SnowConvert AI - Redshift - SQL Statements

Translation reference for all the supported statements by SnowConvert AI for Redshift.

CALL

설명

저장 프로시저를 실행합니다. CALL 명령에는 프로시저 이름과 입력 인자 값이 포함되어야 합니다. CALL 문을 사용하여 저장 프로시저를 호출해야 합니다. (Redshift SQL Language Reference CALL).

문법 구문

 CALL sp_name ( [ argument ] [, ...] )
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샘플 소스 패턴

기본 시나리오

입력 코드:
Redshift
 CREATE PROCEDURE sp_insert_values(IN arg1 INT, IN arg2 DATE)
LANGUAGE plpgsql
AS
$$
BEGIN
    INSERT INTO event VALUES (arg1, arg2);
END;
$$;

CALL sp_insert_values(1, CURRENT_DATE);
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출력 코드:
Redshift
 CREATE PROCEDURE sp_insert_values (arg1 INT, arg2 DATE)
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "07/11/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
AS
$$
BEGIN
    INSERT INTO event
    VALUES (:arg1, : arg2);
END;
$$;

CALL sp_insert_values(1, CURRENT_DATE());
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출력 매개 변수 모드(INOUT, OUT)를 사용하여 호출

입력 코드:
Redshift
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE sp_calculate_sum_product(IN a NUMERIC, IN b NUMERIC, INOUT sum_result NUMERIC, INOUT product_result NUMERIC)
LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGIN
    sum_result := a + b;
    product_result := a * b;
END;
$$;

CREATE OR REPLACE PROCEDURE call_sp_calculate_sum_product()
LANGUAGE plpgsql
AS $$
DECLARE
    sum_value NUMERIC DEFAULT null;
    product_value NUMERIC DEFAULT null;
BEGIN
    CALL sp_calculate_sum_product(FLOOR(20.5)::NUMERIC, CEIL(20.7)::NUMERIC, sum_value, product_value);
    INSERT INTO test VALUES (sum_value, product_value);
END;
$$;

CALL call_sp_calculate_sum_product();
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출력 코드:
Redshift
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE sp_calculate_sum_product (a NUMERIC, b NUMERIC, sum_result OUT NUMERIC, product_result OUT NUMERIC)
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "07/11/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
AS $$
BEGIN
    sum_result := a + b;
    product_result := a * b;
END;
$$;

CREATE OR REPLACE PROCEDURE call_sp_calculate_sum_product ()
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "07/11/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
AS $$
DECLARE
    sum_value NUMERIC DEFAULT null;
    product_value NUMERIC DEFAULT null;
BEGIN
    CALL sp_calculate_sum_product(FLOOR(20.5)::NUMERIC, CEIL(20.7)::NUMERIC, : sum_value, : product_value);
    INSERT INTO test
    VALUES (:sum_value, : product_value);
END;
$$;

CALL call_sp_calculate_sum_product();
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Known Issues

  • Output parameters from calls outside procedures won’t work.

CREATE DATABASE

문법 구문

 CREATE DATABASE database_name 
[ { [ WITH ]
    [ OWNER [=] db_owner ]
    [ CONNECTION LIMIT { limit | UNLIMITED } ]
    [ COLLATE { CASE_SENSITIVE | CASE_INSENSITIVE } ]
    [ ISOLATION LEVEL { SERIALIZABLE | SNAPSHOT } ]
  }
  | { [ WITH PERMISSIONS ] FROM DATASHARE datashare_name ] OF [ ACCOUNT account_id ] NAMESPACE namespace_guid }
  | { FROM { { ARN '<arn>' } { WITH DATA CATALOG SCHEMA '<schema>' | WITH NO DATA CATALOG SCHEMA } }
             | { INTEGRATION '<integration_id>'} }
  | { IAM_ROLE  {default | 'SESSION' | 'arn:aws:iam::<account-id>:role/<role-name>' } }
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자세한 내용은 Redshift CREATE DATABASE 설명서를 참조하십시오.

샘플 소스 패턴

기본 샘플

입력 코드:
Redshift
 CREATE DATABASE database_name;
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출력 코드:
Snowflake
 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS database_name
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/25/2024" }}';
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데이터 정렬 절

입력 코드:
Redshift
 CREATE DATABASE database_collate
COLLATE CASE_INSENSITIVE;
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출력 코드:
Snowflake
 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS database_collate
DEFAULT_DDL_COLLATION='en-ci'
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/24/2024" }}';
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연결 제한 절

입력 코드:
Redshift
 CREATE DATABASE database_connection
CONNECTION LIMIT UNLIMITED;
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출력 코드:
Snowflake
 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS database_connection
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/24/2024" }}';
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경고

연결 제한 절은 Snowflake의 연결 동시성이 웨어하우스에서 관리되므로 제거되었습니다. 자세한 내용은 여기 를 참조하십시오.

From ARN 절

입력 코드:
Redshift
 CREATE DATABASE database_fromARN
FROM ARN 'arn' WITH NO DATA CATALOG SCHEMA IAM_ROLE 'arn:aws:iam::<account-id>:role/<role-name';
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출력 코드:
Snowflake
 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS database_fromARN
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/24/2024" }}';
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경고

이 절은 Amazon 리소스 를 참조하는 데 사용되며, Snowflake에서는 유효하지 않으므로 제거되었습니다.

From Datashare 절

입력 코드
Redshift
 CREATE DATABASE database_fromDatashare
FROM DATASHARE datashare_name OF NAMESPACE 'namespace_guid';
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출력 코드
Snowflake
 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS  database_fromDatashare
FROM DATASHARE datashare_name OF NAMESPACE 'namespace_guid' !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'FromDatashareAttribute' NODE ***/!!!
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/24/2024" }}';
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참고

Datashare의 변환은 향후 제공될 계획입니다.

Owner 절

입력 코드
Redshift
 CREATE DATABASE database_Owner
OWNER db_owner
ENCODING 'encoding';
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출력 코드
Snowflake
 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS database_Owner
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/24/2024" }}';
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경고

이 경우에는 개별 사용자가 아닌 역할별로 Snowflake 데이터베이스를 소유하기 때문에 코드에서 소유자 절이 제거됩니다. 자세한 내용은 Snowflake GRANT OWNERSHIP 설명서 를 참조하십시오.

Isolation Level 절

입력 코드
Redshift
 CREATE DATABASE database_Isolation
ISOLATION LEVEL SNAPSHOT;
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출력 코드
Snowflake
 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS database_Isolation
ISOLATION LEVEL SNAPSHOT !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'IsolationLevelAttribute' NODE ***/!!!
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/24/2024" }}';
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참고

Isolation Level에 대한 변환은 향후 제공될 계획입니다.

관련 EWIs

CREATE EXTERNAL TABLE

설명

Currently SnowConvert AI is transforming CREATE EXTERNAL TABLES to regular tables, that implies additional effort because data stored in external RedShift tables must be transferred to the Snowflake database.

문법 구문

 CREATE EXTERNAL TABLE
external_schema.table_name
(column_name data_type [, ] )
[ PARTITIONED BY (col_name data_type [,  ] )]
[ { ROW FORMAT DELIMITED row_format |
  ROW FORMAT SERDE 'serde_name'
  [ WITH SERDEPROPERTIES ( 'property_name' = 'property_value' [, ...] ) ] } ]
STORED AS file_format
LOCATION { 's3://bucket/folder/' | 's3://bucket/manifest_file' }
[ TABLE PROPERTIES ( 'property_name'='property_value' [, ...] ) ]

CREATE EXTERNAL TABLE
external_schema.table_name
[ PARTITIONED BY (col_name [,  ] ) ]
[ ROW FORMAT DELIMITED row_format ]
STORED AS file_format
LOCATION { 's3://bucket/folder/' }
[ TABLE PROPERTIES ( 'property_name'='property_value' [, ...] ) ]
 AS
 { select_statement }
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여기를 클릭하여 이 구문에 대한 사양으로 이동합니다.

샘플 소스 패턴

입력 코드:

Redshift
 CREATE EXTERNAL TABLE
external_schema.sales_data
(
    sales_id INT,
    product_id INT,
    sales_amount DECIMAL(10, 2),
    sales_date DATE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 's3://mybucket/sales_data/';
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출력 코드:
Snowflake
 --** SSC-FDM-0004 - EXTERNAL TABLE TRANSLATED TO REGULAR TABLE **
CREATE TABLE external_schema.sales_data
(
    sales_id INT,
    product_id INT,
    sales_amount DECIMAL(10, 2),
    sales_date DATE
)
--ROW FORMAT DELIMITED
--FIELDS TERMINATED BY ','
--STORED AS TEXTFILE
--LOCATION 's3://mybucket/sales_data/'
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}'
;
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Create External Table AS

입력 코드:
Redshift
 CREATE EXTERNAL TABLE spectrum.partitioned_lineitem
PARTITIONED BY (l_shipdate, l_shipmode)
STORED AS parquet
LOCATION 'S3://amzn-s3-demo-bucket/cetas/partitioned_lineitem/'
AS SELECT l_orderkey, l_shipmode, l_shipdate, l_partkey FROM local_table;
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출력 코드:
Snowflake
 --** SSC-FDM-0004 - EXTERNAL TABLE TRANSLATED TO REGULAR TABLE **
CREATE TABLE spectrum.partitioned_lineitem
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/17/2024" }}'
--PARTITIONED BY (l_shipdate, l_shipmode)
--STORED AS parquet
--LOCATION 'S3://amzn-s3-demo-bucket/cetas/partitioned_lineitem/'
AS SELECT l_orderkey, l_shipmode, l_shipdate, l_partkey FROM
local_table;
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권장 사항

관련 EWIs

  1. SSC-FDM-0004: 외부 테이블이 일반 테이블로 변환되었습니다.

CREATE MATERIALIZED VIEW

설명

In SnowConvert AI, Redshift Materialized Views are transformed into Snowflake Dynamic Tables. To properly configure Dynamic Tables, two essential parameters must be defined: TARGET_LAG and WAREHOUSE. If these parameters are left unspecified in the configuration options, SnowConvert AI will default to preassigned values during the conversion, as demonstrated in the example below.

구체화된 뷰에 대한 자세한 내용을 보려면 여기 를 클릭하십시오.

동적 테이블에 필요한 매개 변수에 대한 자세한 내용을 보려면 여기 를 클릭하십시오.

문법 구문

다음은 Amazon Redshift에서 뷰를 만드는 SQL 구문입니다. 여기 를 클릭하여 이 구문에 대한 Redshifts 사양으로 이동합니다.

 CREATE MATERIALIZED VIEW mv_name
[ BACKUP { YES | NO } ]
[ table_attributes ]
[ AUTO REFRESH { YES | NO } ]
AS query          
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샘플 소스 패턴

입력 코드:

Redshift
 CREATE MATERIALIZED VIEW mv_baseball AS
SELECT ball AS baseball FROM baseball_table;
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출력 코드:
Snowflake
 CREATE DYNAMIC TABLE mv_baseball
--** SSC-FDM-0031 - DYNAMIC TABLE REQUIRED PARAMETERS SET BY DEFAULT **
TARGET_LAG='1 day'
WAREHOUSE=UPDATE_DUMMY_WAREHOUSE
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "11/26/2024",  "domain": "test" }}'
AS
    SELECT ball AS baseball FROM
        baseball_table;
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참고

테이블 특성 설명서는 다음 설명서를 확인하면 됩니다.

경고

BACKUP 및 AUTO REFRESH 절은 Snowflake의 동적 테이블에 적용할 수 없으므로 삭제됩니다

관련 Ewis

  • SSC-FDM-0031: 기본적으로 설정된 동적 테이블 필수 매개 변수

CREATE SCHEMA

문법 구문

 CREATE SCHEMA [ IF NOT EXISTS ] schema_name [ AUTHORIZATION username ]
           [ QUOTA {quota [MB | GB | TB] | UNLIMITED} ] [ schema_element [ ... ]

CREATE SCHEMA AUTHORIZATION username [ QUOTA {quota [MB | GB | TB] | UNLIMITED} ] 
[ schema_element [ ... ] ]
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자세한 내용은 Redshift CREATE SCHEMA 설명서를 참조하십시오.

샘플 소스 패턴

기본 샘플

입력 코드:
Redshift
 CREATE SCHEMA s1;

CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS s2;

CREATE SCHEMA s3
CREATE TABLE t1
(
    col1 INT
)
CREATE VIEW v1 AS SELECT * FROM t1;
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출력 코드:
Snowflake
 CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS s1
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/23/2024" }}'
;

CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS s2
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/23/2024" }}'
;

CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS s3
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/23/2024" }}'
;
CREATE TABLE t1
(
    col1 INT
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/23/2024" }}'
;
CREATE VIEW v1
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/23/2024" }}'
AS SELECT * FROM
    t1;
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Authorization 절

입력 코드:
Redshift
 CREATE SCHEMA s1 AUTHORIZATION miller;
Copy
출력 코드:
Snowflake
 CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS s1
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/23/2024" }}'
;
Copy

경고

이 경우에는 개별 사용자가 아닌 역할이 Snowflake 스키마를 소유하므로 코드에서 승인 절이 제거됩니다. 자세한 내용은 Snowflake GRANT OWNERSHIP 설명서 를 참조하십시오.

Quota 절

입력 코드:
Redshift
 CREATE SCHEMA s1 QUOTA UNLIMITED;

CREATE SCHEMA s2 QUOTA 10 TB;
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출력 코드:
Snowflake
 CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS s1
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/23/2024" }}'
;

CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS s2
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/23/2024" }}'
;
Copy

참고

Snowflake에서는 계획당 할당량을 정의할 수 없습니다. 저장소 관리는 계정과 웨어하우스 수준에서 수행되며, Snowflake가 자동으로 처리합니다. 이러한 이유로 코드에서 제거되었습니다.

스키마 승인 생성하기

스키마 이름이 지정되지 않았지만 승인 절이 정의된 경우 Redshift에서 소유자 이름으로 새 스키마가 생성됩니다. 이러한 이유로 이 동작은 Snowflake에서 복제됩니다.

입력 코드:
Redshift
 CREATE SCHEMA AUTHORIZATION miller;
Copy
출력 코드:
Snowflake
 CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS miller
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "09/23/2024" }}'
;
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관련 EWIs

알려진 문제는 없습니다.

CREATE FUNCTION

설명

This command defines a user-defined function (UDF) within the database. These functions encapsulate reusable logic that can be invoked within SQL queries.

문법 구문

다음은 Amazon Redshift에서 뷰를 만드는 SQL 구문입니다. 여기를 클릭하여 이 구문에 대한 Redshifts 사양으로 이동합니다.

 CREATE [ OR REPLACE ] FUNCTION f_function_name
( { [py_arg_name  py_arg_data_type |
sql_arg_data_type } [ , ... ] ] )
RETURNS data_type
{ VOLATILE | STABLE | IMMUTABLE }
AS $$
  { python_program | SELECT_clause }
$$ LANGUAGE { plpythonu | sql }               
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SQL Language

Volatility category

In Snowflake, VOLATILE and IMMUTABLE function volatility are functionally equivalent. Given that STABLE is inherently transformed to the default VOLATILE behavior, explicit use of STABLE will be delete.

입력 코드:
Redshift
 CREATE OR REPLACE FUNCTION get_sale(INTEGER)
RETURNS FLOAT
STABLE
AS $$
SELECT price FROM sales where id = $1
$$ LANGUAGE SQL;
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출력 코드:
Snowflake
 CREATE OR REPLACE FUNCTION get_sale (SC_ARG1 INTEGER)
RETURNS FLOAT
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "07/11/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
AS $$
SELECT price FROM
sales
where id = SC_ARG1
$$
;
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Python Language

Within the SnowConvert AI scope, the Python language for CREATE FUNCTION statements is not supported. Consequently, the language plpythonu will be flagged with an EWI (SSC-EWI-0073), and its body could appear with parsing errors.

입력 코드:

Redshift
 create function f_py_greater (a float, b float)
  returns float
stable
as $$
  if a > b:
    return a
  return b
$$ language plpythonu;
Copy
출력 코드:
Snowflake
 create function f_py_greater (a float, b float)
returns float
language plpythonu !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'LANGUAGE PLPythonU' NODE ***/!!!
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "07/11/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
as $$
-- ** SSC-EWI-0001 - UNRECOGNIZED TOKEN ON LINE '5' COLUMN '3' OF THE SOURCE CODE STARTING AT 'if'. EXPECTED 'STATEMENT' GRAMMAR. LAST MATCHING TOKEN WAS 'if' ON LINE '5' COLUMN '3'. **
--  if a > b:
--    return a
--  return b
$$
;
Copy

관련 EWIs

알려진 문제는 없습니다.

CREATE VIEW

설명

이 명령은 데이터베이스에 뷰를 생성하며, 쿼리에서 뷰가 참조될 때마다 실행됩니다. WITH NO SCHEMA BINDING 절을 사용하여 아직 존재하지 않는 외부 테이블이나 오브젝트에 대한 뷰를 생성할 수 있습니다. 그러나 이 절에서는 참조하는 오브젝트 또는 테이블의 정규화된 이름을 지정해야 합니다.

문법 구문

다음은 Amazon Redshift에서 뷰를 만드는 SQL 구문입니다. 여기를 클릭하여 이 구문에 대한 Redshifts 사양으로 이동합니다.

 CREATE [ OR REPLACE ] VIEW name [ ( column_name [, ...] ) ] AS query
[ WITH NO SCHEMA BINDING ]               
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샘플 소스 패턴

Redshifts 명령의 필수 절과 선택 절을 고려하면, Snowflake로 마이그레이션한 후의 출력은 매우 유사합니다.

입력 코드:

Redshift
 CREATE VIEW myuser
AS 
SELECT lastname FROM users;


CREATE VIEW myuser2
AS 
SELECT lastname FROM users2
WITH NO SCHEMA BINDING;
Copy
출력 코드:
Snowflake
 CREATE VIEW myuser
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "01/16/2025",  "domain": "test" }}'
AS
SELECT lastname FROM
users;

CREATE VIEW myuser2
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "01/16/2025",  "domain": "test" }}'
AS
SELECT lastname FROM
users2
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0003 - WITH NO SCHEMA BINDING STATEMENT CAN NOT BE REMOVED DUE TO MISSING REFERENCES. ***/!!!
WITH NO SCHEMA BINDING;
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그러나 Redshift에서 지원되지 않는 한 절의 예외가 있으므로 이 경우를 처리하기 위해 EWI 를 구현했습니다.

관련 EWIs

  • SSC-EWI-RS0003: 스키마 바인딩 문이 없는 경우 Snowflake에서 지원되지 않습니다.

DELETE

설명

테이블에서 행을 삭제합니다. (Redshift SQL Language Reference 삭제 문).

Note

이 구문은 Snowflake에서 완벽하게 지원됩니다.

문법 구문

 [ WITH [RECURSIVE] common_table_expression [, common_table_expression , ...] ]
DELETE [ FROM ] { table_name | materialized_view_name }
    [ USING table_name, ... ]
    [ WHERE condition ]
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샘플 소스 패턴

Setup data

Redshift
 CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    department VARCHAR(255),
    manager_id INT REFERENCES employees(id)
);

INSERT INTO employees (id, name, department, manager_id) VALUES
(1, 'Alice', 'Sales', 2),
(2, 'Bob', 'Sales', 1),
(3, 'Charlie', 'Sales', 1),
(4, 'David', 'Marketing', 2),
(5, 'Eve', 'Marketing', 4),
(6, 'Frank', 'Marketing', 4),
(7, 'Grace', 'Engineering', 6),
(8, 'Helen', 'Engineering', 7),
(9, 'Ivy', 'Engineering', 7),
(10, 'John', 'Sales', 3),
(11, 'Joe', 'Engineering', 5);


CREATE TABLE departments (
    department_name VARCHAR(255)
);

INSERT INTO departments (department_name) VALUES
('Sales'), 
('Marketing'), 
('Engineering');
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From 절

다른 테이블의 정보를 참조하여 테이블을 업데이트합니다. Redshift에서 FROM 키워드는 선택 사항이지만 Snowflake에서는 필수입니다. 따라서 누락된 경우 추가됩니다.

입력 코드:
Redshift
 DELETE employees;

SELECT * FROM employees ORDER BY id;
Copy
Result

ID

NAME

DEPARTMENT

MANAGER_ID

출력 코드:
Snowflake
 DELETE FROM
    employees;
    
SELECT * FROM employees ORDER BY id;
Copy
Result

ID

NAME

DEPARTMENT

MANAGER_ID

Where 절

조건과 일치하는 행으로 업데이트를 제한합니다. 조건이 true를 반환하면 지정된 SET 열이 업데이트됩니다. 조건은 열에 대한 단순한 조건자이거나 하위 쿼리 결과에 기반한 조건일 수 있습니다. 이 절은 Snowflake에서도 완전히 동일합니다.

입력 코드:
Redshift
 DELETE FROM employees
WHERE department = 'Marketing';

SELECT * FROM employees
ORDER BY id;
Copy
Result

ID

NAME

DEPARTMENT

MANAGER_ID

1

Alice

Sales

2

2

Bob

Sales

1

3

Charlie

Sales

1

7

Grace

Engineering

6

8

Helen

Engineering

7

9

Ivy

Engineering

7

10

John

Sales

3

11

Joe

Engineering

5

출력 코드:
Snowflake
 DELETE FROM
    employees
WHERE department = 'Marketing';

SELECT * FROM
    employees
ORDER BY id;
Copy
Result

ID

NAME

DEPARTMENT

MANAGER_ID

1

Alice

Sales

2

2

Bob

Sales

1

3

Charlie

Sales

1

7

Grace

Engineering

6

8

Helen

Engineering

7

9

Ivy

Engineering

7

10

John

Sales

3

11

Joe

Engineering

5

Using 절

이 절은 WHERE 절 조건에서 추가 테이블이 참조될 때 테이블 목록을 소개합니다. 이 절은 Snowflake에서도 완전히 동일합니다.

입력 코드:
Redshift
 DELETE FROM employees
USING departments d
WHERE employees.department = d.department_name
AND d.department_name = 'Sales';

SELECT * FROM employees ORDER BY id;
Copy
Result

ID

NAME

DEPARTMENT

MANAGER_ID

4

David

마케팅

2

5

Eve

마케팅

4

6

Frank

마케팅

4

7

Grace

Engineering

6

8

Helen

Engineering

7

9

Ivy

Engineering

7

11

Joe

Engineering

5

출력 코드:
Snowflake
 DELETE FROM employees
USING departments d
WHERE employees.department = d.department_name
AND d.department_name = 'Sales';

SELECT * FROM employees ORDER BY id;
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Result

ID

NAME

DEPARTMENT

MANAGER_ID

4

David

마케팅

2

5

Eve

마케팅

4

6

Frank

마케팅

4

7

Grace

Engineering

6

8

Helen

Engineering

7

9

Ivy

Engineering

7

11

Joe

Engineering

5

WITH 절

이 절은 1개 이상의 공통 테이블 식(CTE)을 지정합니다. 출력 열 이름은 비재귀적 CTEs 의 경우 선택 사항이지만 재귀적 열의 경우 필수입니다.

이 절은 DELETE 문에서는 사용할 수 없으므로 해당 쿼리와 함께 임시 테이블로 변환됩니다. DELETE 문이 실행되면 이러한 임시 테이블이 삭제되어 동일한 세션 내에서 테이블을 생성할 때 정리, 리소스 릴리스, 이름 충돌을 방지할 수 있습니다. 또한 같은 이름의 일반 테이블이 있는 경우 임시 테이블이 같은 세션에서 같은 이름의 다른 테이블보다 우선권 을 가지므로 임시 테이블이 다시 우선권을 갖습니다.

비재귀적 CTE
입력 코드:
Redshift
 WITH sales_employees AS (
    SELECT id
    FROM employees
    WHERE department = 'Sales'
), engineering_employees AS (
    SELECT id
    FROM employees
    WHERE department = 'Engineering'
)
DELETE FROM employees
WHERE id IN (SELECT id FROM sales_employees)
   OR id IN (SELECT id FROM engineering_employees);

SELECT * FROM employees ORDER BY id;
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Result

ID

NAME

DEPARTMENT

MANAGER_ID

4

David

마케팅

2

5

Eve

마케팅

4

6

Frank

마케팅

4

출력 코드:
Snowflake
 CREATE TEMPORARY TABLE sales_employees AS
SELECT id
FROM employees
WHERE department = 'Sales';

CREATE TEMPORARY TABLE engineering_employees AS
SELECT id
FROM employees
WHERE department = 'Engineering';

DELETE FROM
    employees
WHERE id IN (SELECT id FROM sales_employees)
   OR id IN (SELECT id FROM engineering_employees);
   
DROP TABLE sales_employees;
DROP TABLE engineering_employees;

SELECT * FROM
    employees
ORDER BY id;
Copy
Result

ID

NAME

DEPARTMENT

MANAGER_ID

4

David

마케팅

2

5

Eve

마케팅

4

6

Frank

마케팅

4

재귀 CTE
입력 코드:
Redshift
 WITH RECURSIVE subordinate_hierarchy(id, name, department, level) AS (
    SELECT id, name, department, 0 as level
    FROM employees
    WHERE department = 'Marketing'

    UNION ALL

    SELECT e.id, e.name, e.department, sh.level + 1
    FROM employees e
    INNER JOIN subordinate_hierarchy sh ON e.manager_id = sh.id
)
DELETE FROM employees
WHERE id IN (SELECT id FROM subordinate_hierarchy);
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Result

ID

NAME

DEPARTMENT

MANAGER_ID

1

Alice

Sales

2

2

Bob

Sales

1

3

Charlie

Sales

1

10

John

Sales

3

출력 코드:
Snowflake
 CREATE TEMPORARY TABLE subordinate_hierarchy AS
   WITH RECURSIVE subordinate_hierarchy(id, name, department, level) AS (
       SELECT id, name, department, 0 as level
       FROM
           employees
       WHERE department = 'Marketing'

       UNION ALL

       SELECT e.id, e.name, e.department, sh.level + 1
       FROM
           employees e
       INNER JOIN
               subordinate_hierarchy sh ON e.manager_id = sh.id
   )
   SELECT
       id,
       name,
       department,
       level
   FROM
       subordinate_hierarchy;
       
   DELETE FROM
   employees
   WHERE id IN (SELECT id FROM
           subordinate_hierarchy
   );
   
   DROP TABLE subordinate_hierarchy;
Copy
Result

ID

NAME

DEPARTMENT

MANAGER_ID

1

Alice

Sales

2

2

Bob

Sales

1

3

Charlie

Sales

1

10

John

Sales

3

구체화된 뷰 삭제하기

Redshift에서는 DELETE 문을 스트림 수집 에 사용되는 구체화된 뷰에 적용할 수 있습니다. Snowflake에서는 이러한 뷰가 동적 테이블로 변환되며 DELETE 문은 동적 테이블에서 사용할 수 없습니다. 따라서 EWI 가 추가됩니다.

입력 코드:
Redshift
 CREATE MATERIALIZED VIEW emp_mv AS
SELECT id, name, department FROM employees WHERE department = 'Engineering';

DELETE FROM emp_mv
WHERE id = 2;
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출력 코드:
Snowflake
 CREATE DYNAMIC TABLE emp_mv
--** SSC-FDM-0031 - DYNAMIC TABLE REQUIRED PARAMETERS SET BY DEFAULT **
TARGET_LAG='1 day'
WAREHOUSE=UPDATE_DUMMY_WAREHOUSE
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "02/11/2025",  "domain": "test" }}'
AS
SELECT id, name, department FROM
employees
WHERE department = 'Engineering';
        
        
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-RS0008 - MATERIALIZED VIEW IS TRANSFORMED INTO A DYNAMIC TABLE, AND THE DELETE STATEMENT CANNOT BE USED ON DYNAMIC TABLES. ***/!!!
DELETE FROM
emp_mv
WHERE id = 2;
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알려진 문제

  • WITH 절의 기능을 복제하려면 각 공통 테이블 기능(CTE)를 미러링하는 임시 테이블을 만들어야 합니다. 그러나 현재 세션 내에 같은 이름의 임시 테이블이 이미 존재하는 경우 이 접근법은 실패하여 오류가 발생합니다.

관련 EWIs

  1. SSC-FDM-0031: 기본적으로 설정된 동적 테이블 필수 매개 변수

  2. SSC-EWI-RS0008: 동적 테이블에는 Delete 문을 사용할 수 없습니다.

EXECUTE

설명

The EXECUTE IMMEDIATE statement builds and runs a dynamic SQL statement in a single operation.

Native dynamic SQL uses the EXECUTE IMMEDIATE statement to process most dynamic SQL statements. (Redshift Language Reference EXECUTE Statement)

문법 구문

 EXECUTE command-string [ INTO target ];
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샘플 소스 패턴

Concated Example

입력 코드

Redshift

 CREATE OR REPLACE PROCEDURE create_dynamic_table(table_name VARCHAR) 
AS $$ 
DECLARE 
sql_statement VARCHAR; 
BEGIN 
sql_statement := 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS ' || table_name || ' (id INT, value VARCHAR);'; 
EXECUTE sql_statement; 
END;
$$ LANGUAGE plpgsql; 
Copy

출력 코드

Snowflake
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE create_dynamic_table (table_name VARCHAR)
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "07/11/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
AS $$
DECLARE
sql_statement VARCHAR;
BEGIN
sql_statement := 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS ' || table_name || ' (id INT, value VARCHAR)';
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0030 - THE STATEMENT BELOW HAS USAGES OF DYNAMIC SQL. ***/!!!
EXECUTE IMMEDIATE sql_statement;
END;
$$;
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Function Transformation

입력 코드
Redshift
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE insert_with_dynamic()
AS $$
DECLARE
sql_statement VARCHAR;
BEGIN
sql_statement := 'insert into orders(order_date) values ("getdate"());';
EXECUTE sql_statement;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
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출력 코드
Snowflake
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE insert_with_dynamic ()
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "07/11/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
AS $$
DECLARE
sql_statement VARCHAR;
BEGIN
sql_statement := 'insert into orders (order_date) values (GETDATE())';
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0030 - THE STATEMENT BELOW HAS USAGES OF DYNAMIC SQL. ***/!!!
EXECUTE IMMEDIATE sql_statement;
END;
$$;
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Error In Query Parsing

입력 코드
Redshift
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE bad_statement(table_name VARCHAR) 
AS $$ 
DECLARE 
sql_statement VARCHAR; 
BEGIN 
sql_statement := 'bad statement goes here'; 
EXECUTE sql_statement; 
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
Copy
출력 코드
Snowflake
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE bad_statement (table_name VARCHAR)
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "07/11/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
AS $$
DECLARE
sql_statement VARCHAR;
BEGIN
sql_statement := 'bad statement goes here';
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0030 - THE STATEMENT BELOW HAS USAGES OF DYNAMIC SQL. ***/!!!!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0027 - THE FOLLOWING STATEMENT USES A VARIABLE/LITERAL WITH AN INVALID QUERY AND IT WILL NOT BE EXECUTED ***/!!!
EXECUTE IMMEDIATE sql_statement;
END;
$$;
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INTO Clause

입력 코드
Redshift
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE get_max_id(table_name VARCHAR, OUT max_id INTEGER)
AS $$
DECLARE
    sql_statement VARCHAR;
BEGIN
    sql_statement := 'SELECT MAX(id) FROM ' || table_name || ';';
    EXECUTE sql_statement INTO max_id;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
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출력 코드
Snowflake
 CREATE OR REPLACE PROCEDURE get_max_id (table_name VARCHAR, max_id OUT INTEGER)
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "07/11/2025",  "domain": "no-domain-provided" }}'
AS $$
        DECLARE
            sql_statement VARCHAR;
BEGIN
    sql_statement := 'SELECT
   MAX(id) FROM
   ' || table_name;
            !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0030 - THE STATEMENT BELOW HAS USAGES OF DYNAMIC SQL. ***/!!!
            EXECUTE IMMEDIATE sql_statement
                                            !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-PG0007 - INTO CLAUSE IN DYNAMIC SQL IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE. ***/!!! INTO max_id;
END;
$$;
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Known Issues

1. Execution results cannot be stored in variables.

SnowScripting does not support INTO nor BULK COLLECT INTO clauses. For this reason, results will need to be passed through other means.

2. Dynamic SQL Execution queries may be marked incorrectly as non-runnable.

In some scenarios there an execute statement may be commented regardless of being safe or non-safe to run so please take this into account:

관련 EWIs

  1. SSC-EWI-0027: Variable with invalid query.

  2. SSC-EWI-0030: The statement below has usages of dynamic SQL.

INSERT

설명

테이블에 새 행을 삽입합니다. (Redshift SQL Language Reference Insert 문).

경고

이 구문은 Snowflake에서 부분적으로 지원됩니다.

문법 구문

 INSERT INTO table_name [ ( column [, ...] ) ]
{DEFAULT VALUES |
VALUES ( { expression | DEFAULT } [, ...] )
[, ( { expression | DEFAULT } [, ...] )
[, ...] ] |
query }
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샘플 소스 패턴

Setup data

Redshift
 CREATE TABLE employees (
    id INTEGER IDENTITY(1,1),
    name VARCHAR(100),
    salary INT DEFAULT 20000,
    department VARCHAR(50) DEFAULT 'Marketing'
);

CREATE TABLE new_employees (
    name VARCHAR(100),
    salary INT,
    department VARCHAR(50)
);

INSERT INTO new_employees (name, salary, department)
VALUES
    ('Grace Lee', 32000, 'Operations'),
    ('Hannah Gray', 26000, 'Finance');
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기본값

기본값을 사용하여 전체 행을 삽입합니다. 기본값이 없는 열이 있는 경우 해당 열에 NULL 값이 삽입됩니다.

This clause cannot specify individual columns; it always inserts a complete row with its default values. Additionally, columns with the NOT NULL constraint cannot be included in the table definition. To replicate this behavior in Snowflake, SnowConvert AI insert a column with a DEFAULT value in the table. This action inserts a complete row, using the default value for every column.

입력 코드:
Redshift
 CREATE TABLE employees (
    id INTEGER IDENTITY(1,1),
    name VARCHAR(100),
    salary INT DEFAULT 20000,
    department VARCHAR(50) DEFAULT 'Marketing'
);

INSERT INTO employees
DEFAULT VALUES;

SELECT * FROM employees ORDER BY id;
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

NULL

20000

마케팅

출력 코드:
Snowflake
 CREATE TABLE employees (
    id INTEGER IDENTITY(1,1) ORDER,
    name VARCHAR(100),
    salary INT DEFAULT 20000,
    department VARCHAR(50) DEFAULT 'Marketing'
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}';

INSERT INTO employees (id)
VALUES (DEFAULT);

SELECT * FROM
    employees
ORDER BY id;
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

NULL

20000

마케팅

쿼리

쿼리를 사용하여 테이블에 1개 이상의 행을 삽입합니다. 쿼리에 의해 생성된 모든 행이 테이블에 삽입됩니다. 쿼리는 테이블의 열과 호환되는 열 목록을 반환해야 하지만 열 이름이 일치할 필요는 없습니다. 이 기능은 Snowflake에서 완전히 동일합니다.

입력 코드:
Redshift
 INSERT INTO employees (name, salary, department)
SELECT name, salary, department FROM new_employees;
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

Grace Lee

32000

작업

2

Hannah Gray

26000

Finance

출력 코드:
Snowflake
 INSERT INTO employees (name, salary, department)
SELECT name, salary, department FROM
    new_employees;
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

Grace Lee

32000

작업

2

Hannah Gray

26000

Finance

알려진 문제

  • 특정 식은 Snowflake의 VALUES 절에서 사용할 수 없습니다. 예를 들어, Redshift에서 JSON_PARSE 함수는 VALUES 절 내에서 JSON 값을 SUPER 데이터 타입에 삽입하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 Snowflake에서는 VALUES 절에서 PARSE_JSON 함수를 사용하여 JSON 값을 VARIANT 데이터 타입에 삽입할 수 없습니다. 대신에, VALUES 절 대신 쿼리를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Snowflake 설명서 를 참조하십시오. 자세한 내용은 다음 문서 에서도 확인할 수 있습니다.

관련 EWIs

알려진 문제는 없습니다.

MERGE

문법 구문

 MERGE INTO target_table 
USING source_table [ [ AS ] alias ] 
ON match_condition 
[ WHEN MATCHED THEN { UPDATE SET col_name = { expr } [,...] | DELETE }
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT [ ( col_name [,...] ) ] VALUES ( { expr } [, ...] ) |
REMOVE DUPLICATES ]
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자세한 내용은 Redshift MERGE 설명서 를 참조하십시오.

샘플 소스 패턴

UPDATE - INSERT

두 언어 간에는 차이가 없습니다. 코드는 원래 형태로 유지됩니다.

입력 코드:
Redshift
 MERGE INTO target USING source ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET id = source.id, name = source.name
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (source.id, source.name);
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출력 코드:
Snowflake
 --** SSC-FDM-RS0005 - REDSHIFT MERGE STATEMENT DOESN'T ALLOW DUPLICATES IN THE SOURCE TABLE. SNOWFLAKE BEHAVIOR MAY DIFFER IF THERE ARE DUPLICATE VALUES. **
MERGE INTO target USING source ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET id = source.id, name = source.name
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (source.id, source.name);
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DELETE - INSERT

두 언어 간에는 차이가 없습니다. 코드는 원래 형태로 유지됩니다.

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);
Copy
출력 코드:
Snowflake
 --** SSC-FDM-RS0005 - REDSHIFT MERGE STATEMENT DOESN'T ALLOW DUPLICATES IN THE SOURCE TABLE. SNOWFLAKE BEHAVIOR MAY DIFFER IF THERE ARE DUPLICATE VALUES. **
MERGE INTO target USING source ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (source.id, source.name);
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REMOVE DUPLICATES

REMOVE DUPLICATES 절은 Snowflake에서 지원되지 않지만 원래 동작을 에뮬레이션할 수 있는 해결 방법이 있습니다.

출력 코드에는 세 개의 새로운 문이 추가됩니다.

  • 조건과 일치하는 소스 및 대상 테이블의 중복 값이 있는 TEMPORARY TABLE

  • 병합 후 보류 중인 값을 대상 테이블에 추가하는 INSERT 문입니다

  • 생성된 임시 테이블을 삭제하는 DROP 문입니다.

DROP DUPLICATES 동작은 대상 테이블에서 중복 값을 제거한 다음 소스 테이블에서 조건과 일치하는 값을 삽입하므로 이러한 동작이 필요합니다.

입력 코드:
Redshift
 CREATE TABLE target (id INT, name CHAR(10));
CREATE TABLE source (id INT, name CHAR(10));

INSERT INTO target VALUES (30, 'Tony'), (30, 'Daisy'), (11, 'Alice'), (23, 'Bill'), (23, 'Nikki');
INSERT INTO source VALUES (23, 'David'), (22, 'Clarence');

MERGE INTO target USING source ON target.id = source.id REMOVE DUPLICATES;
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Results

ID

NAME

30

Daisy

22

Clarence

30

Tony

11

Alice

23

David

출력 코드:
Snowflake
 CREATE TABLE target (id INT, name CHAR(10))
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}';

CREATE TABLE source (id INT, name CHAR(10))
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": {  "major": 0,  "minor": 0,  "patch": "0" }, "attributes": {  "component": "redshift",  "convertedOn": "03/03/2025",  "domain": "test" }}';

INSERT INTO target
VALUES (30, 'Tony'), (30, 'Daisy'), (11, 'Alice'), (23, 'Bill'), (23, 'Nikki');

INSERT INTO source
VALUES (23, 'David'), (22, 'Clarence');

CREATE TEMPORARY TABLE source_duplicates AS
SELECT DISTINCT
source.*
FROM
source
INNER JOIN
target
ON target.id = source.id;
--** SSC-FDM-RS0005 - REDSHIFT MERGE STATEMENT DOESN'T ALLOW DUPLICATES IN THE SOURCE TABLE. SNOWFLAKE BEHAVIOR MAY DIFFER IF THERE ARE DUPLICATE VALUES. **
MERGE INTO target
USING source ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN
DELETE
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT
VALUES (source.id, source.name);
INSERT INTO target

SELECT
*
FROM
source_duplicates;

DROP TABLE IF EXISTS source_duplicates CASCADE;
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Results

ID

NAME

22

Clarence

30

Tony

30

Daisy

11

Alice

23

David

Known Issues

알려진 문제는 없습니다.

관련 EWIs

  1. SSC-EWI-RS0009: 소스 테이블에 대한 의미 체계 정보를 찾을 수 없습니다.

  2. SSC-FDM-RS0005: 소스 테이블에 중복이 허용되지 않습니다.

UPDATE

설명

조건이 충족되면 1개 이상의 테이블 열의 값을 업데이트합니다. (Redshift SQL Language Reference Update 문).

Note

이 구문은 Snowflake에서 완벽하게 지원됩니다.

문법 구문

 [ WITH [RECURSIVE] common_table_expression [, common_table_expression , ...] ]
            UPDATE table_name [ [ AS ] alias ] SET column = { expression | DEFAULT } [,...]

[ FROM fromlist ]
[ WHERE condition ]
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샘플 소스 패턴

Setup data

Redshift
 CREATE TABLE employees (
    id INTEGER IDENTITY(1,1),
    name VARCHAR(100),
    salary DECIMAL DEFAULT 20000,
    department VARCHAR(50) DEFAULT 'Marketing'
);

INSERT INTO employees (name, salary, department)
VALUES
    ('Alice', 500000, 'HR'),
    ('Bob', 600000, 'Engineering'),
    ('Charlie', 700000, 'Engineering'),
    ('David', 400000, 'Marketing'),
    ('Eve', 450000, 'HR'),
    ('Frank', 750000, 'Engineering'),
    ('Grace', 650000, 'Engineering'),
    ('Helen', 390000, 'Marketing'),
    ('Ivy', 480000, 'HR'),
    ('Jack', 420000, 'Engineering'),
    ('Ken', 700000, 'Marketing'),
    ('Liam', 600000, 'Engineering'),
    ('Mona', 470000, 'HR');

CREATE TABLE department_bonus (
    department VARCHAR(100),
    bonus DECIMAL
);

INSERT INTO department_bonus (department, bonus)
VALUES
    ('HR', 10000),
    ('Engineering', 50000),
    ('Marketing', 20000),
    ('Sales', 5000);
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별칭

Snowflake의 문법에는 테이블 별칭을 사용할 수 있다고 명시되어 있지 않지만 Snowflake에서는 유효한 코드입니다.

입력 코드:
Redshift
 UPDATE employees AS e
SET salary = salary + 5000
WHERE e.salary < 600000;
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

Alice

505000

HR

2

Bob

600000

Engineering

3

Charlie

700000

Engineering

4

David

405000

마케팅

5

Eve

455000

HR

6

Frank

750000

Engineering

7

Grace

650000

Engineering

8

Helen

395000

마케팅

9

Ivy

485000

HR

10

Jack

425000

Engineering

11

Ken

700000

마케팅

12

Liam

600000

Engineering

13

Mona

475000

HR

출력 코드:
Snowflake
 UPDATE employees AS e
SET salary = salary + 5000
WHERE e.salary < 600000;
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

Alice

505000

HR

2

Bob

600000

Engineering

3

Charlie

700000

Engineering

4

David

405000

마케팅

5

Eve

455000

HR

6

Frank

750000

Engineering

7

Grace

650000

Engineering

8

Helen

395000

마케팅

9

Ivy

485000

HR

10

Jack

425000

Engineering

11

Ken

700000

마케팅

12

Liam

600000

Engineering

13

Mona

475000

HR

WITH 절

이 절은 1개 이상의 공통 테이블 식(CTE)을 지정합니다. 출력 열 이름은 비재귀적 CTEs 의 경우 선택 사항이지만 재귀적 열의 경우 필수입니다.

이 절은 UPDATE 문에서는 사용할 수 없으므로 해당 쿼리와 함께 임시 테이블로 변환됩니다. UPDATE 문이 실행되면 이러한 임시 테이블이 삭제되어 동일한 세션 내에서 테이블을 생성할 때 정리, 리소스 릴리스, 이름 충돌을 방지할 수 있습니다. 또한 같은 이름의 일반 테이블이 있는 경우 임시 테이블이 같은 세션에서 같은 이름의 다른 테이블보다 우선권 을 가지므로 임시 테이블이 다시 우선권을 갖습니다.

비재귀적 CTE
입력 코드:
Redshift
 WITH avg_salary_cte AS (
    SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM employees
)
UPDATE employees
SET salary = (SELECT avg_salary FROM avg_salary_cte)
WHERE salary < 500000;
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

Alice

500000

HR

2

Bob

600000

Engineering

3

Charlie

700000

Engineering

4

David

546923

마케팅

5

Eve

546923

HR

6

Frank

750000

Engineering

7

Grace

650000

Engineering

8

Helen

546923

마케팅

9

Ivy

546923

HR

10

Jack

546923

Engineering

11

Ken

700000

마케팅

12

Liam

600000

Engineering

13

Mona

546923

HR

출력 코드:
Snowflake
 CREATE TEMPORARY TABLE avg_salary_cte AS
SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM
employees;

UPDATE employees
SET salary = (SELECT avg_salary FROM
      avg_salary_cte
)
WHERE salary < 500000;

DROP TABLE avg_salary_cte;
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

Alice

500000

HR

2

Bob

600000

Engineering

3

Charlie

700000

Engineering

4

David

546923

마케팅

5

Eve

546923

HR

6

Frank

750000

Engineering

7

Grace

650000

Engineering

8

Helen

546923

마케팅

9

Ivy

546923

HR

10

Jack

546923

Engineering

11

Ken

700000

마케팅

12

Liam

600000

Engineering

13

Mona

546923

HR

재귀 CTE
입력 코드:
Redshift
 WITH RECURSIVE bonus_updates(id, name, department, salary, level) AS (
    SELECT e.id,
           e.name,
           e.department,
           e.salary + CASE
                          WHEN db.bonus IS NOT NULL THEN db.bonus
                          ELSE 0
               END AS new_salary,
           1 AS level
    FROM employees e
    LEFT JOIN department_bonus db ON e.department = db.department
    UNION ALL
    SELECT e.id,
           e.name,
           e.department,
           e.salary + CASE
                          WHEN db.bonus IS NOT NULL THEN db.bonus
                          ELSE 0
               END + (e.salary * 0.05) AS new_salary,
           bu.level + 1
    FROM employees e
    JOIN department_bonus db ON e.department = db.department
    JOIN bonus_updates bu ON e.id = bu.id
    WHERE bu.level < 3
)
UPDATE employees
SET salary = bu.new_salary
FROM (SELECT id, AVG(salary) as new_salary FROM bonus_updates GROUP BY id) as bu
WHERE employees.id = bu.id
  AND bu.new_salary > employees.salary;
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

Alice

526666

HR

2

Bob

670000

Engineering

3

Charlie

773333

Engineering

4

David

433333

마케팅

5

Eve

475000

HR

6

Frank

825000

Engineering

7

Grace

721666

Engineering

8

Helen

423000

마케팅

9

Ivy

506000

HR

10

Jack

484000

Engineering

11

Ken

743333

마케팅

12

Liam

670000

Engineering

13

Mona

495668

HR

출력 코드:
Snowflake
 CREATE TEMPORARY TABLE bonus_updates AS
  --** SSC-FDM-0007 - MISSING DEPENDENT OBJECTS "employees", "department_bonus" **
 WITH RECURSIVE bonus_updates(id, name, department, salary, level) AS (
     SELECT e.id,
            e.name,
            e.department,
            e.salary + CASE
                           WHEN db.bonus IS NOT NULL THEN db.bonus
                           ELSE 0
                END AS new_salary,
            1 AS level
     FROM
            employees e
     LEFT JOIN
                           department_bonus db ON e.department = db.department
     UNION ALL
     SELECT e.id,
            e.name,
            e.department,
            e.salary + CASE
                           WHEN db.bonus IS NOT NULL THEN db.bonus
                           ELSE 0
                END + (e.salary * 0.05) AS new_salary,
            bu.level + 1
     FROM
            employees e
     JOIN
                           department_bonus db ON e.department = db.department
     JOIN
                           bonus_updates bu ON e.id = bu.id
     WHERE bu.level < 3
 )
 SELECT
     id,
     name,
     department,
     salary,
     level
 FROM
     bonus_updates;
     
UPDATE employees
SET salary = bu.new_salary
FROM (SELECT id, AVG(salary) as new_salary 
FROM bonus_updates 
GROUP BY id) as bu
WHERE employees.id = bu.id
  AND bu.new_salary > employees.salary;
 
DROP TABLE bonus_updates;
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

Alice

526667

HR

2

Bob

670000

Engineering

3

Charlie

773333

Engineering

4

David

433333

마케팅

5

Eve

475000

HR

6

Frank

825000

Engineering

7

Grace

721667

Engineering

8

Helen

423000

마케팅

9

Ivy

506000

HR

10

Jack

484000

Engineering

11

Ken

743333

마케팅

12

Liam

670000

Engineering

13

Mona

495667

HR

SET DEFAULT 값

입력 코드:
Redshift
 UPDATE employees
SET salary = DEFAULT, department = 'Sales'
WHERE department = 'HR';
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

Alice

20000

Sales

2

Bob

600000

Engineering

3

Charlie

700000

Engineering

4

David

400000

마케팅

5

Eve

20000

Sales

6

Frank

750000

Engineering

7

Grace

650000

Engineering

8

Helen

390000

마케팅

9

Ivy

20000

Sales

10

Jack

420000

Engineering

11

Ken

700000

마케팅

12

Liam

600000

Engineering

13

Mona

20000

Sales

출력 코드:
Snowflake
 UPDATE employees
SET salary = DEFAULT, department = 'Sales'
WHERE
    department = 'HR';
Copy
Result

ID

NAME

SALARY

DEPARTMENT

1

Alice

20000

Sales

2

Bob

600000

Engineering

3

Charlie

700000

Engineering

4

David

400000

마케팅

5

Eve

20000

Sales

6

Frank

750000

Engineering

7

Grace

650000

Engineering

8

Helen

390000

마케팅

9

Ivy

20000

Sales

10

Jack

420000

Engineering

11

Ken

700000

마케팅

12

Liam

600000

Engineering

13

Mona

20000

Sales

SET 절

열의 값을 수정하는 역할을 합니다. Snowflake와 마찬가지로 행당 여러 개의 일치 항목이 있는 업데이트 쿼리는 구성 매개 변수 ERROR_ON_NONDETERMINISTIC_UPDATE 가 true로 설정된 경우 오류를 throw합니다. 이 플래그는 Snowflake에서도 동일한 방식으로 작동하며 ERROR_ON_NONDETERMINISTIC_UPDATE 라는 동일한 이름을 사용합니다.

그러나 이 플래그를 끄면 오류가 반환되지 않고 일치하는 행 중 하나가 대상 행을 업데이트하는 데 사용됩니다. 선택한 조인된 행은 두 언어 모두에서 비결정적이고 임의적이므로 동작이 실행 간에 일관되지 않을 수 있으며, 이로 인해 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다.

설정 데이터:
Redshift
 CREATE TABLE target (
  k INT,
  v INT
);

CREATE TABLE src (
  k INT,
  v INT
);

INSERT INTO target (k, v) VALUES (0, 10);

INSERT INTO src (k, v) VALUES
  (0, 14),
  (0, 15),
  (0, 16);
Copy
입력 코드:
Redshift
 UPDATE target
  SET v = src.v
  FROM src
  WHERE target.k = src.k;


SELECT * FROM target;
Copy
Result

K

V

0

16

출력 코드:
Snowflake
 UPDATE target
  SET v = src.v
  FROM src
  WHERE target.k = src.k;


SELECT * FROM target;
Copy
Result

K

V

0

14

알려진 문제

  • 행당 일치하는 항목이 여러 개 있는 업데이트 쿼리는 데이터 불일치를 일으킬 수 있습니다. 두 플랫폼 모두 ERROR_ON_NONDETERMINISTIC_UPDATE 플래그가 있지만, 이 값은 항상 비결정적입니다. Snowflake는 이러한 시나리오를 처리하기 위한 권장 사항을 제공합니다. 자세한 내용을 보려면 여기 를 클릭하십시오.

  • WITH 절의 기능을 복제하려면 각 공통 테이블 기능(CTE)를 미러링하는 임시 테이블을 만들어야 합니다. 그러나 현재 세션 내에 같은 이름의 임시 테이블이 이미 존재하는 경우 이 접근법은 실패하여 오류가 발생합니다.

관련 EWIs

알려진 문제는 없습니다.