SnowConvert AI - Redshiftの機能の違い

SSC-FDM-RS0001

Data storage option is not supported in Snowflake. Data distribution is automatically handled by Snowflake.

説明

Snowflakeでは、Snowflakeのアーキテクチャが本質的にデータの分散と最適化を管理するため、Redshiftからの移行時に SORTKEY 、 DISTSTYLE を明示的に定義する必要はありません。Snowflakeはデータパーティショニングとインデックス作成を自動的に処理し、これらのパラメータを手動で設定することなくクエリパフォーマンスを最適化します。

コード例

入力コード:
Redshift
 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
DISTSTYLE AUTO;

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER
)
SORTKEY AUTO;
生成されたコード:
Snowflake
 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
----** SSC-FDM-RS0001 - DISTSTYLE AUTO OPTION IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. DATA STORAGE IS AUTOMATICALLY HANDLED BY SNOWFLAKE. **
--DISTSTYLE AUTO
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}';

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER
)
----** SSC-FDM-RS0001 - SORTKEY AUTO OPTION IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. DATA STORAGE IS AUTOMATICALLY HANDLED BY SNOWFLAKE. **
--SORTKEY AUTO
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}';

ベストプラクティス

  • 頻繁にクエリされる列のデータローカリティを最適化することで、クエリパフォーマンスを改善できる可能性があるため、Redshiftからの移行中にSnowflakeで CLUSTER BY の使用を評価することをお勧めします。

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

SSC-FDM-RS0002

The performance of CLUSTER BY in Snowflake may vary compared to the performance of SORTKEY in Redshift.

説明

Amazon Redshiftの SORTKEY （ SORTKEY AUTO を除く）は、Snowflakeの CLUSTER BY に類似しています。ただし、RedshiftとSnowflakeのアーキテクチャの違いにより、パフォーマンスへの影響は異なる可能性があります。

  • SORTKEY は、指定された列に基づくソート順でデータを維持することにより、パフォーマンスを向上させます。これは特にレンジクエリや順序操作に有益です。

  • Snowflakeの CLUSTER BY は、指定された列に基づいてデータをブロックに整理し、フィルタリングと集計タスクを支援します。しかし、 SORTKEY と比べると、オーダーに関してはそれほど厳密ではありません。

これらのメカニズムを理解することは、それぞれのプラットフォームでパフォーマンスを最適化するために極めて重要です。

コード例

入力コード:
Redshift
 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
SORTKEY (col1);

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER SORTKEY
);
生成されたコード:
Snowflake
 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
--** SSC-FDM-RS0002 - THE PERFORMANCE OF CLUSTER BY IN SNOWFLAKE MAY VARY COMPARED TO THE PERFORMANCE OF SORTKEY IN REDSHIFT **
CLUSTER BY (col1)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}'
;

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER
)
--** SSC-FDM-RS0002 - THE PERFORMANCE OF CLUSTER BY IN SNOWFLAKE MAY VARY COMPARED TO THE PERFORMANCE OF SORTKEY IN REDSHIFT **
CLUSTER BY (col1)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}';

ベストプラクティス

  • Benchmark after migration: Run representative queries on both platforms to compare performance, as CLUSTER BY uses micro-partitioning rather than physical sort order.

  • Consider automatic clustering: For large tables with frequent queries on specific columns, enable automatic clustering in Snowflake.

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

SSC-FDM-RS0003

Pending SnowConvert AI translation for Redshift foreign key constraints.

説明

Pending SnowConvert AI translation for Redshift foreign key constraints. Snowflake supports foreign key constraints, but they are not enforced and serve only as referential integrity metadata. This is a SnowConvert AI limitation, not a Snowflake platform limitation.

コード例

入力コード:
Redshift
 CREATE TABLE TABLE1 (
    id INTEGER,
    PRIMARY KEY (id)
);

CREATE TABLE TABLE2 (
	id INTEGER,
	id_table1 INTEGER,
	FOREIGN KEY (id_table1) REFERENCES TABLE1 (col1)
);
生成されたコード:
Snowflake
 CREATE TABLE TABLE1 (
    id INTEGER,
    PRIMARY KEY (id)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/26/2024" }}';

CREATE TABLE TABLE2 (
	id INTEGER,
	id_table1 INTEGER
--	                 ,
--    --** SSC-FDM-RS0003 - PENDING SNOWCONVERT AI TRANSLATION FOR REDSHIFT FOREIGN KEY CONSTRAINTS. **
--	FOREIGN KEY (id_table1) REFERENCES TABLE1 (col1)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/26/2024" }}';

ベストプラクティス

 ALTER TABLE TABLE2 ADD CONSTRAINT
FOREIGN KEY (id_table1) REFERENCES TABLE1 (col1)

SSC-FDM-RS0004

日付が間違っている可能性があり、Snowflakeは間違った日付を受け付けません。

説明

Snowflakeでは、 TO_DATE を無効な日付文字列（「20010631」など）で使用するとエラーになります。これは、Snowflakeが厳密な検証を実施し、存在しない日付を拒否するためです。対照的に、 is_strict パラメーターがfalseに設定されている場合、Redshiftの TO_DATE は、そのような無効な日付を最も近い有効な日付に調整することができます（例えば、6月31日を7月1日にローリングします）。この違いは、Snowflakeが無効な日付を自動的に修正しないことでデータの整合性を優先しているのに対して、Redshiftは日付の取り扱いに柔軟性を持たせていることを浮き彫りにしています。

コード例

入力コード:
Redshift
 SELECT TO_DATE('20010631', 'YYYYMMDD', FALSE);
生成されたコード:
Snowflake
 SELECT
TRY_TO_DATE(/*** SSC-FDM-RS0004 - INVALID DATES WILL CAUSE ERRORS IN SNOWFLAKE ***/ '20010631', 'YYYYMMDD');

ベストプラクティス

  • TRY_TO_DATE() で日付が有効であることを確認します。

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

SSC-FDM-RS0005

Redshift MERGE rejects duplicate source rows. Snowflake allows them, which may produce different results.

説明

In Redshift, the MERGE statement throws an error when the source table contains duplicate rows matching the join condition. Snowflake allows MERGE to execute with duplicate source rows, which may produce non-deterministic results when multiple source rows match the same target row.

コード例

入力コード:
Redshift
 MERGE INTO target USING source ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (source.id, source.name);
生成されたコード:
Snowflake
 --** SSC-FDM-RS0005 - REDSHIFT MERGE STATEMENT REJECTS DUPLICATE SOURCE ROWS. SNOWFLAKE ALLOWS DUPLICATES, WHICH MAY PRODUCE NON-DETERMINISTIC RESULTS. **
MERGE INTO target USING source ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (source.id, source.name);

ベストプラクティス

  • Deduplicate source data: Add a QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY join_key ORDER BY ...) = 1 to the source subquery to ensure each target row matches at most one source row.

  • Validate results: After migration, compare MERGE output row counts between Redshift and Snowflake to detect non-deterministic behavior.

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

SSC-FDM-RS0006

Called procedure contains usages of COMMIT/ROLLBACK. Modifying the current transaction in child scopes is not supported in Snowflake.

説明

Redshiftでは、外部スコープでオープンされたトランザクションの変更を永続化または破棄するために、プロシージャ内でCOMMITおよびROLLBACKステートメントを使用することが許可されています。

Snowflakeは スコープトランザクション の概念で動作し、各プロシージャコールを個別のトランザクションとして扱います。これにより、COMMITとROLLBACKステートメントの効果は、それらが宣言されているプロシージャのスコープに制限されます。

COMMITまたはROLLBACKを持つ手続きへの呼び出しがSnowConvertによって検出された場合、前述の機能差はこのFDMで警告されます。

コード例

入力コード:
Redshift
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE inner_transaction_procedure(a int)
    LANGUAGE plpgsql
    AS $$
BEGIN
    INSERT INTO transaction_values_test values (a);
    ROLLBACK;
    INSERT INTO transaction_values_test values (a + 1);
END
$$;

CREATE OR REPLACE PROCEDURE outer_transaction_procedure(a int)
    LANGUAGE plpgsql
    AS $$
BEGIN
    -- This insert is also affected by the ROLLBACK in inner_transaction_procedure
    INSERT INTO transaction_values_test values (a);
    CALL inner_transaction_procedure(a + 3);
    COMMIT;
END
$$;

CALL outer_transaction_procedure(10);
生成されたコード:
Snowflake
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE inner_transaction_procedure (a int)
RETURNS VARCHAR
    LANGUAGE SQL
    COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}'
    AS $$
BEGIN
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a);
    ROLLBACK;
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a + 1);
    COMMIT;
END
$$;

CREATE OR REPLACE PROCEDURE outer_transaction_procedure (a int)
RETURNS VARCHAR
    LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}'
    AS $$
BEGIN
    BEGIN TRANSACTION;
    -- This insert is also affected by the ROLLBACK in inner_transaction_procedure
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a);
    --** SSC-FDM-RS0006 - CALLED PROCEDURE CONTAINS USAGES OF COMMIT/ROLLBACK. MODIFYING THE CURRENT TRANSACTION IN CHILD SCOPES IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE **
    CALL inner_transaction_procedure(:a + 3);
    COMMIT;
END
$$;

CALL outer_transaction_procedure(10);

ベストプラクティス

  • Refactor transaction control: Move COMMIT and ROLLBACK statements into the outermost procedure or use scoped transactions where supported.

  • Use caller's rights: Ensure the calling procedure manages the transaction boundary, as Snowflake's scoped transactions isolate child procedure changes.

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

SSC-FDM-RS0007

DDL statements perform an automatic COMMIT in Snowflake. ROLLBACK will not undo DDL-committed changes.

説明

Snowflakeでは、 DDLステートメントが実行後に自動コミット を実行し、現在のトランザクションのすべての変更を永続化します。つまり、ROLLBACKによって破棄することはできません。

ROLLBACKステートメントを含むプロシージャにDDLステートメントがあると、SnowConvert AIはDDLオートコミット動作を知らせるためにFDMを生成します。

コード例

入力コード:
Redshift
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE rollback_ddl(a int)
    LANGUAGE plpgsql
    AS $$
BEGIN
    INSERT INTO transaction_values_test values (a);
    CREATE TABLE someRollbackTable
    (
        col1 INTEGER
    );

    INSERT INTO someRollbackTable values (a);
    ROLLBACK;
END
$$;

CALL rollback_ddl(10);
生成されたコード:
Snowflake
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE rollback_ddl (a int)
RETURNS VARCHAR
    LANGUAGE SQL
    COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}'
    AS $$
BEGIN
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a);
    CREATE TABLE someRollbackTable
    (
        col1 INTEGER
    );
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO someRollbackTable
    values (:a);
    --** SSC-FDM-RS0007 - DDL STATEMENTS PERFORM AN AUTOMATIC COMMIT IN SNOWFLAKE. ROLLBACK WILL NOT UNDO DDL-COMMITTED CHANGES **
    ROLLBACK;
END
$$;

CALL rollback_ddl(10);

ベストプラクティス

  • Separate DDL from DML transactions: Move DDL statements outside the transaction block, or execute them before BEGIN TRANSACTION to avoid implicit commits affecting DML operations.

  • Use conditional logic: If DDL creation is conditional, check for object existence with IF NOT EXISTS to avoid unnecessary autocommits.

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

SSC-FDM-RS0008

Snowflake uses autocommit by default. The NONATOMIC option is not supported in Snowflake.

説明

In Redshift, the NONATOMIC option on CREATE PROCEDURE allows individual statements within the procedure to commit independently. In Snowflake, autocommit is the default behavior — each statement is automatically committed unless wrapped in an explicit BEGIN TRANSACTION block. The NONATOMIC keyword is removed during migration because Snowflake's autocommit provides equivalent semantics.

コード例

入力コード:
Redshift
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE SP_NONATOMIC()
NONATOMIC 
AS 
$$
    BEGIN
        NULL;
    END;
$$ 
LANGUAGE plpgsql;
生成されたコード:
Snowflake
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE SP_NONATOMIC ()
RETURNS VARCHAR
----** SSC-FDM-RS0008 - SNOWFLAKE USES AUTOCOMMIT BY DEFAULT. THE NONATOMIC OPTION IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. **
--NONATOMIC
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "02/10/2025",  "domain": "test" }}'
AS
$$
    BEGIN
        NULL;
    END;
$$;

ベストプラクティス

  • Verify transaction behavior: If the original Redshift procedure relied on NONATOMIC for partial commits, test the migrated Snowflake procedure to confirm that autocommit provides the expected semantics.

  • Add explicit transactions where needed: If you need atomic (all-or-nothing) behavior for a group of statements in Snowflake, wrap them in BEGIN TRANSACTION ... COMMIT.

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