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

BETWEEN

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

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

ソースコード

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

期待されるコード

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

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

BULK に INSERT

一括挿入ステートメントの翻訳リファレンス。

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

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

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

SQL Server

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

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

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

GO

Snowflake

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

CREATE OR REPLACE STAGE STAGE_638434968243607970
FILE_FORMAT = FILE_FORMAT_638434968243607970;

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

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

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

As you see in the code above, SnowConvert AI identifies all the BULK INSERTS in the code, and for each instance, a new STAGE and FILE FORMAT will be created before the copy into execution. In addition, after the creation of the STAGE, a PUT command will be created as well to add the file to the stage.

The names of the generated statements are auto-generated using the current timestamp in seconds, to avoid collisions between their usages.

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

サポートされている一括オプション

SQL Server

Snowflake

FORMAT

TYPE

FIELDTERMINATOR

FIELD_DELIMITER

FIRSTROW

SKIP_HEADER

ROWTERMINATOR

RECORD_DELIMITER

FIELDQUOTE

FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY

共通テーブル式（CTE）

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

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

構文

Snowflake SQL

サブクエリ：

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

再帰的 CTE：

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

条件:

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

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

注目すべき詳細

The RECURSIVE keyword does not exist in T-SQL, and the transformation does not actively add the keyword to the result. A warning is added to the output code to state this behavior.

SELECT INTO を用いた共通テーブル式

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

SQL Server:

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

SELECT * FROM #table2;

Snowflake：

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

		       SELECT
		       *
		       FROM
		       T_table2;

他の式との共通テーブル式

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

SQL Server:

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

Snowflake：

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

Delete Fromを使用した共通テーブル式

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

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

例を見てみましょう。例として、まずデータの入ったテーブルを作成します。

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

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

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

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

テーブルからSelectを実行すると、次のような結果が表示されます

ID

値

StringValue

100

100

名

200

200

秒

300

300

Third

400

400

Fourth

Note that the duplicated rows have been removed. To preserve this functionality in Snowflake, which does not support DELETE from a CTE, SnowConvert transforms the statement into the following:

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

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

To test it in Snowflake, you will need the table.

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

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

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

ID

値

StringValue

100

100

名

200

200

秒

300

300

Third

400

400

Fourth

MERGE ステートメントを使用した共通テーブル式

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

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

UPDATE ステートメントを使用した共通テーブル式

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

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

既知の問題

問題は見つかりませんでした。

関連 EWIs

  1. SSC-EWI-0108: 以下のサブクエリは無効なパターンの少なくとも1つにマッチし、コンパイルエラーが発生する可能性があります。

  2. SSC-PRF-TS0001 ：パフォーマンスの警告 - CTE の再帰がチェックされていません。再帰キーワードが必要になるかもしれません。

DELETE

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

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明

Removes one or more rows from a table or view in SQL Server. For more information, see the SQL Server DELETE documentation.

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

サンプルソースパターン

サンプルデータ

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

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

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

INSERT INTO Departments (DepartmentID, DepartmentName) VALUES
(1, 'Sales'),
(2, 'Marketing'),
(3, 'Engineering'),
(4, 'Finance');
Snowflake
CREATE OR REPLACE TABLE Employees (
    EmployeeID INT PRIMARY KEY,
    FirstName VARCHAR(50),
    LastName VARCHAR(50),
    DepartmentID INT
);

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

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

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

基本ケース

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

SQL Server
 DELETE T1 FROM Departments T2, Employees T1 WHERE T1.DepartmentID = T2.DepartmentID
Snowflake
DELETE FROM
Employees T1
USING Departments T2
WHERE
T1.DepartmentID = T2.DepartmentID;

注釈

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

テーブルから重複を削除

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

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

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

SQL Server

重複行を含むテーブルの作成

重複の挿入
 create table duplicatedRows(
    someID int,
    col2 bit,
    col3 bit,
    col4 bit,
    col5 bit
);

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

select * from duplicatedRows;
出力

someID

col2

col3

col4

col5

10

true

false

false

true

10

true

false

false

true

11

true

true

false

true

12

false

false

true

true

12

false

false

true

true

13

true

false

true

false

14

true

false

true

false

14

true

false

true

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

someID

col2

col3

col4

col5

10

true

false

false

true

11

true

true

false

true

12

false

false

true

true

13

true

false

true

false

14

true

false

true

false
Snowflake

重複行を含むテーブルの作成

重複の挿入
 create table duplicatedRows(
    someID int,
    col2 BOOLEAN,
    col3 BOOLEAN,
    col4 BOOLEAN,
    col5 BOOLEAN
);

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

select * from duplicatedRows;
出力

someID

col2

col3

col4

col5

10

true

false

false

true

10

true

false

false

true

11

true

true

false

true

12

false

false

true

true

12

false

false

true

true

13

true

false

true

false

14

true

false

true

false

14

true

false

true

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

someID

col2

col3

col4

col5

10

true

false

false

true

11

true

true

false

true

12

false

false

true

true

13

true

false

true

false

14

true

false

true

false

警告

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

DELETE WITH INNER JOIN

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

SELECT * FROM Employees;

出力

EmployeeID

FirstName

LastName

DepartmentID

5

Michael

Davis

null

6

Lucas

Parker

8
Snowflake
DELETE FROM
    Employees ee
USING Departments dept
WHERE
    ee.DepartmentID = dept.DepartmentID;

SELECT
    *
FROM
    Employees;
出力

EmployeeID

FirstName

LastName

DepartmentID

5

Michael

Davis

null

6

Lucas

Parker

8

DELETE WITH LEFT JOIN

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

SELECT * FROM Employees;
出力

EmployeeID

FirstName

LastName

DepartmentID

1

John

Doe

1

2

Jane

Smith

2

3

ボブ

Johnson

1

4

アリス

Brown

3
Snowflake
DELETE FROM
    Employees
USING Departments
WHERE
    Departments.DepartmentID IS NULL
    AND Employees.DepartmentID = Departments.DepartmentID(+);

SELECT
    *
FROM
    Employees;
出力

EmployeeID

FirstName

LastName

DepartmentID

1

John

Doe

1

2

Jane

Smith

2

3

ボブ

Johnson

1

4

アリス

Brown

3

DELETE WITH RIGHT JOIN

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

SELECT * FROM Employees;
出力

EmployeeID

FirstName

LastName

DepartmentID

5

Michael

Davis

null

6

Lucas

Parker

8
Snowflake
DELETE FROM
    Employees
USING Departments
WHERE
    Employees.DepartmentID IS NOT NULL
    AND Employees.DepartmentID(+) = Departments.DepartmentID;

SELECT
    *
FROM
    Employees;
出力

EmployeeID

FirstName

LastName

DepartmentID

5

Michael

Davis

null

6

Lucas

Parker

8

既知の問題

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

SQL Server

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

関連 EWIs

  1. SSC-EWI-TS0081 ：削除ステートメントでの完全結合の使用はサポートされていません。

DROP に STATEMENT

DROP ステートメント

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

DROP TABLE

Transact-SQL

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

Snowflake

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

翻訳

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

例:

DROP TABLE IF EXISTS [table_name]

DROP TABLE IF EXISTS table_name;

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

例:

SQL Server
DROP TABLE IF EXISTS [table_name], [table_name2], [table_name3]
Snowflake
DROP TABLE IF EXISTS table_name;

DROP TABLE IF EXISTS table_name2;

DROP TABLE IF EXISTS table_name3;

EXISTS

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

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

サブクエリのタイプ

サブクエリは、相関するものと相関しないものに分類できます。

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

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

EXISTS ステートメントは相関サブクエリとみなされます。

SQL に SERVER

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

Snowflake

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

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

IN

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

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

IN 演算子は、ある式がサブクエリの返す値に含まれるかどうかを調べます。

SQL に SERVER

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

	SELECT @results = COUNT(*) FROM TABLE1

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

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

Snowflake

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

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

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

INSERT

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

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明

Adds one or more rows to a table or a view in SQL Server. For more information, see the SQL Server INSERT documentation.

構文比較

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

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

サンプルソースパターン

基本的な INSERT

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

INSERT with assign operator

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

INTO を含まない INSERT

SQL Server
INSERT exampleTable VALUES ('Hello', 23);
Snowflake
INSERT INTO exampleTable VALUES ('Hello', 23);

共通テーブル式を含む INSERT

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

MERGE を DML としてテーブル DML 要因を含む INSERT

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

SQL Server
INSERT INTO T3
SELECT
  col1,
  col2
FROM (
  MERGE T1 USING T2
  	ON T1.col1 = T2.col1
  WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT VALUES ( T2.col1, T2.col2 )
  WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET T1.col2 = t2.col2
  OUTPUT
  	$action ACTION_OUT,
    T2.col1,
    T2.col2
) AS MERGE_OUT
 WHERE ACTION_OUT='UPDATE';
Snowflake
--** SSC-FDM-TS0026 - DELETE CASE IS NOT BEING CONSIDERED, PLEASE CHECK IF THE ORIGINAL MERGE PERFORMS IT **
CREATE OR REPLACE TEMPORARY TABLE MERGE_OUT AS
SELECT
	CASE WHEN T1.$1 IS NULL THEN 'INSERT' ELSE 'UPDATE' END ACTION_OUT,
	T2.col1,
	T2.col2
FROM T2 LEFT JOIN T1 ON T1.col1 = T2.col1;

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

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

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

既知の問題

1.特別なマッピングを必要とする構文要素:

  • [INTO]: このキーワードはSnowflakeでは必須なので、存在しない場合は追加してください。

  • [DEFAULT VALUES]: 挿入で指定されたすべての列にデフォルト値を挿入します。VALUES （DEFAULT、 DEFAULT、...）に変換する必要があります。DEFAULTs の追加量は、挿入によって変更される列の数に等しくなります。今のところ、警告が追加されています。

SQL Server

INSERT INTO exampleTable DEFAULT VALUES;

Snowflake

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

2.構文要素がサポートされていないか、無関係です。

  • [TOP (expression) [PERCENT]]: 挿入される行の量またはパーセントを示します。サポート対象外です。

  • [rowset_function_limited]: OPENQUERY()または OPENROWSET()で、リモートサーバーからデータを読み込むために使用されます。サポート対象外です。

  • [WITH table_hint_limited]:テーブルの読み書きロックを取得するために使用されます。Snowflakeでは関係ありません。

  • [<OUTPUT Clause>]: 挿入された行も挿入されるテーブルまたは結果セットを指定します。サポート対象外です。

  • [execute_statement]: データを取得するクエリの実行に使用できます。サポート対象外です。

  • [dml_table_source]: 別の DML ステートメントの OUTPUT 句によって生成された仮結果セット。サポート対象外です。

3.DELETE ケースは考慮されていません。

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

関連 EWIs

  1. SSC-EWI-0073: 機能同等性レビュー保留中。

  2. SSC-FDM-TS0026: DELETE ケースは考慮されていません。

MERGE

Transact-SQL MERGE ステートメント変換の詳細

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

構文比較

Snowflake

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

Transact-SQL

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

例

次のようなソースコードがあるとします。

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

次のような結果が得られると予想されます。

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

関連 EWIs

  1. SSC-EWI-0021: 構文がSnowflakeでサポートされていません。

SELECT

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

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明

Allows the selection of one or more rows or columns of one or more tables in SQL Server. For more information, see the SQL Server SELECT documentation.

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

サンプルソースパターン

SELECT WITH COLUMN ALIASES

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

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

SELECT TOP

SQL Server
SELECT TOP 1 * from ATable;
Snowflake
SELECT TOP 1
*
from
ATable;

SELECT INTO

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

SQL Server
SELECT * INTO NEWTABLE FROM TABLE1;
Snowflake
CREATE OR REPLACE TABLE NEWTABLE AS
SELECT
*
FROM
TABLE1;

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

SQL Server
SELECT * INTO NEWTABLE FROM TABLE1
EXCEPT
SELECT * FROM TABLE2
INTERSECT
SELECT * FROM TABLE3;
Snowflake
CREATE OR REPLACE TABLE NEWTABLE AS
SELECT
*
FROM
TABLE1
EXCEPT
SELECT
*
FROM
TABLE2
INTERSECT
SELECT
*
FROM
TABLE3;

SELECT TOP Additional Arguments

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

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

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

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

SELECT FOR

The FOR XML clause is transformed differently depending on whether the path is empty or not.

FOR XML PATH('') — Empty path (string concatenation pattern): FOR XML PATH('') is a common SQL Server pattern used for string concatenation (before STRING_AGG was introduced). When the path is empty and there is no ROOT clause, the query is transformed to use LISTAGG with CONCAT instead of XML functions, because the intent is string aggregation rather than XML generation.

SQL Server
SELECT ',' + column1,
       ' ' + column2
FROM my_table
FOR XML PATH('');
Snowflake
SELECT
  LISTAGG ( CONCAT(',' || column1, ' ' || column2), '')
FROM
  my_table;

When there is a single expression, CONCAT is omitted:

SQL Server
SELECT ',' + column1 FROM my_table FOR XML PATH('');
Snowflake
SELECT
  LISTAGG ( ',' || column1, '')
FROM
  my_table;

FOR XML PATH — Non-empty path (XML generation): When the path is not empty, the FOR XML PATH clause is converted to use FOR_XML_UDF with OBJECT_CONSTRUCT to produce XML output. This conversion emits SSC-FDM-TS0016 because the resulting XML format in Snowflake may differ from SQL Server.

SQL Server
SELECT t.id, t.name as full_name, t.hint FROM demo t FOR XML PATH;
Snowflake
SELECT
--** SSC-FDM-TS0016 - XML COLUMNS IN SNOWFLAKE MIGHT HAVE A DIFFERENT FORMAT **
PUBLIC.FOR_XML_UDF(OBJECT_CONSTRUCT('id', t.id, 'full_name', t.name, 'hint', t.hint), 'row')
FROM
demo t;

SELECT OPTION

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

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

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

SELECT WITH

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

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

SQL Server
SELECT AValue from ATable WITH(NOLOCK, NOWAIT);
Snowflake
SELECT
AValue
from
ATable;

関連 EWIs

  1. SSC-EWI-0040: ステートメントがサポートされていません。

  2. SSC-FDM-TS0016:Snowflakeの XML 列は形式が異なるかもしれません

SET に OPERATORS

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

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

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

SELECT ...
INTERSECT
SELECT ...

SELECT ...
EXCEPT
SELECT ...

TRUNCATE

Transact-SQL TRUNCATE ステートメント変換の詳細

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

SQL Server

TRUNCATE TABLE TABLE1;

Snowflake

TRUNCATE TABLE TABLE1;

UPDATE

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

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

注釈

わかりやすくするため、出力コードの一部を省略しています。

説明

Changes existing data in a table or view in SQL Server. For more information, see the SQL Server UPDATE documentation.

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

サンプルソースパターン

基本的な UPDATE

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

SQL Server

Update UpdateTest1
Set Col1 = 5;

Snowflake

Update UpdateTest1
Set
Col1 = 5;

デカルト積

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

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

SQL Server

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

Snowflake

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

OUTPUT 句

OUTPUT 句はSnowflakeではサポートされていません。

SQL Server

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

Snowflake

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

CTE

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

SQL Server

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

Snowflake

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

TOP 句

TOP 句はSnowflakeではサポートされていません。

SQL Server

Update TOP(10) UpdateTest4
Set Col1 = 5;

Snowflake

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

WITH TABLE HINT LIMITED

Update WITH 句はSnowflakeではサポートされていません。

SQL Server

Update UpdateTest5 WITH(TABLOCK)
Set Col1 = 5;

Snowflake

Update UpdateTest5
Set
Col1 = 5;

関連 EWIs

  1. SSC-EWI-0021: 構文がSnowflakeでサポートされていません。

UPDATE WITH JOIN

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

警告

これは進行中の作業であり、将来変更される可能性があります。

説明

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

ドキュメント にある以下の SQL Server構文を確認してください。

SQL Server構文

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

  • table_name: 更新するテーブルまたはビュー。

  • SET: 列とその新しい値を指定します。SET 句は、1つ以上の列に新しい値（または式）を割り当てます。

  • FROM:1つ以上のソーステーブルを指定するために使用されます（_ join のように）_。これは、更新を実行するためのデータの出所を定義するのに役立ちます。

  • WHERE: 条件に基づいて更新する行を指定します。この句がなければ、テーブルのすべての行が更新されます。

  • OPTION (query_hint): クエリ最適化のためのヒントを指定します。

Snowflake構文

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

注釈

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

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

必須パラメーター

  • _ target_table: _ 更新するテーブルを指定します。

  • _ col_name: _ _ target_table_ 内の列の名前を指定します。テーブル名は含めないでください。例えば、 UPDATE t1 SET t1.col = 1 は無効です。

  • _ value :_ _ col_name_ に設定する新しい値を指定します。

オプションのパラメーター

  • FROM`` _ additional_tables: _ 更新する行の選択や新しい値のセットに使用する1つ以上のテーブルを指定します。ターゲットテーブルを繰り返すと自己結合になることに注意してください。

  • WHERE`` _ 条件: _ 更新するターゲットテーブルの行を指定する式。デフォルト：値なし（ターゲットテーブルのすべての行が更新されます）

翻訳概要

SQL Server JOIN 型

Snowflakeでのお勧めの代替法

単一の INNER JOIN

FROM 句でターゲットテーブルを使用し、 INNER JOIN をエミュレートします。

複数の INNER JOIN

FROM 句でターゲットテーブルを使用し、 INNER JOIN をエミュレートします。

複数の INNER JOIN + 集計条件

サブクエリの使用 + IN 操作

単一の LEFT JOIN

サブクエリの使用 + IN 操作

複数の LEFT JOIN

必要に応じてステートメントを並べ替えるSnowflake UPDATE を使用します。
UPDATE [target_table_name]

SET [all_set_statements]

FROM [all_left_join_tables_separated_by_comma]

WHERE [all_clauses_into_the_ON_part]

複数の RIGHT JOIN

必要に応じてステートメントを並べ替えるSnowflake UPDATE を使用します。
UPDATE [target_table_name]

SET [all_set_statements]

FROM [all_right_join_tables_separated_by_comma]

WHERE [all_clauses_into_the_ON_part]

単一の RIGHTJOIN

FROM 句でテーブルを使用し、必要に応じて WHERE 句でフィルターを追加します。

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

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

サンプルソースパターン

セットアップデータ

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

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

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

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

CREATE OR REPLACE TABLE Products (
    ProductID INT PRIMARY KEY,
    ProductName VARCHAR(100),
    Price DECIMAL(10, 2)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "11/12/2024",  "domain": "test" }}'
;
Data Insertion for samples 
 
-- Insert Customer Data
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (1, 'John Doe');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (2, 'Jane Smith');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (3, 'Alice Johnson');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (4, 'Bob Lee');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (5, 'Charlie Brown');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (6, 'David White');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (7, 'Eve Black');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (8, 'Grace Green');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (9, 'Hank Blue');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (10, 'Ivy Red');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (11, 'Jack Grey');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (12, 'Kim Yellow');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (13, 'Leo Purple');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (14, 'Mona Pink');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (15, 'Nathan Orange');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (16, 'Olivia Cyan');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (17, 'Paul Violet');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (18, 'Quincy Brown');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (19, 'Rita Silver');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (20, 'Sam Green');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (21, 'Tina Blue');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (22, 'Ursula Red');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (23, 'Vince Yellow');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (24, 'Wendy Black');
INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES (25, 'Xander White');

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

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

ケース1: 単一の INNER JOIN 更新

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

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

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

CustomerID

数量

CustomerName

1

10

ジョン・ドウ
Snowflake
UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 10
FROM 
  Customers C
WHERE 
  C.CustomerName = 'John Doe'
  AND O.CustomerID = C.CustomerID;


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

CustomerID

数量

CustomerName

1

10

ジョン・ドウ

その他のアプローチ:

MERGE INTO 
MERGE INTO Orders O
USING Customers C
ON O.CustomerID = C.CustomerID
WHEN MATCHED AND C.CustomerName = 'John Doe' THEN
  UPDATE SET O.Quantity = 10;
IN Operation 
UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 10
WHERE O.CustomerID IN 
  (SELECT CustomerID FROM Customers WHERE CustomerName = 'John Doe');

ケース2: 複数の INNER JOIN 更新

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

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

CustomerID

数量

CustomerName

3

5

アリス・ジョンソン
Snowflake
UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 5
FROM Customers C, Products P
WHERE O.CustomerID = C.CustomerID
  AND C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet'
  AND O.ProductID = P.ProductID;

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

CustomerID

数量

CustomerName

3

5

アリス・ジョンソン

ケース3: 集計条件による複数の INNER JOIN 更新

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

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

CustomerID

CustomerName

数量

価格

11

ジャック・グレイ

6

29.99

18

クインシー・ブラウン

6

15.99

20

サム・グリーン

6

89.99

22

ウルスラ・レッド

6

9.99

24

ウェンディ・ブラック

6

49.99
Snowflake
UPDATE Orders O
SET Quantity = 6
WHERE O.CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Orders WHERE Quantity > 3)
AND O.ProductID IN (SELECT ProductID FROM Products WHERE Price < 200);

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

CustomerID

CustomerName

数量

価格

11

ジャック・グレイ

6

29.99

18

クインシー・ブラウン

6

15.99

20

サム・グリーン

6

89.99

22

ウルスラ・レッド

6

9.99

24

ウェンディ・ブラック

6

49.99

ケース4: 単一の LEFT JOIN 更新

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

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

OrderID

CustomerID

ProductID

数量

OrderDate

5

null

5

7

2024-11-05

13

null

13

13

2024-11-13
Snowflake
UPDATE Orders
SET Quantity = 13
WHERE OrderID IN (
  SELECT O.OrderID
  FROM Orders O
  LEFT JOIN Customers C ON O.CustomerID = C.CustomerID
  WHERE C.CustomerID IS NULL AND O.ProductID = 13
);


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

OrderID

CustomerID

ProductID

数量

OrderDate

5

null

5

7

2024-11-05

13

null

13

13

2024-11-13

注釈

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

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

ケース5: 複数の LEFT JOIN と RIGHT JOIN 更新

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

注釈

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

UPDATE [target_table_name]
SET [all_set_statements]
FROM [all_left_join_tables_separated_by_comma]
WHERE [all_clauses_into_the_ON_part]
SQL Server
UPDATE Orders
SET
    Quantity = C.CustomerID
FROM Orders O
LEFT JOIN Customers C ON C.CustomerID = O.CustomerID
LEFT JOIN Products P ON P.ProductID = O.ProductID
WHERE C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet';

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

OrderID

CustomerID

ProductID

数量

OrderDate

3

3

3

3

2024-11-12
Snowflake
UPDATE Orders O
SET O.Quantity = C.CustomerID
FROM Customers C, Products P
WHERE O.CustomerID = C.CustomerID
  AND C.CustomerName = 'Alice Johnson'
  AND P.ProductName = 'Tablet'
  AND O.ProductID = P.ProductID;

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

OrderID

CustomerID

ProductID

数量

OrderDate

3

3

3

3

2024-11-12

ケース6: 混在する INNER JOIN と LEFT JOIN 更新

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

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

CustomerID

CustomerName

数量

null

null

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

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

CustomerID

CustomerName

数量

null

null

4

ケース7: 単一の RIGHT JOIN 更新

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

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

OrderID

CustomerID

ProductID

数量

CustomerName

3

3

3

1000

アリス・ジョンソン
Snowflake
UPDATE Orders O
SET O.Quantity = 1000
FROM Customers C
WHERE O.CustomerID = C.CustomerID
  AND C.CustomerName = 'Alice Johnson';


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

OrderID

CustomerID

ProductID

数量

CustomerName

3

3

3

1000

アリス・ジョンソン

既知の問題

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

LEFT と RIGHT JOIN を含む UPDATE

JOINs を含む UPDATE ステートメントの翻訳仕様。

Applies to

  • SQL Server

  • Azure Synapse Analytics

警告

Snowflakeで部分的にサポートされています

説明

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

ドキュメント にある以下の SQL Server構文を確認してください。

SQL Server構文

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

  • table_name: 更新するテーブルまたはビュー。

  • SET: 列とその新しい値を指定します。SET 句は、1つ以上の列に新しい値（または式）を割り当てます。

  • FROM:1つ以上のソーステーブルを指定するために使用されます（_ join のように）_。これは、更新を実行するためのデータの出所を定義するのに役立ちます。

  • WHERE: 条件に基づいて更新する行を指定します。この句がなければ、テーブルのすべての行が更新されます。

  • OPTION (query_hint): クエリ最適化のためのヒントを指定します。

Snowflake構文

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

注釈

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

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

必須パラメーター

  • _ target_table: _ 更新するテーブルを指定します。

  • _ col_name: _ _ target_table_ 内の列の名前を指定します。テーブル名は含めないでください。例えば、 UPDATE t1 SET t1.col = 1 は無効です。

  • _ value :_ _ col_name_ に設定する新しい値を指定します。

オプションのパラメーター

  • FROM`` _ additional_tables: _ 更新する行の選択や新しい値のセットに使用する1つ以上のテーブルを指定します。ターゲットテーブルを繰り返すと自己結合になることに注意してください。

  • WHERE`` _ 条件: _ 更新するターゲットテーブルの行を指定する式。デフォルト：値なし（ターゲットテーブルのすべての行が更新されます）

翻訳概要

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

Notice that there are other languages that use this operator (+) and the position of the operator may determine the type of join. In this specific case in Snowflake, the position will not determine the join type but the association with the logically needed tables and columns will.

Even when there are other alternative as MERGE clause or the usages of a CTE; these alternatives tend to turn difficult to read when there are complex queries, and get extensive.

サンプルソースパターン

セットアップデータ

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

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

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

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

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

INSERT INTO GenericTable3 (Col1, Col2, Col3)
VALUES
('X1', 'Description1', 'A'),
('X2', 'Description2', 'A'),
('X3', 'Description3', 'A');
Snowflake
 CREATE OR REPLACE TABLE GenericTable1 (
    Col1 INT,
    Col2 VARCHAR(10),
    Col3 VARCHAR(10),
    Col4 VARCHAR(10),
    Col5 VARCHAR(10),
    Col6 VARCHAR(100)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "transact",  "convertedOn": "12/18/2024",  "domain": "test" }}'
;

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

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

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

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

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

LEFT JOIN

SQL Server
 UPDATE T1
SET
    T1.Col5 = T2.Col5,
    T1.Col6 = T3.Col2
FROM GenericTable1 T1
LEFT JOIN GenericTable2 T2 ON
    T2.Col1 COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS = T1.Col1
    AND T2.Col2 = T1.Col2
    AND T2.Col3 = T1.Col3
    AND T2.Col4 = T1.Col4
LEFT JOIN GenericTable3 T3 ON
    T3.Col1 = T2.Col5 AND T3.Col3 = 'A';
クエリ前の出力

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

null

null

2

A2

B2

C2

null

null

3

A3

B3

C3

null

null
クエリ後の出力

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

X1

Description1

2

A2

B2

C2

X2

Description2

3

A3

B3

C3

X3

Description3
Snowflake
 UPDATE dbo.GenericTable1 T1
    SET
        T1.Col5 = T2.Col5,
        T1.Col6 = T3.Col2
    FROM
        GenericTable2 T2,
        GenericTable3 T3
    WHERE
        T2.Col1(+) COLLATE 'EN-CI-AS' /*** SSC-FDM-TS0002 - COLLATION FOR VALUE CP1 NOT SUPPORTED ***/ = T1.Col1
        AND T2.Col2(+) = T1.Col2
        AND T2.Col3(+) = T1.Col3
        AND T2.Col4(+) = T1.Col4
        AND T3.Col1(+) = T2.Col5
        AND T3.Col3 = 'A';
クエリ前の出力

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

null

null

2

A2

B2

C2

null

null

3

A3

B3

C3

null

null
クエリ後の出力

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

X1

Description1

2

A2

B2

C2

X2

Description2

3

A3

B3

C3

X3

Description3

RIGHT JOIN

SQL Server
UPDATE T1
SET
    T1.Col5 = T2.Col5
FROM GenericTable2 T2
RIGHT JOIN GenericTable1 T1 ON
    T2.Col1 COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS = T1.Col1
    AND T2.Col2 = T1.Col2
    AND T2.Col3 = T1.Col3
    AND T2.Col4 = T1.Col4;
クエリ前の出力

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

null

null

2

A2

B2

C2

null

null

3

A3

B3

C3

null

null
クエリ後の出力

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

**X1

null

2

A2

B2

C2

**X2

null

3

A3

B3

C3

**X3

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

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

null

null

2

A2

B2

C2

null

null

3

A3

B3

C3

null

null
クエリ後の出力

Col1

Col2

Col3

Col4

Col5

Col6

1

A1

B1

C1

**X1

null

2

A2

B2

C2

**X2

null

3

A3

B3

C3

**X3

null

既知の問題

  • ロジックの違いから翻訳できないパターンもあるかもしれません。

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