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
`+` （単項）	`+a`	`a` を暗黙的に数値に変換する `a` を返します。 `a` が文字列であっても、文字列を数値に変換できない場合は、エラーが返されます。
`+`	`a + b`	2つの数値式（`a` および `b`）を追加します。
`-` （単項）	`-a`	入力数値式を否定します。
`-`	`a - b`	ある数式（`b`）を別の数式（`a`）から減算します。
`-`	`a - b`	1つの日付式（`b`）を別の日付式（`a`）から減算します。結果は整数の日数です。DATE 式で許可される唯一の算術演算は、減算です。
`*`	`a * b`	2つの数値式（`a` および `b`）を乗算します。
`/`	`a / b`	1つの数式（`a`）を別の数式（`b`）で除算します。0または NULL で割ったときに0を返す関数については、 DIV0 と DIV0NULL をご参照ください。
`%`	`a % b`	`b` ごとに数値式 `a` の剰余を計算します。 MOD もご参照ください。

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。

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 |
+-----+-----------------+-----------------+

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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 |
+-----+-----------------+-----------------------+

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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

その他のN項演算¶

モジュロ（a % b または MOD）など、複数の数値入力を使用する他のすべての算術演算の場合：

出力の先頭にある数値は、入力の先頭にある数値の最大数です。
出力のスケールは、入力の最大スケールです。

つまり、入力 L1.S1、 L2.S2 などのN項演算を想定すると、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 = max(L1, L2, ...)

スケール:

S = max(S1, S2, ...)

精度:

P = L + S

単項演算¶

単項算術演算は、出力精度を明示的に指定できる ROUND を除き、入力精度とスケールと同じ出力精度とスケールを持ちます。

ビット演算¶

サポートされているビットごとの算術演算のリストは、条件式関数に掲載されています。

注意：

数値の場合、ビット単位の演算は入力の先頭の数字に対してのみ動作します。出力のスケールは常にゼロです。
バイナリビット演算の場合、出力の先頭桁数は入力の最大先頭桁数と同じです。