SnowConvert: 파일 및 오브젝트 수준 분석 - SQL 파일¶

SQL - Oracle 평가 보고서의 파일 섹션

참고

Teradata에서 이 테이블은 다음 확장자가 있는 모든 파일에 적용됩니다.

.sql
.dml
.ddl

코드 변환율¶

이 섹션에서는 SQL 파일의 코드 변환율을 보여줍니다.

공식¶

(converted_lines / total_lines) * 100

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CSV 관련 필드 이름¶

SqlLoCConversionRate

샘플¶

다음 예제에서 두 번째 테이블은 구문 분석 오류로 인해 인식되지 않지만 그 안의 설명은 지원되는 코드 줄로 간주됩니다.

CREATE TABLE sample_table1  -- converted
(    -- line with error
 -- Comment 1  -- converted
 col1 INTEGER,  -- converted
 -- Comment 2  -- converted
 col2 INTEGER,  -- converted
 -- Comment 3  -- converted
 col3 INTEGER,  -- converted
 -- Comment 4  -- converted
 col4 !INTEGER,  -- line with error
 -- Comment 5  -- converted
 col5 INTEGER!  -- line with error
);

CREATE !TABLE sample_table2 -- line with error
(    -- line with error
 -- Comment 1  -- converted
     col1 INTEGER,  -- line with error
 -- Comment 2  -- converted
 col2 INTEGER  -- line with error
)    -- line with error

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예상 변환율: 65%

설명: 총 20줄의 코드가 있으며, 그 중 13줄이 도구에 의해 성공적으로 변환되었습니다. 공식을 사용하면 변환율은 (13/20)*100입니다.

오류가 있는 줄은 오류 메시지가 1개 이상 포함된 모든 코드 줄로 정의됩니다. 자세한 내용은 각 언어 설명서의 문제 및 문제 해결 섹션을 참조하십시오.

변환율 - 생성된 파일 수¶

참고

이 필드는 Teradata 보고서에만 적용됩니다.

이 필드는 성공적으로 생성된 SQL 파일의 비율을 설명합니다. 출력에 생성되지 않은 파일은 변환 과정에서 예기치 않은 문제가 발생했기 때문입니다.

공식¶

(files_generated / total_files) * 100

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CSV 관련 필드 이름¶

SqlFilesConversionRate

샘플¶

input_folder
    input1.sql
    input2.sql
    input3.sql

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input_folder
    input1.sql
    input2.sql

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예상 파일 생성 변환율: 66.67%

설명: 변환의 입력 파일 3개 중 2개만 출력에 성공적으로 생성되었습니다.

변환율 - LOC¶

참고

이 필드는 Teradata 보고서에만 적용됩니다.

이는 코드 변환율 공통 섹션과 동일하게 설명하지만, Teradata에서 지원되는 모든 SQL 파일 확장자에 적용됩니다.

Total File Quantity¶

참고

이 필드는 Teradata 보고서에만 적용됩니다.

식별된 SQL 파일의 총 개수를 설명합니다.

CSV 관련 필드 이름¶

SqlFileCount

샘플¶

input_folder
    input1.sql
    input2.dml
    input3.ddl
    input4.bteq
    input5.fl

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예상 총 파일 수량: 3

설명: 이 샘플에서는 파일 중 3개가 SQL 확장자를 지원합니다.

Total LOC¶

참고

이 필드는 Teradata 보고서에만 적용됩니다.

이 설명은 코드 줄 공통 섹션과 동일하지만, Teradata에서 지원되는 모든 SQL 파일 확장자에 적용됩니다.

Lines of Code¶

SQL 확장자의 코드 줄 수를 나타냅니다. 이 계산에서는 빈 줄은 고려하지 않고 코드, 설명 또는 둘 다 포함된 줄만 계산합니다.

CSV 관련 필드 이름¶

SqlLinesCount

샘플¶

Folder1
    input1.sql            -- 20 lines
    input2.sql            -- 20 lines
Folder2
    input3.sql            -- 10 lines
    input4.sql            -- 5 lines
    input5.txt            -- 15 lines

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CREATE TABLE sample_table1
(
 -- Comment 1
 col1 INTEGER,
 -- Comment 2
 col2 INTEGER,
 -- Comment 3
 col3 INTEGER,
 -- Comment 4
 col4 !INTEGER,
 -- Comment 5
 col5 INTEGER!
);

CREATE !TABLE sample_table2
(
 -- Comment 1
     col1 INTEGER,
 -- Comment 2
 col2 INTEGER
)

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예상 코드 줄: 55

설명: 이 섹션에서는 SQL 확장자의 파일에 있는 줄만 고려합니다.

Total Object Quantity¶

SQL 확장자 파일에서 성공적으로 식별된 오브젝트 수를 설명합니다.

CSV 관련 필드 이름¶

SqlIdentifiedObjects

샘플¶

CREATE TABLE sample_table1
(
 -- Comment 1
 col1 INTEGER,
 -- Comment 2
 col2 INTEGER,
 -- Comment 3
 col3 INTEGER,
 -- Comment 4
 col4 !INTEGER,
 -- Comment 5
 col5 INTEGER!
);

CREATE !TABLE sample_table2
(
 -- Comment 1
     col1 INTEGER,
 -- Comment 2
 col2 INTEGER
)

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예상 식별자 오브젝트: 1

설명: 이 예제에는 2개의 CREATE TABLE 문이 있습니다. 첫 번째는 올바르게 구문 분석되었으므로 완전히 인식되지만 두 번째는 정의에 철자가 틀린 단어가 2개 있으므로 Snow Convert에서 인식하지 못합니다.

Parsing Errors¶

이 섹션에는 SQL 파일에서 인식할 수 없는 코드 조각의 총 개수가 표시됩니다.

CSV 관련 필드 이름¶

SqlTotalParsingErrors

샘플¶

CREATE TABLE sample_table1
(
 -- Comment 1
 col1 INTEGER,
 -- Comment 2
 col2 INTEGER,
 col3 INTEGER,
 col4 !INTEGER,

 col5 INTEGER!

);

CREATE !TABLE sample_table2
(
 -- Comment 1
     col1 INTEGER,
 -- Comment 2
 col2 INTEGER
)

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예상되는 구문 분석 오류: 3

설명: 첫 번째 테이블 내부에 2개의 구문 분석 오류가 있으며 두 번째 테이블은 철자가 잘못된 키워드로 인해 전체 구문 분석 오류로 간주됩니다.