Icebergテーブルのデータ型¶

このトピックでは、SnowflakeでのIcebergテーブルのデータ型の動作について説明します。

Icebergテーブルのデータ型の仕組み¶

Snowflakeは Apache Iceberg仕様で定義されたデータ型のほとんどをサポートし、Icebergデータ型をテーブルファイルに書き込むため、Snowflakeをカタログとして使用する場合は、異なるコンピュートエンジン間でIcebergテーブルの相互運用性を維持することができます。

SnowflakeがサポートするIcebergデータ型の概要については、 Icebergテーブルでサポートされているデータ型をご参照ください。

列の定義にIceberg型を使用する¶

SnowflakeをカタログとしてIcebergテーブルを作成する場合、 Icebergデータ型を使用して列を定義できます。

例:

CREATE OR REPLACE ICEBERG TABLE my_iceberg_table (
    boolean_col boolean,
    int_col int,
    long_col long,
    float_col float,
    double_col double,
    decimal_col decimal(10,5),
    string_col string,
    fixed_col fixed(10),
    binary_col binary,
    date_col date,
    time_col time,
    timestamp_ntz_col timestamp_ntz(6),
    timestamp_ltz_col timestamp_ltz(6)
  )
  CATALOG = 'SNOWFLAKE'
  EXTERNAL_VOLUME = 'my_ext_vol'
  BASE_LOCATION = 'my/relative/path/from/extvol';

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近似一致型¶

テーブルが、Snowflakeが 完全一致 をサポートしていないIcebergデータ型を使用している場合、Snowflakeは 近似一致 のSnowflake型を使用します。この型マッピングは、変換されたテーブルと、Snowflakeをカタログとして使用するIcebergテーブルの列の値に影響します。

例えば、Iceberg型 int の列を持つテーブルを考えてみましょう。Snowflakeは、Snowflakeデータ型 NUMBER(10,0)を使用して列の値を処理します。

NUMBER(10,0)の範囲は(-9,999,999,999,+9,999,999,999)ですが、 int の範囲はさらに制限された(-2,147,483,648,+2,147,483,647)です。その列に3,000,000,000の値を挿入しようとすると、Snowflakeは範囲外のエラーメッセージを返します。

近似一致型の詳細については、 Icebergテーブルでサポートされているデータ型表の注釈をご参照ください。

Icebergテーブルでサポートされているデータ型¶

次の表は、Icebergデータ型とSnowflakeデータ型の関係を示しています。次の列を使用します。

Iceberg型:: Apache Iceberg仕様で定義されているデータ型。Snowflakeをカタログとして使用する場合、SnowflakeはテーブルデータファイルにIceberg型を書き込むため、異なるコンピュートエンジン間でテーブルの相互運用性を維持することができます。
Snowflake型:: テーブルデータを処理して返すために使用されるSnowflakeデータ型。例えば、スキーマがIceberg型 timestamp を指定した場合、Snowflakeはマイクロ秒精度でSnowflakeデータ型 TIMESTAMP_NTZ(6) を使用して値を処理して返します。
メモ:: 近似一致型を使用する際の注意事項を含む、その他の使用上の注意事項。

Icebergデータ型	Snowflakeデータ型	メモ
`boolean`	BOOLEAN
`int` （32ビット符号付き整数）	NUMBER(10,0)	最小値より小さい10桁の数値、または32ビット符号付き整数の最大値より大きい値を挿入すると、範囲外のエラーが発生します。
`long` （64ビット符号付き整数）	NUMBER(19,0)	最小値より小さい19桁の数値、または64ビット符号付き整数の最大値より大きい値を挿入すると、範囲外のエラーが発生します。
`float` （単精度32ビット IEEE 754 浮動小数点）。	FLOAT	Snowflake DOUBLE データ型と同義語です。Snowflakeはすべての浮動小数点数を倍精度64ビット浮動小数点数として扱いますが、Icebergの浮動小数点数は32ビット浮動小数点数としてテーブルデータファイルに書き込まれます。 64ビットから32ビットへのビット幅を狭めるデータ変換では精度が失われます。
`double` （倍精度64ビット IEEE 754浮動小数点）。	FLOAT	Snowflake DOUBLE データ型と同義語です。Snowflakeはすべての浮動小数点数を倍精度64ビット浮動小数点数として扱います。
`decimal(P,S)`	NUMBER(P,S)
`date`	DATE
`time`	TIME(6)	マイクロ秒精度。Icebergテーブルでは、ミリ秒やナノ秒などの別の精度の使用はサポートされていません。
`timestamp`	TIMESTAMP_NTZ(6)	マイクロ秒精度。Icebergテーブルでは、ミリ秒やナノ秒などの別の精度の使用はサポートされていません。 Snowflakeは、タイムスタンプに非推奨のParquet物理型 `int96` の使用をサポートしていません。
`timestamptz`	TIMESTAMP_LTZ(6)	マイクロ秒精度。Icebergテーブルでは、ミリ秒やナノ秒などの別の精度の使用はサポートされていません。
`string`	VARCHAR(16777216)
`uuid`	BINARY(16)	`uuid` データ型は、カタログとしてSnowflakeを使用しているテーブルや変換されたテーブルではサポートされていません。外部カタログを使用する場合、またはオブジェクトストレージ内のファイルからテーブルを作成する場合、Snowflakeは `uuid` Iceberg型を BINARY （16）Snowflake型にマッピングします。
`fixed(L)`	BINARY(L)	この型を使用してIcebergテーブルを作成することはできますが、 `fixed(L)` 型の列を持つテーブルを変換することはできません。
`struct`	構造化 OBJECT	構造化型列は最大1000個のサブ列をサポートします。
`list`	構造化 ARRAY	構造化型列は最大1000個のサブ列をサポートします。
`map`	MAP	構造化型列は最大1000個のサブ列をサポートします。

考慮事項¶

Icebergテーブルのデータ型で作業する場合、次の項目を考慮してください。

次のIcebergデータ型を使用する列を持つテーブルの変換はサポートされていません。
- uuid
- fixed(L)
Snowflakeをカタログとして使用するテーブルでは、Iceberg uuid データ型を使用するテーブルの作成はサポートされていません。
すべてのIcebergテーブルタイプ用:
- 構造化型列は最大1000個のサブ列をサポートします。
- タイムスタンプに非推奨のParquet物理型 int96 の使用はサポートされていません。
- Icebergは時刻とタイムスタンプ型のマイクロ秒精度をサポートしています。その結果、ミリ秒やナノ秒などの別の精度を使用するIcebergテーブルをSnowflakeでは作成できません。