Python 워크시트에서 저장 프로시저 만들기

Snowsight 를 사용하여 Python 워크시트 에서 저장 프로시저를 만들 수 있습니다.

예를 들어 Snowflake의 스테이지 또는 데이터베이스 오브젝트에서 데이터를 추출하고 데이터를 변환한 다음 변환된 데이터를 Snowflake에 저장하는 코드를 Python 워크시트에 작성할 수 있습니다. 그런 다음 Snowflake를 종료하지 않고도 해당 코드를 저장 프로시저로 배포하고 데이터 파이프라인을 만들 수 있습니다.

Python 워크시트에서 코드를 자동화하는 Python 저장 프로시저를 만듭니다. Python 워크시트 작성에 대한 자세한 내용은 Python 워크시트에 Snowpark 코드 작성하기 섹션을 참조하십시오.

전제 조건

자신의 역할에 저장 프로시저로 배포하기 위해 Python 워크시트를 실행하는 데이터베이스 스키마에 대한 OWNERSHIP 또는 CREATE PROCEDURE 권한이 있어야 합니다.

Python 워크시트를 저장 프로시저로 배포하기

Python 워크시트의 코드를 자동화하는 Python 저장 프로시저를 만들려면 다음을 수행하십시오.

  1. Snowsight 에 로그인합니다.

  2. Projects » Worksheets 를 엽니다.

  3. 저장 프로시저로 배포하려는 Python 워크시트를 엽니다.

  4. Deploy 를 선택합니다.

  5. 저장 프로시저의 이름을 입력합니다.

  6. (선택 사항) 저장 프로시저에 대한 세부 정보가 포함된 설명을 입력합니다.

  7. (선택 사항) Replace if exists 를 선택하여 같은 이름의 기존 저장 프로시저를 바꿉니다.

  8. Handler 의 경우 저장 프로시저의 처리기 함수를 선택합니다. 예: main.

  9. 처리기 함수에서 사용하는 인자를 검토하고 필요한 경우 형식화된 인자에 대한 SQL 데이터 타입 매핑을 재정의합니다. Python 유형이 SQL 유형에 매핑되는 방법에 대한 자세한 내용은 SQL-Python 데이터 타입 매핑 섹션을 참조하십시오.

  10. (선택 사항) Open in Worksheets 를 선택하여 SQL 워크시트에서 저장 프로시저 정의를 엽니다.

  11. Deploy 를 선택하여 저장 프로시저를 만듭니다.

  12. 저장 프로시저가 생성된 후 프로시저 세부 정보로 이동하거나 Done 을 선택할 수 있습니다.

하나의 Python 워크시트에서 여러 저장 프로시저를 만들 수 있습니다.

저장 프로시저를 만든 후 작업의 일부로 자동화할 수 있습니다. 작업 소개 섹션을 참조하십시오.

언어: 한국어