숫자 데이터 타입¶

전체 자릿수¶

Snowflake는 배정밀도(64비트) IEEE 754 부동 소수점 숫자를 사용합니다.

전체 자릿수는 약 15자리입니다. 예를 들어, 정수의 범위는 -9007199254740991에서 -9007199254740991 ~ +9007199254740991(-2⁵³ + 1 to +2⁵³ - 1)입니다. 부동 소수점 값의 범위는 10^-308 ~ 10⁺³⁰⁸ 입니다. (Snowflake는 약 10:sup: -324 와 10^-308 사이의 더 극단적인 값을 더 정밀하게 나타낼 수 있습니다.) 자세한 내용은 배정밀도 숫자에 대한 Wikipedia 문서 를 참조하십시오.

Snowflake는 고정 소수점 데이터 타입 NUMBER 를 지원하므로, 지수 범위가 더 작아도 더 큰 전체 자릿수를 허용합니다.

특수한 값¶

Snowflake는 FLOAT에 대해 다음과 같은 특수한 값을 지원합니다.

• 'NaN' (숫자가 아님).

• 'inf' (무한대).

• '-inf' (음의 무한대).

'NaN', 'inf', '-inf' 기호는 작은따옴표로 묶어야 하며 대/소문자를 구분하지 않습니다.

'NaN' 에 대한 비교 의미 체계는 다음과 같은 식으로 IEEE 754 표준과는 다릅니다.

반올림 오류¶

부동 소수점 연산자는 최하위 자릿수에서 작은 반올림 오류가 발생할 수 있습니다. 반올림 오류는 삼각함수, 통계 및 지리공간 함수를 포함한 모든 유형의 부동 소수점 처리에서 발생할 수 있습니다.

다음은 반올림 오류에 대한 고려 사항입니다.

• 오류는 쿼리가 실행될 때마다 다를 수 있습니다.

• 피연산자의 정밀도 또는 소수 자릿수가 다른 경우 더 큰 오류가 발생할 수 있습니다.

• 특히 집계 함수(예: SUM 또는 AVG)가 많은 수의 행을 처리하는 경우 오류가 누적될 수 있습니다. 집계하기 전에 고정 소수점 데이터 타입으로 캐스팅하면 이러한 오차를 줄이거나 없앨 수 있습니다.

• 반올림 오류는 SQL 을 사용할 때는 물론이고, Snowflake 내부(예: UDFs 및 저장 프로시저)에서 실행되는 다른 코드(예: Java, JavaScript 또는 Python)를 사용할 때도 발생할 수 있습니다.

• 두 개의 부동 소수점 숫자를 비교할 때 Snowflake는 정확히 같음이 아닌 대략적으로 같음을 사용하여 비교하는 것을 권장합니다.

It might be possible to avoid these types of approximation errors by using the exact DECFLOAT data type.

Use cases for the DECFLOAT data type¶

Use the DECFLOAT data type when you need exact decimal results and a wide, variable scale in the same column.

The DECFLOAT data type is appropriate for the following general use cases:

• You are ingesting data, and the scale of incoming numeric values is unknown or highly variable.

• You require exact numeric values; for example, ledgers, taxes, or compliance.

• You are migrating from systems that rely on the IEEE 754-decimal representation or 128-bit decimals. These migrations might be blocked by the precision or range limitations of other Snowflake data types.

• You want to avoid Number out of representable range errors when you sum, multiply, or divide high-precision numeric values.

For example, you can use the DECFLOAT data type for the following specific use cases:

• You are ingesting heterogeneously-scaled data from Oracle DECIMAL or DB2 DECFLOAT columns.

• You are performing financial modeling involving computations with scales of results that are hard to predict.

• You are running scientific measurements that swing from nano units to astronomical units.

You can continue to use the NUMBER data type for fixed-scale numeric columns or the FLOAT data type for high-throughput analytics where imprecise results are acceptable.

Usage notes for the DECFLOAT data type¶

• If an operation produces a result with more than 38 digits, the DECFLOAT value is rounded to 38-digit precision, with the least-significant digits rounded off according to the current rounding mode. Snowflake uses the half up rounding mode for DECFLOAT values.

• When specifying a DECFLOAT value or casting to a DECFLOAT value, avoid using numeric literals in SQL. If you do this, the values are interpreted as NUMBER or FLOAT values before being cast to a DECFLOAT value, which can result in range errors or loss of exactness. Use either string literals — such as SELECT '<value>'::DECFLOAT — or the DECFLOAT literal — such as SELECT DECFLOAT '<value>'.

• When operations mix DECFLOAT values and values of other numeric types, coercion prefers the DECFLOAT values. For example, when adding a value of NUMBER type and DECFLOAT type, the result is a DECFLOAT value.

• Use of the DECFLOAT type might cause storage consumption to increase.

Drivers and driver versions that support the DECFLOAT data type¶

The following Snowflake drivers and driver versions support the DECFLOAT data type. You might need to update your drivers to the versions that support DECFLOAT:

Unsupported drivers treat DECFLOAT values as TEXT values. For some drivers, a driver parameter must be set to map the DECFLOAT type to a language-native type. For more information, see 드라이버.

Limitations for the DECFLOAT data type¶

The following limitations apply to the DECFLOAT type:

• DECFLOAT values can’t be stored in VARIANT, OBJECT, or ARRAY values. To cast a DECFLOAT value to a VARIANT value, you can first cast it to a VARCHAR value and then to a VARIANT value.

• DECFLOAT values aren’t supported in the following types of tables:

  • Tables in external formats, such as Iceberg

  • Hybrid tables

• The DECFLOAT data type isn’t supported in Snowflake Scripting stored procedures. However, it is supported in Snowflake Scripting user-defined functions (UDFs).

• The DECFLOAT data type isn’t supported in stored procedures or UDFs written in a language other than SQL (such as Python or Java).

• The DECFLOAT data type isn’t supported in Snowpark.

• Snowsight has limited support for the DECFLOAT data type.

• The following features don’t support the DECFLOAT data type:

  • Clustering keys

  • Differential privacy

  • Sensitive data classification

  • 검색 최적화 서비스

• The NUMBER and FLOAT types might provide better performance than the DECFLOAT type.

Examples for the DECFLOAT data type¶

The following examples use the DECFLOAT data type:

• Show the differences between DECFLOAT and FLOAT

• Use DECFLOAT values with aggregate functions

CREATE OR REPLACE TABLE decfloat_sample (
  id INT,
  decfloat_val DECFLOAT,
  float_val FLOAT);

INSERT INTO decfloat_sample VALUES
  (
    1,
    DECFLOAT '123e7000',
    FLOAT '123e7000'
  ),
  (
    2,
    12345678901234567890123456789::DECFLOAT,
    12345678901234567890123456789::FLOAT
  ),
  (
    3,
    '-4.2e-5432'::DECFLOAT,
    '-4.2e-5432'::FLOAT
  ),
  (
    4,
    '1.00000000000000000000000000000000000014'::DECFLOAT,
    '1.00000000000000000000000000000000000014'::FLOAT
  ),
  (
    5,
    '1.00000000000000000000000000000000000015'::DECFLOAT,
    '1.00000000000000000000000000000000000015'::FLOAT
  );

DESC TABLE decfloat_sample;

+--------------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+
| name         | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment | policy name | privacy domain |
|--------------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------|
| ID           | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| DECFLOAT_VAL | DECFLOAT(38) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| FLOAT_VAL    | FLOAT        | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
+--------------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+

SELECT * FROM decfloat_sample;

+----+-----------------------------------------+------------------------+
| ID | DECFLOAT_VAL                            |              FLOAT_VAL |
|----+-----------------------------------------+------------------------|
|  1 | 1.23e7002                               | inf                    |
|  2 | 12345678901234567890123456789           |   1.23456789012346e+28 |
|  3 | -4.2e-5432                              |  -0                    |
|  4 | 1.0000000000000000000000000000000000001 |   1                    |
|  5 | 1.0000000000000000000000000000000000002 |   1                    |
+----+-----------------------------------------+------------------------+

CREATE OR REPLACE TABLE decfloat_agg_sample (decfloat_val DECFLOAT);

INSERT INTO decfloat_agg_sample VALUES
  (DECFLOAT '1e1000'),
  (DECFLOAT '-2.47e999'),
  (DECFLOAT '22e-75');

SELECT SUM(decfloat_val),
       AVG(decfloat_val),
       MAX(decfloat_val),
       MIN(decfloat_val)
  FROM decfloat_agg_sample;

+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+
| SUM(DECFLOAT_VAL) | AVG(DECFLOAT_VAL) | MAX(DECFLOAT_VAL) | MIN(DECFLOAT_VAL) |
|-------------------+-------------------+-------------------+-------------------|
| 7.53e999          | 2.51e999          | 1e1000            | -2.47e999         |
+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+