CREATE TABLE¶

구문¶

CREATE [ OR REPLACE ]
    [ { [ { LOCAL | GLOBAL } ] TEMP | TEMPORARY | VOLATILE | TRANSIENT } ]
  TABLE [ IF NOT EXISTS ] <table_name> (
    -- Column definition
    <col_name> <col_type>
      [ inlineConstraint ]
      [ NOT NULL ]
      [ COLLATE '<collation_specification>' ]
      [
        {
          DEFAULT <expr>
          | { AUTOINCREMENT | IDENTITY }
            [
              {
                ( <start_num> , <step_num> )
                | START <num> INCREMENT <num>
              }
            ]
            [ { ORDER | NOORDER } ]
        }
      ]
      [ [ WITH ] MASKING POLICY <policy_name> [ USING ( <col_name> , <cond_col1> , ... ) ] ]
      [ [ WITH ] TAG ( <tag_name> = '<tag_value>' [ , <tag_name> = '<tag_value>' , ... ] ) ]
      [ COMMENT '<string_literal>' ]

    -- Additional column definitions
    [ , <col_name> <col_type> [ ... ] ]

    -- Out-of-line constraints
    [ , outoflineConstraint [ ... ] ]
  )
  [ CLUSTER BY ( <expr> [ , <expr> , ... ] ) ]
  [ ENABLE_SCHEMA_EVOLUTION = { TRUE | FALSE } ]
  [ STAGE_FILE_FORMAT = (
     { FORMAT_NAME = '<file_format_name>'
       | TYPE = { CSV | JSON | AVRO | ORC | PARQUET | XML } [ formatTypeOptions ]
     } ) ]
  [ STAGE_COPY_OPTIONS = ( copyOptions ) ]
  [ DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS = <integer> ]
  [ MAX_DATA_EXTENSION_TIME_IN_DAYS = <integer> ]
  [ CHANGE_TRACKING = { TRUE | FALSE } ]
  [ DEFAULT_DDL_COLLATION = '<collation_specification>' ]
  [ COPY GRANTS ]
  [ COMMENT = '<string_literal>' ]
  [ [ WITH ] ROW ACCESS POLICY <policy_name> ON ( <col_name> [ , <col_name> ... ] ) ]
  [ [ WITH ] TAG ( <tag_name> = '<tag_value>' [ , <tag_name> = '<tag_value>' , ... ] ) ]

여기서

inlineConstraint ::=
  [ CONSTRAINT <constraint_name> ]
  { UNIQUE
    | PRIMARY KEY
    | [ FOREIGN KEY ] REFERENCES <ref_table_name> [ ( <ref_col_name> ) ]
  }
  [ <constraint_properties> ]

Copy

추가 인라인 제약 조건의 세부 정보는 CREATE | ALTER TABLE … CONSTRAINT 를 참조하십시오.

outoflineConstraint ::=
  [ CONSTRAINT <constraint_name> ]
  { UNIQUE [ ( <col_name> [ , <col_name> , ... ] ) ]
    | PRIMARY KEY [ ( <col_name> [ , <col_name> , ... ] ) ]
    | [ FOREIGN KEY ] [ ( <col_name> [ , <col_name> , ... ] ) ]
      REFERENCES <ref_table_name> [ ( <ref_col_name> [ , <ref_col_name> , ... ] ) ]
  }
  [ <constraint_properties> ]

Copy

추가 아웃오브 라인 제약 조건의 세부 정보는 CREATE | ALTER TABLE … CONSTRAINT 를 참조하십시오.

formatTypeOptions ::=
-- If TYPE = CSV
     COMPRESSION = AUTO | GZIP | BZ2 | BROTLI | ZSTD | DEFLATE | RAW_DEFLATE | NONE
     RECORD_DELIMITER = '<character>' | NONE
     FIELD_DELIMITER = '<character>' | NONE
     FILE_EXTENSION = '<string>'
     PARSE_HEADER = TRUE | FALSE
     SKIP_HEADER = <integer>
     SKIP_BLANK_LINES = TRUE | FALSE
     DATE_FORMAT = '<string>' | AUTO
     TIME_FORMAT = '<string>' | AUTO
     TIMESTAMP_FORMAT = '<string>' | AUTO
     BINARY_FORMAT = HEX | BASE64 | UTF8
     ESCAPE = '<character>' | NONE
     ESCAPE_UNENCLOSED_FIELD = '<character>' | NONE
     TRIM_SPACE = TRUE | FALSE
     FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY = '<character>' | NONE
     NULL_IF = ( '<string>' [ , '<string>' ... ] )
     ERROR_ON_COLUMN_COUNT_MISMATCH = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     EMPTY_FIELD_AS_NULL = TRUE | FALSE
     SKIP_BYTE_ORDER_MARK = TRUE | FALSE
     ENCODING = '<string>' | UTF8
-- If TYPE = JSON
     COMPRESSION = AUTO | GZIP | BZ2 | BROTLI | ZSTD | DEFLATE | RAW_DEFLATE | NONE
     DATE_FORMAT = '<string>' | AUTO
     TIME_FORMAT = '<string>' | AUTO
     TIMESTAMP_FORMAT = '<string>' | AUTO
     BINARY_FORMAT = HEX | BASE64 | UTF8
     TRIM_SPACE = TRUE | FALSE
     NULL_IF = ( '<string>' [ , '<string>' ... ] )
     FILE_EXTENSION = '<string>'
     ENABLE_OCTAL = TRUE | FALSE
     ALLOW_DUPLICATE = TRUE | FALSE
     STRIP_OUTER_ARRAY = TRUE | FALSE
     STRIP_NULL_VALUES = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     IGNORE_UTF8_ERRORS = TRUE | FALSE
     SKIP_BYTE_ORDER_MARK = TRUE | FALSE
-- If TYPE = AVRO
     COMPRESSION = AUTO | GZIP | BROTLI | ZSTD | DEFLATE | RAW_DEFLATE | NONE
     TRIM_SPACE = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     NULL_IF = ( '<string>' [ , '<string>' ... ] )
-- If TYPE = ORC
     TRIM_SPACE = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     NULL_IF = ( '<string>' [ , '<string>' ... ] )
-- If TYPE = PARQUET
     COMPRESSION = AUTO | LZO | SNAPPY | NONE
     SNAPPY_COMPRESSION = TRUE | FALSE
     BINARY_AS_TEXT = TRUE | FALSE
     USE_LOGICAL_TYPE = TRUE | FALSE
     TRIM_SPACE = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     NULL_IF = ( '<string>' [ , '<string>' ... ] )
-- If TYPE = XML
     COMPRESSION = AUTO | GZIP | BZ2 | BROTLI | ZSTD | DEFLATE | RAW_DEFLATE | NONE
     IGNORE_UTF8_ERRORS = TRUE | FALSE
     PRESERVE_SPACE = TRUE | FALSE
     STRIP_OUTER_ELEMENT = TRUE | FALSE
     DISABLE_SNOWFLAKE_DATA = TRUE | FALSE
     DISABLE_AUTO_CONVERT = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     SKIP_BYTE_ORDER_MARK = TRUE | FALSE

Copy

copyOptions ::=
     ON_ERROR = { CONTINUE | SKIP_FILE | SKIP_FILE_<num> | 'SKIP_FILE_<num>%' | ABORT_STATEMENT }
     SIZE_LIMIT = <num>
     PURGE = TRUE | FALSE
     RETURN_FAILED_ONLY = TRUE | FALSE
     MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_SENSITIVE | CASE_INSENSITIVE | NONE
     ENFORCE_LENGTH = TRUE | FALSE
     TRUNCATECOLUMNS = TRUE | FALSE
     FORCE = TRUE | FALSE

Copy

베리언트 구문¶

필수 매개 변수¶

name

테이블의 식별자(즉, 이름)를 지정하며, 테이블이 생성되는 스키마에 대해 고유해야 합니다.

또한, 식별자는 알파벳 문자로 시작해야 하며 전체 식별자 문자열을 큰따옴표(예: "My object")로 묶지 않는 한 공백이나 특수 문자를 포함할 수 없습니다. 큰따옴표로 묶인 식별자도 대/소문자를 구분합니다.

자세한 내용은 식별자 요구 사항 섹션을 참조하십시오.

col_name

열 식별자(예: 이름)를 지정합니다. 테이블 식별자에 대한 모든 요구 사항은 열 식별자에도 적용됩니다.

자세한 내용은 식별자 요구 사항 및 예약된 키워드와 제한된 키워드 섹션을 참조하십시오.

참고

표준 예약 키워드 외에, 다음 키워드는 ANSI 표준 컨텍스트 함수용으로 예약되어 있으므로 열 식별자로 사용할 수 없습니다.

• CURRENT_DATE

• CURRENT_ROLE

• CURRENT_TIME

• CURRENT_TIMESTAMP

• CURRENT_USER

예약된 키워드의 목록은 예약된 키워드와 제한된 키워드 를 참조하십시오.

col_type

열의 데이터 타입을 지정합니다.

테이블 열에 지정할 수 있는 데이터 타입에 대한 자세한 내용은 SQL 데이터 타입 참조 을 참조하십시오.

query

USING TEMPLATE을 사용하는 경우 필요함

INFER_SCHEMA 함수를 호출하고 출력을 배열로 서식 지정하는 하위 쿼리입니다.

또는 USING TEMPLATE 은 INFER_SCHEMA 출력을 문자열 리터럴 또는 변수로 받아들입니다.

선택적 매개 변수¶

{ [ { LOCAL | GLOBAL } ] TEMP | TEMPORARY | VOLATILE | TRANSIENT }

테이블을 생성한 세션 의 지속 시간 동안만 테이블이 유지되도록 지정합니다. 세션이 끝나면 임시 테이블과 모든 내용이 삭제됩니다.

다른 데이터베이스와의 호환성을 위해 TEMPORARY (예: GLOBAL TEMPORARY)의 동의어와 약어가 제공됩니다(예: CREATE TABLE 문을 마이그레이션할 때 오류 방지). 이러한 키워드로 만든 테이블은 TEMPORARY 키워드로 만든 테이블과 똑같이 나타나고 동작합니다.

기본값: 값 없음. 테이블이 TEMPORARY 또는 TRANSIENT 로 선언되지 않은 경우 테이블은 영구적입니다.

예기치 않은 충돌을 방지하려면 스키마에 이미 있는 테이블을 따라 임시 테이블의 이름을 지정하지 마십시오.

스키마의 다른 테이블과 이름이 같은 임시 테이블을 만든 경우 테이블에 사용된 모든 쿼리와 작업은 임시 테이블을 삭제할 때까지 세션의 임시 테이블에만 영향을 미칩니다. 테이블을 삭제하면 스키마에 이미 존재하는 테이블이 아닌 임시 테이블이 삭제됩니다.

임시 또는 일시적 테이블에 대한 정보와 이 정보가 저장소 및 비용에 미치는 영향은 다음 리소스를 참조하십시오.

• 임시 및 일시적 테이블 관련 작업하기

• Time Travel 및 Fail-safe 관련 저장소 요금

TRANSIENT

테이블이 일시적 테이블임을 지정합니다.

영구 테이블과 마찬가지로, 일시적 테이블은 명시적으로 삭제될 때까지 존재하며 적절한 권한이 있는 어떤 사용자라도 볼 수 있습니다. 하지만 일시적 테이블은 영구 테이블보다 데이터 보호 수준이 낮은데, 이는 곧 시스템 장애가 발생할 경우 일시적 테이블의 데이터가 손실될 수 있다는 뜻입니다. 이와 같이, 일시적 테이블은 Snowflake 외부에서 다시 만들 수 있는 데이터에만 사용해야 합니다.

기본값: 값 없음. 테이블이 TRANSIENT 또는 TEMPORARY 로 선언되지 않은 경우 테이블은 영구적입니다.

참고

일시적 테이블에는 몇 가지 저장소 고려 사항이 있습니다.

임시 테이블을 만들지, 일시적 테이블을 만들지 결정할 때 이러한 고려 사항과 다른 고려 사항에 대한 자세한 내용은 임시 및 일시적 테이블 관련 작업하기 및 Time Travel 및 Fail-safe 관련 저장소 요금 을 참조하십시오.

CONSTRAINT ...

테이블에서 지정한 열에 대한 인라인 또는 아웃오브 라인 제약 조건을 정의합니다.

구문 세부 정보는 CREATE | ALTER TABLE … CONSTRAINT 를 참조하십시오. 제약 조건에 대한 자세한 내용은 제약 조건 을 참조하십시오.

COLLATE 'collation_specification'

문자열 비교와 같은 열 작업에 사용할 데이터 정렬을 지정합니다. 이 옵션은 텍스트 열(VARCHAR, STRING, TEXT 등)에만 적용됩니다. 자세한 내용은 데이터 정렬 사양 섹션을 참조하십시오.

DEFAULT ... 또는 . AUTOINCREMENT ...

INSERT 또는 CREATE TABLE AS SELECT 문을 통해 값이 명시적으로 지정되지 않은 경우 기본값이 열에 자동으로 삽입되는지 여부를 지정합니다.

DEFAULT expr

열 기본값은 다음 중 하나일 수 있는 지정된 식으로 정의됩니다.

• 상수 값.

• 시퀀스 참조(seq_name.NEXTVAL).

• 스칼라 값을 반환하는 간단한 식입니다.

  UDF가 보안 UDF 가 아닌 경우 이 간단한 식은 SQL UDF(사용자 정의 함수)를 포함할 수 있습니다.

  참고

  기본 식이 SQL UDF를 참조하는 경우에는 해당 함수가 테이블 생성 시 해당 정의로 대체됩니다. 사용자 정의 함수가 나중에 다시 정의되더라도 열의 기본 식이 업데이트되지는 않습니다.

  이 간단한 식은 다음에 대한 참조를 포함할 수 없습니다.

  • 하위 쿼리.

  • 집계.

  • 윈도우 함수.

  • 보안 UDF.

  • SQL 이외의 언어로 작성된 UDF(예: Java, JavaScript).

  • 외부 함수.

{ AUTOINCREMENT | IDENTITY } . [ { ( start_num , step_num ) | START num INCREMENT num } ] . [ { ORDER | NOORDER } ]

AUTOINCREMENT 또는 IDENTITY를 지정할 때 열의 기본값은 지정된 숫자로 시작하고 각각의 연속 값은 지정된 양만큼 자동으로 증가합니다.

AUTOINCREMENT와 IDENTITY는 동의어로서 NUMBER, INT, FLOAT와 같은 숫자 데이터 타입의 열에만 사용할 수 있습니다.

조심

Snowflake는 시퀀스를 사용하여 자동 증가 열의 값을 생성합니다. 시퀀스에는 제한이 있습니다. 시퀀스 의미 체계 섹션을 참조하십시오.

시작 값과 단계/증분 값 모두 기본값은 1 입니다.

ORDER 또는 NOORDER를 사용하여 시퀀스에 대한 값이 오름차순 또는 내림차순 으로 생성되는지 여부를 지정합니다.

• ORDER를 지정하면 시퀀스 또는 자동 증분 열에 대해 생성되는 값이 오름차순(또는 간격이 음수 값인 경우에는 내림차순)으로 표시됩니다.

• NOORDER를 지정하면 값이 어떤 순서대로 표시되도록 보장되지 않습니다.

참고

DEFAULT 와 AUTOINCREMENT 는 상호 배타적이며 한 열에 하나만 지정할 수 있습니다.

MASKING POLICY = policy_name

열에 설정할 마스킹 정책 을 지정합니다.

COMMENT 'string_literal'

열에 대한 설명을 지정합니다.

(열 수준 또는 테이블 수준에서 설명을 지정할 수 있습니다. 각 설명에 대한 구문은 약간 다릅니다.)

USING ( col_name , cond_col_1 ... )

조건부 마스킹 정책 SQL 식에 전달할 인자를 지정합니다.

목록의 첫 번째 열은 데이터를 마스킹하거나 토큰화할 정책 조건에 대한 열을 지정하며, 마스킹 정책이 설정된 열과 반드시 일치해야 합니다.

추가 열은 첫 번째 열에 대해 쿼리가 수행될 때 쿼리 결과의 각 행에 있는 데이터를 마스킹할지 또는 토큰화할지 결정하기 위해 평가할 열을 지정합니다.

USING 절을 생략하면 Snowflake는 조건부 마스킹 정책을 일반 마스킹 정책 으로 취급합니다.

CLUSTER BY ( expr [ , expr , ... ] )

테이블에서 하나 이상의 열 또는 열 식을 클러스터링 키로 지정합니다. 자세한 내용은 클러스터링 키 및 클러스터링된 테이블 섹션을 참조하십시오.

기본값: 값 없음(테이블에 대해 정의된 클러스터링 키가 없음)

중요

클러스터링 키는 모든 테이블에 대해 의도되거나 권장되지 않으며, 일반적으로 매우 큰(즉, 멀티 테라바이트 크기의) 테이블에 이점이 있습니다.

테이블에 대한 클러스터링 키를 지정하기 전에 마이크로 파티션을 이해해야 합니다. 자세한 내용은 Snowflake 테이블 구조 이해하기 섹션을 참조하십시오.

ENABLE_SCHEMA_EVOLUTION = { TRUE | FALSE }

다음을 포함하여 원본 파일에서 테이블로 로드된 데이터에서 테이블 스키마에 대한 자동 변경을 활성화하거나 비활성화합니다.

• 열을 추가했습니다.

  기본적으로 스키마 진화는 로드 작업당 최대 10개의 추가된 열로 제한됩니다. 로드 작업당 추가되는 열을 10개보다 많이 요청하려면 Snowflake 지원팀 에 문의하십시오.

• 새 데이터 파일에서 누락된 열 수에 상관없이 NOT NULL 제약 조건을 삭제할 수 있습니다.

TRUE 로 설정하면 자동 테이블 스키마 진화가 활성화됩니다. 기본 옵션인 FALSE 를 그대로 사용하면 자동 테이블 스키마 진화가 비활성화됩니다.

참고

파일에서 데이터를 로드하면 다음이 모두 true일 때 테이블 열이 진화합니다.

• COPY INTO <테이블> 문은 MATCH_BY_COLUMN_NAME 옵션을 포함합니다.

• 데이터를 로드하는 데 사용되는 역할에는 테이블에 대한 EVOLVE SCHEMA 또는 OWNERSHIP 권한이 있습니다.

또한 CSV를 사용한 스키마 진화의 경우 MATCH_BY_COLUMN_NAME 및 PARSE_HEADER 와 함께 사용할 때 ERROR_ON_COLUMN_COUNT_MISMATCH 를 false로 설정해야 합니다.

STAGE_FILE_FORMAT = ( FORMAT_NAME = 'file_format_name' ) 또는 . STAGE_FILE_FORMAT = ( TYPE = CSV | JSON | AVRO | ORC | PARQUET | XML [ ... ] )

다음 중 하나일 수 있는 (데이터 로딩 및 언로딩을 위한) 테이블의 기본 파일 형식을 지정합니다.

FORMAT_NAME = file_format_name

데이터를 테이블로 로딩/언로딩하는 데 사용할 기존의 명명된 파일 형식을 지정합니다. 명명된 파일 형식에 따라 데이터 파일의 형식 유형(CSV, JSON 등)뿐 아니라, 기타 형식 옵션도 모두 결정됩니다. 자세한 내용은 CREATE FILE FORMAT 섹션을 참조하십시오.

TYPE = CSV | JSON | AVRO | ORC | PARQUET | XML [ ... ]

테이블로 로딩/언로딩할 파일의 형식을 지정합니다.

파일 형식 유형을 지정하면 형식별 옵션을 추가로 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 항목에 있는 형식 유형 옵션 섹션을 참조하십시오.

기본값: TYPE = CSV

참고

FORMAT_NAME 과 TYPE 은 상호 배타적인데, 의도하지 않은 동작을 방지하려면 테이블을 만들 때 둘 중 하나만 지정해야 합니다.

STAGE_COPY_OPTIONS = ( ... )

테이블에 데이터를 로딩할 때 사용할 하나 이상의 옵션을 지정합니다. 자세한 내용은 이 항목에 있는 복사 옵션 섹션을 참조하십시오.

DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS = integer

테이블에서 레코드 데이터에 대해 Time Travel 작업(SELECT, CLONE, UNDROP)을 수행할 수 있도록 테이블의 보존 기간을 지정합니다. 자세한 내용은 Time Travel 이해 및 사용하기 및 임시 및 일시적 테이블 관련 작업하기 섹션을 참조하십시오.

이 오브젝트 수준 매개 변수에 대한 자세한 설명과 아울러 오브젝트 매개 변수에 대한 자세한 내용은 매개 변수 를 참조하십시오.

값:

• Standard Edition: 0 또는 1

• Enterprise Edition:

  • 영구 테이블의 경우 0 ~ 90

  • 임시 테이블과 일시적 테이블의 경우 0 또는 1

기본값:

• Standard Edition: 1

• Enterprise Edition 또는 그 이상: 1 (스키마, 데이터베이스 또는 계정 수준에서 다른 기본값이 지정되지 않은 경우)

참고

0 의 값은 테이블의 Time Travel을 효과적으로 비활성화합니다.

MAX_DATA_EXTENSION_TIME_IN_DAYS = integer

Snowflake가 테이블의 스트림이 부실해지는 것을 방지하기 위해 테이블의 데이터 보존 기간을 연장할 수 있는 최대 일수를 지정하는 오브젝트 매개 변수입니다.

이 매개 변수에 대한 자세한 설명은 MAX_DATA_EXTENSION_TIME_IN_DAYS 섹션을 참조하십시오.

CHANGE_TRACKING = { TRUE | FALSE }

테이블에서 변경 내용 추적을 활성화할지 지정합니다.

• TRUE 로 지정하면 테이블에서 변경 내용 추적이 활성화됩니다. 이 설정을 선택하면 소스 테이블에 한 쌍의 숨겨진 열이 추가되고 열에 변경 내용 추적 메타데이터가 저장되기 시작합니다. 이러한 열은 소량의 저장소를 사용합니다.

  SELECT 문에 CHANGES 절을 사용하거나 테이블에서 하나 이상의 스트림을 만들고 쿼리하여 변경 내용 추적 메타데이터를 쿼리할 수 있습니다.

• FALSE 로 지정하면 테이블에서 변경 내용 추적이 활성화되지 않습니다.

기본값: FALSE

DEFAULT_DDL_COLLATION = 'collation_specification'

향후 테이블에 추가되는 열을 포함하여, 테이블의 열에 대한 기본 데이터 정렬 사양 을 지정합니다.

이 매개 변수에 대한 자세한 내용은 DEFAULT_DDL_COLLATION 을 참조하십시오.

COPY GRANTS

다음 CREATE TABLE 베리언트 중 하나를 사용하여 새 테이블을 만들 때 원본 테이블의 액세스 권한을 유지하도록 지정합니다.

• CREATE OR REPLACE TABLE

• CREATE TABLE … LIKE

• CREATE TABLE … CLONE

이 매개 변수는 OWNERSHIP을 제외한 모든 권한을 기존 테이블에서 새 테이블로 복사합니다. 새 테이블은 스키마의 오브젝트 유형에 대해 정의된 향후 모든 권한 부여를 상속하지는 않습니다. 기본적으로, CREATE TABLE 문을 실행하는 역할은 새 테이블을 소유합니다.

CREATE TABLE 문에 이 매개 변수가 포함되지 않은 경우에는 새 테이블이 원본 테이블에 부여된 모든 명시적인 액세스 권한을 상속하지 않지만, 스키마의 오브젝트 유형에 대해 정의된 향후 모든 권한 부여를 상속하지는 않습니다.

참고:

• 데이터 공유 사용 시:

  • 기존 테이블을 다른 계정과 공유한 경우 대체 테이블도 공유됩니다.

  • 기존 테이블을 데이터 컨슈머로서 자신의 계정과 공유하고 (부모 데이터베이스에서 GRANT IMPORTED PRIVILEGES 를 사용하여) 계정의 다른 역할에 추가로 액세스 권한을 부여한 경우 대체 테이블에도 액세스 권한이 부여됩니다.

• 대체 테이블에 대한 SHOW GRANTS 출력에는 CREATE TABLE 문이 실행될 때 현재 타임스탬프를 포함한 이 문을 실행한 역할로서 복사된 권한의 피부여자가 나열됩니다.

• 권한 부여 복사 작업은 CREATE TABLE 명령에서 원자적으로(즉, 같은 트랜잭션 내에서) 발생합니다.

COMMENT = 'string_literal'

테이블에 대한 설명을 지정합니다.

기본값: 값 없음

(열 수준 또는 테이블 수준에서 설명을 지정할 수 있습니다. 각 설명에 대한 구문은 약간 다릅니다.)

ROW ACCESS POLICY policy_name ON ( col_name [ , col_name ... ] )

테이블에 설정할 행 액세스 정책 을 지정합니다.

TAG ( tag_name = 'tag_value' [ , tag_name = 'tag_value' , ... ] )

태그 이름과 태그 문자열 값을 지정합니다.

태그 값은 항상 문자열이며, 태그 값의 최대 문자 수는 256자입니다.

문에서 태그를 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 오브젝트 및 열에 대한 태그 할당량 섹션을 참조하십시오.

형식 유형 옵션(formatTypeOptions)¶

형식 유형 옵션은 테이블에 데이터 로딩 및 테이블에서 데이터 언로딩 에 사용됩니다.

지정된 파일 형식 유형(STAGE_FILE_FORMAT = ( TYPE = ... ))에 따라 다음 형식별 옵션(공백, 쉼표 또는 줄 바꿈으로 구분) 중 하나 이상을 포함할 수 있습니다.

복사 옵션(copyOptions)¶

복사 옵션은 테이블에 데이터 로딩 및 테이블에서 데이터 언로딩 에 사용됩니다.

다음 복사 옵션(공백, 쉼표 또는 줄 바꿈으로 구분) 중 하나 이상을 지정할 수 있습니다.

STAGE_COPY_OPTIONS = ( ... )

ON_ERROR = CONTINUE | SKIP_FILE | SKIP_FILE_num | 'SKIP_FILE_num%' | ABORT_STATEMENT

용도

데이터 로딩 전용

정의

로딩 작업에 대한 오류 처리를 지정하는 문자열(상수)입니다.

중요

ON_ERROR 복사 옵션 값을 신중하게 고려하십시오. 기본값은 일반적인 시나리오에서 적절하지만, 항상 최상의 옵션인 것은 아닙니다.

값

• CONTINUE

  오류가 발견된 경우 파일을 계속 로딩합니다. COPY 문은 데이터 파일당 최대 하나의 오류가 발견된 경우 오류 메시지를 반환합니다.

  ROWS_PARSED 열 값과 ROWS_LOADED 열 값의 차는 검색된 오류를 포함하는 행의 개수를 나타냅니다. 하지만 이들 행의 각각에 여러 개의 오류가 포함될 수 있습니다. 데이터 파일의 모든 오류를 보려면 VALIDATION_MODE 매개 변수를 사용하거나 VALIDATE 함수를 쿼리하십시오.

• SKIP_FILE

  오류가 발견된 경우 파일을 건너뜁니다.

  SKIP_FILE 작업은 오류 발견 여부와 관계없이 전체 파일을 버퍼링합니다. 이러한 이유로 SKIP_FILE 은 CONTINUE 또는 ABORT_STATEMENT 보다 느립니다. 적은 수의 오류로 인해 큰 파일을 건너뛰면 지연이 발생하고 크레딧이 낭비될 수 있습니다. 논리적 설명이 없는 파일에서 많은 수의 레코드를 로딩할 때(예: 파일이 대략적인 간격으로 자동 생성됨) 대신 CONTINUE 를 지정하는 것이 좋습니다.

  추가 패턴:

  SKIP_FILE_num (예: SKIP_FILE_10)

  파일에서 발견된 오류 행 수가 지정된 수와 같거나 초과하면 파일을 건너뜁니다.

  'SKIP_FILE_num%' (예: 'SKIP_FILE_10%')

  파일에서 발견된 오류 행의 백분율이 지정된 백분율을 초과하면 파일을 건너뜁니다.

• ABORT_STATEMENT

  데이터 파일에서 오류가 발견되면 로딩 작업을 중단합니다.

  FILES 매개 변수에 명시적으로 지정된 데이터 파일을 찾을 수 없는 경우를 제외하고, (예컨대 존재하지 않거나 액세스할 수 없어) 데이터 파일을 찾을 수 없는 경우에는 로딩 작업이 중단되지 않습니다.

기본값

COPY를 사용한 대량 로딩

ABORT_STATEMENT

Snowpipe

SKIP_FILE

SIZE_LIMIT = num

용도

데이터 로딩 전용

정의

주어진 COPY 문에 대해 로딩할 데이터의 최대 크기(바이트)를 지정하는 (0보다 큰) 숫자입니다. 임계값을 초과하면 COPY 작업에서 파일 로딩이 중단됩니다. 이 옵션은 일반적으로 여러 COPY 문을 사용하여 공통 파일 그룹을 로딩하는 데 사용됩니다. 각각의 문에 대해 지정된 SIZE_LIMIT 값을 초과할 때까지 데이터 로딩이 계속된 후에 그다음 문으로 이동합니다.

예를 들어, 스테이지 경로에 있는 파일 세트의 크기가 각각 10MB라고 해봅시다. 여러 COPY 문이 SIZE_LIMIT를 25000000 (25MB)로 설정하면 각각 3개의 파일을 로딩합니다. 즉, SIZE_LIMIT 임계값을 초과하면 각 COPY 작업이 중단됩니다.

로딩할 파일이 하나라도 있다면 SIZE_LIMIT 에 대해 지정된 값과 관계없이 최소한 한 개의 파일이 로딩됩니다.

기본값

null(크기 제한 없음)

PURGE = TRUE | FALSE

용도

데이터 로딩 전용

정의

데이터가 성공적으로 로딩된 후 스테이지에서 데이터 파일을 자동으로 제거할지 여부를 지정하는 부울입니다.

이 옵션을 TRUE 로 설정하면 성공적으로 로딩된 데이터 파일을 제거하기 위한 최선의 노력이 이루어집니다. 어떤 이유로든 제거 작업이 실패할 경우 현재는 아무런 오류도 반환되지 않습니다. 따라서 (LIST 를 사용하여) 스테이징된 파일을 주기적으로 나열하고 성공적으로 로딩된 파일이 있는 경우 이를 수동으로 제거하는 것이 좋습니다.

기본값

FALSE

RETURN_FAILED_ONLY = TRUE | FALSE

용도

데이터 로딩 전용

정의

문 결과에서 로딩하지 못한 파일만 반환할지 여부를 지정하는 부울입니다.

기본값

FALSE

MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_SENSITIVE | CASE_INSENSITIVE | NONE

용도

데이터 로딩 전용

정의

데이터에 표시된 해당 열과 일치하는 대상 테이블의 열로 반정형 데이터를 로딩할지 여부를 지정하는 문자열입니다.

이 복사 옵션은 다음 데이터 타입에 대해 지원됩니다.

• JSON

• Avro

• ORC

• Parquet

열이 일치하려면 다음 기준을 충족해야 합니다.

• 데이터에 표시된 열의 이름이 테이블에 있는 열의 이름과 정확히 같아야 합니다. 이 복사 옵션은 열 이름의 대/소문자 구분을 지원합니다. 열 순서는 중요하지 않습니다.

• 테이블의 열에 있는 데이터 타입이 데이터에 표시된 열의 값과 호환되어야 합니다. 예를 들어, 문자열, 숫자, 부울 값을 모두 베리언트 열에 로딩할 수 있습니다.

값

CASE_SENSITIVE | CASE_INSENSITIVE

데이터에 표시된 해당 열과 일치하는 대상 테이블의 열로 반정형 데이터를 로딩합니다. 열 이름은 대/소문자를 구분하거나(CASE_SENSITIVE) 대/소문자를 구분하지 않습니다(CASE_INSENSITIVE).

COPY 작업은 대상 테이블에 있는 하나 이상의 열이 데이터 파일에 표시된 열과 일치하는지 확인합니다. 일치하는 항목을 찾은 경우 데이터 파일의 값이 열에 로딩됩니다. 일치하는 항목이 없으면 파일의 각 레코드에 대한 NULL 값 세트가 테이블에 로딩됩니다.

참고

• 데이터 파일에 일치하지 않는 열이 추가로 있는 경우 이러한 열의 값은 로딩되지 않습니다.

• 대상 테이블에 일치하지 않는 열이 추가로 있는 경우 COPY 작업은 이러한 열에 NULL 값을 삽입합니다. 이러한 열은 NULL 값을 지원해야 합니다.

• COPY 문은 로딩 중에 데이터를 추가로 변환하는(즉, COPY 변환) 쿼리의 지정을 허용하지 않습니다.

NONE

COPY 작업에서는 반정형 데이터를 베리언트 열에 로딩하거나, COPY 문에 쿼리가 포함된 경우에는 데이터를 변환합니다.

참고

현재는 다음 제한 사항이 적용됩니다.

• COPY 문에 MATCH_BY_COLUMN_NAME을 VALIDATION_MODE 매개 변수와 함께 사용하여 스테이징 상태 데이터를 대상 테이블에 로딩하는 대신 유효성 검사를 할 수 없습니다.

• Parquet 데이터만 해당. MATCH_BY_COLUMN_NAME이 CASE_SENSITIVE 또는 CASE_INSENSITIVE 로 설정되어 있을 때는 열 값이 비어 있는 경우(예: "col1": "") 오류가 발생합니다.

기본값

NONE

ENFORCE_LENGTH = TRUE | FALSE

용도

데이터 로딩 전용

정의

(다른 시스템과의 호환성을 위해) 반대 논리를 가진 TRUNCATECOLUMNS 의 대체 구문

대상 열 길이를 초과하는 텍스트 문자열을 자를지 여부를 지정하는 부울입니다.

• TRUE 인 경우 COPY 문 실행 시 로딩된 문자열이 대상 열 길이를 초과하면 오류가 발생합니다.

• FALSE 인 경우에는 문자열이 대상 열 길이에 맞춰 자동으로 잘립니다.

이 복사 옵션은 관계형 테이블에 있는 별개의 열에 로딩 시 반정형 데이터의 문자열 값뿐 아니라 CSV 데이터도 지원합니다.

참고

• 대상 문자열 열의 길이가 최대값(예: VARCHAR (16777216))으로 설정된 경우 수신 문자열은 이 길이를 초과할 수 없으며, 그렇지 않으면 COPY 명령에서 오류가 발생합니다.

• 이 매개 변수는 기능적으로는 TRUNCATECOLUMNS 와 같지만, 동작은 반대로 이루어집니다. 이 매개 변수는 다른 데이터베이스와의 호환성을 위해 제공됩니다. 원하는 출력을 생성하려면 COPY 문에 이 두 매개 변수 중 하나만 포함해야 합니다.

기본값

TRUE

TRUNCATECOLUMNS = TRUE | FALSE

용도

데이터 로딩 전용

정의

(다른 시스템과의 호환성을 위해) 반대 논리를 가진 ENFORCE_LENGTH 의 대체 구문

대상 열 길이를 초과하는 텍스트 문자열을 자를지 여부를 지정하는 부울입니다.

• TRUE 인 경우에는 문자열이 대상 열 길이에 맞춰 자동으로 잘립니다.

• FALSE 인 경우 COPY 문 실행 시 로딩된 문자열이 대상 열 길이를 초과하면 오류가 발생합니다.

이 복사 옵션은 관계형 테이블에 있는 별개의 열에 로딩 시 반정형 데이터의 문자열 값뿐 아니라 CSV 데이터도 지원합니다.

참고

• 대상 문자열 열의 길이가 최대값(예: VARCHAR (16777216))으로 설정된 경우 수신 문자열은 이 길이를 초과할 수 없으며, 그렇지 않으면 COPY 명령에서 오류가 발생합니다.

• 이 매개 변수는 기능적으로는 ENFORCE_LENGTH 와 같지만, 동작은 반대로 이루어집니다. 이 매개 변수는 다른 데이터베이스와의 호환성을 위해 제공됩니다. 원하는 출력을 생성하려면 COPY 문에 이 두 매개 변수 중 하나만 포함해야 합니다.

기본값

FALSE

FORCE = TRUE | FALSE

용도

데이터 로딩 전용

정의

이전에 로딩되었고 그 이후로 변경되지 않았는지 여부와는 관계없이 모든 파일을 로딩하도록 지정하는 부울입니다. 이 옵션은 파일을 다시 로딩하여 테이블의 데이터를 복제할 수 있습니다.

기본값

FALSE

액세스 제어 요구 사항¶

이 SQL 명령을 실행하는 데 사용되는 역할 에는 최소한 다음 권한 이 있어야 합니다.

스키마의 모든 오브젝트에 대해 작업하려면 상위 데이터베이스 및 스키마에 대한 USAGE 권한도 필요합니다.

지정된 권한 세트로 사용자 지정 역할을 만드는 방법에 대한 지침은 사용자 지정 역할 만들기 섹션을 참조하십시오.

보안 오브젝트 에 대해 SQL 작업을 수행하기 위한 역할과 권한 부여에 대한 일반적인 정보는 액세스 제어의 개요 섹션을 참조하십시오.

사용법 노트¶

• 스키마는 이름이 같은 테이블 및/또는 뷰를 포함할 수 없습니다. 테이블을 만들 때는 다음 사항이 적용됩니다.

  • 스키마에 같은 이름의 뷰가 이미 있는 경우 오류가 반환되고 테이블이 생성되지 않습니다.

  • 같은 이름의 테이블이 스키마에 이미 있는 경우 명령에 선택적인 OR REPLACE 키워드를 포함하지 않는 한 오류가 반환되고 테이블이 생성되지 않습니다.

  중요

  OR REPLACE 를 사용하는 것은 기존 테이블에서 DROP TABLE 를 사용한 다음 같은 이름을 가진 새 테이블을 만드는 것과 같습니다. 하지만 삭제된 테이블이 시스템에서 영구적으로 제거되는 것은 아닙니다. 대신, 삭제된 데이터베이스는 Time Travel에 보존됩니다. Time Travel에서 삭제된 테이블은 복구할 수 있지만 계정의 데이터 저장소에도 기여하므로 이 점을 유념해야 합니다. 자세한 내용은 Time Travel 및 Fail-safe 관련 저장소 요금 섹션을 참조하십시오.

  CREATE OR REPLACE <오브젝트> 문은 원자성입니다. 즉, 오브젝트가 바뀔 때 단일 트랜잭션으로 이전 오브젝트가 삭제되고 새 오브젝트가 생성됩니다.

  이는 CREATE OR REPLACE TABLE 작업과 동시에 수행되는 모든 쿼리가 이전 또는 새 테이블 버전을 사용함을 의미합니다.

  테이블을 다시 만들거나 바꾸면 변경 데이터가 삭제됩니다. 테이블의 모든 스트림은 부실 상태가 됩니다. 또한 이 테이블을 기본 테이블로 포함하는 뷰의 모든 스트림은 부실 상태가 됩니다. 부실 스트림은 읽을 수 없습니다.

• 예약된 키워드 와 마찬가지로, ANSI로 예약된 함수 이름(CURRENT_DATE, CURRENT_TIMESTAMP 등)을 열 이름으로 사용할 수 없습니다.

• CREATE TABLE … CLONE:

  • 원본 테이블에 클러스터링 키가 있으면 새 테이블에 클러스터링 키가 있습니다. 기본적으로, 원본 테이블에 대해 자동 클러스터링이 일시 중단되지 않았더라도 자동 클러스터링은 새 테이블에 대해 일시 중단됩니다.

• CREATE TABLE … CHANGE_TRACKING = TRUE

  • 변경 내용 추적이 활성화되면 작업 기간 동안 테이블이 잠깁니다. 잠금으로 인해 연결된 몇몇 DDL/DML 작업에서 지연이 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 리소스 잠금 섹션을 참조하십시오.

• CREATE TABLE … LIKE:

  • 원본 테이블에 클러스터링 키가 있으면 새 테이블에 클러스터링 키가 있습니다. 기본적으로, 원본 테이블에 대해 자동 클러스터링이 일시 중단되었더라도 자동 클러스터링은 새 테이블에 대해 일시 중단되지 않습니다.

• CREATE TABLE … AS SELECT(CTAS):

  • SELECT 목록에 있는 열 이름의 별칭이 유효한 열이면 CTAS 문에 열 정의가 필요하지 않습니다. 열 이름과 유형이 생략된 경우 이들은 기본 쿼리에서 유추됩니다.

    CREATE TABLE <table_name> AS SELECT ...
    

    Copy

    또는 다음 구문을 사용하여 이름을 명시적으로 지정할 수 있습니다.

    CREATE TABLE <table_name> ( <col1_name> , <col2_name> , ... ) AS SELECT ...
    

    Copy

    지정된 열 이름의 개수는 쿼리의 SELECT 목록 항목 개수와 일치해야 하며, 열의 유형은 쿼리로 생성된 유형에서 유추됩니다.

  • 클러스터링 키가 CTAS 문에 지정된 경우:

    • 열 정의가 필요하며 문에 명시적으로 이를 지정해야 합니다.

    • 기본적으로, 원본 테이블에 대해 자동 클러스터링이 일시 중단되더라도 자동 클러스터링은 새 테이블에 대해 일시 중단되지 않습니다.

  • 특정 순서의 행이 있는 테이블을 만들려면 CTAS의 SELECT 절에서 ORDER BY 하위 절을 사용하십시오. CLUSTER BY를 지정하면 테이블이 생성될 때 데이터를 클러스터링하지 않는 대신, CLUSTER BY는 자동 클러스터링 에 의존하여 시간의 경과에 따라 데이터를 다시 클러스터링합니다.

    CREATE TABLE 문의 ORDER BY 하위 절은 해당 테이블에서 이후에 SELECT 문을 통해 반환되는 행의 순서에 영향을 주지 않습니다. 이후의 SELECT 문에서 행의 순서를 지정하려면 해당 문에서 ORDER BY 하위 절을 사용하십시오.

• 트랜잭션 내에서 모든 DDL 문(CREATE TEMPORARY/TRANSIENT TABLE 포함)은 트랜잭션을 커밋한 후에 DDL 문 자체를 실행합니다. 그러면 DDL 문이 자체 트랜잭션에서 실행됩니다. DDL 문 뒤의 다음 문이 새 트랜잭션을 시작합니다. 따라서 단일 트랜잭션 내에서 임시 테이블이나 일시적 테이블을 만들고 사용하고 삭제할 수 없습니다. 트랜잭션 내에서 임시 테이블이나 일시적 테이블을 사용하려면 트랜잭션 전에 테이블을 만들고 트랜잭션 후에 테이블을 삭제하십시오.

• (선택적 OR REPLACE 키워드를 사용하여) 테이블을 다시 만들면 기록이 삭제되고, 이로 인해 테이블의 스트림이 부실해집니다. 부실 스트림은 읽을 수 없습니다.

• 조건부 열을 사용하는 단일 마스킹 정책은 테이블의 열 구조가 정책에 지정된 열과 일치하는 경우 여러 테이블에 적용할 수 있습니다.

• 하나 이상의 테이블 열에 마스킹 정책을 사용하여 테이블을 생성하거나, 테이블에 추가된 행 액세스 정책을 생성할 때, POLICY_CONTEXT 함수를 사용하여, 마스킹 정책에 의해 보호되는 열 및 행 액세스 정책에 의해 보호되는 테이블에 대한 쿼리를 시뮬레이션합니다.

• 메타데이터 관련:

  주의

  고객은 Snowflake 서비스를 사용할 때 개인 데이터(사용자 오브젝트 제외), 민감한 데이터, 수출 통제 대상 데이터 또는 기타 규제 데이터가 메타데이터로 입력되지 않도록 해야 합니다. 자세한 내용은 Snowflake의 메타데이터 필드 섹션을 참조하십시오.

예¶

현재 데이터베이스에 간단한 테이블을 만들고 테이블에 행 삽입하기:

CREATE TABLE mytable (amount NUMBER);

+-------------------------------------+
| status                              |
|-------------------------------------|
| Table MYTABLE successfully created. |
+-------------------------------------+

INSERT INTO mytable VALUES(1);

SHOW TABLES like 'mytable';

+---------------------------------+---------+---------------+-------------+-------+---------+------------+------+-------+--------------+----------------+
| created_on                      | name    | database_name | schema_name | kind  | comment | cluster_by | rows | bytes | owner        | retention_time |
|---------------------------------+---------+---------------+-------------+-------+---------+------------+------+-------+--------------+----------------|
| Mon, 11 Sep 2017 16:32:28 -0700 | MYTABLE | TESTDB        | PUBLIC      | TABLE |         |            |    1 |  1024 | ACCOUNTADMIN | 1              |
+---------------------------------+---------+---------------+-------------+-------+---------+------------+------+-------+--------------+----------------+

DESC TABLE mytable;

+--------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+
| name   | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment |
|--------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------|
| AMOUNT | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
+--------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+

Copy

간단한 테이블을 만들고 테이블과 테이블의 열 모두에 대한 설명 지정하기:

CREATE TABLE example (col1 NUMBER COMMENT 'a column comment') COMMENT='a table comment';

+-------------------------------------+
| status                              |
|-------------------------------------|
| Table EXAMPLE successfully created. |
+-------------------------------------+

SHOW TABLES LIKE 'example';

+---------------------------------+---------+---------------+-------------+-------+-----------------+------------+------+-------+--------------+----------------+
| created_on                      | name    | database_name | schema_name | kind  | comment         | cluster_by | rows | bytes | owner        | retention_time |
|---------------------------------+---------+---------------+-------------+-------+-----------------+------------+------+-------+--------------+----------------|
| Mon, 11 Sep 2017 16:35:59 -0700 | EXAMPLE | TESTDB        | PUBLIC      | TABLE | a table comment |            |    0 |     0 | ACCOUNTADMIN | 1              |
+---------------------------------+---------+---------------+-------------+-------+-----------------+------------+------+-------+--------------+----------------+

DESC TABLE example;

+------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+------------------+
| name | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment          |
|------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+------------------|
| COL1 | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | a column comment |
+------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+------------------+

Copy

기존 테이블에서 선택하여 테이블 만들기:

CREATE TABLE mytable_copy (b) AS SELECT * FROM mytable;

DESC TABLE mytable_copy;

+------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+
| name | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment |
|------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------|
| B    | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
+------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+

CREATE TABLE mytable_copy2 AS SELECT b+1 AS c FROM mytable_copy;

DESC TABLE mytable_copy2;

+------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+
| name | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment |
|------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------|
| C    | NUMBER(39,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
+------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+

SELECT * FROM mytable_copy2;

+---+
| C |
|---|
| 2 |
+---+

Copy

기존 테이블에서 선택하여 테이블을 만드는 더 높은 수준의 예로, 이 예에서는 새 테이블의 summary_amount 열에 있는 값이 원본 테이블의 두 열에서 파생됩니다.

CREATE TABLE testtable_summary (name, summary_amount) AS SELECT name, amount1 + amount2 FROM testtable;

Copy

스테이지 상태 Parquet 데이터 파일에서 열을 선택하여 테이블 만들기:

CREATE OR REPLACE TABLE parquet_col (
  custKey NUMBER DEFAULT NULL,
  orderDate DATE DEFAULT NULL,
  orderStatus VARCHAR(100) DEFAULT NULL,
  price VARCHAR(255)
)
AS SELECT
  $1:o_custkey::number,
  $1:o_orderdate::date,
  $1:o_orderstatus::text,
  $1:o_totalprice::text
FROM @my_stage;

+-----------------------------------------+
| status                                  |
|-----------------------------------------|
| Table PARQUET_COL successfully created. |
+-----------------------------------------+

DESC TABLE parquet_col;

+-------------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+
| name        | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment |
|-------------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------|
| CUSTKEY     | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
| ORDERDATE   | DATE         | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
| ORDERSTATUS | VARCHAR(100) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
| PRICE       | VARCHAR(255) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
+-------------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+

Copy

다른 테이블과 열 정의가 같지만 행이 없는 테이블 만들기:

CREATE TABLE mytable (amount NUMBER);

INSERT INTO mytable VALUES(1);

SELECT * FROM mytable;

+--------+
| AMOUNT |
|--------|
|      1 |
+--------+

CREATE TABLE mytable_2 LIKE mytable;

DESC TABLE mytable_2;

+--------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+
| name   | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment |
|--------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------|
| AMOUNT | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    |
+--------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+

SELECT * FROM mytable_2;

+--------+
| AMOUNT |
|--------|
+--------+

Copy

다중 열 클러스터링 키로 테이블 만들기:

CREATE TABLE mytable (date TIMESTAMP_NTZ, id NUMBER, content VARIANT) CLUSTER BY (date, id);

SHOW TABLES LIKE 'mytable';

+---------------------------------+---------+---------------+-------------+-------+---------+------------------+------+-------+--------------+----------------+
| created_on                      | name    | database_name | schema_name | kind  | comment | cluster_by       | rows | bytes | owner        | retention_time |
|---------------------------------+---------+---------------+-------------+-------+---------+------------------+------+-------+--------------+----------------|
| Mon, 11 Sep 2017 16:20:41 -0700 | MYTABLE | TESTDB        | PUBLIC      | TABLE |         | LINEAR(DATE, ID) |    0 |     0 | ACCOUNTADMIN | 1              |
+---------------------------------+---------+---------------+-------------+-------+---------+------------------+------+-------+--------------+----------------+

Copy

테이블의 열에 대한 데이터 정렬 지정하기:

CREATE TABLE collation_demo (
  uncollated_phrase VARCHAR, 
  utf8_phrase VARCHAR COLLATE 'utf8',
  english_phrase VARCHAR COLLATE 'en',
  spanish_phrase VARCHAR COLLATE 'sp'
  );

INSERT INTO collation_demo (uncollated_phrase, utf8_phrase, english_phrase, spanish_phrase) 
   VALUES ('pinata', 'pinata', 'pinata', 'piñata');

Copy

Avro, Parquet 또는 ORC 데이터를 포함하는 스테이징된 파일 세트에서 열 정의가 파생되는 테이블을 만듭니다.

문에서 참조하는 mystage 스테이지와 my_parquet_format 파일 형식이 이미 있어야 합니다. 스테이지 정의에서 참조하는 클라우드 저장소 위치에 파일 세트가 이미 스테이징되어 있어야 합니다.

다음 예제에서는 스테이징된 파일에서 감지된 스키마를 사용하여 테이블을 만들고 order_id 를 기준으로 열을 정렬합니다. 이 예제는 INFER_SCHEMA 항목의 예제를 기반으로 합니다.

CREATE TABLE mytable
  USING TEMPLATE (
    SELECT ARRAY_AGG(OBJECT_CONSTRUCT(*))
    WITHIN GROUP (ORDER BY order_id)
      FROM TABLE(
        INFER_SCHEMA(
          LOCATION=>'@mystage',
          FILE_FORMAT=>'my_parquet_format'
        )
      ));

Copy

order_id 를 기준으로 한 열 정렬은 모든 스테이징된 파일이 단일 스키마를 공유하는 경우에만 적용됩니다. 스테이징된 데이터 파일 세트에 공유 열 이름이 있는 여러 스키마가 포함된 경우 order_id 열에 표시된 순서가 어떤 단일 파일과도 일치하지 않을 수 있습니다.

세션이 끝날 때 자동으로 삭제되는 임시 테이블을 만듭니다.

CREATE TEMPORARY TABLE demo_temporary (i INTEGER);
CREATE TEMP TABLE demo_temp (i INTEGER);

Copy

다른 벤더와의 호환성을 위해, Snowflake는 아래 키워드를 TEMPORARY의 동의어로 사용하는 것도 지원합니다.

CREATE LOCAL TEMPORARY TABLE demo_local_temporary (i INTEGER);
CREATE LOCAL TEMP TABLE demo_local_temp (i INTEGER);

CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE demo_global_temporary (i INTEGER);
CREATE GLOBAL TEMP TABLE demo_global_temp (i INTEGER);

CREATE VOLATILE TABLE demo_volatile (i INTEGER);

Copy