Apache Iceberg™ テーブルのデータ型¶

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、サポートされているデータ型をご参照ください。

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、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。

サポートされているデータ型¶

このセクションの次のテーブルは、Icebergデータ型とSnowflakeデータ型の関係を示しています。以下の列を使用します。

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。

数値型¶

カタログとしてのSnowflake¶

次の表は、IcebergカタログとしてSnowflakeを使用するテーブル（Snowflake管理テーブル）のIceberg数値データ型とSnowflake数値データ型のマッピングを示しています。Snowflake管理Icebergテーブルを作成する際、 Icebergデータ型を使用して数値列を定義できます。

Icebergデータ型	Snowflakeデータ型	メモ
`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。 `float` や `double` を主キーとして使用することはできません（Apache Iceberg仕様に準拠）。
`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。 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。 `float` や `double` を主キーとして使用することはできません（Apache Iceberg仕様に準拠）。
`decimal(P,S)`	NUMBER(P,S)	`int` の代わりに `decimal(10,0)` を指定すると、Icebergで10進数型が作成されます。 `decimal(19,0)` を指定した場合も同様です。

外部カタログ¶

外部Icebergカタログを使用するIcebergテーブルを作成する場合、Icebergの数値型は次の表に従ってSnowflakeの数値型にマッピングされます。

Icebergデータ型	Snowflakeデータ型
`int` （32ビット符号付き整数）	NUMBER(10,0)
`long` （64ビット符号付き整数）	NUMBER(19,0)
`float` （単精度32ビット IEEE 754 浮動小数点）。	FLOAT
`double` （倍精度64ビット IEEE 754浮動小数点）。	FLOAT
`decimal(P,S)`	NUMBER(P,S)

注釈

float や double を主キーとして使用することはできません（Apache Iceberg仕様に準拠）。

その他のデータ型¶

Icebergデータ型	Snowflakeデータ型	メモ
`boolean`	BOOLEAN
`date`	DATE
`time`	TIME(6)	Apache Icebergテーブルの仕様に従ったマイクロ秒精度。
`timestamp`	TIMESTAMP_NTZ(6) または TIMESTAMP_LTZ(6)、Snowflakeパラメーター TIMESTAMP_TYPE_MAPPING の値に応じて異なります。	Apache Icebergテーブルの仕様に従ったマイクロ秒精度。タイムスタンプには、Parquet物理タイプ `int96` を使用することもできます。Snowflakeは `timestamp` をマイクロ秒に変換します（Apache Icebergテーブル仕様による）。
`timestamptz`	TIMESTAMP_LTZ(6)	Apache Icebergテーブルの仕様に従ったマイクロ秒精度。タイムスタンプには、Parquet物理タイプ `int96` を使用することもできます。Snowflakeは `timestamp` をマイクロ秒に変換します（Apache Icebergテーブル仕様による）。
`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。
`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。

デルタデータ型¶

次の表は、デルタテーブルファイルから作成されたIcebergテーブルについて、デルタデータ型とSnowflakeデータ型の対応関係を示しています。

デルタ型	Snowflakeデータ型
BYTE	NUMBER(3,0)
SHORT	NUMBER(5,0)
INTEGER	NUMBER(10,0)
LONG	NUMBER(20,0)
FLOAT	REAL
DOUBLE	REAL
TIMESTAMP	TIMESTAMP_LTZ(6)
TIMESTAMP_NTZ	TIMESTAMP_NTZ(6)
BINARY	BINARY
STRING	TEXT
BOOLEAN	BOOLEAN
DECIMAL(P,S)	NUMBER(P,S)

次の表は、デルタ入れ子データ型がSnowflakeデータ型にどのようにマッピングされるかを示しています。

デルタ入れ子型	Snowflakeデータ型
STRUCT	構造化 OBJECT
ARRAY	構造化 ARRAY
MAP	MAP

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。
- 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。
- float や double を主キーとして使用することはできません（Apache Iceberg仕様に準拠）。
デルタファイルから作成されたテーブルの場合:
- 以下の機能やデータタイプを使用したParquetファイル（Delta テーブルのデータファイル）はサポートされていません。
  - フィールド IDs
  - INTERVAL データ型。
  - 38以上の精度を持つ DECIMAL データ型。
  - LIST または MAP で、1レベルまたは2レベルの表現を持つタイプ。
  - 符号なし整数型（INT(signed = false)）。
  - FLOAT16 データ型。