SnowConvert AI - Redshift 기능적 차이¶

SSC-FDM-RS0001¶

Data storage option is not supported in Snowflake. Data distribution is automatically handled by Snowflake.

설명¶

Snowflake의 아키텍처는 본질적으로 데이터 분포와 최적화를 관리하기 때문에 Snowflake에서는 Redshift에서 마이그레이션할 때 SORTKEY 및 DISTSTYLE을 명시적으로 정의할 필요가 없습니다. Snowflake는 데이터 파티셔닝 및 인덱싱을 자동으로 처리하여 이러한 매개 변수를 수동으로 구성할 필요 없이 쿼리 성능을 최적화합니다.

코드 예제¶

입력 코드:¶

Redshift¶
 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
DISTSTYLE AUTO;

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER
)
SORTKEY AUTO;


생성된 코드:¶

Snowflake¶
 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
----** SSC-FDM-RS0001 - DISTSTYLE AUTO OPTION IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. DATA STORAGE IS AUTOMATICALLY HANDLED BY SNOWFLAKE. **
--DISTSTYLE AUTO
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}';

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER
)
----** SSC-FDM-RS0001 - SORTKEY AUTO OPTION IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. DATA STORAGE IS AUTOMATICALLY HANDLED BY SNOWFLAKE. **
--SORTKEY AUTO
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}';

모범 사례¶

CLUSTER BY는 자주 쿼리되는 열의 데이터 지역성을 최적화하여 쿼리 성능을 향상시킬 수 있기 때문에 Redshift에서 마이그레이션하는 동안 Snowflake에서 사용하는 것이 좋습니다.
추가 지원이 필요한 경우 snowconvert-support@snowflake.com으로 이메일을 보내주세요.

SSC-FDM-RS0002¶

The performance of CLUSTER BY in Snowflake may vary compared to the performance of SORTKEY in Redshift.

설명¶

Amazon Redshift의 SORTKEY(SORTKEY AUTO 제외)는 Snowflake의 CLUSTER BY와 유사합니다. 그러나 Redshift와 Snowflake 간의 아키텍처 차이로 인해 성능에 미치는 영향이 다를 수 있습니다.

**SORTKEY**는 지정된 열을 기준으로 정렬된 순서로 데이터를 유지 관리하여 성능을 개선합니다. 이는 범위 쿼리 및 순서 지정 작업에 특히 유용합니다.
Snowflake의 **CLUSTER BY**는 지정된 열을 기반으로 데이터를 블록으로 구성하여 필터링 및 집계 작업을 지원합니다. 그러나 SORTKEY보다 순서 지정에 엄격하지 않습니다.

이러한 메커니즘을 이해하는 것은 각 플랫폼에서 성능을 최적화하는 데 매우 중요합니다.

코드 예제¶

입력 코드:¶

Redshift¶

 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
SORTKEY (col1);

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER SORTKEY
);

생성된 코드:¶

Snowflake¶

 CREATE TABLE table1 (
    col1 INTEGER
)
--** SSC-FDM-RS0002 - THE PERFORMANCE OF CLUSTER BY IN SNOWFLAKE MAY VARY COMPARED TO THE PERFORMANCE OF SORTKEY IN REDSHIFT **
CLUSTER BY (col1)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}'
;

CREATE TABLE table2 (
    col1 INTEGER
)
--** SSC-FDM-RS0002 - THE PERFORMANCE OF CLUSTER BY IN SNOWFLAKE MAY VARY COMPARED TO THE PERFORMANCE OF SORTKEY IN REDSHIFT **
CLUSTER BY (col1)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}';

모범 사례¶

Benchmark after migration: Run representative queries on both platforms to compare performance, as CLUSTER BY uses micro-partitioning rather than physical sort order.
Consider automatic clustering: For large tables with frequent queries on specific columns, enable automatic clustering in Snowflake.
추가 지원이 필요한 경우 snowconvert-support@snowflake.com으로 이메일을 보내주세요.

SSC-FDM-RS0003¶

Pending SnowConvert AI translation for Redshift foreign key constraints.

설명¶

Pending SnowConvert AI translation for Redshift foreign key constraints. Snowflake supports foreign key constraints, but they are not enforced and serve only as referential integrity metadata. This is a SnowConvert AI limitation, not a Snowflake platform limitation.

코드 예제¶

입력 코드:¶

Redshift¶

 CREATE TABLE TABLE1 (
    id INTEGER,
    PRIMARY KEY (id)
);

CREATE TABLE TABLE2 (
	id INTEGER,
	id_table1 INTEGER,
	FOREIGN KEY (id_table1) REFERENCES TABLE1 (col1)
);

생성된 코드:¶

Snowflake¶

 CREATE TABLE TABLE1 (
    id INTEGER,
    PRIMARY KEY (id)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/26/2024" }}';

CREATE TABLE TABLE2 (
	id INTEGER,
	id_table1 INTEGER
--	                 ,
--    --** SSC-FDM-RS0003 - PENDING SNOWCONVERT AI TRANSLATION FOR REDSHIFT FOREIGN KEY CONSTRAINTS. **
--	FOREIGN KEY (id_table1) REFERENCES TABLE1 (col1)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/26/2024" }}';

모범 사례¶

외래 키를 사용하여 수동으로 테이블을 변경하고 추가할 수 있습니다.

 ALTER TABLE TABLE2 ADD CONSTRAINT
FOREIGN KEY (id_table1) REFERENCES TABLE1 (col1)

추가 지원이 필요한 경우 snowconvert-support@snowflake.com으로 이메일을 보내주세요.

SSC-FDM-RS0004¶

날짜가 잘못되었을 수 있으며 Snowflake는 잘못된 날짜를 허용하지 않습니다

설명¶

Snowflake는 엄격한 유효성 검사를 적용하여 존재하지 않는 날짜를 거부하므로 유효하지 않은 날짜 문자열(예: ‘20010631’)이 있는 TO_DATE를 사용하면 오류가 발생합니다. 반면, Redshift의 TO_DATE는 is_strict 매개 변수가 false로 설정된 경우 유효하지 않은 날짜를 가장 가까운 유효한 날짜로 조정할 수 있습니다(예: 6월 31일을 7월 1일로 롤링). 이러한 차이를 통해 Snowflake는 유효하지 않은 날짜를 자동으로 수정하지 않고 데이터 무결성을 우선시하는 반면, Redshift는 날짜 처리에서 더 많은 유연성을 허용한다는 점을 알 수 있습니다.

코드 예제¶

입력 코드:¶

Redshift¶

 SELECT TO_DATE('20010631', 'YYYYMMDD', FALSE);

생성된 코드:¶

Snowflake¶

 SELECT
TRY_TO_DATE(/*** SSC-FDM-RS0004 - INVALID DATES WILL CAUSE ERRORS IN SNOWFLAKE ***/ '20010631', 'YYYYMMDD');

모범 사례¶

TRY_TO_DATE()에서 날짜가 유효한지 확인합니다.
추가 지원이 필요한 경우 snowconvert-support@snowflake.com으로 이메일을 보내주세요.

SSC-FDM-RS0005¶

Redshift MERGE rejects duplicate source rows. Snowflake allows them, which may produce different results.

설명¶

In Redshift, the MERGE statement throws an error when the source table contains duplicate rows matching the join condition. Snowflake allows MERGE to execute with duplicate source rows, which may produce non-deterministic results when multiple source rows match the same target row.

코드 예제¶

입력 코드:¶

Redshift¶

 MERGE INTO target USING source ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (source.id, source.name);

생성된 코드:¶

Snowflake¶

 --** SSC-FDM-RS0005 - REDSHIFT MERGE STATEMENT REJECTS DUPLICATE SOURCE ROWS. SNOWFLAKE ALLOWS DUPLICATES, WHICH MAY PRODUCE NON-DETERMINISTIC RESULTS. **
MERGE INTO target USING source ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (source.id, source.name);

모범 사례¶

Deduplicate source data: Add a QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY join_key ORDER BY ...) = 1 to the source subquery to ensure each target row matches at most one source row.
Validate results: After migration, compare MERGE output row counts between Redshift and Snowflake to detect non-deterministic behavior.
추가 지원이 필요한 경우 snowconvert-support@snowflake.com으로 이메일을 보내주세요.

SSC-FDM-RS0006¶

Called procedure contains usages of COMMIT/ROLLBACK. Modifying the current transaction in child scopes is not supported in Snowflake.

설명¶

Redshift에서는 프로시저 내에서 COMMIT 및 ROLLBACK 문을 사용하여 외부 범위에서 열린 트랜잭션의 변경 사항을 영구적으로 적용하거나 취소할 수 있습니다.

Snowflake는 각 프로시저 호출을 별도의 트랜잭션으로 처리하는 범위 지정 트랜잭션의 개념을 적용하므로, COMMIT 및 ROLLBACK 문의 효과가 해당 문이 선언된 프로시저의 범위로 제한됩니다.

SnowConvert에서 COMMIT 또는 ROLLBACK을 통한 프로시저 호출을 감지하는 경우 이 FDM은 앞서 언급한 기능적 차이에 대한 경고를 표시합니다.

코드 예제¶

입력 코드:¶

Redshift¶

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE inner_transaction_procedure(a int)
    LANGUAGE plpgsql
    AS $$
BEGIN
    INSERT INTO transaction_values_test values (a);
    ROLLBACK;
    INSERT INTO transaction_values_test values (a + 1);
END
$$;

CREATE OR REPLACE PROCEDURE outer_transaction_procedure(a int)
    LANGUAGE plpgsql
    AS $$
BEGIN
    -- This insert is also affected by the ROLLBACK in inner_transaction_procedure
    INSERT INTO transaction_values_test values (a);
    CALL inner_transaction_procedure(a + 3);
    COMMIT;
END
$$;

CALL outer_transaction_procedure(10);

생성된 코드:¶

Snowflake¶

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE inner_transaction_procedure (a int)
RETURNS VARCHAR
    LANGUAGE SQL
    COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}'
    AS $$
BEGIN
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a);
    ROLLBACK;
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a + 1);
    COMMIT;
END
$$;

CREATE OR REPLACE PROCEDURE outer_transaction_procedure (a int)
RETURNS VARCHAR
    LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}'
    AS $$
BEGIN
    BEGIN TRANSACTION;
    -- This insert is also affected by the ROLLBACK in inner_transaction_procedure
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a);
    --** SSC-FDM-RS0006 - CALLED PROCEDURE CONTAINS USAGES OF COMMIT/ROLLBACK. MODIFYING THE CURRENT TRANSACTION IN CHILD SCOPES IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE **
    CALL inner_transaction_procedure(:a + 3);
    COMMIT;
END
$$;

CALL outer_transaction_procedure(10);

모범 사례¶

Refactor transaction control: Move COMMIT and ROLLBACK statements into the outermost procedure or use scoped transactions where supported.
Use caller’s rights: Ensure the calling procedure manages the transaction boundary, as Snowflake’s scoped transactions isolate child procedure changes.
추가 지원이 필요한 경우 snowconvert-support@snowflake.com으로 이메일을 보내주세요.

SSC-FDM-RS0007¶

DDL statements perform an automatic COMMIT in Snowflake. ROLLBACK will not undo DDL-committed changes.

설명¶

Snowflake에서는 DDL문이 실행 후 자동 커밋을 수행하여 현재 트랜잭션의 모든 변경 사항을 영구적으로 적용하므로 ROLLBACK으로 취소할 수 없습니다.

DDL 문이 포함된 프로시저에서 ROLLBACK 문도 발견되는 경우 SnowConvert AI는 DDL 자동 커밋 동작에 대해 알리기 위해 이 FDM을 생성합니다.

코드 예제¶

입력 코드:¶

Redshift¶

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE rollback_ddl(a int)
    LANGUAGE plpgsql
    AS $$
BEGIN
    INSERT INTO transaction_values_test values (a);
    CREATE TABLE someRollbackTable
    (
        col1 INTEGER
    );

    INSERT INTO someRollbackTable values (a);
    ROLLBACK;
END
$$;

CALL rollback_ddl(10);

생성된 코드:¶

Snowflake¶

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE rollback_ddl (a int)
RETURNS VARCHAR
    LANGUAGE SQL
    COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}'
    AS $$
BEGIN
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO transaction_values_test
    values (:a);
    CREATE TABLE someRollbackTable
    (
        col1 INTEGER
    );
    BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO someRollbackTable
    values (:a);
    --** SSC-FDM-RS0007 - DDL STATEMENTS PERFORM AN AUTOMATIC COMMIT IN SNOWFLAKE. ROLLBACK WILL NOT UNDO DDL-COMMITTED CHANGES **
    ROLLBACK;
END
$$;

CALL rollback_ddl(10);

모범 사례¶

Separate DDL from DML transactions: Move DDL statements outside the transaction block, or execute them before BEGIN TRANSACTION to avoid implicit commits affecting DML operations.
Use conditional logic: If DDL creation is conditional, check for object existence with IF NOT EXISTS to avoid unnecessary autocommits.
추가 지원이 필요한 경우 snowconvert-support@snowflake.com으로 이메일을 보내주세요.

SSC-FDM-RS0008¶

Snowflake uses autocommit by default. The NONATOMIC option is not supported in Snowflake.

설명¶

In Redshift, the NONATOMIC option on CREATE PROCEDURE allows individual statements within the procedure to commit independently. In Snowflake, autocommit is the default behavior — each statement is automatically committed unless wrapped in an explicit BEGIN TRANSACTION block. The NONATOMIC keyword is removed during migration because Snowflake’s autocommit provides equivalent semantics.

코드 예제¶

입력 코드:¶

Redshift¶

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE SP_NONATOMIC()
NONATOMIC 
AS 
$$
    BEGIN
        NULL;
    END;
$$ 
LANGUAGE plpgsql;

생성된 코드:¶

Snowflake¶

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE SP_NONATOMIC ()
RETURNS VARCHAR
----** SSC-FDM-RS0008 - SNOWFLAKE USES AUTOCOMMIT BY DEFAULT. THE NONATOMIC OPTION IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. **
--NONATOMIC
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "02/10/2025",  "domain": "test" }}'
AS
$$
    BEGIN
        NULL;
    END;
$$;

모범 사례¶

Verify transaction behavior: If the original Redshift procedure relied on NONATOMIC for partial commits, test the migrated Snowflake procedure to confirm that autocommit provides the expected semantics.
Add explicit transactions where needed: If you need atomic (all-or-nothing) behavior for a group of statements in Snowflake, wrap them in BEGIN TRANSACTION … COMMIT.
추가 지원이 필요한 경우 snowconvert-support@snowflake.com으로 이메일을 보내주세요.