불변성 제약 조건 사용¶

예: 차원 테이블 변경 시 다시 계산 방지¶

차원 테이블에서 행을 업데이트할 때 변경 가능한 기간의 팩트만 다시 처리합니다.

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);

예: 소스 테이블보다 더 오래 데이터 보존¶

구문 분석된 데이터를 스테이징 테이블보다 더 오래 보존하는 동적 테이블을 생성하고 태스크로 이전 스테이징 데이터를 삭제합니다.

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';

예: 다운스트림 테이블이 전체 새로 고침 테이블에서 증분 새로 고침을 사용하도록 허용¶

일부 쿼리 구문(예: Python 사용자 정의 테이블 함수)에는 전체 새로 고침 모드가 필요합니다. 불변성 제약 조건을 통해 다운스트림 테이블에서 증분 새로 고침을 계속 사용할 수 있습니다.

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);

예: 테이블의 일부에서 백필¶

다음 예시에서는 :code:`my_backfill_table`에서 :code:`my_dynamic_table`의 변경 불가능한 리전을 백필하고 동적 테이블 정의에서 변경 가능한 리전을 백필합니다.

이 동적 테이블을 다시 초기화하는 경우 다음을 수행합니다.

• 증분 새로 고침 모드: Snowflake는 변경 가능한 모든 행을 삭제하고 변경 가능한 리전만 다시 채웁니다.

• 전체 새로 고침 모드: Snowflake는 동일한 효과로 전체 새로 고침을 수행합니다.

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;

예: 백필을 사용하여 동적 테이블의 데이터 복구 또는 수정¶

동적 테이블의 데이터 또는 정의는 직접 편집할 수 없습니다. 데이터를 복구하거나 수정하려면 다음 해결 방법 단계를 완료합니다.

1. 동적 테이블을 일반 테이블로 복제합니다.

2. 필요에 따라 복제된 테이블을 수정합니다.

3. 편집된 테이블에서 새 동적 테이블로 백필합니다.

다음 예시에서 my_dynamic_table`은 :code:`sales 기본 테이블에서 일일 판매 데이터를 집계합니다.

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           |
+---------+------------+-------------+

필요에 따라 이전 데이터를 아카이브하여 저장소 비용을 절감할 수 있습니다.

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;

나중에 :code:`2025-05-01`에서 판매 오류를 발견하게 되는데, 여기서 :code:`sales_count`는 2여야 합니다. 이 문제를 수정하려면 다음을 수행합니다.

1. :code:`my_dynamic_table`을 일반 테이블에 복제합니다.

   CREATE OR REPLACE TABLE my_dt_clone_table CLONE my_dynamic_table;
   

   Copy

2. 복제된 테이블을 업데이트합니다.

   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. 편집된 복제본을 백필 소스로 사용하여 동적 테이블을 다시 생성합니다.

   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

   이 접근 방식을 사용하면 기본 테이블을 수정하지 않고도 동적 테이블의 데이터를 복구하거나 수정할 수 있습니다.

   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           |
   +---------+------------+-------------+
   

예: 백필을 사용하여 동적 테이블의 스키마 수정하기¶

동적 테이블의 스키마는 직접 변경할 수 없습니다. 예를 들어, 열을 추가하는 등 스키마를 업데이트하려면 다음 단계를 따릅니다.

1. 동적 테이블을 일반 테이블로 복제합니다. 다음 예제에서는 sales`(:ref:`상기 <label-data-surgery-example>)에서 생성된 :code:`my_dynamic_table`을 사용합니다.

   CREATE OR REPLACE TABLE my_dt_clone_table CLONE my_dynamic_table;
   

   Copy

2. 복제된 테이블의 스키마를 수정합니다.

   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. 선택적으로, 새 열에 데이터를 추가합니다.

4. 편집된 복제본을 백필 소스로 사용하여 동적 테이블을 다시 생성합니다.

   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. 동적 테이블에 새 열이 나타나는지 확인합니다.

   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     |
   +---------+-------------+------------+-----------+-----------+