算術演算子¶
算術演算子は、1つ以上の入力式から数値出力を生成するために使用されます。
次の場合を除き、入力式は数値（固定小数点または浮動小数点）でなければなりません。
単項演算子
+は数値文字列を取ることができますが、これにより文字列は対応する数値に暗黙的に変換されます。2項演算子
-は DATE 式に適用できます。
このトピックの内容：
算術演算子のリスト¶
演算子 |
構文 |
説明 |
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2つの数値式（ |
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入力数値式を否定します。 |
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ある数式（ |
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1つの日付式（ |
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2つの数値式（ |
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1つの数式（ |
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算術演算のスケールと精度¶
算術演算の出力の スケール および 精度 は、入力のスケールと精度に依存します。
このセクションでは、Snowflakeがさまざまな算術演算（乗算、除算など）によって生成される数値出力のスケールと精度を保持するために使用する計算について説明します。このセクションでは、次の説明が使用されます。
- 先頭の数字
数値の小数点の左側の桁数（
L）です。- スケール
数値の小数点の右側の桁数（
S）です。- 精度
数値の合計桁数（
P）で、先頭の桁とスケールの合計として計算されます（P = L + S）。Snowflakeの精度は常に38に制限されています。関連項目：
固定小数点データ型（NUMBER、 DECIMALなど）は、精度とスケールを利用します。例えば、 DECIMAL（8、2）データ型の場合、精度は8、スケールは2、先頭桁は6です。
浮動小数点データ型（FLOAT、 DOUBLE、 REALなど）は、8バイトの倍精度を利用します。
出力の場合、これらは最大桁数になります。特定の出力の実際の桁数はこれより少ない場合があります。
乗算¶
乗算を実行する場合：
出力の先頭桁の数は、両方の入力の先頭桁の合計です。
Snowflakeは、入力のいずれかが12より大きいスケールを持たない限り、両方の入力のスケールに最大入力しきい値12桁までの桁数を追加することにより、潜在的なオーバーフロー（連鎖乗算による）を最小限に抑えます。入力のいずれかが12より大きいスケールの場合は、大きな入力スケールを出力スケールとして使用します。
つまり、2つの入力（L1.S1 および L2.S2）を使用した乗算演算を想定すると、出力の最大桁数は次のように計算されます。
- 先頭の数字
L = L1 + L2- スケール
S = min(S1 + S2, max(S1, S2, 12))- 精度
P = L + S
注釈
Snowflakeは数値の整数乗算を実行するため、中間結果がオーバーフローを引き起こす可能性があります。ただし、最終出力はオーバーフローしません。
例¶
select 10.01 n1, 1.1 n2, n1 * n2;
+-------+-----+---------+
| N1 | N2 | N1 * N2 |
|-------+-----+---------|
| 10.01 | 1.1 | 11.011 |
+-------+-----+---------+
select 10.001 n1, .001 n2, n1 * n2;
+--------+-------+----------+
| I1 | I2 | I1 * I2 |
|--------+-------+----------|
| 10.001 | 0.001 | 0.010001 |
+--------+-------+----------+
select .1 n1, .0000000000001 n2, n1 * n2;
+-----+-----------------+-----------------+
| N1 | N2 | N1 * N2 |
|-----+-----------------+-----------------|
| 0.1 | 0.0000000000001 | 0.0000000000000 |
+-----+-----------------+-----------------+
除算¶
除算を実行する場合：
出力の先頭桁は、分子の先頭桁と分母のスケールの合計です。
Snowflakeは、分子のスケールが12より大きくない限り、分子のスケールに最大しきい値12桁まで6桁を追加することにより、出力の潜在的なオーバーフロー（連鎖除算による）とスケールの損失を最小限に抑えます。分子のスケールが12より大きい場合は、分子のスケールを出力スケールとして使用します。
つまり、分子 L1.S1 および分母 L2.S2 による除算演算を想定すると、出力の最大桁数は次のように計算されます。
- 先頭の数字
L = L1 + S2- スケール
S = max(S1, min(S1 + 6, 12))- 精度
P = L + S
除算演算の結果が出力スケールを超える場合、Snowflakeは（出力を切り捨てるのではなく）出力を丸めます。
注釈
乗算と同様に、中間除算の結果はオーバーフローを引き起こす可能性があります。ただし、最終出力はオーバーフローしません。
例¶
select 2 n1, 7 n2, n1 / n2;
+----+----+----------+
| N1 | N2 | N1 / N2 |
|----+----+----------|
| 2 | 7 | 0.285714 |
+----+----+----------+
select 10.1 n1, 2.1 n2, n1 / n2;
+------+-----+-----------+
| N1 | N2 | N1 / N2 |
|------+-----+-----------|
| 10.1 | 2.1 | 4.8095238 |
+------+-----+-----------+
select 10.001 n1, .001 n2, n1 / n2;
+--------+-------+-----------------+
| N1 | N2 | N1 / N2 |
|--------+-------+-----------------|
| 10.001 | 0.001 | 10001.000000000 |
+--------+-------+-----------------+
select .1 n1, .0000000000001 n2, n1 / n2;
+-----+-----------------+-----------------------+
| N1 | N2 | N1 / N2 |
|-----+-----------------+-----------------------|
| 0.1 | 0.0000000000001 | 1000000000000.0000000 |
+-----+-----------------+-----------------------+
加算と減算¶
加算または減算の場合：
出力の先頭桁は、入力の先頭桁の最大数に1を加えたものです（キャリー値を保持するため）。
出力のスケールは、入力の最大スケールです。
つまり、加算または減算演算に2つの入力（L1.S1 および L2.S2）があると想定すると、出力の最大桁数は次のように計算されます。
- 先頭の数字
L = max(L1, L2) + 1- スケール
S = max(S1, S2)- 精度
P = L + S