される追加のプロパティ。

また、テーブルは、挿入/ロードされるデータの順序を使用して透過的にパーティション分割されます。詳細については、[マイクロパーティショニングのメリット]（https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-clustering-micropartitions#benefits-of-micro-partitioninghttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-clustering-micropartitions#benefits-of-micro-partitioning）をご参照ください。

コード例¶

 CREATE TABLE table1(
    transaction_id INT, 
    transaction_date DATE
)
PARTITION BY transaction_date;

 CREATE TABLE table1 (
    transaction_id INT,
  transaction_date DATE
)
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0002 - MICRO-PARTITIONING IS AUTOMATICALLY PERFORMED ON ALL SNOWFLAKE TABLES. ***/!!!
PARTITION BY transaction_date
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "bigquery",  "convertedOn": "04/09/2025",  "domain": "test" }}';

推奨事項¶

• ユーザーによる追加の操作は必要なく、ただ情報を提供するだけです。

• さらにサポートが必要な場合は、[snowconvert-support@snowflake.com]（mailto:snowconvert-support@snowflake.com）までメールでお問い合わせください。

説明¶

BigQuery allows applying differential privacy over some statistical functions to introduce noise in the data, making it difficult to extract information about individuals when analyzing query results.

Snowflake now supports differential privacy natively. However, SnowConvert AI has not yet implemented the translation for this feature. Any use of differential privacy in BigQuery will be commented out and this issue will be generated to flag the need for manual conversion.

コード例¶

 SELECT
  WITH DIFFERENTIAL_PRIVACY
    OPTIONS(epsilon=10, delta=.01, max_groups_contributed=2, privacy_unit_column=id)
    item,
    COUNT(quantity, contribution_bounds_per_group => (0,100)) total_quantity
FROM professors
GROUP BY item;

 SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0003 - PENDING SNOWCONVERT AI TRANSLATION FOR DIFFERENTIAL PRIVACY. ***/!!!
  WITH DIFFERENTIAL_PRIVACY
    OPTIONS(epsilon=10, delta=.01, max_groups_contributed=2, privacy_unit_column=id)
    item,
    COUNT(quantity,
                    !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0003 - PENDING SNOWCONVERT AI TRANSLATION FOR DIFFERENTIAL PRIVACY. ***/!!! contribution_bounds_per_group => (0,100)) total_quantity
FROM
  professors
GROUP BY item;

推奨事項¶

1. Use native Snowflake support: Snowflake now supports differential privacy natively. Rewrite the BigQuery differential privacy syntax using Snowflake's privacy policies and privacy budgets.

2. Key differences: Snowflake's differential privacy implementation uses privacy policies assigned to tables/views, privacy budgets to manage analyst queries, and privacy domains for fact and dimension columns. The syntax differs from BigQuery's inline WITH DIFFERENTIAL_PRIVACY clause.

3. Further reading: Snowflake Differential Privacy Overview

説明¶

BigQuery を使用すると、集計関数での名前付きウィンドウの定義と使用が可能になります。名前付きウィンドウは、使用されるクエリの WINDOW 句で定義され、これらの関数の OVER 句内で使用できます。

Snowflakeは名前付きウィンドウの宣言をサポートしていません。ウィンドウの定義を取得し、関数の OVER 句でそのウィンドウのすべての使用法に直接適用することを検討してください。

コード例¶

 SELECT 
    COUNT(col1) OVER(myWindow)
FROM 
    test.exampleTable
WINDOW 
    myWindow AS (ORDER BY col2);

 SELECT
    COUNT(col1)
    !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0004 - SNOWFLAKE DOES NOT SUPPORT NAMED WINDOWS. ***/!!! OVER(myWindow)
FROM
    test.exampleTable
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0004 - SNOWFLAKE DOES NOT SUPPORT NAMED WINDOWS. ***/!!!
WINDOW
    myWindow AS (ORDER BY col2);

推奨事項¶

• 名前付きウィンドウの定義を確認します。その定義を取得して、それが使用されている関数の OVER 句に適用できる可能性があります。しかし、 BigQuery とSnowflakeウィンドウフレームの機能の違いは引き続き適用されることに注意してください。次のケースを例に挙げます。

BigQuery:

 SELECT 
    COUNT(col1) OVER(myWindow)
FROM 
    test.exampleTable
WINDOW 
    myWindow AS (ORDER BY col2);

Snowflake：

 SELECT 
    COUNT(col1) OVER(ORDER BY col2)
FROM 
    test.exampleTable;

これらの2つのクエリは同じ行を生成しますが、Snowflakeの結果は順序付けされません。これは、ウィンドウフレームの ORDER BY 句が、 BigQuery のようにクエリ全体の順序付けに**影響しないためです。

コード例¶

 CREATE FUNCTION test.languageJs (x integer, y integer)
RETURNS integer
LANGUAGE js
AS "return x * y;";

 CREATE FUNCTION test.languageJs (x integer, y integer)
RETURNS DOUBLE
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "bigquery",  "convertedOn": "07/16/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0005 - JAVASCRIPT CODE HAS NOT BEEN VALIDATED BY SNOWCONVERT AI. ***/!!!
AS
$$
return x * y;
$$;

推奨事項¶

• デプロイ前にすべてのJavascriptコードを確認します。

• SnowflakeのJavascriptパラメーターは大文字にする必要があります。

• For more information, visit Snowflake's Introduction to Javascript UDFs.

• さらにサポートが必要な場合は、[snowconvert-support@snowflake.com]（mailto:snowconvert-support@snowflake.com）までメールでお問い合わせください。

説明¶

この警告は、[ST_GEOGFROMTEXT]（https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/geography_functions#st_geogfromtext）関数で指向パラメーターが指定されている場合に追加されます。これは、Snowflakeではサポートされていないためです。このパラメーターが TRUE に設定されている場合、入力内のポリゴンは次のような方向を向いていると想定されます。誰かが入力頂点の順序でポリゴンの境界に沿って歩くと、ポリゴンの内部は左側になります。これにより、 WKT は半球よりも大きなポリゴンを表現できるようになります。oriented が FALSE または省略されている場合、この関数は面積が最小のポリゴンを返します。

コード例¶

 SELECT ST_GEOGFROMTEXT('POLYGON((0 0, 1 0, 1 1, 0 1, 0 0))', TRUE);

 SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0006 - ORIENTED PARAMETER IN THE ST_GEOGFROMTEXT FUNCTION IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. ***/!!!
 ST_GEOGFROMTEXT('POLYGON((0 0, 1 0, 1 1, 0 1, 0 0))');

推奨事項¶

1. Review polygon orientation: If the oriented parameter was set to TRUE, verify that the polygon does not span more than a hemisphere. Snowflake's ST_GEOGFROMTEXT always returns the polygon with the smallest area.

2. Manual validation: For polygons larger than a hemisphere, consider splitting them into smaller polygons or using alternative geospatial representations.

3. Remove the parameter: After manual review, remove the oriented parameter from the function call, as Snowflake's ST_GEOGFROMTEXT accepts only the WKT string argument.

説明¶

ベル文字（\a）と垂直文字（\v）は、 BigQuery では有効なエスケープシーケンスですが、Snowflakeでは有効ではありません。

This warning is added when a bell character or vertical character escape sequence is found when translating BigQuery code. For more information, see BigQuery Escape Sequences.

コード例¶

 SELECT "\a";
SELECT "\v";

 SELECT
    !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0007 - ESCAPE SEQUENCE \a IS NOT VALID IN SNOWFLAKE. ***/!!!
    '\a';
SELECT
    !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0007 - ESCAPE SEQUENCE \v IS NOT VALID IN SNOWFLAKE. ***/!!!
    '\v';

推奨事項¶

1. Replace with Unicode escapes: Replace \a (bell character, U+0007) with \x07 and \v (vertical tab, U+000B) with \x0B, which are supported by Snowflake.

2. Review usage: If the escape sequence was used for formatting purposes, consider whether it is still needed in the Snowflake context.

説明¶

BigQuery は8桁の16進数によるUnicodeシーケンスをサポートしています。Snowflakeはこの種のUnicodeシーケンスをサポートしていません。

この警告は、 BigQuery コードの変換時に8桁の16進数によるUnicodeシーケンスが見つかった場合に追加されます。[BigQuery エスケープシーケンス]（https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/lexical#escape_sequences）の詳細。

コード例¶

 SELECT "\U00100000";

 SELECT
    !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0008 - EIGHT HEX DIGIT UNICODE ESCAPE SEQUENCE IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
    '\U00100000';

推奨事項¶

1. Use surrogate pairs: Convert the 8-hex-digit Unicode sequence into two 4-hex-digit surrogate pair sequences. For example, \U00100000 can be represented using surrogate pairs \uDBC0\uDC00.

2. Use CHR function: Alternatively, use Snowflake's CHR function with the Unicode code point to generate the character at runtime.

説明¶

Snowflakeでは、 CREATE TABLE FUNCTION ステートメントに有効な RETURNS TABLE 句が必要です。SnowConvert AI は、一から新しく構築する必要があります。これを行うには、結果のテーブルの列の型を適切に推論するために、 CREATE TABLE FUNCTION クエリに対して分析が行われます。しかし、シナリオによっては、 SnowConvert AI に現在 return 句を適切に構築できる制限がある場合があります。

これらのシナリオは将来的に検討される予定ですが、その間このエラーが追加されます。

コード例¶

 CREATE TABLE FUNCTION tableValueFunction2()
AS
SELECT *
REPLACE("John" AS employee_name)
FROM employees;

 CREATE FUNCTION tableValueFunction2 ()
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0009 - SNOWCONVERT AI WAS UNABLE TO GENERATE THE CORRECT RETURN TABLE CLAUSE. MISSING SYMBOL INFORMATION. ***/!!!
RETURNS TABLE (
)
AS
  $$
      SELECT
        * REPLACE("John" AS employee_name) !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'ExceptReplaceOperator' NODE ***/!!!
      FROM
        employees
  $$;

推奨事項¶

1. Manually define the RETURNS TABLE clause: Inspect the original BigQuery TABLE FUNCTION body to determine the column names and types of the result set, then populate the empty RETURNS TABLE() clause with the correct column definitions.

2. Provide source references: If the issue is caused by missing references, ensure all referenced tables and views are included in the input provided to SnowConvert AI.

説明¶

This EWI is added when SnowConvert AI creates an external table whose definition has no columns. External tables in BigQuery can be defined using only OPTIONS (e.g., FORMAT and URIS) without explicit column definitions, relying on schema inference. When the resulting table structure has no columns after conversion, SnowConvert AI emits this EWI to flag that manual definition of the table schema may be required.

コード例¶

 CREATE EXTERNAL TABLE my_dataset.sensor_readings
OPTIONS (
  format = 'PARQUET',
  uris = ['gs://my_bucket/sensors/*.parquet']
);

 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0010 - THE RESULTING TABLE HAS NO COLUMNS ***/!!!
CREATE EXTERNAL TABLE my_dataset.sensor_readings
OPTIONS (
  format = 'PARQUET',
  uris = ['gs://my_bucket/sensors/*.parquet']
);

推奨事項¶

1. Provide column definitions: If the source BigQuery external table uses inferred schema, manually add the expected column definitions to the generated Snowflake external table based on the actual file structure.

2. Use INFER_SCHEMA: Consider using Snowflake's INFER_SCHEMA function with a sample file path (without wildcards) to generate the table template.

3. Include table definitions: Ensure all referenced table or view definitions are included in the input provided to SnowConvert AI so that symbol information can be collected.

• さらにサポートが必要な場合は、[snowconvert-support@snowflake.com]（mailto:snowconvert-support@snowflake.com）までメールでお問い合わせください。

説明¶

BigQuery では、スクリプトレベルで変数を宣言すると、スクリプト全体で使用できるようになり、Snowflakeでこの動作を再現するには[SQL 変数]（https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/session-variables）が使用されます。

しかし、 ARRAY 、 GEOGRAPHY 、 STRUCT 、 JSON のように複雑なデータ型の変数を宣言すると、SnowflakeではSQL 変数に値を設定しようとすると失敗します。SnowConvert AI がこのようなケースを検出すると、EWI がSQL の変数宣言に追加される。

これらの型の変数は、ブロックステートメントやその他の手続きステートメント内で問題なく宣言できます。この EWI は、スクリプトレベルで宣言された変数にのみ適用されます。

コード例¶

 CREATE TABLE test.JsonTable
(
    col1 JSON
);

DECLARE myVar1 JSON DEFAULT JSON'{"name": "John", "age": 30}';

INSERT INTO test.JsonTable VALUES (myVar1);

BEGIN
    DECLARE myVar2 JSON DEFAULT JSON'{"name": "Mike", "age": 27}';
    INSERT INTO test.JsonTable VALUES (myVar2);
END;

SELECT col1 FROM test.JsonTable;

 CREATE TABLE test.JsonTable
(
    col1 VARIANT
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "bigquery",  "convertedOn": "07/02/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}';

!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0011 - SESSION VARIABLE ASSIGNMENT OF COMPLEX DATATYPE IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
SET myVar1 = (
    SELECT
        PARSE_JSON('{"name": "John", "age": 30}')
);

INSERT INTO test.JsonTable
VALUES ($myVar1);

BEGIN
    LET myVar2 VARIANT DEFAULT PARSE_JSON('{"name": "Mike", "age": 27}');
    INSERT INTO test.JsonTable
    VALUES (:myVar2);
END;

SELECT col1 FROM
    test.JsonTable;

推奨事項¶

• 変数の用途が1つのスコープに限定されていたり、その値が変更されることがない場合は、その変数を使用するスコープでローカルに宣言することを検討してください。これにより、問題は解決します。

• さらにサポートが必要な場合は、[snowconvert-support@snowflake.com]（mailto:snowconvert-support@snowflake.com）までメールでお問い合わせください。

説明¶

SnowConvert AI was unable to generate a correct OBJECT_CONSTRUCT parameter due to missing symbol information. This typically occurs when the table definition is not included in the input provided to SnowConvert AI, or when the table uses complex types (such as STRUCT) whose field names are needed to build the OBJECT_CONSTRUCT call.

コード例¶

 INSERT INTO test.tuple_sample
VALUES
  ((12, 34)),
  ((56, 78)),
  ((9, 99)),
  ((12, 35));

 INSERT INTO test.tuple_sample
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0012 - SNOWCONVERT AI WAS UNABLE TO GENERATE A CORRECT OBJECT_CONSTRUCT PARAMETER. MISSING SYMBOL INFORMATION. ***/!!!
VALUES
  ((12, 34)),
  ((56, 78)),
  ((9, 99)),
  ((12, 35));

推奨事項¶

1. Provide table definitions: Ensure all referenced table definitions (CREATE TABLE statements) are included in the input provided to SnowConvert AI so that symbol information can be collected.

2. Manual replacement: Inspect the original BigQuery INSERT statement and manually construct the OBJECT_CONSTRUCT call with the correct field names and values matching the target table's schema.

説明¶

Snowflakeは、次の BigQuery 形式をサポートしています。

When an external table has other FORMAT not specified in the above table, this EWI will be generated to inform the user that the FORMAT is not supported.

コード例¶

 CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE test.backup_restore_table
OPTIONS (
  format = 'DATASTORE_BACKUP',
  uris = ['gs://backup_bucket/backup_folder/*']
);

 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0013 - EXTERNAL TABLE DATA FORMAT NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE test.backup_restore_table
OPTIONS (
  format = 'DATASTORE_BACKUP',
  uris = ['gs://backup_bucket/backup_folder/*']
);

推奨事項¶

• さらにサポートが必要な場合は、[snowconvert-support@snowflake.com]（mailto:snowconvert-support@snowflake.com）までメールでお問い合わせください。

説明¶

Snowflakeは、Hiveパーティション化された外部テーブルをサポートしていません。外部テーブルで WITH PARTITION COLUMNS 句が見つかった場合、この EWI を使用してサポートされていないとしてマークされます。

コード例¶

 CREATE EXTERNAL TABLE test.CustomHivePartitionedTable
WITH PARTITION COLUMNS (
  field_1 STRING,
  field_2 INT64)
OPTIONS (
  uris = ['gs://sc_external_table_bucket/folder_with_parquet/*'],
  format = 'PARQUET',
  hive_partition_uri_prefix = 'gs://sc_external_table_bucket/folder_with_parquet',
  require_hive_partition_filter = false);

 CREATE OR REPLACE TEMPORARY FILE FORMAT SC_TEST_CUSTOMHIVEPARTITIONEDTABLE_FORMAT
TYPE = PARQUET;

CREATE EXTERNAL TABLE test.CustomHivePartitionedTable USING TEMPLATE (
SELECT
  ARRAY_AGG(OBJECT_CONSTRUCT('COLUMN_NAME', COLUMN_NAME, 'TYPE', TYPE, 'NULLABLE', NULLABLE, 'EXPRESSION', EXPRESSION))
FROM
  --** SSC-FDM-0035 - THE INFER_SCHEMA FUNCTION REQUIRES A FILE PATH WITHOUT WILDCARDS TO GENERATE THE TABLE TEMPLATE, REPLACE THE FILE_PATH PLACEHOLDER WITH IT **
  TABLE(INFER_SCHEMA(LOCATION => '@EXTERNAL_STAGE/FILE_PATH', FILE_FORMAT => 'SC_TEST_CUSTOMHIVEPARTITIONEDTABLE_FORMAT'))
)
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0032 - EXTERNAL TABLE REQUIRES AN EXTERNAL STAGE TO ACCESS gs://sc_external_table_bucket, DEFINE AND REPLACE THE EXTERNAL_STAGE PLACEHOLDER ***/!!!
LOCATION = @EXTERNAL_STAGE
AUTO_REFRESH = false
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0014 - HIVE PARTITIONED EXTERNAL TABLES ARE NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
WITH PARTITION COLUMNS (
  field_1 STRING,
  field_2 INT64)
PATTERN = 'folder_with_parquet/.*'
FILE_FORMAT = (TYPE = PARQUET)
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0016 - SNOWFLAKE DOES NOT SUPPORT THE OPTIONS: HIVE_PARTITION_URI_PREFIX, REQUIRE_HIVE_PARTITION_FILTER. ***/!!!
OPTIONS(
  hive_partition_uri_prefix = 'gs://sc_external_table_bucket/folder_with_parquet',
  require_hive_partition_filter = false
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "bigquery",  "convertedOn": "07/02/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}';

推奨事項¶

1. Remove the WITH PARTITION COLUMNS clause: Snowflake external tables use automatic partitioning based on the file path. Remove the WITH PARTITION COLUMNS clause from the generated code.

2. Use Snowflake partitioning: Define partition columns using expressions in the external table's column definitions. Snowflake can automatically infer partition columns from the directory structure.

3. Hive metastore integration: If you use a Hive metastore, consider integrating it with Snowflake to synchronize external table metadata automatically.

コード例¶

 CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE test.Employees_test
(
  Employee_id INTEGER,
  Name STRING,
  Mail STRING,
  Position STRING,
  Salary INTEGER
)
OPTIONS(
  FORMAT='CSV',
  SKIP_LEADING_ROWS=1,
  URIS=['gs://sc_external_table_bucket/folder_with_csv/Employees.csv']
);

CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE test.Employees_test
(
  Employee_id INTEGER AS CAST(GET_IGNORE_CASE($1, 'c1') AS INTEGER),
  Name STRING AS CAST(GET_IGNORE_CASE($1, 'c2') AS STRING),
  Mail STRING AS CAST(GET_IGNORE_CASE($1, 'c3') AS STRING),
  Position STRING AS CAST(GET_IGNORE_CASE($1, 'c4') AS STRING),
  Salary INTEGER AS CAST(GET_IGNORE_CASE($1, 'c5') AS INTEGER)
)
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0015 - EXTERNAL TABLE REQUIRES AN EXTERNAL STAGE TO ACCESS gs://sc_external_table_bucket, DEFINE AND REPLACE THE EXTERNAL_STAGE PLACEHOLDER ***/!!!
LOCATION = @EXTERNAL_STAGE
AUTO_REFRESH = false
PATTERN = 'folder_with_csv/Employees.csv'
FILE_FORMAT = (TYPE = CSV SKIP_HEADER =1);

推奨事項¶

• Snowflakeアカウントで外部接続を設定し、 EXTERNAL_STAGE プレースホルダーを置き換えて変換を完了します。

• さらにサポートが必要な場合は、[snowconvert-support@snowflake.com]（mailto:snowconvert-support@snowflake.com）までメールでお問い合わせください。

説明¶

UNNEST 演算子の SnowConvert 変換の一部として、[FLATTEN]（../../../../../../sql-reference/functions/flatten.rst）関数が使用されます。この関数は、 THIS 列や PATH 列など、UNNEST 演算子の機能をエミュレートするために必要のない複数の列を生成します。

UNNEST 演算子を伴う SELECT * が見つかった場合、 SnowConvert は EXCLUDE キーワードを使用して不要な列を削除します。ただし、同じステートメントで複数の UNNEST 演算子が使用されている場合、あいまいさの問題により列を削除できません。このようなケースを示すために、この EWI が生成されます。

この問題を解決するために、 SELECT 式リストを拡張して、期待される列のみを指定することをお勧めします。

コード例¶

SELECT * FROM UNNEST ([10,20,30]);

SELECT * FROM UNNEST ([10,20,30]) AS numbers, UNNEST(['Hi', 'Hello', 'Bye']) AS words;

SELECT
* EXCLUDE(SEQ, KEY, PATH, THIS, INDEX)
FROM
TABLE(FLATTEN(INPUT => [10,20,30])) AS F0_ (
SEQ,
KEY,
PATH,
INDEX,
F0_,
THIS
);

SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0016 - SELECT * WITH MULTIPLE UNNEST OPERATORS WILL RESULT IN COLUMN AMBIGUITY IN SNOWFLAKE ***/!!!
 * FROM
TABLE(FLATTEN(INPUT => [10,20,30])) AS numbers (
SEQ,
KEY,
PATH,
INDEX,
numbers,
THIS
),
TABLE(FLATTEN(INPUT => ['Hi', 'Hello', 'Bye'])) AS words (
SEQ,
KEY,
PATH,
INDEX,
words,
THIS
);

説明¶

When unnesting an array of structs, BigQuery generates a column for each struct field and splits the struct values into their corresponding columns. SnowConvert AI does not yet support this transformation. Whenever SnowConvert AI detects that the UNNEST operator is applied over an array of structs, this EWI is generated to flag the need for manual conversion.

コード例¶

CREATE TABLE test.myTestTable
(
  column1 ARRAY<STRUCT<x INT64, y STRING, z STRUCT<a INT64, b INT64>>>
);

SELECT structValues FROM test.myTestTable AS someTable, UNNEST(someTable.column1) AS structValues;

CREATE TABLE test.myTestTable
(
  column1 ARRAY DEFAULT []
);

SELECT structValues FROM
  test.myTestTable AS someTable,
  !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-BQ0017 - PENDING SNOWCONVERT AI TRANSLATION FOR UNNEST OF AN ARRAY OF STRUCTS ***/!!! UNNEST(someTable.column1) AS structValues;

推奨事項¶

1. Use FLATTEN with LATERAL: Manually flatten the array column using Snowflake's FLATTEN function, then extract individual struct fields using dot notation or GET on the VALUE column.

2. Example workaround:

   CopyExpand

   SELECT f.VALUE:x::INT64 AS x, f.VALUE:y::STRING AS y
   FROM test.myTestTable AS t, LATERAL FLATTEN(INPUT => t.column1) AS f;
   

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