SnowConvert AI - Oracle - Oracle組み込みデータ型¶

拡張データ型¶

説明¶

Oracle Database 12_c_ 以降、 VARCHAR2、 NVARCHAR2、 RAW データ型に最大サイズ32767バイトを指定できます。データベースがこの新しい最大サイズをサポートするかどうかは、初期化パラメーター MAX_STRING_SIZE をセットすることで制御できます。

宣言されたサイズが4000バイトを超える VARCHAR2 または NVARCHAR2 データ型、または宣言されたサイズが2000バイトを超える RAW データ型は、拡張 データ 型です。(Oracle SQL 言語リファレンス拡張データ型)。

Oracleでは、データベースの最大文字列サイズを STANDARD から EXTENDED に増やすことができますが、Snowflakeにはこの機能に 相当するものがありません。

したがって、 VARCHAR2 、 NVARCHAR2 、 RAW 拡張データ型はSnowflakeではサポートされておらず、通常の VARCHAR2 、 NVARCHAR2 、 RAW データ型と同様に変換されます。詳しくは文字データ型と RAWデータ型を確認してください。

既知の問題¶

1.MAX STRING SIZE は認識されません¶

ALTER SYSTEM SET MAX_STRING_SIZE='EXTENDED';

SnowConvert で解析されていません。

JSON データ型¶

説明¶

Oracle Databaseは、トランザクション、インデックス、宣言型クエリ、ビューなど、リレーショナルデータベースの機能で JSON をネイティブにサポートしています。リレーショナルデータとは異なり、 JSON データは、データを定義するスキーマを必要とせずに、データベースに格納し、インデックスを作成し、クエリを実行することができます。(Oracle SQL 言語リファレンス JSON データ型)。

The JSON data types are transformed to VARIANT to emulate the Oracle behavior.

JSON

サンプルソースパターン¶

テーブル作成の列としての JSON データ型¶

Oracle¶

CREATE TABLE jsontable (
	json_column JSON
);

INSERT INTO jsontable VALUES('{"id": 1, "content":"json content"}');
INSERT INTO jsontable VALUES('{"stringdata": "this is a text","number": 1,"numberNeg": -1,"booleanT": true,"booleanGF": false,"nullvalue": null,"object": {"1": 1,"2": 2},"array": [1, 2, 3]}');
INSERT INTO jsontable VALUES(JSON('{"id": 4}'));
 
SELECT  * FROM jsontable;

結果¶


COL1
{"id":1,"content":"json content"}
{"stringdata":"this is a text","number":1,"numberNeg":-1,"booleanT":true,"booleanGF":false,"nullvalue":null,"object":{"1":1,"2":2},"array":[1,2,3]}
{"id":4}

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE jsontable (
	json_column VARIANT
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO jsontable
VALUES('{"id": 1, "content":"json content"}');

INSERT INTO jsontable
VALUES('{"stringdata": "this is a text","number": 1,"numberNeg": -1,"booleanT": true,"booleanGF": false,"nullvalue": null,"object": {"1": 1,"2": 2},"array": [1, 2, 3]}');

INSERT INTO jsontable
VALUES(JSON('{"id": 4}') !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'JSON' NODE ***/!!!);

SELECT  * FROM
	jsontable;

警告

JSONデータ挿入が正しく処理されていません。回避策については、推奨事項セクションを確認してください。

既知の問題¶

1.JSON データ挿入

JSON データの挿入が SnowConvert によって正しく処理されていません。

2.JSON オブジェクト操作

JSONオブジェクト（列、変数、パラメーター）の使用法は、SnowConvert AIによって正しく変換されていません。回避策については、推奨事項セクションを確認してください。

推奨事項¶

1.JSON データ型翻訳の回避策¶

JSON データ型は VARIANT に変換されるため、Snowflake PARSE_JSON 関数を使用して情報を形式化できます。このアプローチでは、Oracleと同様の構文を使用して、Snowflakeで JSON データの保存、クエリ、操作を行うことができます。

Oracle¶

CREATE TABLE jsontable (
	json_column JSON
);

INSERT INTO jsontable VALUES('{"id": 1, "content":"json content"}');
INSERT INTO jsontable VALUES('{"id": 2, "content": {"header": "header text one", "content": "content text one"}}');
INSERT INTO jsontable VALUES('{"id": 3, "content": {"header": "header tex two", "content": "content text two"}}');

SELECT * FROM jsontable;
SELECT 'ID: ' || jt.json_column.id, 'HEADER: ' || UPPER(jt.json_column.content.header) FROM jsontable jt;

結果1¶


JSON_SERIALIZE(JSON_COLUMN)
{"id":1,"content":"json content"}
{"id":2,"content":{"header":"header text one","content":"content text one"}}
{"id":3,"content":{"header":"header tex two","content":"content text two"}}

結果2¶


'ID:' JT.JSON_COLUMN.ID	'HEADER:' UPPER(JT.JSON_COLUMN.CONTENT.HEADER)
ID:1	HEADER:
ID:2	HEADER: "HEADER TEXT ONE"
ID:3	HEADER: "HEADER TEX TWO"

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE jsontable (
	json_column VARIANT
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO jsontable
VALUES('{"id": 1, "content":"json content"}');

INSERT INTO jsontable
VALUES('{"id": 2, "content": {"header": "header text one", "content": "content text one"}}');

INSERT INTO jsontable
VALUES('{"id": 3, "content": {"header": "header tex two", "content": "content text two"}}');

SELECT * FROM
	jsontable;

SELECT 'ID: ' || NVL(jt.json_column.id :: STRING, ''), 'HEADER: ' || NVL(UPPER(jt.json_column.content.header) :: STRING, '') FROM
	jsontable jt;

結果1¶


JSON_COLUMN
{ "content": "json content", "id":1}
{ "content": { "content": "content text one", "header": "header text one" }, "id":2}
{ "content": { "content": "content text two", "header": "header tex two" }, "id":3}

結果2¶


'ID: ' JT.JSON_COLUMN:ID	'HEADER: ' UPPER(JT.JSON_COLUMN:CONTENT:HEADER)
ID:1
ID:2	HEADER: HEADER TEXT ONE
ID:3	HEADER: HEADER TEX TWO

注釈

PARSE_JSON 関数を使用するには、 VALUES 句の代わりに INSERT INTO 引数として SELECT を使用する必要があります。

注釈

JSON オブジェクトのプロパティにアクセスするには、演算子'.'の代わりに':'を使用します。どちらのエンジンでも、いくつかのレベルのネストが可能です。

LONG データ型¶

LONG 列は、最大2ギガバイト-1、または231-1バイトを含む可変長の文字列を格納します。LONG 列は、 VARCHAR2 列の多くの特徴を持っています。長い文字列を格納するために、 LONG 列を使用することができます。LONG 値の長さは、コンピュータの利用可能なメモリによって制限される場合があります。(Oracle SQL 言語リファレンスLongデータ型)

LONG

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のLong¶

Oracle¶

CREATE TABLE long_table
( 
     id 	  NUMBER,
     long_column  LONG
);
     
 INSERT INTO long_table VALUES (1, 'this is a text');

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE long_table
 (
      id NUMBER(38, 18) /*** SSC-FDM-0006 - NUMBER TYPE COLUMN MAY NOT BEHAVE SIMILARLY IN SNOWFLAKE. ***/,
      long_column VARCHAR
 )
 COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
 ;

 INSERT INTO long_table
 VALUES (1, 'this is a text');

Long列からのデータ取得¶

Oracle¶

SELECT long_column FROM long_table;

結果¶


LONG_COLUMN
これはテキストです

Snowflake¶

SELECT long_column FROM
long_table;

結果¶


LONG_COLUMN
これはテキストです

既知の問題¶

1.long（Oracle）とvarchar（Snowflake）の最大長は異なります¶

Oracleドキュメントによると、Long列は最大2ギガバイトのデータを格納できますが、 Snowflakeのvarchar は16MBに制限されています。

2.Long列のキャスト¶

The Long data type can only be cast to a CLOB data type by using the TO_LOB function. This function only works when used in the select list of a subquery in an INSERT statement. Consider the following sample

Oracle¶

CREATE TABLE target_table (col CLOB);

INSERT INTO target_table (SELECT TO_LOB(long_column) FROM long_table);

警告

ターゲットテーブル列のデータ型が CLOB と異なる場合、Oracleはデータを挿入しようとするとnull値を挿入したり、エラーを表示したりすることがあります。

RAWとLONG RAWデータ型¶

説明¶

RAW と LONG RAW データ型は、異なるシステム間でデータを移動する際にOracleデータベースが明示的に変換しないデータを格納します。これらのデータ型はバイナリデータまたはバイト文字列を対象としています。(Oracle SQL 言語参照Rowデータ型およびLong Rawデータ型)

{ LONG RAW | RAW (size) }

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のRawとLong Raw¶

Oracle¶

CREATE TABLE raw_table
(    
     id INTEGER,
     raw_column RAW(2000),
     long_raw_column LONG RAW
);
  
INSERT  INTO raw_table values(1, 'FF00FF00FF', 'FF00FF00FFAABAABABABABA917843210984237123ABABABABAABBAAABBACDFFD');
INSERT  INTO raw_table values(2, 'AAAAAAAAAA', 'ABABABABABABABABABABABABABABABAbABAbABAABABAAABABABABABABABABABABA');
--Insert with largest string posible (2000 HEX characters) 
INSERT INTO raw_table VALUES (3, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA1AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA', 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA1AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA')

Snowflake CREATE OR REPLACE TABLE raw_table¶

CREATE OR REPLACE TABLE raw_table
     (
          id INTEGER,
          raw_column BINARY,
          long_raw_column BINARY
     )
     COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
     ;

     INSERT  INTO raw_table
     values(1, 'FF00FF00FF', 'FF00FF00FFAABAABABABABA917843210984237123ABABABABAABBAAABBACDFFD');

     INSERT  INTO raw_table
     values(2, 'AAAAAAAAAA', 'ABABABABABABABABABABABABABABABAbABAbABAABABAAABABABABABABABABABABA');

     --Insert with largest string posible (2000 HEX characters) 
INSERT INTO raw_table
     VALUES (3, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA1AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA', 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA1AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');

RawおよびLong Raw列からのデータ取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM raw_table ORDER BY id;

結果¶


ID	RAW_COLUMN	LONG_RAW_COLUMN
1		ªº««««© 2 B7 :ºººº«ºª»¬ßý
2	ªªªªª	«««««««««««««««««««ªººªºººººººººº
3	ªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªª	ªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªª

Snowflake¶

SELECT * FROM
raw_table
ORDER BY id;

結果¶


ID	RAW_COLUMN	LONG_RAW_COLUMN
1		ªº««««© 2 B7 :ºººº«ºª»¬ßý
2	ªªªªª	«««««««««««««««««««ªººªºººººººººº
3	ªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªª	ªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªªª

既知の問題¶

問題は見つかりませんでした。

数値データ型¶

説明¶

Oracle Databaseの数値データ型は、正と負の固定小数点数と浮動小数点数、ゼロ、無限大、および演算の未定義の結果である「数値ではない」値、 NAN を格納します。(Oracle Language Reference Numeric Data Types)

算術演算に関する注意事項¶

数値データ型に対して行われるすべての操作は、内部的には数値として保存されることに注意してください。さらに、実行された操作によっては、Snowflake内での中間値の格納方法に関連するエラーが発生する可能性があります。詳細については、 Snowflakeの中間数値に関するSnowflakeの投稿を参照してください。

FLOAT データ型¶

説明¶

FLOAT データ型は NUMBER のサブタイプです。精度の有無は指定可能で、精度は NUMBER と同じ定義を持ち、1から126の範囲で指定できます。スケールは指定できませんが、データから解釈されます。(Oracle言語リファレンスFloatデータ型)

警告

Notes on arithmetic operations

数値データ型に対して行われるすべての操作は、内部的に数値として保存されることに注意してください。さらに、実行した操作によっては、Snowflake内での中間値の保存方法に関連したエラーが発生する可能性があります。詳細情報については、 Snowflakeの中間数値に関するSnowflakeの投稿をご確認ください。

サンプルソースパターン¶

以下のテーブルとその挿入例をご覧ください。

テーブル作成時のFloatデータ型¶

Oracle¶

CREATE TABLE float_data_type_table(
col1 FLOAT,
col2 FLOAT(5),
col3 FLOAT(126)
);

INSERT INTO float_data_type_table (col1) VALUES (100.55555);
INSERT INTO float_data_type_table (col1) VALUES (1.9);
INSERT INTO float_data_type_table (col2) VALUES (1.23);
INSERT INTO float_data_type_table (col2) VALUES (7.89);
INSERT INTO float_data_type_table (col2) VALUES (12.79);
INSERT INTO float_data_type_table (col2) VALUES (123.45);
INSERT INTO float_data_type_table (col3) VALUES (1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111.99999999999999999999555555);

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE float_data_type_table (
col1 FLOAT,
col2 FLOAT(5),
col3 FLOAT(126)
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO float_data_type_table(col1) VALUES (100.55555);

INSERT INTO float_data_type_table(col1) VALUES (1.9);

INSERT INTO float_data_type_table(col2) VALUES (1.23);

INSERT INTO float_data_type_table(col2) VALUES (7.89);

INSERT INTO float_data_type_table(col2) VALUES (12.79);

INSERT INTO float_data_type_table(col2) VALUES (123.45);

INSERT INTO float_data_type_table(col3) VALUES (1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111.99999999999999999999555555);

FLOAT¶

精度のない FLOAT データ型に関しては、OracleとSnowflakeで違いはありません。

Oracle¶

SELECT col1 FROM float_data_type_table;

結果¶


col1
100.55555
1.9

Snowflake¶

SELECT col1 FROM
float_data_type_table;

結果¶


col1
100.55555
1.9

FLOAT ( p )¶

FLOAT データ型に精度 (p) が指定されている場合、クエリ結果が等価にならないことがあります。若干の四捨五入の違いがあります。

Oracle¶

SELECT col2 FROM float_data_type_table;

SELECT col3 FROM float_data_type_table;

結果¶


col2
1.2
7.9
13
120

col3
----------------------------------------------------------------------------------------------------
1111111111111111111111111111111111111100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

Snowflake¶

SELECT col2 FROM
float_data_type_table;

SELECT col3 FROM
float_data_type_table;

結果¶


col2
1.23
7.89
12.79
123.45

col3
----------------------------------------------------------------------------------------------------
1111111111111111000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

既知の問題¶

1.精度を持つ FLOAT データ型¶

FLOAT データ型に精度がある場合、クエリ結果に若干の四捨五入の違いが生じることがあります。

NUMBER データ型¶

説明¶

NUMBER データ型は、ゼロ、1.0 x 10-130から1.0 x 10126を含まない絶対値の正負の固定数を格納します。値の絶対値が1.0 x 10126以上の算術式を指定すると、Oracleはエラーを返します。NUMBER の各値には1～22バイトが必要です。(Oracle言語リファレンス数値データ型)。

NUMBER データ型は、次の形式 NUMBER(p, s) （両方のパラメーターはオプション）を使用して指定できます。

p は精度または有効な小数点の最大数で、最上位桁は左端の0でない桁、最下位桁は右端の既知の桁です。精度の範囲は0から38までです。
s は スケール または小数点から最下位桁までの桁数です。スケールの範囲は-84から127までです。

Oracleでは、精度を指定しない場合（NUMBER または NUMBER（*） を使用）、列が「未定義の精度」として作成されます。これは、Oracleが動的に値を格納し、その列内に任意の数値を格納できることを意味します。Snowflakeはこの機能をサポートしていません。そのため、 NUMBER(38, 18)に変更され、最も多様な数値を保存できるようになります。

警告

Notes on arithmetic operations

数値データ型に対して行われるすべての操作は、内部的には数値として保存されることに注意してください。さらに、実行された操作によっては、Snowflake内での中間値の格納方法に関連するエラーが発生する可能性があります。詳細については、投稿 Snowflakeの中間数値に関するSnowflakeの投稿を参照するか、機能的同等性メッセージ SSC-FDM-0006 を確認してください。

サンプルソースパターン¶

以下のテーブルとその挿入例をご覧ください。

テーブル作成時の数値データ型¶

Oracle¶

CREATE TABLE number_data_type_table
(
col1 NUMBER,
col2 NUMBER(1),
col3 NUMBER(10, 5),
col4 NUMBER(5, -2),
col5 NUMBER(4, 5)
);

INSERT INTO number_data_type_table(COL1) VALUES(100);
INSERT INTO number_data_type_table(COL2) VALUES(1.99999);
INSERT INTO number_data_type_table(COL3) VALUES(12345.12345);
INSERT INTO number_data_type_table(COL4) VALUES(16430.55555);
INSERT INTO number_data_type_table (COL4) VALUES(17550.55555);
INSERT INTO number_data_type_table(COL5) VALUES(0.00009);
INSERT INTO number_data_type_table(COL5) VALUES(0.000021);
INSERT INTO number_data_type_table(COL5) VALUES(0.012678912);

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE number_data_type_table
(
col1 NUMBER(38, 18) /*** SSC-FDM-0006 - NUMBER TYPE COLUMN MAY NOT BEHAVE SIMILARLY IN SNOWFLAKE. ***/,
col2 NUMBER(1) /*** SSC-FDM-0006 - NUMBER TYPE COLUMN MAY NOT BEHAVE SIMILARLY IN SNOWFLAKE. ***/,
col3 NUMBER(10, 5) /*** SSC-FDM-0006 - NUMBER TYPE COLUMN MAY NOT BEHAVE SIMILARLY IN SNOWFLAKE. ***/,
col4 NUMBER(5) !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0092 - NUMBER DATATYPE NEGATIVE SCALE WAS REMOVED FROM OUTPUT ***/!!! /*** SSC-FDM-0006 - NUMBER TYPE COLUMN MAY NOT BEHAVE SIMILARLY IN SNOWFLAKE. ***/,
col5 NUMBER(5, 5) /*** SSC-FDM-OR0010 - NUMBER DATATYPE SMALLER PRECISION WAS INCREASED TO MATCH SCALE ***/ /*** SSC-FDM-0006 - NUMBER TYPE COLUMN MAY NOT BEHAVE SIMILARLY IN SNOWFLAKE. ***/
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO number_data_type_table(COL1) VALUES(100);

INSERT INTO number_data_type_table(COL2) VALUES(1.99999);

INSERT INTO number_data_type_table(COL3) VALUES(12345.12345);

INSERT INTO number_data_type_table(COL4) VALUES(16430.55555);

INSERT INTO number_data_type_table(COL4) VALUES(17550.55555);

INSERT INTO number_data_type_table(COL5) VALUES(0.00009);

INSERT INTO number_data_type_table(COL5) VALUES(0.000021);

INSERT INTO number_data_type_table(COL5) VALUES(0.012678912);

NUMBER （デフォルトケース）¶

精度とスケールが指定されていない場合、デフォルト値は利用可能な最大値 NUMBER(38, 127) となります。デフォルトケースの現在の変換は NUMBER(38,19) です。

警告

Oracleでは、精度もスケールも定義しないと、デフォルトで「未定義の精度とスケール」になります。入力を「受信したとおりに」保存することで動作します。つまり、整数と浮動小数点数の両方を処理できます。ここでは、 38, 18 を使って、整数に20を使い、浮動小数点数に18を残すことで、その両方をカバーしようとしています。

Oracle¶

SELECT col1 FROM number_data_type_table;

結果¶


col1
100

Snowflake¶

SELECT col1 FROM
number_data_type_table;

結果¶


col1
100.0000000000000000000

NUMBER ( p )¶

この場合、精度は小数点の左側の数値の桁数を指定します。

Oracle¶

SELECT col2 FROM number_data_type_table;

結果¶


col2
2

Snowflake¶

SELECT col2 FROM
number_data_type_table;

結果¶


col2
2

NUMBER ( p, s ) p > s¶

s が p よりも低い場合、精度はその数値が持ちうる桁数を指定します。スケールは小数点の右側の有効桁数を指定しますので、小数点の左側の桁数は指定されたスケールに依存します。

Oracle¶

SELECT col3 FROM number_data_type_table;

結果¶


col3
12345.12345

Snowflake¶

SELECT col3 FROM
number_data_type_table;

結果¶


col3
12345.12345

NUMBER ( p, -s )¶

負のスケールは、小数点の左側の有効桁数で、最下位桁を含みません。負のスケールの場合、実際のデータは小数点の左側の指定された桁数に丸められるため、最下位桁は小数点の左側になります。現在の変換は、負のスケールを削除することです。

Oracle¶

SELECT col4 FROM number_data_type_table;

結果¶


col4
16400
17600

Snowflake¶

SELECT col4 FROM
number_data_type_table;

結果¶


col4
16431
17551

NUMBER ( p, s ) s > p¶

スケールが精度を上回る場合は、以下の点を考慮してください。

挿入される数値は、小数点の左側に有効桁数がない可能性があります。使用可能なのは0のみです。
小数点の右側の1桁目は0でなければなりません。
精度は小数点の右側の最大有効桁数を指定します。

Oracle¶

SELECT col5 FROM number_data_type_table;

結果¶


col5
0.00009
0.00002
0.01268

Snowflake¶

SELECT col5 FROM
number_data_type_table;

結果¶


col5
0.00009
0.00002
0.01268

既知の問題¶

1.スケール値がSnowflakeで許容される最大値を超えています¶

Snowflakeで許容される最大スケール（37）を超えるスケールを指定した場合、18に変更されます。この件に関する詳しい情報は、 SSC-FDM-0006 ドキュメントをご参照ください。

2.負のスケール¶

Snowflakeは負のスケールを許可しないので、削除されます。これは機能的非同等性を引き起こす可能性があります。この問題についての詳細は SSC-EWI-0R0092 のドキュメントをご覧ください。

推奨事項¶

1.NUMBER データ型操作のための UDF¶

算術演算を実行するときに次の UDF を使用してこれらの操作を手動で移行し、記載されている問題を回避することができます。

UDF¶

CREATE OR REPLACE FUNCTION fixed_divide(a NUMBER(38,19), b NUMBER(38,19))
RETURNS NUMBER(38,19)
LANGUAGE JAVA
CALLED ON NULL INPUT
HANDLER='TestFunc.divide'
AS
'
import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
class TestFunc {
public static BigDecimal divide(BigDecimal a, BigDecimal b) {
return a.divide(b,RoundingMode.HALF_UP);
}
}';

浮動小数点数¶

説明¶

浮動小数点数は、小数点が1桁目から最後の桁までのどこにあってもよいし、小数点がまったくないこともあります。指数は、例えば1.777 e-20のように、範囲を広げるために数値の後に続けて使用することもできます。小数点の後の桁数が制限されていないため、スケール値は浮動小数点には適用できません。2進浮動小数点数は、2進精度（桁0と1）を使用して格納されます。(Oracle Language Reference Floating-Point Numbers)

BINARY_DOUBLE¶

説明¶

BINARY_DOUBLE は64ビットの、倍精度浮動小数点数データ型です。BINARY_DOUBLE の各値は8バイト必要です。BINARY_DOUBLE 列では、浮動小数点数はバイナリ精度です。バイナリ浮動小数点数は、特別な値infinityおよび NaN （数値ではない）をサポートしています。(Oracle言語リファレンスBinary_Doubleデータ型)

浮動小数点数の指定は次の範囲内であれば可能です。

正の有限値の最大値 = 1.79769313486231E+308
正の有限値の最小値 = 2.22507485850720E-308

サンプルソースパターン¶

以下のテーブルとその挿入例をご覧ください。

テーブル作成時のバイナリダブル¶

Oracle¶

CREATE TABLE binary_double_data_type_table
(
COL1 BINARY_DOUBLE
);

INSERT INTO binary_double_data_type_table VALUES(2.22507485850720E-308D);
INSERT INTO binary_double_data_type_table VALUES(1.79769313486231E+308D);
INSERT INTO binary_double_data_type_table VALUES('NaN');

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE binary_double_data_type_table
(
COL1 FLOAT
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO binary_double_data_type_table
VALUES(2.22507485850720E-308);

INSERT INTO binary_double_data_type_table
VALUES(1.79769313486231E+308);

INSERT INTO binary_double_data_type_table
VALUES('NaN');

注釈

「NaN」 は _ Not a Number _ を意味します。この値はOracleでは BINARY_DOUBLE データ型によって、Snowflakeでは FLOAT データ型によって許可されています。

BINARY_DOUBLE -> FLOAT¶

BINARY_DOUBLE データ型はSnowflakeではサポートされていないため、 FLOAT に変換されます。

Oracle¶

SELECT * FROM binary_double_data_type_table;

結果¶


col1
0
179769313486231000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
NaN

Snowflake¶

SELECT * FROM
binary_double_data_type_table;

結果¶


col1
0
179769313486231000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
NaN

既知の問題¶

1.BINARY_DOUBLE データ型はSnowflakeではサポートされていません¶

BINARY_DOUBLE データ型はSnowflakeではサポートされていないため、 FLOAT に変換されます。

BINARY_FLOAT¶

説明¶

BINARY_FLOAT は32ビットの、単精度浮動小数点数データ型です。BINARY_FLOAT の各値は4バイト必要です。BINARY_FLOAT 列では、浮動小数点数はバイナリ精度です。バイナリ浮動小数点数は、特別な値infinityおよび NaN （数値ではない）をサポートしています。(Oracle言語リファレンスBinary_Floatデータ型)

浮動小数点数の指定は次の範囲内であれば可能です。

正の有限値の最大値 = 3.40282E+38F
正の有限値の最小値 = 1.17549E-38F

サンプルソースパターン¶

以下のテーブルとその挿入例をご覧ください。

テーブル作成時のバイナリフロート¶

Oracle¶

CREATE TABLE binary_float_data_type_table
(
col1 BINARY_FLOAT
);

INSERT INTO binary_float_data_type_table VALUES(1.17549E-38F);
INSERT INTO binary_float_data_type_table VALUES(3.40282E+38F);
INSERT INTO binary_float_data_type_table VALUES('NaN');

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE binary_float_data_type_table
(
col1 FLOAT
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO binary_float_data_type_table
VALUES(1.17549E-38);

INSERT INTO binary_float_data_type_table
VALUES(3.40282E+38);

INSERT INTO binary_float_data_type_table
VALUES('NaN');

注釈

「NaN」 は _ Not a Number _ を意味します。この値はOracleでは BINARY_FLOAT データ型によって、Snowflakeでは FLOAT データ型によって許可されています。

BINARY_FLOAT -> FLOAT¶

BINARY_FLOAT データ型はSnowflakeではサポートされていないため、 FLOAT に変換されます。

Oracle¶

SELECT * FROM binary_float_data_type_table;

結果¶


col1
0
340282001837565600000000000000000000000
NaN

Snowflake¶

SELECT * FROM binary_float_data_type_table;

結果¶


col1
0
340282000000000000000000000000000000000
NaN

既知の問題¶

1.BINARY_FLOAT データ型はSnowflakeではサポートされていません¶

BINARY_FLOAT データ型はSnowflakeではサポートされていないため、 FLOAT に変換されます。

日時および間隔データ型¶

日時データ型は、 DATE 、 TIMESTAMP 、 TIMESTAMP WITH TIME ZONE 、 TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE です。日時データ型の値はdatetime値と呼ばれることもあります。間隔データ型は INTERVAL YEAR TO MONTH および INTERVAL DAY TO SECOND です。間隔データ型の値はinterval値と呼ばれることもあります。(Oracle SQL Language Reference Datetime and Interval Data Types)

DATE データ型¶

説明¶

Oracleの日付データ型は日付と時刻の両方の情報を格納しますが、Snowflakeの日付データ型は日付情報のみを格納します。(Oracle SQL 言語リファレンス日付データ型)

The default transformation for Oracle DATE is to Snowflake TIMESTAMP. You can add the disableDateAsTimestamp flag (SnowConvert AI Command Line Interface) or disable the Transform Date as Timestamp setting (SnowConvert AI desktop application) to transform the DATE type to TIMESTAMP. Keep in mind that Snowflake DATE only stores date information and Oracle stores date and time information, if you want to avoid losing information you should transform DATE to TIMESTAMP.

注釈

重要な四捨五入の動作の違い:date/timestamp データ型と秒を含む期間との間の操作を実行する場合、Oracle は秒を丸めず、指定された精度を保持しますが、Snowflake は秒を最も近い整数秒に丸めます。この四捨五入の動作の違いが、異なる結果につながることがあります。

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時の日付¶

Oracle¶

CREATE TABLE date_table
(
	date_col date
);

INSERT INTO date_table(date_col) VALUES (DATE '2010-10-10');

--disableDateAsTimestamp フラグなし、または「日付をタイムスタンプとして変換」設定が有効になっているSnowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE date_table
	(
		date_col TIMESTAMP /*** SSC-FDM-OR0042 - DATE TYPE COLUMN HAS A DIFFERENT BEHAVIOR IN SNOWFLAKE. ***/
	)
	COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"oracle"}}'
	;

	INSERT INTO date_table(date_col) VALUES (DATE '2010-10-10');

--disableDateAsTimestamp フラグ付き、または「日付をタイムスタンプとして変換」設定が無効になっているSnowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE date_table
	(
		date_col date
	)
	COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
	;

	INSERT INTO date_table(date_col) VALUES (DATE '2010-10-10');

日付列からのデータの取得¶

Oracle¶

SELECT date_col FROM date_table;

結果¶


DATE_COL
2010-10-10 00:00:00.000

Snowflake¶

SELECT date_col FROM
date_table;

結果¶


DATE_COL
2010-10-10 00:00:00.000

disableDateAsTimestamp フラグの結果¶


DATE_COL
2010-10-10

既知の問題¶

1.言語によって入力形式と出力形式が異なる場合があります¶

Snowflakeでは、 _ DATE_ の入力形式と出力形式は、 _ DATE_INPUT_FORMAT_ と _ DATE_OUTPUT_FORMAT_ のセッション変数に依存します。DATE_INPUT_FORMAT は、ユーザーがテキストで日付を追加する際に特定の形式を使用するよう強制するため、挿入に失敗することがあります。これらの変数は以下の構文で変更できます。

ALTER SESSION SET DATE_INPUT_FORMAT = 'YYYY-DD-MM' DATE_OUTPUT_FORMAT = 'DD-MM-YYYY';

INTERVAL DAY TO SECOND データ型¶

説明¶

INTERVAL DAY TO SECOND は、期間を日、時、分、秒の単位で格納します。(Oracle SQL 言語リファレンス INTERVAL DAY TO SECOND データ型)

By default, there is no equivalent for this data type in Snowflake and it is transformed to VARCHAR.

注釈

Preview Feature: When the --UseIntervalDatatype preview flag is enabled, Oracle INTERVAL DAY TO SECOND columns are preserved as native Snowflake INTERVAL DAY TO SECOND types. See the Interval Data Types translation reference for complete transformation details.

INTERVAL DAY [(day_precision)] TO SECOND [(fractional_seconds_precision)]

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時の日～秒の間隔¶

Oracle¶

CREATE TABLE interval_day_to_second_table
(
	interval_day_col1 interval day to second,
	interval_day_col2 interval day(1) to second(4)
);

INSERT INTO interval_day_to_second_table(interval_day_col1) VALUES ( INTERVAL '1 2:3:4.56' DAY TO SECOND ); 
INSERT INTO interval_day_to_second_table(interval_day_col2) VALUES ( INTERVAL '1 2:3:4.56' DAY(1) TO SECOND(4) );

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE interval_day_to_second_table
	(
		interval_day_col1 VARCHAR(20) !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0036 - INTERVAL day to second DATA TYPE CONVERTED TO VARCHAR ***/!!!,
		interval_day_col2 VARCHAR(20) !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0036 - INTERVAL day(1) to second(4) DATA TYPE CONVERTED TO VARCHAR ***/!!!
	)
	COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
	;

	INSERT INTO interval_day_to_second_table(interval_day_col1) VALUES ('1d, 2h, 3m, 4s, 56ms');

	INSERT INTO interval_day_to_second_table(interval_day_col2) VALUES ('1d, 2h, 3m, 4s, 56ms');

The Interval value is transformed to a supported Snowflake format and then inserted as text inside the column. Since Snowflake does not support Interval as a data type, it is only supported in arithmetic operations. To use the value, it needs to be extracted and used as an Interval constant (if possible).

オリジナルのOracle値: INTERVAL '1 2:3:4.567' DAY TO SECOND

Snowflake列に格納された値: '1d, 2h, 3m, 4s, 567ms'

Snowflake間隔定数としての値: INTERVAL '1d, 2h, 3m, 4s, 567ms'

日～秒の間隔列からのデータの取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM interval_day_to_second_table;

結果¶


INTERVAL_DAY_COL1	INTERVAL_DAY_COL2
1 2:3:4.567
	1 2:3:4.567

Snowflake¶

SELECT * FROM
interval_day_to_second_table;

結果¶


INTERVAL_DAY_COL1	INTERVAL_DAY_COL2
1日、2時間、3分、4秒、56ミリ秒
	1日、2時間、3分、4秒、56ミリ秒

既知の問題¶

1.算術演算のみがサポートされています¶

Snowflake間隔にはいくつかの制限があります。DATE または TIMESTAMP と間隔定数間の算術演算のみがサポートされており、その他のシナリオはサポートされていません。

INTERVAL YEAR TO MONTH データ型¶

説明¶

INTERVAL YEAR TO MONTH は、 YEAR と MONTH の日付時刻フィールドを使用して期間を保存します。Snowflakeには同等のものがないため、Varcharに変換されます(Oracle SQL 言語リファレンス INTERVAL YEAR TO MONTH データ型)

By default, there is no equivalent for this data type in Snowflake and it is transformed to VARCHAR.

注釈

Preview Feature: When the --UseIntervalDatatype preview flag is enabled, Oracle INTERVAL YEAR TO MONTH columns are preserved as native Snowflake INTERVAL YEAR TO MONTH types. See the Interval Data Types translation reference for complete transformation details.

INTERVAL YEAR [(year_precision)] TO MONTH

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時の年～月の間隔¶

Oracle¶

CREATE TABLE interval_year_to_month_table
(
	interval_year_col1 interval year to month,
	interval_year_col2 interval year(4) to month
);

INSERT INTO interval_year_to_month_table(interval_year_col1) VALUES ( INTERVAL '1-2' YEAR TO MONTH ); 
INSERT INTO interval_year_to_month_table(interval_year_col2) VALUES ( INTERVAL '1000-11' YEAR(4) TO MONTH );

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE interval_year_to_month_table
	(
		interval_year_col1 VARCHAR(20) !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0036 - INTERVAL year to month DATA TYPE CONVERTED TO VARCHAR ***/!!!,
		interval_year_col2 VARCHAR(20) !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0036 - INTERVAL year(4) to month DATA TYPE CONVERTED TO VARCHAR ***/!!!
	)
	COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
	;

	INSERT INTO interval_year_to_month_table(interval_year_col1) VALUES ('1y, 2mm');

	INSERT INTO interval_year_to_month_table(interval_year_col2) VALUES ('1000y, 11mm');

オリジナルのOracle値: INTERVAL '1-2' YEAR TO MONTH

Snowflake列に格納された値: '1y, 2m'

Snowflake間隔定数としての値: INTERVAL '1y, 2m'

年～月の間隔列からのデータの取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM interval_year_to_month_table;

結果¶


INTERVAL_YEAR_COL1	INTERVAL_YEAR_COL2
1-2
	1000-11

Snowflake¶

SELECT * FROM
interval_year_to_month_table;

結果¶


INTERVAL_YEAR_COL1	INTERVAL_YEAR_COL2
1y, 2m

              |1000y, 11m        |

既知の問題¶

1.算術演算のみがサポートされています¶

TIMESTAMP データ型¶

説明¶

TIMESTAMP データ型は、 DATE データ型を拡張したものです。DATE データ型の年、月、日に加え、時、分、秒の値が格納されます。(Oracle SQL 言語参照タイムスタンプデータ型)

OracleとSnowflakeの TIMESTAMP データ型は同じ精度範囲（0～9）ですが、デフォルト値が異なります。Oracleではデフォルトの精度値は6で、Snowflakeでは9です。

ただし、挿入された値がセット精度を超えた場合の動作には違いがあります。Oracleは超過した小数点を切り上げますが、Snowflakeは値を切り詰めるだけです。

TIMESTAMP [(fractional_seconds_precision)] 

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のタイムスタンプ¶

Oracle¶

CREATE TABLE timestamp_table
(
	timestamp_col1 TIMESTAMP,
	timestamp_col2 TIMESTAMP(7)
);

INSERT INTO timestamp_table(timestamp_col1, timestamp_col2) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00', TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00');

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE timestamp_table
	(
		timestamp_col1 TIMESTAMP(6),
		timestamp_col2 TIMESTAMP(7)
	)
	COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
	;

	INSERT INTO timestamp_table(timestamp_col1, timestamp_col2) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00', TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00');

タイムスタンプ列からのデータの取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM timestamp_table;

結果¶


TIMESTAMP_COL1	TIMESTAMP_COL2
2010-10-10 12:00:00.000	2010-10-10 12:00:00.000

Snowflake¶

SELECT * FROM
timestamp_table;

結果¶


TIMESTAMP_COL1	TIMESTAMP_COL2
2010-10-10 12:00:00.000	2010-10-10 12:00:00.000

既知の問題¶

問題は見つかりませんでした。

TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE データ型¶

説明¶

TIMESTAMP WITH TIME ZONE と異なる点は、データベースに格納されたデータはデータベースのタイムゾーンに正規化され、タイムゾーン情報は列データの一部として格納されないことです。(Oracle SQL 言語リファレンスローカルタイムゾーン付きタイムスタンプデータ型)

Snowflakeの同等のものは、 TIMESTAMP_LTZ です。

詳細情報については、 TIMESTAMP のセクションもご参照ください。

TIMESTAMP [(fractional_seconds_precision)] WITH LOCAL TIME ZONE

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のタイムゾーン付きタイムスタンプ¶

Oracle¶

CREATE TABLE timestamp_with_local_time_zone_table
(
	timestamp_col1 TIMESTAMP(5) WITH LOCAL TIME ZONE
);

INSERT INTO timestamp_with_local_time_zone_table(timestamp_col1) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00');
INSERT INTO timestamp_with_local_time_zone_table(timestamp_col1) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00 -08:00');

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE timestamp_with_local_time_zone_table
	(
		timestamp_col1 TIMESTAMP_LTZ(5)
	)
	COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
	;

	INSERT INTO timestamp_with_local_time_zone_table(timestamp_col1) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00');

	INSERT INTO timestamp_with_local_time_zone_table(timestamp_col1) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00 -08:00');

ローカルタイムゾーン付きタイムスタンプ列からのデータの取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM timestamp_with_local_time_zone_table;

結果¶


TIMESTAMP_COL1
2010-10-10 18:00:00.000
2010-10-10 20:00:00.000

Snowflake¶

SELECT * FROM
timestamp_with_local_time_zone_table;

結果¶


TIMESTAMP_COL1
2010-10-10 12:00:00.000 -0700
2010-10-10 12:00:00.000 -0700

注釈

それぞれのデータベースには異なるタイムゾーンがセットされているため、両エンジンで結果が異なることに注意してください。Oracleのタイムゾーンは「+00:00」で、Snowflakeのタイムゾーンは「America/Los_Angeles」です。

データベースのデフォルトのタイムゾーンを変更するには、以下の構文を使用します。

ALTER account SET timezone = timezone_string;

既知の問題¶

1.デフォルトのデータベースのタイムゾーン¶

この種類のデータ型での操作はデータベースのタイムゾーンの影響を受け、結果が異なる場合があります。デフォルトのタイムゾーンは以下のクエリで確認できます。

Oracle¶

SELECT dbtimezone FROM dual;

Snowflake¶

SELECT dbtimezone FROM dual;

2.ローカルタイムゾーン動作のOracleタイムスタンプ¶

When operating timestamps with local timezone data types, Oracle converts the timestamps to the default timezone of the database. To emulate this behavior in Snowflake, the TIMESTAMP_TYPE_MAPPING session parameter should be set to 'TIMESTAMP_LTZ'.

ALTER SESSION SET TIMESTAMP_TYPE_MAPPING = 'TIMESTAMP_LTZ';

3.タイムスタンプの形式は異なる場合があります¶

Snow Convertは日付/タイムスタンプ形式文字列の変換を行わないため、コードのデプロイ時にエラーが発生する可能性があります。例:

Oracle¶

INSERT INTO timestamp_with_local_time_zone_table (timestamp_col1) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00 -8:00');

Snowflake¶

INSERT INTO timestamp_with_local_time_zone_table(timestamp_col1) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00 -8:00');

警告

The query will fail in Snowflake because the default timestamp input format does not recognize '-8:00' as a valid UTC offset. It should be replaced with '0800' or '-08:00' to get the same result.

TIMESTAMP WITH TIME ZONE データ型¶

説明¶

TIMESTAMP WITH TIME ZONE は TIMESTAMP のバリアントで、値にタイムゾーンリージョン名やタイムゾーンオフセットを含みます。Snowflakeの同等のものは、 TIMESTAMP_TZ です。(Oracle SQL 言語リファレンスタイムゾーンデータ型のタイムスタンプ)

Snowflakeの同等のものは、 TIMESTAMP_TZ です。

詳細情報については、 TIMESTAMP のセクションもご参照ください。

TIMESTAMP [(fractional_seconds_precision)] WITH TIME ZONE

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のタイムゾーン付きタイムスタンプ¶

Oracle¶

CREATE TABLE timestamp_with_time_zone_table
(
	timestamp_col1 TIMESTAMP(5) WITH TIME ZONE
);


INSERT INTO timestamp_with_time_zone_table(timestamp_col1) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00');

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE timestamp_with_time_zone_table
	(
		timestamp_col1 TIMESTAMP_TZ(5)
	)
	COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
	;

	INSERT INTO timestamp_with_time_zone_table(timestamp_col1) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00');

タイムゾーン付きタイムスタンプ列からのデータの取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM timestamp_with_time_zone_table;

結果¶


TIMESTAMP_COL1
2010-10-10 12:00:00.000 -0600

Snowflake¶

SELECT * FROM
timestamp_with_time_zone_table;

結果¶


TIMESTAMP_COL1
2010-10-10 12:00:00.000 -0700

注釈

タイムゾーンが指定されていない場合、データベースのデフォルトのタイムゾーンが追加されるため、両方のエンジンでタイムゾーンが異なることに注意してください。

データベースのデフォルトのタイムゾーンを変更するには、以下の構文を使用します。

ALTER account SET sqtimezone = timezone_string;

既知の問題¶

1.タイムスタンプの形式は異なる場合があります¶

Snow Convertは日付/タイムスタンプ形式文字列の変換を行わないため、コードのデプロイ時にエラーが発生する可能性があります。例:

Oracle¶

INSERT INTO timestamp_with_time_zone_table(timestamp_col1) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00 -8:00');

Snowflake¶

INSERT INTO timestamp_with_time_zone_table(timestamp_col1) VALUES (TIMESTAMP '2010-10-10 12:00:00 -8:00');

警告

The query will fail in Snowflake because the default timestamp input format does not recognize '-8:00' as a valid UTC offset. It should be replaced with '-0800' or '-08:00' to get the same result.

datetimeの算術演算¶

このコンテンツでは、datetime型間のいくつかの算術演算の現在の変換について説明します。

説明¶

Oracleでは、足し算、引き算、掛け算、割り算のように、DateTime型の間でいくつかの算術演算を行うことができます。現在のところ、SnowConvert AIは足し算と引き算のいくつかのケースを解決することができます。これらのケースを以下に説明します。

サンプルソースパターン¶

これは、日付、タイムスタンプ、数値、および未知の型による加算と減算のさまざまな組み合わせに対する現在の変換の概要です。

注釈

以下の例については、次の表をご参照ください。

Oracle¶

CREATE OR REPLACE TABLE TIMES (
AsTimeStamp TIMESTAMP(6),
AsTimestampTwo TIMESTAMP(6),
AsDate TIMESTAMP,
AsDateTwo TIMESTAMP
);

INSERT INTO TIMES
VALUES (
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 11:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'),
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 10:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'),
TO_DATE('06/11/21', 'dd/mm/yy'),
TO_DATE('05/11/21', 'dd/mm/yy'));

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE TIMES (
 AsTimeStamp TIMESTAMP(6),
 AsTimestampTwo TIMESTAMP(6),
 AsDate TIMESTAMP(6),
 AsDateTwo TIMESTAMP(6)
 )
 COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
 ;

 INSERT INTO TIMES
 VALUES (
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 11:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'),
TO_TIMESTAMP('05/11/21, 10:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'),
TO_DATE('06/11/21', 'dd/mm/yy'),
TO_DATE('05/11/21', 'dd/mm/yy'));

加算¶

組み合わせマトリックス¶

これは、日付、タイムスタンプ、数値、および未知の型とのさまざまな組み合わせに対して、マイグレーターがどのように加算操作を解決するかの要約です。


加算	Date	タイムスタンプ	Number	間隔	不明	Float
Date	INVALID	INVALID	Date+間隔（日）	Date+間隔（IntervalUnit）	DATEADD_UDF	DATEADD_UDF
タイムスタンプ	INVALID	INVALID	タイムスタンプ+間隔（日）	タイムスタンプ+間隔（IntervalUnit）	DATEADD_UDF	DATEADD_UDF
Number	Date+間隔（日）	タイムスタンプ+間隔（日）	Number + Number	INVALID	SSC-EWI-OR0036	Number + Float
間隔	Date+間隔（IntervalUnit）	タイムスタンプ+間隔（IntervalUnit）	INVALID	SSC-EWI-OR0036	不明+間隔（IntervalUnit）	INVALID
不明	DATEADD_UDF	DATEADD_UDF	不明+ Number	不明+間隔（IntervalUnit）	SSC-EWI-OR0036	SSC-EWI-OR0036
Float	DATEADD_UDF	DATEADD_UDF	Float + Number	INVALID	SSC-EWI-OR0036	Float + Float

注釈

An Unknown Type column is the result of the migrator being unable to establish the data type that the column contains. This can happen for many reasons, for example, missing DDLs for the tables being operated on, or columns resulting from operations on views, CTEs, or subqueries.

警告

By default, Snow Convert migrates operations of type Date/Timestamp + Interval to the native Snowflake operations, but in some cases may be useful to use UDF instead. For further details, see Interval UDFs vs. Snowflake native interval operation.

マイグレーターが加算操作を解決するために使用できるさまざまなパスについて、以下に説明します。

無効¶

Oracleで加算操作を行う場合、特定の組み合わせは無効です。

Oracle¶

SELECT AsDate + AsDateTwo From TIMES;

SELECT AsDate + AsTimeStamp From TIMES;

結果¶

SQL Error [975] [42000]: ORA-00975: date + date not allowed

SQL Error [30087] [99999]: ORA-30087: Adding two datetime values is not allowed

Date+間隔（日）¶

これは、日付型と数値（およびその逆）の加算操作のための現在の変換です。例

Oracle¶

SELECT AsDate + 1 FROM TIMES;

SELECT 1 + AsDate FROM TIMES;

結果¶


ASDATE+1
2021-11-07 00:00:00.000


1+ASDATE
2021-11-07 00:00:00.000

Snowflake¶

SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND Number ***/!!!
 AsDate + 1 FROM
 TIMES;


SELECT
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Number AND unknown ***/!!! 1 + AsDate FROM
 TIMES;

結果¶


ASDATE + INTERVAL '1 DAY'
2021-11-07

タイムスタンプ+間隔（日）¶

これは、タイムスタンプ型と数値（およびその逆）の加算操作のための現在の変換です。例

Oracle¶

SELECT AsTimestamp + 1 FROM TIMES;

SELECT 1 + AsTimestamp FROM TIMES;

結果¶


ASTIMESTAMP+1
2021-11-06 11:00:00.000


1+ASTIMESTAMP
2021-11-06 11:00:00.000

注釈

注意:Oracleでは、DATEとTIMESTAMP列の両方が時間コンポーネントを含んでいますが、Oracleは NLS_DATE_FORMAT パラメーターで指定されたフォーマットマスクを使用して、日付を暗黙的に文字列に変換する方法を決定しています。そのため、TIMESTAMPと Interval の間でいくつかの操作を実行すると、 NLS_DATE_FORMAT パラメーターを変更しない限り、結果はDATEのように表示され、時間コンポーネントが隠されてしまいます。

Snowflake¶

SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND Number ***/!!!
 AsTimestamp + 1 FROM
 TIMES;


SELECT
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Number AND unknown ***/!!! 1 + AsTimestamp FROM
 TIMES;

結果¶


ASTIMESTAMP + INTERVAL '1 DAY'
2021-11-06 11:00:00.000

DATEADD_UDF¶

For those cases where there is an addition operation between a date or timestamp type and an unknown type, a user-defined function (UDF) is added. See the DATEADD_UDF implementation for details. The UDF is located in the UDFs folder. For example:

注釈

以下の例では、Unknown型列をシミュレートするためにサブクエリを使用します。

Oracle¶

SELECT AsDate + (SELECT EXTRACT(DAY FROM AsTimestampTwo) FROM TIMES) FROM TIMES;

SELECT AsTimestamp + (SELECT EXTRACT(DAY FROM AsTimestampTwo) FROM TIMES) FROM TIMES;

結果¶


ASDATE+(SELECTEXTRACT(DAYFROMASTIMESTAMPTWO)FROMTIMES)
2021-11-11 00:00:00.000


ASTIMESTAMP+(SELECTEXTRACT(DAYFROMASTIMESTAMPTWO)FROMTIMES)
2021-11-10 11:00:00.000

Snowflake¶

SELECT AsDate + (SELECT EXTRACT(DAY FROM AsTimestampTwo) FROM
TIMES
) FROM
TIMES;

SELECT AsTimestamp + (SELECT EXTRACT(DAY FROM AsTimestampTwo) FROM
TIMES
) FROM
TIMES;

結果¶


PUBLIC.DATEADD_UDF( ASDATE, (SELECT EXTRACT(DAY FROM ASTIMESTAMPTWO) FROM PUBLIC.TIMES))
2021-11-11


PUBLIC.DATEADD_UDF( ASTIMESTAMP, (SELECT EXTRACT(DAY FROM ASTIMESTAMPTWO) FROM PUBLIC.TIMES))
2021-11-10 11:00:00.000

減算¶

組み合わせマトリックス¶


減算	Date	タイムスタンプ	Number	間隔	不明	Float
Date	DATEDIFF	TIMESTAMP_DIFF___UDF	Date -間隔（日）	Date -間隔（IntervalUnit）	DATEDIFF_UDF	DATEDIFF_UDF
タイムスタンプ	TIMESTAMP_DIFF___UDF	TIMESTAMP_DIFF___UDF	タイムスタンプ-間隔（日）	タイムスタンプ-間隔（IntervalUnit）	DATEDIFF_UDF	DATEDIFF_UDF
Number	INVALID	INVALID	Number - Number	INVALID	SSC-EWI-OR0036	Number - Float
間隔	INVALID	INVALID	INVALID	SSC-EWI-OR0036	不明-間隔（IntervalUnit）	NOT SUPPORTED IN ORACLE
不明	DATEDIFF_UDF	DATEDIFF_UDF	SSC-EWI-OR0036	不明-間隔（IntervalUnit）	SSC-EWI-OR0036	SSC-EWI-OR0036
Float	DATEDIFF_UDF	DATEDIFF_UDF	Float - Number	NOT SUPPORTED IN ORACLE	SSC-EWI-OR0036	Float - Float

注釈

警告

マイグレーターが減算操作を解決するために使用できるさまざまなパスについて、以下に説明します。

無効¶

Oracleで減算操作を行う場合、特定の組み合わせは無効です。

Oracle¶

SELECT 1 - AsDate FROM TIMES;

SELECT 1 - AsTimestamp FROM TIMES;

結果¶

SQL Error [932] [42000]: ORA-00932: inconsistent datatypes: expected NUMBER got DATE

SQL Error [932] [42000]: ORA-00932: inconsistent datatypes: expected NUMBER got TIMESTAMP

DATEDIFF¶

日付型の2つのオペランド間の減算は、時間単位（最初のパラメーター）として'day'を使用して、Snowflake DATEDIFF関数に変換されます。例

Oracle¶

SELECT AsDate - AsDateTwo FROM TIMES;

結果¶


ASDATE-ASDATETWO
1

Snowflake¶

SELECT AsDate - AsDateTwo FROM
TIMES;

結果¶


DATEDIFF(DAY, ASDATETWO, ASDATE)
1

Date -間隔（日）¶

これは、日付型と数値の間の減算操作に対する現在の変換です。例

Oracle¶

SELECT AsDate - 1 FROM TIMES;

SELECT AsDate + -1 FROM TIMES;

結果¶


ASDATE-1
2021-11-05 00:00:00.000


ASDATE+-1
2021-11-05 00:00:00.000

Snowflake¶

SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND Number ***/!!!
 AsDate - 1 FROM
 TIMES;

SELECT
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND Number ***/!!! AsDate + -1 FROM
 TIMES;

結果¶


ASDATE - INTERVAL '1 DAY'
2021-11-05


ASDATE + INTERVAL '-1 DAY'
2021-11-05

タイムスタンプ-間隔（日）¶

これは、タイムスタンプ型と数値の加算操作のための現在の変換です。例

Oracle¶

SELECT AsTimestamp - 1 FROM TIMES;

SELECT AsTimestamp + -1 FROM TIMES;

結果¶


ASTIMESTAMP-1
2021-11-04 11:00:00.000


ASTIMESTAMP+-1
2021-11-04 11:00:00.000

Snowflake¶

SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND Number ***/!!!
 AsTimestamp - 1 FROM
 TIMES;

SELECT
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND Number ***/!!! AsTimestamp + -1 FROM
 TIMES;

結果¶


ASTIMESTAMP - INTERVAL '1 DAY'
2021-11-04 11:00:00.000


ASTIMESTAMP + INTERVAL '-1 DAY'
2021-11-04 11:00:00.000

注釈

For more information, see the Oracle NLS_DATE_FORMAT documentation.

TIMESTAMP_DIFF_UDF¶

The subtractions between timestamp types and dates with a timestamp and vice versa; are resolved by inserting the TIMESTAMP_DIFF_UDF user-defined function, (see the TIMESTAMP_DIFF_UDF implementation). For example

Oracle¶

SELECT AsTimeStamp - AsTimeStampTwo FROM TIMES;

SELECT AsTimeStamp - AsDateTwo FROM TIMES;

SELECT AsDateTwo - AsTimeStamp FROM TIMES;

結果¶


ASTIMESTAMP-ASTIMESTAMPTWO
+000000000 01:00:00.000000


ASTIMESTAMP-ASDATETWO
+000000000 11:00:00.000000


ASDATETWO-ASTIMESTAMP
-000000000 11:00:00.000000

Snowflake¶

SELECT AsTimeStamp - AsTimeStampTwo FROM
TIMES;

SELECT AsTimeStamp - AsDateTwo FROM
TIMES;

SELECT AsDateTwo - AsTimeStamp FROM
TIMES;

結果¶


PUBLIC.TIMESTAMP_DIFF_UDF( ASTIMESTAMP, ASTIMESTAMPTWO)
+000000000 01:00:00.00000000


PUBLIC.TIMESTAMP_DIFF_UDF( ASTIMESTAMP, ASDATETWO)
+000000000 11:00:00.00000000


PUBLIC.TIMESTAMP_DIFF_UDF( ASDATETWO, ASTIMESTAMP)
-000000000 -11:00:00.00000000

DATEDIFF_UDF¶

For those cases where there is an addition operation between a date or timestamp type and an unknown type, a user-defined function (UDF) is added. See the DATEDIFF_UDF implementation, which could be edited to perform what is required. The UDF is located in the UDFs folder. For example:

Oracle¶

SELECT ASDATE - (EXTRACT(DAY FROM ASDATE)) FROM TIMES;

SELECT ASTIMESTAMP - (EXTRACT(DAY FROM ASDATE)) FROM TIMES;

結果¶


ASDATE-(EXTRACT(DAYFROMASDATE))
2021-10-31 00:00:00.000


ASTIMESTAMP-(EXTRACT(DAYFROMASDATE))
2021-10-30 11:00:00.000

Snowflake¶

SELECT ASDATE - (EXTRACT(DAY FROM ASDATE)) FROM
TIMES;


SELECT ASTIMESTAMP - (EXTRACT(DAY FROM ASDATE)) FROM
TIMES;

結果¶


PUBLIC.DATEDIFF_UDF( ASDATE, (EXTRACT(DAY FROM ASDATE)))
2021-10-31


PUBLIC.DATEDIFF_UDF( ASTIMESTAMP, (EXTRACT(DAY FROM ASDATE)))
2021-10-30 11:00:00.000

よくあるケース¶

警告：SSC-EWI-OR0036¶

この警告は、オペランドのデータ型によって加減算が正しく動作しない可能性があることを示すために使用されます。つまり、Snowflakeでの操作結果は、Oracleと機能的に同等ではないということです。日付型や数値型と不明型の足し算や引き算は、最も一般的なケースのひとつです。例

Oracle¶

SELECT AsDate - (EXTRACT(DAY FROM ASDATE)) FROM TIMES;

Snowflake¶

SELECT AsDate - (EXTRACT(DAY FROM ASDATE)) FROM
TIMES;

このEWIは、列の型が解決できなかった操作で追加されます。列のタイプがINTERVALで、他の間隔型とのみ操作される場合、EWIが追加されますが、コードはコメントアウトされません。次の例では、この動作を説明します。

Oracle¶

SELECT INTERVAL '1' DAY + interval_column FROM UNKNOWN_TABLE;

Snowflake¶

SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Unknown AND Interval ***/!!!
interval_column + INTERVAL '1 day' FROM
UNKNOWN_TABLE;

既知の問題¶

1. TIMESTAMP DIFF UDF improvement¶

The TIMESTAMP_DIFF_UDF must be improved to be able to specify the return type. It means adding a third parameter where it is possible to specify the time part, such as day, hour, or month.

2.演算子としての組み込み関数¶

現在、日付型を返す組み込み関数間の日付操作の管理は行われていません。

3.複数のオペランド¶

現在のところ、2つ以上のオペランドを持つ日付操作のための管理はありません。

4.比較演算子¶

Currently, there is no management for date operations with comparison operators, such as greater than or less than.

5.出力形式¶

算術演算の結果の書式は、Snowflakeではコマンド ALTER SESSION SET DATE_OUTPUT_FORMAT = 'DESIRED-FORMAT'; で変更できます。

6.秒精度の間隔の操作における問題点¶

Some operations may differ in precision, specifically those that include intervals with seconds precision, this is because Oracle rounds depending on the precision, Snowflake's interval does not support seconds with decimal places, to have the same result, it is necessary to change the second decimal places by milliseconds in intervals considering the rounding that Oracle performs. The following example shows this issue

Oracle¶

SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '15.6789' SECOND(2,3) FROM times;

SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '15.6783' SECOND(2,3) FROM times;

結果¶


ASTIMESTAMP+INTERVAL'15.6789'SECOND(2,3)
2021-11-05 11:00:15.679


ASTIMESTAMP+INTERVAL'15.6783'SECOND(2,3)
2021-11-05 11:00:15.678

Snowflake¶

SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Unknown AND Interval ***/!!!
 AsTimeStamp + INTERVAL '15.6789 second'
FROM
 times;

SELECT
 !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN Unknown AND Interval ***/!!! AsTimeStamp + INTERVAL '15.6783 second'
FROM
 times;

結果¶


ASTIMESTAMP + INTERVAL '15.6789 SECOND'
2021-11-05 11:00:16.000


ASTIMESTAMP + INTERVAL '15.6783 SECOND'
2021-11-05 11:00:16.000


ASTIMESTAMP + INTERVAL '15 SECOND, 679 MILLISECOND'
2021-11-05 11:00:15.679


ASTIMESTAMP + INTERVAL '15 SECOND, 678 MILLISECOND'
2021-11-05 11:00:15.678

間隔 UDFs とSnowflakeネイティブの間隔操作¶

説明¶

以下の表は、間隔の演算に関する DATEADD_UDF INTERVAL and DATEDIFF_UDF INTERVAL と Snowflakeネイティブ操作の比較を示しています。

必要なコード¶

比較テーブルのクエリを実行するには、以下のコードを実行する必要があります。

CREATE OR REPLACE TABLE TIMES(
AsTimeStamp TIMESTAMP,
AsTimestampTwo TIMESTAMP,
AsDate DATE,
AsDateTwo DATE
);

INSERT INTO TIMES VALUES (
  TO_TIMESTAMP('05/11/21, 11:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'), 
  TO_TIMESTAMP('05/11/21, 10:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'), 
  TO_DATE('06/11/21', 'dd/mm/yy'), 
  TO_DATE('05/11/21', 'dd/mm/yy'));

CREATE TABLE UNKNOWN_TABLE(
  Unknown timestamp
);

INSERT INTO UNKNOWN_TABLE VALUES (
  TO_TIMESTAMP('01/10/09, 12:00 P.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi P.M.')
);

CREATE OR REPLACE TABLE TIMES (
  AsTimeStamp TIMESTAMP(6),
  AsTimestampTwo TIMESTAMP(6),
  AsDate TIMESTAMP /*** SSC-FDM-OR0042 - DATE TYPE COLUMN HAS A DIFFERENT BEHAVIOR IN SNOWFLAKE. ***/,
  AsDateTwo TIMESTAMP /*** SSC-FDM-OR0042 - DATE TYPE COLUMN HAS A DIFFERENT BEHAVIOR IN SNOWFLAKE. ***/
  )
  COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"oracle"}}'
  ;

  INSERT INTO TIMES
  VALUES (
  TO_TIMESTAMP('05/11/21, 11:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'),
  TO_TIMESTAMP('05/11/21, 10:00 A.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi A.M.'),
  TO_DATE('06/11/21', 'dd/mm/yy'),
  TO_DATE('05/11/21', 'dd/mm/yy'));

  CREATE OR REPLACE TABLE UNKNOWN_TABLE (
  Unknown TIMESTAMP(6)
  )
  COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"oracle"}}'
  ;

  INSERT INTO UNKNOWN_TABLE
  VALUES (
  TO_TIMESTAMP('01/10/09, 12:00 P.M.', 'dd/mm/yy, hh:mi P.M.')
);

比較テーブル¶

Oracle¶

SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '1' MONTH FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '1' MONTH FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '2' MONTH FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '2' MONTH FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '1 01:00:00.222' DAY TO SECOND(3) FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '1 01:00:00.222' DAY TO SECOND(3) FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '1 01:10' DAY TO MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '1 01:10' DAY TO MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '1 1' DAY TO HOUR FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '1 1' DAY TO HOUR FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '10' DAY FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '10' DAY FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '3:05' HOUR TO MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '3:05' HOUR TO MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '5' HOUR FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '5' HOUR FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '5:10' MINUTE TO SECOND FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '5:10' MINUTE TO SECOND FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '30' MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '30' MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '333' HOUR(3) FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '333' HOUR(3) FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp+INTERVAL '15.6789' SECOND(2,3) FROM TIMES;
SELECT AsTimeStamp-INTERVAL '15.6789' SECOND(2,3) FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '1' MONTH FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '1' MONTH FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '2' MONTH FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '2' MONTH FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '1 01:00:00.222' DAY TO SECOND(3) FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '1 01:00:00.222' DAY TO SECOND(3) FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '1 01:10' DAY TO MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '1 01:10' DAY TO MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '1 1' DAY TO HOUR FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '1 1' DAY TO HOUR FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '10' DAY FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '10' DAY FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '3:05' HOUR TO MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '3:05' HOUR TO MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '5' HOUR FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '5' HOUR FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '5:10' MINUTE TO SECOND FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '5:10' MINUTE TO SECOND FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '30' MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '30' MINUTE FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '333' HOUR(3) FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '333' HOUR(3) FROM TIMES;
SELECT AsDate+INTERVAL '15.6789' SECOND(2,3) FROM TIMES;
SELECT AsDate-INTERVAL '15.6789' SECOND(2,3) FROM TIMES;
SELECT Unknown+INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '1' MONTH FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '1' MONTH FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '2' MONTH FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '2' MONTH FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '1 01:00:00.222' DAY TO SECOND(3) FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '1 01:00:00.222' DAY TO SECOND(3) FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '1 01:10' DAY TO MINUTE FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '1 01:10' DAY TO MINUTE FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '1 1' DAY TO HOUR FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '1 1' DAY TO HOUR FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '10' DAY FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '10' DAY FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '3:05' HOUR TO MINUTE FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '3:05' HOUR TO MINUTE FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '5' HOUR FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '5' HOUR FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '5:10' MINUTE TO SECOND FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '5:10' MINUTE TO SECOND FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '30' MINUTE FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '30' MINUTE FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '333' HOUR(3) FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '333' HOUR(3) FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown+INTERVAL '15.6789' SECOND(2,3) FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown-INTERVAL '15.6789' SECOND(2,3) FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH+ AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '1-1' YEAR(2) TO MONTH+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '2-1' YEAR(4) TO MONTH+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '1' MONTH+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '1' MONTH+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '1' MONTH+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '2' MONTH+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '2' MONTH+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '2' MONTH+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '1 01:00:00.222' DAY TO SECOND(3)+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '1 01:00:00.222' DAY TO SECOND(3)+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '1 01:00:00.222' DAY TO SECOND(3)+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '1 01:10' DAY TO MINUTE+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '1 01:10' DAY TO MINUTE+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '1 01:10' DAY TO MINUTE+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '1 1' DAY TO HOUR+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '1 1' DAY TO HOUR+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '1 1' DAY TO HOUR+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '10' DAY+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '10' DAY+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '10' DAY+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '3:05' HOUR TO MINUTE+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '3:05' HOUR TO MINUTE+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '3:05' HOUR TO MINUTE+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '5' HOUR+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '5' HOUR+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '5' HOUR+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '5:10' MINUTE TO SECOND+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '5:10' MINUTE TO SECOND+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '5:10' MINUTE TO SECOND+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '30' MINUTE+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '30' MINUTE+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '30' MINUTE+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '333' HOUR(3)+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '333' HOUR(3)+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '333' HOUR(3)+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;
SELECT INTERVAL '15.6789' SECOND(2,3)+AsTimeStamp FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '15.6789' SECOND(2,3)+AsDate FROM TIMES;
SELECT INTERVAL '15.6789' SECOND(2,3)+Unknown FROM UNKNOWN_TABLE;

Snowflake¶

SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '1y, 1mm' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '1y, 1mm' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '2y, 1mm' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '2y, 1mm' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '1 month' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '1 month' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '2 month' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '2 month' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '1d, 01h, 00m, 00s, 222ms' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '1d, 01h, 00m, 00s, 222ms' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '1d, 01h, 10m' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '1d, 01h, 10m' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '1d, 1h' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '1d, 1h' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '10 day' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '10 day' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '3h, 05m' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '3h, 05m' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '5 hour' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '5 hour' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '5m, 10s' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '5m, 10s' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '30 minute' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '30 minute' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '333 hour' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '333 hour' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp + INTERVAL '15.6789 second' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsTimeStamp - INTERVAL '15.6789 second' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '1y, 1mm' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '1y, 1mm' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '2y, 1mm' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '2y, 1mm' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '1 month' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '1 month' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '2 month' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '2 month' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '1d, 01h, 00m, 00s, 222ms' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '1d, 01h, 00m, 00s, 222ms' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '1d, 01h, 10m' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '1d, 01h, 10m' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '1d, 1h' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '1d, 1h' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '10 day' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '10 day' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '3h, 05m' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '3h, 05m' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '5 hour' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '5 hour' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '5m, 10s' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '5m, 10s' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '30 minute' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '30 minute' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '333 hour' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '333 hour' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate + INTERVAL '15.6789 second' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT AsDate - INTERVAL '15.6789 second' FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT Unknown + INTERVAL '1y, 1mm' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '1y, 1mm' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '2y, 1mm' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '2y, 1mm' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '1 month' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '1 month' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '2 month' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '2 month' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '1d, 01h, 00m, 00s, 222ms' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '1d, 01h, 00m, 00s, 222ms' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '1d, 01h, 10m' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '1d, 01h, 10m' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '1d, 1h' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '1d, 1h' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '10 day' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '10 day' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '3h, 05m' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '3h, 05m' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '5 hour' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '5 hour' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '5m, 10s' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '5m, 10s' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '30 minute' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '30 minute' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '333 hour' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '333 hour' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown + INTERVAL '15.6789 second' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT Unknown - INTERVAL '15.6789 second' FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;

Snowflake UDF¶

SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''1-1'' YEAR(2) TO MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''1-1'' YEAR(2) TO MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''2-1'' YEAR(4) TO MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''2-1'' YEAR(4) TO MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''1'' MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''1'' MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''2'' MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''2'' MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''1 01:00:00.222'' DAY TO SECOND(3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''1 01:00:00.222'' DAY TO SECOND(3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''1 01:10'' DAY TO MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''1 01:10'' DAY TO MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''1 1'' DAY TO HOUR') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''1 1'' DAY TO HOUR') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''10'' DAY') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''10'' DAY') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''3:05'' HOUR TO MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''3:05'' HOUR TO MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''5'' HOUR') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''5'' HOUR') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''5:10'' MINUTE TO SECOND') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''5:10'' MINUTE TO SECOND') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''30'' MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''30'' MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''333'' HOUR(3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''333'' HOUR(3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''15.6789'' SECOND(2,3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsTimeStamp,'INTERVAL ''15.6789'' SECOND(2,3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''1-1'' YEAR(2) TO MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''1-1'' YEAR(2) TO MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''2-1'' YEAR(4) TO MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''2-1'' YEAR(4) TO MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''1'' MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''1'' MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''2'' MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''2'' MONTH') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''1 01:00:00.222'' DAY TO SECOND(3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''1 01:00:00.222'' DAY TO SECOND(3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''1 01:10'' DAY TO MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''1 01:10'' DAY TO MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''1 1'' DAY TO HOUR') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''1 1'' DAY TO HOUR') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''10'' DAY') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''10'' DAY') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''3:05'' HOUR TO MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''3:05'' HOUR TO MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''5'' HOUR') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''5'' HOUR') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''5:10'' MINUTE TO SECOND') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''5:10'' MINUTE TO SECOND') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''30'' MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''30'' MINUTE') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''333'' HOUR(3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''333'' HOUR(3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(AsDate,'INTERVAL ''15.6789'' SECOND(2,3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEDIFF_UDF(AsDate,'INTERVAL ''15.6789'' SECOND(2,3)') FROM PUBLIC.TIMES;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''1-1'' YEAR(2) TO MONTH') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''1-1'' YEAR(2) TO MONTH') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''2-1'' YEAR(4) TO MONTH') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''2-1'' YEAR(4) TO MONTH') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''1'' MONTH') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''1'' MONTH') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''2'' MONTH') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''2'' MONTH') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''1 01:00:00.222'' DAY TO SECOND(3)') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''1 01:00:00.222'' DAY TO SECOND(3)') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''1 01:10'' DAY TO MINUTE') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''1 01:10'' DAY TO MINUTE') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''1 1'' DAY TO HOUR') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''1 1'' DAY TO HOUR') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''10'' DAY') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''10'' DAY') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''3:05'' HOUR TO MINUTE') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''3:05'' HOUR TO MINUTE') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''5'' HOUR') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''5'' HOUR') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''5:10'' MINUTE TO SECOND') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''5:10'' MINUTE TO SECOND') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''30'' MINUTE') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''30'' MINUTE') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''333'' HOUR(3)') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''333'' HOUR(3)') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEADD_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''15.6789'' SECOND(2,3)') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;
SELECT DATEDIFF_UDF(UnKnown,'INTERVAL ''15.6789'' SECOND(2,3)') FROM PUBLIC.UNKNOWN_TABLE;

結果¶


Oracle	Snowflake操作	UDF
2022-12-05 11:00:00.000	2022-12-05 11:00:00.000	2022-12-05 11:00:00.000
2020-10-05 11:00:00.000	2020-10-05 11:00:00.000	2020-10-05 11:00:00.000
2023-12-05 11:00:00.000	2023-12-05 11:00:00.000	2023-12-05 11:00:00.000
2019-10-05 11:00:00.000	2019-10-05 11:00:00.000	2019-10-05 11:00:00.000
2021-12-05 11:00:00.000	2021-12-05 11:00:00.000	2021-12-05 11:00:00.000
2021-10-05 11:00:00.000	2021-10-05 11:00:00.000	2021-10-05 11:00:00.000
2022-01-05 11:00:00.000	2022-01-05 11:00:00.000	2022-01-05 11:00:00.000
2021-09-05 11:00:00.000	2021-09-05 11:00:00.000	2021-09-05 11:00:00.000
2021-11-06 12:00:00.222	2021-11-06 12:00:00.222	2021-11-06 12:00:00.222
2021-11-04 09:59:59.778	2021-11-04 09:59:59.778	2021-11-04 09:59:59.778
2021-11-06 12:10:00.000	2021-11-06 12:10:00.000	2021-11-06 12:10:00.000
2021-11-04 09:50:00.000	2021-11-04 09:50:00.000	2021-11-04 09:50:00.000
2021-11-06 12:00:00.000	2021-11-06 12:00:00.000	2021-11-06 12:00:00.000
2021-11-04 10:00:00.000	2021-11-04 10:00:00.000	2021-11-04 10:00:00.000
2021-11-15 11:00:00.000	2021-11-15 11:00:00.000	2021-11-15 11:00:00.000
2021-10-26 11:00:00.000	2021-10-26 11:00:00.000	2021-10-26 11:00:00.000
2021-11-05 14:05:00.000	2021-11-05 14:05:00.000	2021-11-05 14:05:00.000
2021-11-05 07:55:00.000	2021-11-05 07:55:00.000	2021-11-05 07:55:00.000
2021-11-05 16:00:00.000	2021-11-05 16:00:00.000	2021-11-05 16:00:00.000
2021-11-05 06:00:00.000	2021-11-05 06:00:00.000	2021-11-05 06:00:00.000
2021-11-05 11:05:10.000	2021-11-05 11:05:10.000	2021-11-05 11:05:10.000
2021-11-05 10:54:50.000	2021-11-05 10:54:50.000	2021-11-05 10:54:50.000
2021-11-05 11:30:00.000	2021-11-05 11:30:00.000	2021-11-05 11:30:00.000
2021-11-05 10:30:00.000	2021-11-05 10:30:00.000	2021-11-05 10:30:00.000
2021-11-19 08:00:00.000	2021-11-19 08:00:00.000	2021-11-19 08:00:00.000
2021-10-22 14:00:00.000	2021-10-22 14:00:00.000	2021-10-22 14:00:00.000
2021-11-05 11:00:15.679	2021-11-05 11:00:16.000	2021-11-05 11:00:15.678
2021-11-05 10:59:44.321	2021-11-05 10:59:44.000	2021-11-05 11:00:15.678
2022-12-06 00:00:00.000	2022-12-06	2022-12-06
2020-10-06 00:00:00.000	2020-10-06	2020-10-06
2023-12-06 00:00:00.000	2023-12-06	2023-12-06
2019-10-06 00:00:00.000	2019-10-06	2019-10-06
2021-12-06 00:00:00.000	2021-12-06	2021-12-06
2021-12-06 00:00:00.000	2021-10-06	2021-10-06
2022-01-06 00:00:00.000	2022-01-06	2022-01-06
2021-09-06 00:00:00.000	2021-09-06	2021-09-06
2021-11-07 01:00:00.000	2021-11-07 01:00:00.222	2021-11-07
2021-11-04 22:59:59.000	2021-11-04 22:59:59.778	2021-11-04
2021-11-07 01:10:00.000	2021-11-07 01:10:00.000	2021-11-07
2021-11-04 22:50:00.000	2021-11-04 22:50:00.000	2021-11-04
2021-11-07 01:00:00.000	2021-11-07 01:00:00.000	2021-11-07
2021-11-04 23:00:00.000	2021-11-04 23:00:00.000	2021-11-04
2021-11-16 00:00:00.000	2021-11-16	2021-11-16
2021-10-27 00:00:00.000	2021-10-27	2021-10-27
2021-11-06 03:05:00.000	2021-11-06 03:05:00.000	2021-11-06
2021-11-05 20:55:00.000	2021-11-05 20:55:00.000	2021-11-05
2021-11-06 05:00:00.000	2021-11-06 05:00:00.000	2021-11-06
2021-11-05 19:00:00.000	2021-11-05 19:00:00.000	2021-11-05
2021-11-06 00:05:10.000	2021-11-06 00:05:10.000	2021-11-06
2021-11-05 23:54:50.000	2021-11-05 23:54:50.000	2021-11-05
2021-11-06 00:30:00.000	2021-11-06 00:30:00.000	2021-11-06
2021-11-05 23:30:00.000	2021-11-05 23:30:00.000	2021-11-05
2021-11-19 21:00:00.000	2021-11-19 21:00:00.000	2021-11-19
2021-10-23 03:00:00.000	2021-10-23 03:00:00.000	2021-10-23
2021-11-06 00:00:15.000	2021-11-06 00:00:16.000	2021-11-06
2021-11-05 23:59:44.000	2021-11-05 23:59:44.000	2021-11-05
2010-11-01 12:00:00.000	2010-11-01 12:00:00.000	2010-11-01 12:00:00.000
2008-09-01 12:00:00.000	2008-09-01 12:00:00.000	2008-09-01 12:00:00.000
2011-11-01 12:00:00.000	2011-11-01 12:00:00.000	2011-11-01 12:00:00.000
2007-09-01 12:00:00.000	2007-09-01 12:00:00.000	2007-09-01 12:00:00.000
2009-11-01 12:00:00.000	2009-11-01 12:00:00.000	2009-11-01 12:00:00.000
2009-09-01 12:00:00.000	2009-09-01 12:00:00.000	2009-09-01 12:00:00.000
2009-12-01 12:00:00.000	2009-12-01 12:00:00.000	2009-12-01 12:00:00.000
2009-08-01 12:00:00.000	2009-08-01 12:00:00.000	2009-08-01 12:00:00.000
2009-10-02 13:00:00.222	2009-10-02 13:00:00.222	2009-10-02 13:00:00.222
2009-09-30 10:59:59.778	2009-09-30 10:59:59.778	2009-09-30 10:59:59.778
2009-10-02 13:10:00.000	2009-10-02 13:10:00.000	2009-10-02 13:10:00.000
2009-09-30 10:50:00.000	2009-09-30 10:50:00.000	2009-09-30 10:50:00.000
2009-10-02 13:00:00.000	2009-10-02 13:00:00.000	2009-10-02 13:00:00.000
2009-09-30 11:00:00.000	2009-09-30 11:00:00.000	2009-09-30 11:00:00.000
2009-10-11 12:00:00.000	2009-10-11 12:00:00.000	2009-10-11 12:00:00.000
2009-09-21 12:00:00.000	2009-09-21 12:00:00.000	2009-09-21 12:00:00.000
2009-10-01 15:05:00.000	2009-10-01 15:05:00.000	2009-10-01 15:05:00.000
2009-10-01 08:55:00.000	2009-10-01 08:55:00.000	2009-10-01 08:55:00.000
2009-10-01 17:00:00.000	2009-10-01 17:00:00.000	2009-10-01 17:00:00.000
2009-10-01 07:00:00.000	2009-10-01 07:00:00.000	2009-10-01 07:00:00.000
2009-10-01 12:05:10.000	2009-10-01 12:05:10.000	2009-10-01 12:05:10.000
2009-10-01 11:54:50.000	2009-10-01 11:54:50.000	2009-10-01 11:54:50.000
2009-10-01 12:30:00.000	2009-10-01 12:30:00.000	2009-10-01 12:30:00.000
2009-10-01 11:30:00.000	2009-10-01 11:30:00.000	2009-10-01 11:30:00.000
2009-10-15 09:00:00.000	2009-10-15 09:00:00.000	2009-10-15 09:00:00.000
2009-09-17 15:00:00.000	2009-09-17 15:00:00.000	2009-09-17 15:00:00.000
2009-10-01 12:00:15.679	2009-10-01 12:00:16.000	2009-10-01 12:00:15.678
2009-10-01 11:59:44.321	2009-10-01 11:59:44.000	2009-10-01 11:59:44.321

既知の問題¶

問題は見つかりませんでした。

PL SQLデータ型¶

BINARY_INTEGER データ型¶

このデータ型は、 PLS_INTEGER データ型と同じです。

PLS_INTEGER データ型¶

説明¶

PLS_INTEGER データ型は32ビットで表現される-2,147,483,648～2,147,483,647の範囲の符号付き整数を格納します。(Oracle言語リファレンス PLS_INTEGER データ型)

PLS_INTEGER データ型は NUMBER に変換されます。この変換は、 PLS_INTEGER の各サブタイプにも適用されます。

NATURAL
NATURALN
POSITIVE
POSITIVEN
SIGNTYPE
SIMPLE_INTEGER

警告

これらのサブタイプのいくつかは、現在SnowConvert AIで認識されていないため、 VARIANT に変換され、ユーザー定義タイプとみなされます。この問題を解決するための作業項目はすでにあります。

サンプルソースパターン¶

以下のテーブルとその挿入例をご覧ください。

コード¶

CREATE TABLE PLS_INTEGER_TABLE(
	COL NUMBER
);

プロシージャブロックでの PLS_INTEGER の使用¶

Oracle¶

CREATE OR REPLACE PROCEDURE PLS_INTEGER_EXAMPLE
IS
-- PLS_INTEGER AND BINARY INTEGER ALIASES
PLS_INTEGER_VAR PLS_INTEGER;
BINARY_INTEGER_VAR BINARY_INTEGER;

NUMBER_VAR NUMBER;
BEGIN
	NUMBER_VAR := 2;

	-- maximum possible value
	PLS_INTEGER_VAR := 2147483647;
	
	-- implicit cast to number
	INSERT INTO PLS_INTEGER_TABLE (COL) VALUES (PLS_INTEGER_VAR);
	PLS_INTEGER_VAR := 2147483647;
	
	-- operations with other numeric expressions
	INSERT INTO PLS_INTEGER_TABLE (COL) VALUES (PLS_INTEGER_VAR + 1);
	INSERT INTO PLS_INTEGER_TABLE (COL) VALUES (PLS_INTEGER_VAR + NUMBER_VAR);
END;

CALL PLS_INTEGER_EXAMPLE();
SELECT * FROM PLS_INTEGER_TABLE;

結果¶


COL
2147483647
2147483648
2147483649

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE PROCEDURE PLS_INTEGER_EXAMPLE ()
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
	DECLARE
		-- PLS_INTEGER AND BINARY INTEGER ALIASES
		PLS_INTEGER_VAR NUMBER;
		BINARY_INTEGER_VAR NUMBER;

		NUMBER_VAR NUMBER(38, 18);
	BEGIN
		NUMBER_VAR := 2;
	-- maximum possible value
		PLS_INTEGER_VAR := 2147483647;

		-- implicit cast to number
		INSERT INTO PLS_INTEGER_TABLE(COL) VALUES (:PLS_INTEGER_VAR);
		PLS_INTEGER_VAR := 2147483647;

	-- operations with other numeric expressions
	INSERT INTO PLS_INTEGER_TABLE(COL) VALUES (:PLS_INTEGER_VAR + 1);
	INSERT INTO PLS_INTEGER_TABLE(COL) VALUES (:PLS_INTEGER_VAR + :NUMBER_VAR);
	END;
$$;

CALL PLS_INTEGER_EXAMPLE();

SELECT * FROM
	PLS_INTEGER_TABLE;

結果¶


COL
2147483647
2147483648
2147483649

既知の問題¶

1.ストレージとパフォーマンス機能は維持されませんでした¶

Oracle PLS_INTEGER は、ストレージサイズと算術演算のパフォーマンスという点でいくつかの利点があります。Snowflake NUMBER にはこれらの機能がないため、これらの機能はエミュレートされませんでした。詳細情報については、 PLS_INTEGER ドキュメントをご覧ください。

文字データ型¶

文字データ型は、単語および自由形式のテキストである文字（英数字）データを、データベースの文字セットまたは国別文字セットで格納します。(Oracle SQL Language Reference Character Data Types)

CHAR データ型¶

説明¶

CHAR データ型は、データベースの文字セット内の固定長の文字列を指定します。(Oracle SQL 言語リファレンス CHAR データ型)

Oracleのドキュメントで示されているように、 CHAR データ型のサイズは長さの制約であり、容量と混同しないでください。CHAR に格納できる文字の合計は、データベースの文字セットや構成によって異なりますが、一般的に許容される最大サイズは2000です。

Snowflakeでは、 CHAR 型は VARCHAR と同義であり、ここで確認できます。

Snowflake SQL 言語リファレンステキストデータ型

標準最大サイズはかなり大きいです。しかし、これはSnowflake VARCHAR がより多くのストレージを消費することを意味するものではありません。これはドキュメントにも記載されています。

VARCHAR(16777216)列の1文字列は1文字しか消費しません。

CHAR [ (size [ BYTE | CHAR ]) ]

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のCharデータ型¶

Oracle¶

CREATE TABLE char_data_types
(
	char_column1 CHAR,
	char_column2 CHAR(15),
	char_column3 CHAR(15 BYTE),
	char_column4 CHAR(15 CHAR)
);

INSERT INTO char_data_types VALUES ('H', 'Hello world', 'Hello world', 'Hello world');

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE char_data_types
(
	char_column1 CHAR,
	char_column2 CHAR(15),
	char_column3 CHAR(15),
	char_column4 CHAR(15)
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO char_data_types
VALUES ('H', 'Hello world', 'Hello world', 'Hello world');

char列からのデータの取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM char_data_types;

結果¶


CHAR_COLUMN1	CHAR_COLUMN2	CHAR_COLUMN3	CHAR_COLUMN4
H	Hello world	Hello world	Hello world

Snowflake¶

SELECT * FROM
char_data_types;

結果¶


CHAR_COLUMN1	CHAR_COLUMN2	CHAR_COLUMN3	CHAR_COLUMN4
H	Hello world	Hello world	Hello world

注釈

Oracleでは、列定義で決定された固定サイズに合わせて値が空白で埋められます。一方、Snowflakeは動的サイズ（長さの制限を維持）を使用して値を格納します。

CHAR の内部データ型をチェックする¶

冒頭で述べたように、Snowflakeは内部的に CHAR 型の列に VARCHAR を使用しており、テーブルを記述することでそれを確認できます。

Oracle¶

Snowflake¶

注釈

長さの制限は維持されますが、列が使用するメモリは DBMS ごとに異なります。

各列のサイズをバイト単位で取得します。¶

Oracle¶

SELECT 
LENGTHB(char_column1),
LENGTHB(char_column2),
LENGTHB(char_column3),
LENGTHB(char_column4)  
FROM char_data_types;

結果¶


LENGTHB(CHAR_COLUMN1)	LENGTHB(CHAR_COLUMN2)	LENGTHB(CHAR_COLUMN3)	LENGTHB(CHAR_COLUMN4)
1	15	15	15

Snowflake¶

SELECT
OCTET_LENGTH(char_column1) /*** SSC-FDM-OR0015 - LENGTHB TRANSFORMED TO OCTET_LENGTH RESULTS MAY VARY DUE TO MEMORY MANAGEMENT OF DBMS ***/,
OCTET_LENGTH(char_column2) /*** SSC-FDM-OR0015 - LENGTHB TRANSFORMED TO OCTET_LENGTH RESULTS MAY VARY DUE TO MEMORY MANAGEMENT OF DBMS ***/,
OCTET_LENGTH(char_column3) /*** SSC-FDM-OR0015 - LENGTHB TRANSFORMED TO OCTET_LENGTH RESULTS MAY VARY DUE TO MEMORY MANAGEMENT OF DBMS ***/,
OCTET_LENGTH(char_column4) /*** SSC-FDM-OR0015 - LENGTHB TRANSFORMED TO OCTET_LENGTH RESULTS MAY VARY DUE TO MEMORY MANAGEMENT OF DBMS ***/
FROM
char_data_types;

結果¶


OCTET_LENGTH(CHAR_COLUMN1)	OCTET_LENGTH(CHAR_COLUMN2)	OCTET_LENGTH(CHAR_COLUMN3)	OCTET_LENGTH(CHAR_COLUMN4)
1	11	11	11

注意

このようなわずかな違いもありますが、データの統合は保たれています。

既知の問題¶

1.一部の組み込み関数から得られる結果は異なる場合があります

前のセクションで説明したように、列に対して組み込み関数を使用すると、異なる結果を取得する場合があります。例えば、列の長さを取得します。

NCHAR データ型¶

説明¶

NCHAR データ型は、国文字セットの固定長の文字列を指定します。(Oracle SQL 言語リファレンス NCHAR)

NCHAR では、Unicodeで特殊文字を保存して、どのような使用状況でも保持することができますが、これらの特殊文字を保存するには、より多くのビットが必要になる場合があります。そのため、デフォルトでは、 NCHAR 文字セットは AL16UTF16 であり、これは通常 AL32UTF8 である CHAR の共通文字データセットとは対照的です。

NCHAR はSnowflakeでは NCHAR として保存されますが、バックグラウンドではSnowflakeは VARCHAR を使用します。CHAR に関連する変換情報は、 NCHAR でも有効です。

NCHAR [ (size) ]

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のNcharデータ型¶

Oracle¶

CREATE TABLE nchar_data_types
(
	nchar_column1 NCHAR,
	nchar_column2 NCHAR(5)
);

INSERT INTO nchar_data_types VALUES ('ភ', 'ភាសាខ');

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE nchar_data_types
(
	nchar_column1 NCHAR,
	nchar_column2 NCHAR(5)
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO nchar_data_types
VALUES ('ភ', 'ភាសាខ');

注釈

Oracleでは、これらの値を同じサイズの CHAR 列に挿入しようとすると、 value too large for column というエラーがトリガーされます。

Nchar列からの情報の取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM nchar_data_types;

結果¶


NCHAR_COLUMN1	NCHAR_COLUMN2
ភ	ភាសាខ

Snowflake¶

SELECT * FROM
nchar_data_types;

結果¶


NCHAR_COLUMN1	NCHAR_COLUMN2
ភ	ភាសាខ

各列のサイズをバイト単位で取得する¶

Oracle¶

SELECT 
LENGTHB(nchar_column1),
LENGTHB(nchar_column2)
FROM nchar_data_types;

結果¶


LENGTHB(NCHAR_COLUMN1)	LENGTHB(NCHAR_COLUMN2)

                 2|                    10|

Snowflake¶

SELECT
OCTET_LENGTH(nchar_column1) /*** SSC-FDM-OR0015 - LENGTHB TRANSFORMED TO OCTET_LENGTH RESULTS MAY VARY DUE TO MEMORY MANAGEMENT OF DBMS ***/,
OCTET_LENGTH(nchar_column2) /*** SSC-FDM-OR0015 - LENGTHB TRANSFORMED TO OCTET_LENGTH RESULTS MAY VARY DUE TO MEMORY MANAGEMENT OF DBMS ***/
FROM
nchar_data_types;

結果¶


OCTET_LENGTH(NCHAR_COLUMN1)	OCTET_LENGTH(NCHAR_COLUMN2)

                      3|                         15|

列宣言で指定された数値はバイト単位ではなく文字単位のサイズであることに注意してください。そのため、これらの特殊文字を格納するために、より多くのスペースが使用されることがわかります。

注釈

Snowflakeでは、 VARCHAR は UTF-8を使用します。サイズは、1、2、3、または4バイトで表現できるUnicode文字によって異なります。この場合、カンボジア文字は3バイトで格納されます。

注意

このようなわずかな違いもありますが、データの統合は保たれています。

既知の問題¶

1.一部の組み込み関数から得られる結果は異なる場合があります

NVARCHAR2 データ型¶

説明¶

NVARCHAR2 データ型は、国文字セットの可変長の文字列を指定します。(Oracle SQL 言語リファレンス NVARCHAR2)

NVARCHAR2 (size)

NVARCHAR2 では、Unicodeで特殊文字を保存して、どのような使用状況でも保持することができますが、これらの特殊文字を保存するには、より多くのビットが必要になる場合があります。そのため、デフォルトでは、 NVARCHAR2 文字セットは AL16UTF16 であり、これは通常 AL32UTF8 である VARCHAR2 の共通文字データセットとは対照的です。

Snowflake VARCHARに変換されたNVARCHAR、 VARCHAR2に関係する変換情報もNVARCHAR2に対して有効です。

NVARCHAR2 (size)

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のNvarchar2データ型¶

Oracle¶

CREATE TABLE nvarchar2_data_types
(
	nvarchar2_column NVARCHAR2 (5)
);

INSERT INTO nvarchar2_data_types VALUES ('ភាសាខ');

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE nvarchar2_data_types
	(
		nvarchar2_column VARCHAR(5)
	)
	COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
	;

	INSERT INTO nvarchar2_data_types
	VALUES ('ភាសាខ');

注釈

Oracleでは、これらの値を同じサイズの VARCHAR2 列に挿入しようとすると、 value too large for column というエラーがトリガーされます。

Nchar列からの情報の取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM nvarchar2_data_types;

結果¶


NVARCHAR2_COLUMN
ភាសាខ

Snowflake¶

SELECT * FROM
nvarchar2_data_types;

結果¶


NVARCHAR2_COLUMN
ភាសាខ

各列のサイズをバイト単位で取得する¶

Oracle¶

SELECT 
LENGTHB(nvarchar2_column)
FROM nvarchar2_data_types;

結果¶


LENGTHB(NVARCHAR2_COLUMN)
10

Snowflake¶

SELECT
OCTET_LENGTH(nvarchar2_column) /*** SSC-FDM-OR0015 - LENGTHB TRANSFORMED TO OCTET_LENGTH RESULTS MAY VARY DUE TO MEMORY MANAGEMENT OF DBMS ***/
FROM
nvarchar2_data_types;

結果¶


OCTET_LENGTH(NVARCHAR2_COLUMN)
15

注釈

注意

このようなわずかな違いもありますが、データの統合は保たれています。

既知の問題¶

1.一部の組み込み関数から得られる結果は異なる場合があります

VARCHAR データ型¶

説明¶

Oracleでは、ドキュメントで説明されているように、 VARCHAR の代わりに VARCHAR2 を使用することを推奨しています。

Oracle SQL 言語リファレンスVarchar

しかし、構文は ANSI、DB2、SQL/DSデータ型を使って解析および変換されます。

VARCHAR2 データ型¶

説明¶

VARCHAR2 データ型は、データベース文字セットの可変長の文字列を指定します。(Oracle SQL 言語リファレンス VARCHAR2)

Oracleのドキュメントで示されているように、 VARCHAR2 データ型のサイズは長さの制約であり、容量と混同しないでください。VARCHAR2 に格納できる文字の合計は、データベースの文字セットや構成によって異なりますが、一般的に許容される最大サイズは4000です。

VARCHAR2 は、デフォルトでより大きなバイト数/文字数を格納できるSnowflake VARCHAR に翻訳されます。いずれにせよ、使用されるメモリはOracleと同じように列に格納された値のサイズを使って変数化されます。

VARCHAR2 (size [ BYTE | CHAR ])

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のVarchar2データ型¶

Oracle¶

CREATE TABLE varchar2_data_types
(
	varchar2_column1 VARCHAR2(5),
	varchar2_column2 VARCHAR2(5 BYTE),
	varchar2_column3 VARCHAR2(5 CHAR)
);

INSERT INTO varchar2_data_types VALUES ('H', 'Hello', 'Hell');

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE varchar2_data_types
	(
		varchar2_column1 VARCHAR(5),
		varchar2_column2 VARCHAR(5),
		varchar2_column3 VARCHAR(5)
	)
	COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
	;

	INSERT INTO varchar2_data_types
	VALUES ('H', 'Hello', 'Hell');

varchar列からのデータの取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM varchar2_data_types;

結果¶


VARCHAR2_COLUMN1	VARCHAR2_COLUMN2	VARCHAR2_COLUMN3
H	Hello	Hell

Snowflake¶

SELECT * FROM
varchar2_data_types;

結果¶


VARCHAR2_COLUMN1	VARCHAR2_COLUMN2	VARCHAR2_COLUMN3
H	Hello	Hell

列の変数サイズの見直し¶

Oracle¶

SELECT
LENGTHB(varchar2_column1),
LENGTHB(varchar2_column2),
LENGTHB(varchar2_column3) 
FROM VARCHAR2_DATA_TYPES;

結果¶


LENGTHB(VARCHAR2_COLUMN1)	LENGTHB(VARCHAR2_COLUMN2)	LENGTHB(VARCHAR2_COLUMN3)
1	5	4

Snowflake¶

SELECT
OCTET_LENGTH(varchar2_column1) /*** SSC-FDM-OR0015 - LENGTHB TRANSFORMED TO OCTET_LENGTH RESULTS MAY VARY DUE TO MEMORY MANAGEMENT OF DBMS ***/,
OCTET_LENGTH(varchar2_column2) /*** SSC-FDM-OR0015 - LENGTHB TRANSFORMED TO OCTET_LENGTH RESULTS MAY VARY DUE TO MEMORY MANAGEMENT OF DBMS ***/,
OCTET_LENGTH(varchar2_column3) /*** SSC-FDM-OR0015 - LENGTHB TRANSFORMED TO OCTET_LENGTH RESULTS MAY VARY DUE TO MEMORY MANAGEMENT OF DBMS ***/
FROM
VARCHAR2_DATA_TYPES;

結果¶


OCTET_LENGTH(VARCHAR2_COLUMN1)	OCTET_LENGTH(VARCHAR2_COLUMN2)	OCTET_LENGTH(VARCHAR2_COLUMN3)
1	5	4

既知の問題¶

問題は見つかりませんでした。

LOB データ型¶

説明¶

組み込みのLOBデータ型 BLOB 、 CLOB 、 NCLOB （内部的に格納）および BFILE （外部的に格納）は、テキスト、画像、ビデオ、空間データなどの大規模な非構造化データを格納できます。(Oracle SQL Language Reference LOB Data Type)

BFILE
BLOB
CLOB
NCLOB

警告

LOBデータ型はSnowflakeでは サポートされていません 。Snowflakeのドキュメントによると、 CLOB を VARCHAR に、 BLOB を BINARY に変換することが推奨されていますが、いくつかの制限があります。 {% endhint %}

警告

テーブルのLOBプロパティも、Snowflakeでは サポートされていません 。 {% endhint %}

BFILE データ型

Description

データベースの外部に保存されている大容量バイナリファイルへのロケーターを含みます。データベースサーバー上の外部 LOBs へのバイトストリームI/Oアクセスを有効にします。BFILE 列または属性には、 BFILE ロケーターが格納されます。このロケーターは、サーバーのファイルシステム上のバイナリファイルへのポインターとして機能します。ロケーターはディレクトリ名とファイル名を保持します。(Oracle SQL 言語リファレンス BFILE データ型)。

警告

BFILE データ型は、Snowflakeでは サポートされていません。VARCHAR が代わりに使用されます。

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のBfileデータ型¶

警告

Oracle BFILE columns are used to store a locator with the directory and filename. They are changed to Snowflake VARCHAR to store the directory and filename into the column. However, loading the content of the file must be done manually.

Oracle¶

--Create Table
CREATE TABLE bfile_table 
(
    col1 BFILE 
);

--Insert Bfilename
INSERT INTO bfile_table VALUES (
    BFILENAME('mydirectory', 'myfile.png')
);

--Select
SELECT * FROM bfile_table;

結果¶


COL1
[BFILE:myfile.png]

Snowflake¶

--Create Table
CREATE OR REPLACE TABLE bfile_table
    (
        col1
    !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0105 - ADDITIONAL WORK IS NEEDED FOR BFILE COLUMN USAGE. BUILD_STAGE_FILE_URL FUNCTION IS A RECOMMENDED WORKAROUND ***/!!!
    VARCHAR
    )
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

--Insert Bfilename
INSERT INTO bfile_table
VALUES (PUBLIC.BFILENAME_UDF('mydirectory', 'myfile.png')
);

--Select
SELECT * FROM
    bfile_table;

結果¶


COL1
mydirectory\myfile.png

警告

BFILENAME() を置き換えるために UDF が追加されました。

UDF が追加されました

CREATE OR REPLACE FUNCTION PUBLIC.BFILENAME_UDF (DIRECTORYNAME STRING, FILENAME STRING)
RETURNS STRING
LANGUAGE SQL
IMMUTABLE 
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"udf"}}'
AS
$$
	DIRECTORYNAME || '\\' || FILENAME
$$;

既知の問題¶

1.DBMS_LOB 組み込みパッケージにアクセスできません¶

Snowflakeでは LOB データ型がサポートされていないため、 DBMS_LOB 関数に相当するものはなく、回避策もまだ実装されていません。

BLOB データ型¶

説明¶

BLOB データ型は構造化されていないバイナリ大容量オブジェクトを格納します。BLOB オブジェクトは文字セットセマンティクスのないビットストリームと考えることができます。(Oracle SQL 言語リファレンス BLOB データ型)。

警告

BLOB データ型は、Snowflakeでは サポートされていません。BINARY が代わりに使用されます。

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時の BLOB¶

Oracle¶

CREATE TABLE blobtable( blob_column BLOB, empty_column BLOB );

INSERT INTO blobtable VALUES (NULL, EMPTY_BLOB());

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE blobtable ( blob_column BINARY,
empty_column BINARY
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO blobtable
VALUES (NULL, TO_BINARY(' '));

データの取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM blobtable;

結果¶


BLOB_COLUMN	EMPTY_COLUMN
[NULL]	[BLOB]

Snowflake¶

SELECT * FROM
blobtable;

結果¶


BLOB_COLUMN	EMPTY_COLUMN
NULL

関数例¶

警告

この例は、Oracle BLOB とSnowflake BINARY の機能的同等性を示すために使用されているだけであり、SnowConvert AIの変換 ではありません 。

警告

"utl_raw.cast_to_raw"と"DBMS_LOB.SUBSTR"関数を使用しています。これらの関数の変換は、現在 SnowConvert では サポートされていません。

Oracle¶

INSERT INTO blobtable VALUES(
utl_raw.cast_to_raw('hello world'), EMPTY_BLOB());

SELECT DBMS_LOB.SUBSTR(blob_column) AS result
FROM blobtable;

結果¶


RESULT
[NULL]
hello world

Snowflake¶

INSERT INTO blobtable
VALUES(
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0076 - TRANSLATION FOR BUILT-IN PACKAGE 'utl_raw.cast_to_raw' IS NOT CURRENTLY SUPPORTED. ***/!!!
'' AS cast_to_raw, TO_BINARY(' '));


SELECT
SUBSTR(blob_column, 1) AS result
FROM
blobtable;

結果¶


RESULT
[NULL]
hello world

既知の問題¶

1.最大長 BLOB （Oracle）と BINARY （Snowflake）の違い¶

Oracle BLOB 列の最大サイズは （4ギガバイト - 1） * （データベースブロックサイズ） ですが、 Snowflake BINARY は 8MB に制限されています。

2.EMPTY_BLOB の空の値¶

EMPTY_BLOB() を使用して列を初期化すると、空の LOB ロケーターが返されます。一方、翻訳後の列は文字列' 'を返します。

3.DBMS_LOB 組み込みパッケージにアクセスできません¶

Snowflakeでは LOB データ型がサポートされていないため、 DBMS_LOB 関数に相当するものはなく、回避策もまだ実装されていません。

CLOB データ型¶

説明¶

シングルバイト文字またはマルチバイト文字を含む文字大容量オブジェクト。固定幅文字セットと可変幅文字セットの両方がサポートされており、どちらもデータベースの文字セットを使用します。(Oracle SQL 言語リファレンス CLOB データ型)。

警告

CLOB データ型は、Snowflakeでは サポートされていません。VARCHAR が代わりに使用されます。

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時の CLOB¶

Oracle¶

CREATE TABLE clobtable ( clob_column CLOB, empty_column CLOB );

INSERT INTO clobtable VALUES ( 'THIS IS A TEST', EMPTY_CLOB() );

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE clobtable ( clob_column VARCHAR,
empty_column VARCHAR
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO clobtable
VALUES ( 'THIS IS A TEST', TO_VARCHAR(' - '));

データの取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM clobtable;

結果¶


CLOB_COLUMN	EMPTY_COLUMN
THIS IS A TEST

Snowflake¶

SELECT * FROM
clobtable;

結果¶


CLOB_COLUMN	EMPTY_COLUMN
THIS IS A TEST	-

既知の問題¶

1.最大長 CLOB （Oracle）と VARCHAR （Snowflake）の違い¶

Oracle CLOB 列の最大サイズは （4ギガバイト - 1） * （データベースブロックサイズ） ですが、 Snowflake VARCHAR は 16MB に制限されています。

2.EMPTY_CLOB の空の値¶

EMPTY_CLOB() を使用して列を初期化すると、空の LOB ロケーターが返されます。一方Snowflakeでは、翻訳後の列は文字列' - 'を返します。

3.DBMS_LOB 組み込みパッケージにアクセスできません¶

Snowflakeでは LOB データ型がサポートされていないため、 DBMS_LOB 関数に相当するものはなく、回避策もまだ実装されていません。

NCLOB データ型¶

説明¶

Unicode文字を含む文字大容量オブジェクト。固定幅文字セットと可変幅文字セットの両方がサポートされており、どちらもデータベースの国文字セットを使用します。(Oracle SQL 言語リファレンス NCLOB データ型)。

警告

NCLOB データ型は、Snowflakeでは サポートされていません。VARCHAR が代わりに使用されます。

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時の NCLOB¶

Oracle¶

CREATE TABLE nclobtable ( nclob_column NCLOB, empty_column NCLOB );

INSERT INTO nclobtable VALUES ( 'THIS IS A TEST', EMPTY_CLOB() );

Snowflake¶

CREATE OR REPLACE TABLE nclobtable ( nclob_column VARCHAR,
empty_column VARCHAR
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"oracle"}}'
;

INSERT INTO nclobtable
VALUES ( 'THIS IS A TEST', TO_VARCHAR(' - '));

データの取得¶

Oracle¶

SELECT * FROM nclobtable;

結果¶


NCLOB_COLUMN	EMPTY_COLUMN
THIS IS A TEST

Snowflake¶

SELECT * FROM
nclobtable;

結果¶


NCLOB_COLUMN	EMPTY_COLUMN
THIS IS A TEST	-

既知の問題¶

1.最大長 CLOB （Oracle）と VARCHAR （Snowflake）の違い¶

Oracle NCLOB 列の最大サイズは （4ギガバイト - 1） * （データベースブロックサイズ） ですが、 Snowflake VARCHAR は 16MB に制限されています。

2.EMPTY_CLOB の空の値¶

EMPTY_CLOB() を使用して列を初期化すると、空の LOB ロケーターが返されます。一方、翻訳後の列は文字列' - 'を返します。

3.DBMS_LOB 組み込みパッケージにアクセスできません¶

Snowflakeでは LOB データ型がサポートされていないため、 DBMS_LOB 関数に相当するものはなく、回避策もまだ実装されていません。

SnowConvert AI - Oracle - Oracle組み込みデータ型¶

拡張データ型¶

説明¶

既知の問題¶

1.MAX STRING SIZE は認識されません¶

関連 EWIs¶

JSON データ型¶

説明¶

サンプルソースパターン¶

テーブル作成の列としての JSON データ型¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

既知の問題¶

推奨事項¶

1.JSON データ型 翻訳の回避策¶

Oracle¶

結果1¶

結果2¶

Snowflake¶

結果1¶

結果2¶

関連 EWIs¶

LONG データ型¶

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のLong¶

Oracle¶

Snowflake¶

Long列からのデータ取得¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶

既知の問題¶

1.long（Oracle）とvarchar（Snowflake）の最大長は異なります¶

2.Long列のキャスト¶

Oracle¶

関連 EWIs¶

RAWとLONG RAWデータ型¶

説明¶

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のRawとLong Raw¶

Oracle¶

Snowflake CREATE OR REPLACE TABLE raw_table¶

RawおよびLong Raw列からのデータ取得¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶

既知の問題¶

関連 EWIs¶

数値データ型¶

説明¶

算術演算に関する注意事項¶

FLOAT データ型¶

説明¶

Notes on arithmetic operations

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時のFloatデータ型¶

Oracle¶

Snowflake¶

FLOAT¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶

FLOAT ( p )¶

Oracle¶

結果¶

Snowflake¶

結果¶

既知の問題¶

1.精度を持つ FLOAT データ型¶

関連 EWIs¶

NUMBER データ型¶

説明¶

Notes on arithmetic operations

サンプルソースパターン¶

テーブル作成時の数値データ型¶

Oracle¶

1.JSON データ型翻訳の回避策¶