SnowConvert: Snowflake用Teradata SQL 翻訳ガイド¶

このページでは、 SnowConvert の機能を活用して、Teradata SQL ステートメントをSnowflakeに翻訳するガイドを提供します。様々な関数、データ型、 SQL 構文要素をカバーし、キーとなる違いや翻訳戦略を強調します。このガイドは、 SnowConvert の公式ドキュメントを補足し、ハイレベルな概要を提供することを目的としています。最も詳細で最新の情報については、公式ドキュメントを参照してください。

データ型のマッピング:

TeradataとSnowflakeのデータ型は似ていますが、同一ではありません。SnowConvert はほとんどの場合自動的にマッピングを処理しますが、基になる変換を理解することは有益です。一般的なマッピングは以下の通りです。

データ型のマッピング:

Teradataデータ型	Snowflakeに相当	注意
BYTEINT	SMALLINT
SMALLINT	SMALLINT
INTEGER	INTEGER
BIGINT	BIGINT
DECIMAL(P,S)	NUMBER(P,S)	精度とスケールを見直すべきです。
FLOAT	FLOAT / DOUBLE	プラットフォーム特有のニュアンスがあるかもしれません。
REAL	FLOAT
CHAR(n)	CHAR(n)	文字セットの違いを考慮する必要があります。
VARCHAR(n)	VARCHAR(n)	文字セットの違いを考慮する必要があります。
CLOB	VARCHAR(16777216) / TEXT	慎重な取り扱いが必要で、さまざまなストレージメカニズムが関与している可能性があります。
BLOB	VARBINARY	慎重な取り扱いが必要で、さまざまなストレージメカニズムが関与している可能性があります。
DATE	DATE
TIME	TIME
TIMESTAMP	TIMESTAMP_NTZ / TIMESTAMP_TZ	タイムゾーンの考慮事項を確認する必要があります。
INTERVAL	INTERVAL

SQL 構文と関数:

SnowConvert は、多くの SQL コンストラクトの翻訳を自動化します。しかし、特別な注意が必要な分野もあります。

DDL ステートメント: CREATE TABLE、 ALTER TABLE、 DROP TABLE は一般的に直訳されます。制約とインデックスの互換性を確認します。
DML ステートメント: SELECT、 INSERT、 UPDATE、 DELETE はほぼ互換性があります。これらのステートメント内の具体的な関数の使用に注意してください。
集計関数: SUM、 AVG、 COUNT、 MIN、 MAX は通常シームレスに翻訳されます。
文字列関数: 文字列関数の多くには同等のものがありますが（例: SUBSTRING、 UPPER、 LOWER）、名前や動作が異なるものもあります。
日付/時刻関数: 文字列関数と同様に、日付および時刻関数に相当する関数に矛盾がないか確認します。
分析関数: ウィンドウ関数（例: ROW_NUMBER、 RANK、 LAG、 LEAD）は、どちらのプラットフォームでも一般的にサポートされていますが、特定の構文や動作が異なる場合があります。
ストアドプロシージャと UDFs: Teradataストアドプロシージャとユーザー定義関数（UDFs）は変換が必要です。SnowConvert はこのプロセスを支援できますが、手作業による確認や調整が必要になることもよくあります。
マクロ: Teradataマクロは、Snowflakeストアドプロシージャまたは UDFs として書き直す必要があります。
条件付きロジック: CASE ステートメントは一般的に互換性があります。
結合: 内部結合、外部結合、およびクロス結合は通常問題なく翻訳されます。
トランザクション: SnowflakeのトランザクションモデルはTeradataと異なる可能性があるため、トランザクションロジックを確認してください。
Teradata固有の機能: Teradata固有の機能（特定のテーブルパーティショニングスキーム、複数値の圧縮など）は、Snowflakeに直接相当するものがなく、別のアプローチが必要になる場合があります。