不変性制約の使用¶

例:ディメンションテーブルが変更された場合の再計算を防止する¶

ディメンションテーブルの行を更新すると、可変期間のファクトのみが再処理されます。

CREATE DYNAMIC TABLE joined_data
  TARGET_LAG = '1 minute'
  WAREHOUSE = mywh
  IMMUTABLE WHERE (timestamp_col < CURRENT_TIMESTAMP() - INTERVAL '1 day')
AS
  SELECT F.primary_key primary_key, F.timestamp_col timestamp_col, D.value dim_value
  FROM fact_table F
  LEFT OUTER JOIN dimension_table D USING (primary_key);

例:ソーステーブルよりも長いデータを保持する¶

ステージングテーブルよりも長い解析済みデータを保持する動的テーブルを作成し、タスクで古いステージングデータを削除します。

CREATE TABLE staging_data (raw TEXT, ts TIMESTAMP);

CREATE DYNAMIC TABLE parsed_data
  TARGET_LAG = '1 minute'
  WAREHOUSE = mywh
  IMMUTABLE WHERE (ts < CURRENT_TIMESTAMP() - INTERVAL '7 days')
AS
  SELECT
    parse_json(raw):event_id::string event_id,
    parse_json(raw):name::string name,
    parse_json(raw):region::string region,
    ts
  FROM staging_data
  WHERE region = 'US';

CREATE TASK delete_old_staging_data
  WAREHOUSE = mywh
  SCHEDULE = '24 hours'
AS
  DELETE FROM staging_data WHERE ts < CURRENT_TIMESTAMP() - INTERVAL '30 days';

例:下流のテーブルがフルリフレッシュテーブルからインクリメンタルリフレッシュを使用できるようにする¶

一部のクエリ構成（Pythonユーザー定義テーブル関数など）には、フルリフレッシュモードが必要です。不変性制約により、下流のテーブルは引き続きインクリメンタルリフレッシュを使用できます。

CREATE DYNAMIC TABLE udtf_dt
  TARGET_LAG = '1 hour'
  WAREHOUSE = mywh
  REFRESH_MODE = FULL
  IMMUTABLE WHERE (ts < current_timestamp() - interval '1 day')
AS
  SELECT ts, data, output, join_key
  FROM input_table, TABLE(my_udtf(data));

CREATE DYNAMIC TABLE incremental_join_dt
  TARGET_LAG = '1 hour'
  WAREHOUSE = mywh
  REFRESH_MODE = INCREMENTAL
  IMMUTABLE WHERE (ts < current_timestamp() - interval '1 day')
AS
  SELECT * FROM udtf_dt JOIN dim_table USING (join_key);

例:テーブルの一部からのバックフィル¶

次の例では、my_backfill_table から my_dynamic_table の不変リージョンを、さらに動的テーブルの定義から可変リージョンをバックフィルします。

この動的テーブルを再初期化する場合：

• インクリメンタルリフレッシュモード ：Snowflakeはすべての可変行を削除し、可変リージョンのみを再入力します。

• フルリフレッシュモード ：Snowflakeは、同じ効果でフルリフレッシュを実行します。

CREATE DYNAMIC TABLE my_dynamic_table (day TIMESTAMP, totalSales NUMBER)
  IMMUTABLE WHERE (day < '2025-01-01')
  BACKFILL FROM my_backfill_table
  TARGET_LAG = '20 minutes'
  WAREHOUSE = 'mywh'
  AS SELECT DATE_TRUNC('day', ts) AS day, sum(price)
    FROM my_base_table
    GROUP BY day;

例:バックフィルを使用して、動的テーブルのデータを回復または変更する¶

動的テーブルのデータや定義を直接編集することはできません。データを回復または修正するには、次の回避策の手順を完了します。

1. 動的テーブルを通常のテーブルにクローンします。

2. 必要に応じて、クローンされたテーブルを変更します。

3. 編集されたテーブルから新しい動的テーブルにバックフィルします。

次の例では my_dynamic_table が sales ベーステーブルから日次販売データを集計します。

CREATE OR REPLACE TABLE sales(item_id INT, ts TIMESTAMP, sales_price FLOAT);

INSERT INTO sales VALUES (1, '2025-05-01 01:00:00', 10.0), (1, '2025-05-01 02:00:00', 15.0), (1, '2025-05-01 03:00:00', 11.0);
INSERT INTO sales VALUES (1, '2025-05-02 00:00:00', 11.0), (1, '2025-05-02 05:00:00', 13.0);


CREATE DYNAMIC TABLE my_dynamic_table
  TARGET_LAG = 'DOWNSTREAM'
  WAREHOUSE = mywh
  INITIALIZE = on_create
  IMMUTABLE WHERE (day <= '2025-05-01')
  AS
    SELECT item_id, date_trunc('DAY', ts) day, count(sales_price) AS sales_count FROM sales
    GROUP BY item_id, day;

SELECT item_id, to_char(day, 'YYYY-MM-DD') AS day, sales_count FROM my_dynamic_table;

+---------+------------+-------------+
| ITEM_ID | DAY        | SALES_COUNT |
|---------+------------+-------------|
| 1       | 2025-05-01 | 3           |
| 1       | 2025-05-02 | 2           |
+---------+------------+-------------+

オプションで、古いデータをアーカイブしてストレージコストを節約できます。

DELETE FROM sales WHERE ts < '2025-05-02';

ALTER DYNAMIC TABLE my_dynamic_table REFRESH;

SELECT item_id, to_char(day, 'YYYY-MM-DD') AS day, sales_count FROM my_dynamic_table;

その後、2025-05-01 で販売エラーを見つけます。条件: sales_count は2である必要があります。これを修正するには

1. my_dynamic_table を通常のテーブルにクローンします。

   CREATE OR REPLACE TABLE my_dt_clone_table CLONE my_dynamic_table;
   

   Copy

2. クローンされたテーブルを更新します。

   UPDATE my_dt_clone_table SET
     sales_count = 2
     WHERE day = '2025-05-01';
   
   SELECT item_id, to_char(day, 'YYYY-MM-DD') AS day, sales_count FROM my_dt_clone_table;
   

   Copy

   +---------+------------+-------------+
   | ITEM_ID | DAY        | SALES_COUNT |
   |---------+------------+-------------|
   | 1       | 2025-05-01 | 2           |
   | 1       | 2025-05-02 | 2           |
   +---------+------------+-------------+
   

3. 編集されたクローンをバックフィルのソースとして使用し、動的テーブルを再作成します。

   CREATE OR REPLACE DYNAMIC TABLE my_dynamic_table
     BACKFILL FROM my_dt_clone_table
     IMMUTABLE WHERE (day <= '2025-05-01')
     TARGET_LAG = 'DOWNSTREAM'
     WAREHOUSE = mywh
     INITIALIZE = on_create
     AS
       SELECT item_id, date_trunc('DAY', ts) day, count(sales_price) AS sales_count FROM sales
       GROUP BY item_id, day;
   

   Copy

   この手法により、ベーステーブルを変更することなく、動的テーブルのデータを回復または修正できます。

   SELECT item_id, to_char(day, 'YYYY-MM-DD') AS day, sales_count FROM my_dynamic_table;
   

   Copy

   +---------+------------+-------------+
   | ITEM_ID | DAY        | SALES_COUNT |
   |---------+------------+-------------|
   | 1       | 2025-05-01 | 2           |
   | 1       | 2025-05-02 | 2           |
   +---------+------------+-------------+
   

例:バックフィルを使用して動的テーブルのスキーマを変更する¶

動的テーブルのスキーマを直接変更することはできません。スキーマを更新する場合（たとえば、列を追加するなど）は、次のステップに従います。

1. 動的テーブルを通常のテーブルにクローンします。次の例では、 sales`（:ref:`前述の <label-data-surgery-example>）から作成した my_dynamic_table を使用します。

   CREATE OR REPLACE TABLE my_dt_clone_table CLONE my_dynamic_table;
   

   Copy

2. クローンされたテーブルのスキーマを変更します。

   ALTER TABLE my_dt_clone_table ADD COLUMN sales_avg FLOAT;
   
   SELECT item_id, to_char(day, 'YYYY-MM-DD') as DAY, SALES_COUNT, SALES_AVG FROM my_dt_clone_table;
   

   Copy

3. オプションで、新しい列にデータを追加します。

4. 編集されたクローンをバックフィルのソースとして使用し、動的テーブルを再作成します。

   CREATE OR REPLACE DYNAMIC TABLE my_dynamic_table
     BACKFILL FROM my_dt_clone_table
     IMMUTABLE WHERE (day <= '2025-05-01')
     TARGET_LAG = 'DOWNSTREAM'
     WAREHOUSE = mywh
     INITIALIZE = on_create
     AS
       SELECT item_id, date_trunc('DAY', ts) day, count(sales_price) AS sales_count, avg(sales_price) as sales_avg FROM sales
       GROUP BY item_id, day;
   

   Copy

5. 新しい列が動的テーブルに表示されることを確認します。

   SELECT item_id, to_char(day, 'YYYY-MM-DD') as DAY, SALES_COUNT, SALES_AVG, metadata$is_immutable as IMMUTABLE from my_dynamic_table ORDER BY ITEM_ID, DAY;
   

   Copy

   +---------+------------+-------------+-----------+-----------+
   | ITEM_ID | DAY        | SALES_COUNT | SALES_AVG | IMMUTABLE |
   |---------+------------+-------------|-----------|-----------|
   | 1       | 2025-05-01 | 3           | NULL      | TRUE      |
   | 1       | 2025-05-02 | 2           | 12        | FALSE     |
   +---------+-------------+------------+-----------+-----------+