SQL 명령을 사용하여 의미 체계 뷰 생성하기 및 관리하기¶
이 항목에서는 다음 SQL 명령을 사용하여 의미 체계 뷰 를 생성하고 관리하는 방법을 설명합니다.
의미 체계 뷰 생성하기¶
의미 체계 뷰를 생성하려면 CREATE SEMANTIC VIEW 명령을 실행합니다. 다음 권한이 있는 역할을 사용해야 합니다.
의미 체계 뷰를 생성하는 스키마에 CREATE SEMANTIC VIEW 를 추가합니다.
의미 체계 뷰를 생성하는 데이터베이스 및 스키마에 USAGE 를 추가합니다.
의미 체계 뷰에 사용된 테이블과 뷰에 SELECT 를 추가할 수 있습니다.
의미 체계 뷰가 유효해야 합니다. Snowflake가 의미 체계 뷰를 검증하는 방법 섹션을 참조하십시오.
이 예제에서는 Snowflake에서 사용 가능한 TPC -H 샘플 데이터 를 사용합니다. 이 데이터 세트에는 고객, 주문, 품목으로 구성된 단순화된 비즈니스 시나리오를 나타내는 테이블이 포함되어 있습니다.
이 예제에서는 TPC-H 데이터 세트의 테이블을 사용하여 tpch_rev_analysis 라는 이름의 의미 체계 뷰를 생성합니다. 의미 체계 뷰는 다음을 정의합니다.
3개의 논리 테이블(
orders,customers,line_items).orders및customers테이블 간의 관계.line_items및orders테이블 간의 관계.메트릭을 계산하는 데 사용되는 정보.
고객 이름, 주문 날짜 및 주문이 이루어진 연도에 대한 차원.
주문의 평균값 및 주문의 평균 품목 수에 대한 메트릭.
CREATE SEMANTIC VIEW tpch_rev_analysis
TABLES (
orders AS SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.ORDERS
PRIMARY KEY (o_orderkey)
WITH SYNONYMS ('sales orders')
COMMENT = 'All orders table for the sales domain',
customers AS SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.CUSTOMER
PRIMARY KEY (c_custkey)
COMMENT = 'Main table for customer data',
line_items AS SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.LINEITEM
PRIMARY KEY (l_orderkey, l_linenumber)
COMMENT = 'Line items in orders'
)
RELATIONSHIPS (
orders_to_customers AS
orders (o_custkey) REFERENCES customers,
line_item_to_orders AS
line_items (l_orderkey) REFERENCES orders
)
FACTS (
line_items.line_item_id AS CONCAT(l_orderkey, '-', l_linenumber),
orders.count_line_items AS COUNT(line_items.line_item_id),
line_items.discounted_price AS l_extendedprice * (1 - l_discount)
COMMENT = 'Extended price after discount'
)
DIMENSIONS (
customers.customer_name AS customers.c_name
WITH SYNONYMS = ('customer name')
COMMENT = 'Name of the customer',
orders.order_date AS o_orderdate
COMMENT = 'Date when the order was placed',
orders.order_year AS YEAR(o_orderdate)
COMMENT = 'Year when the order was placed'
)
METRICS (
customers.customer_count AS COUNT(c_custkey)
COMMENT = 'Count of number of customers',
orders.order_average_value AS AVG(orders.o_totalprice)
COMMENT = 'Average order value across all orders',
orders.average_line_items_per_order AS AVG(orders.count_line_items)
COMMENT = 'Average number of line items per order'
)
COMMENT = 'Semantic view for revenue analysis';
다음 섹션에서는 이 예제에 대해 자세히 설명합니다.
참고
전체 예제는 SQL 을 사용하여 의미 체계 뷰를 생성하는 예제 섹션을 참조하십시오.
논리 테이블 정의하기¶
CREATE SEMANTIC VIEW 명령에서 TABLES 절을 사용하여 뷰의 논리적 테이블을 정의합니다. 이 절에서는 다음을 할 수 있습니다.
실제 테이블 이름과 선택적 별칭을 지정합니다.
논리 테이블에서 다음 열을 식별합니다.
기본 키 역할을 하는 열입니다.
고유한 값을 포함하는 열(기본 키 열 제외).
이러한 열을 사용하여 이 의미 체계 뷰에서 관계를 정의할 수 있습니다.
테이블의 동의어 추가(검색 가능성 개선).
설명이 포함된 설명을 입력합니다.
앞서 제공된 예제 에서 TABLES 절은 세 개의 논리 테이블을 정의합니다.
TPC-H
orders테이블의 주문 정보가 포함된orders테이블.TPC-H
customers테이블의 고객 정보가 포함된customers테이블.TPC-H
lineitem테이블의 주문 품목이 포함된line_item테이블.
이 예에서는 각 논리적 테이블의 기본 키로 사용할 열을 식별하여 테이블 간의 관계를 식별 할 수 있도록 합니다.
이 예제에서는 논리 테이블을 설명하고 데이터를 더 쉽게 검색할 수 있도록 동의어와 설명도 제공합니다.
TABLES (
orders AS SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.ORDERS
PRIMARY KEY (o_orderkey)
WITH SYNONYMS ('sales orders')
COMMENT = 'All orders table for the sales domain',
customers AS SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.CUSTOMER
PRIMARY KEY (c_custkey)
COMMENT = 'Main table for customer data',
line_items AS SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.LINEITEM
PRIMARY KEY (l_orderkey, l_linenumber)
COMMENT = 'Line items in orders'
논리 테이블 간의 관계 식별하기¶
CREATE SEMANTIC VIEW 명령에서 RELATIONSHIPS 절을 사용하여 뷰에 있는 테이블 간의 관계를 식별합니다. 각 관계에 대해 지정합니다.
관계의 선택적 이름입니다.
외래 키가 포함된 논리적 테이블의 이름입니다.
해당 테이블에서 외래 키를 정의하는 열입니다.
기본 키 또는 고유 값을 가진 열을 포함하는 논리 테이블의 이름입니다.
해당 테이블에서 기본 키를 정의하거나 고유 값을 포함하는 열입니다.
TABLES 절에서 논리적 테이블에 PRIMARY KEY 를 이미 지정한 경우 관계에서 기본 키 열을 지정할 필요가 없습니다.
TABLES 절에 논리적 테이블에 대한 단일 UNIQUE 키워드가 있는 경우 관계에서 해당 열을 지정할 필요가 없습니다.
앞서 제공된 예제 에서 RELATIONSHIPS 절은 2개의 관계를 지정합니다.
orders및customers테이블 간의 관계.orders테이블에서o_custkey는customers테이블의 기본 키(c_custkey)를 참조하는 외래 키입니다.line_items및orders테이블 간의 관계.line_items테이블에서l_orderkey는orders테이블의 기본 키(o_orderkey)를 참조하는 외래 키입니다.
RELATIONSHIPS (
orders_to_customers AS
orders (o_custkey) REFERENCES customers (c_custkey),
line_item_to_orders AS
line_items (l_orderkey) REFERENCES orders (o_orderkey)
)
팩트, 차원 및 메트릭 정의하기¶
CREATE SEMANTIC VIEW 명령에서 FACTS, DIMENSIONS, METRICS 절을 사용하여 의미 체계 뷰에서 팩트, 차원 및 메트릭을 정의합니다.
의미 체계 뷰에서 1개 이상의 차원 또는 메트릭을 정의해야 합니다.
각 팩트, 차원 또는 메트릭에 대해 지정합니다.
그것이 속한 논리 테이블입니다.
팩트, 차원 또는 메트릭의 이름입니다.
SQL 식을 사용하여 이를 계산합니다.
선택적 동의어 및 설명.
앞서 제공된 예제 는 몇 가지 정보, 차원 및 메트릭을 정의합니다.
FACTS (
line_items.line_item_id AS CONCAT(l_orderkey, '-', l_linenumber),
orders.count_line_items AS COUNT(line_items.line_item_id),
line_items.discounted_price AS l_extendedprice * (1 - l_discount)
COMMENT = 'Extended price after discount'
)
DIMENSIONS (
customers.customer_name AS customers.c_name
WITH SYNONYMS = ('customer name')
COMMENT = 'Name of the customer',
orders.order_date AS o_orderdate
COMMENT = 'Date when the order was placed',
orders.order_year AS YEAR(o_orderdate)
COMMENT = 'Year when the order was placed'
)
METRICS (
customers.customer_count AS COUNT(c_custkey)
COMMENT = 'Count of number of customers',
orders.order_average_value AS AVG(orders.o_totalprice)
COMMENT = 'Average order value across all orders',
orders.average_line_items_per_order AS AVG(orders.count_line_items)
COMMENT = 'Average number of line items per order'
)
기존 의미 체계 뷰 바꾸기¶
기존 의미 체계 뷰를 바꾸려면(예: 뷰의 정의를 변경하려면) CREATE SEMANTIC VIEW 를 실행할 때 OR REPLACE 를 지정합니다. 기존 의미 체계 뷰에 부여된 권한을 유지하려면 COPY GRANTS 를 지정합니다. 예:
CREATE OR REPLACE SEMANTIC VIEW tpch_rev_analysis
TABLES (
orders AS SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.ORDERS
PRIMARY KEY (o_orderkey)
WITH SYNONYMS ('sales orders')
COMMENT = 'All orders table for the sales domain',
customers AS SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.CUSTOMER
PRIMARY KEY (c_custkey)
COMMENT = 'Main table for customer data',
line_items AS SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.LINEITEM
PRIMARY KEY (l_orderkey, l_linenumber)
COMMENT = 'Line items in orders'
)
RELATIONSHIPS (
orders_to_customers AS
orders (o_custkey) REFERENCES customers,
line_item_to_orders AS
line_items (l_orderkey) REFERENCES orders
)
FACTS (
line_items.line_item_id AS CONCAT(l_orderkey, '-', l_linenumber),
orders.count_line_items AS COUNT(line_items.line_item_id),
line_items.discounted_price AS l_extendedprice * (1 - l_discount)
COMMENT = 'Extended price after discount'
)
DIMENSIONS (
customers.customer_name AS customers.c_name
WITH SYNONYMS = ('customer name')
COMMENT = 'Name of the customer',
orders.order_date AS o_orderdate
COMMENT = 'Date when the order was placed',
orders.order_year AS YEAR(o_orderdate)
COMMENT = 'Year when the order was placed'
)
METRICS (
customers.customer_count AS COUNT(c_custkey)
COMMENT = 'Count of number of customers',
orders.order_average_value AS AVG(orders.o_totalprice)
COMMENT = 'Average order value across all orders',
orders.average_line_items_per_order AS AVG(orders.count_line_items)
COMMENT = 'Average number of line items per order'
)
COMMENT = 'Semantic view for revenue analysis and different comment'
COPY GRANTS;
의미 체계 뷰 목록 보기¶
현재 스키마 또는 지정된 스키마에서 의미 체계 뷰를 목록으로 표시하려면 SHOW SEMANTIC VIEWS 명령을 실행합니다. 예:
SHOW SEMANTIC VIEWS;
+-------------------------------+-----------------------+---------------+-------------------+----------------------------------------------+-----------------+-----------------+-----------+
| created_on | name | database_name | schema_name | comment | owner | owner_role_type | extension |
|-------------------------------+-----------------------+---------------+-------------------+----------------------------------------------+-----------------+-----------------+-----------|
| 2025-03-20 15:06:34.039 -0700 | MY_NEW_SEMANTIC_MODEL | MY_DB | MY_SCHEMA | A semantic model created through the wizard. | MY_ROLE | ROLE | ["CA"] |
| 2025-02-28 16:16:04.002 -0800 | O_TPCH_SEMANTIC_VIEW | MY_DB | MY_SCHEMA | NULL | MY_ROLE | ROLE | NULL |
| 2025-03-21 07:03:54.120 -0700 | TPCH_REV_ANALYSIS | MY_DB | MY_SCHEMA | Semantic view for revenue analysis | MY_ROLE | ROLE | NULL |
+-------------------------------+-----------------------+---------------+-------------------+----------------------------------------------+-----------------+-----------------+-----------+
ACCOUNT_USAGE 및 INFORMATION_SCHEMA 스키마 에서 의미 체계 뷰에 대한 뷰를 쿼리할 수도 있습니다.
의미 체계 뷰에 대한 세부 정보 보기¶
의미 체계 뷰의 세부 정보를 보려면 DESCRIBE SEMANTIC VIEW 명령을 실행합니다. 예:
DESCRIBE SEMANTIC VIEW tpch_rev_analysis;
+--------------+------------------------------+---------------+--------------------------+----------------------------------------+
| object_kind | object_name | parent_entity | property | property_value |
|--------------+------------------------------+---------------+--------------------------+----------------------------------------|
| NULL | NULL | NULL | COMMENT | Semantic view for revenue analysis |
| TABLE | CUSTOMERS | NULL | BASE_TABLE_DATABASE_NAME | SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA |
| TABLE | CUSTOMERS | NULL | BASE_TABLE_SCHEMA_NAME | TPCH_SF1 |
| TABLE | CUSTOMERS | NULL | BASE_TABLE_NAME | CUSTOMER |
| TABLE | CUSTOMERS | NULL | PRIMARY_KEY | ["C_CUSTKEY"] |
| TABLE | CUSTOMERS | NULL | COMMENT | Main table for customer data |
| DIMENSION | CUSTOMER_NAME | CUSTOMERS | TABLE | CUSTOMERS |
| DIMENSION | CUSTOMER_NAME | CUSTOMERS | EXPRESSION | customers.c_name |
| DIMENSION | CUSTOMER_NAME | CUSTOMERS | DATA_TYPE | VARCHAR(25) |
| DIMENSION | CUSTOMER_NAME | CUSTOMERS | SYNONYMS | ["customer name"] |
| DIMENSION | CUSTOMER_NAME | CUSTOMERS | COMMENT | Name of the customer |
| TABLE | LINE_ITEMS | NULL | BASE_TABLE_DATABASE_NAME | SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA |
| TABLE | LINE_ITEMS | NULL | BASE_TABLE_SCHEMA_NAME | TPCH_SF1 |
| TABLE | LINE_ITEMS | NULL | BASE_TABLE_NAME | LINEITEM |
| TABLE | LINE_ITEMS | NULL | PRIMARY_KEY | ["L_ORDERKEY","L_LINENUMBER"] |
| TABLE | LINE_ITEMS | NULL | COMMENT | Line items in orders |
| RELATIONSHIP | LINE_ITEM_TO_ORDERS | LINE_ITEMS | TABLE | LINE_ITEMS |
| RELATIONSHIP | LINE_ITEM_TO_ORDERS | LINE_ITEMS | REF_TABLE | ORDERS |
| RELATIONSHIP | LINE_ITEM_TO_ORDERS | LINE_ITEMS | FOREIGN_KEY | ["L_ORDERKEY"] |
| RELATIONSHIP | LINE_ITEM_TO_ORDERS | LINE_ITEMS | REF_KEY | ["O_ORDERKEY"] |
| FACT | DISCOUNTED_PRICE | LINE_ITEMS | TABLE | LINE_ITEMS |
| FACT | DISCOUNTED_PRICE | LINE_ITEMS | EXPRESSION | l_extendedprice * (1 - l_discount) |
| FACT | DISCOUNTED_PRICE | LINE_ITEMS | DATA_TYPE | NUMBER(25,4) |
| FACT | DISCOUNTED_PRICE | LINE_ITEMS | COMMENT | Extended price after discount |
| FACT | LINE_ITEM_ID | LINE_ITEMS | TABLE | LINE_ITEMS |
| FACT | LINE_ITEM_ID | LINE_ITEMS | EXPRESSION | CONCAT(l_orderkey, '-', l_linenumber) |
| FACT | LINE_ITEM_ID | LINE_ITEMS | DATA_TYPE | VARCHAR(134217728) |
| TABLE | ORDERS | NULL | BASE_TABLE_DATABASE_NAME | SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA |
| TABLE | ORDERS | NULL | BASE_TABLE_SCHEMA_NAME | TPCH_SF1 |
| TABLE | ORDERS | NULL | BASE_TABLE_NAME | ORDERS |
| TABLE | ORDERS | NULL | SYNONYMS | ["sales orders"] |
| TABLE | ORDERS | NULL | PRIMARY_KEY | ["O_ORDERKEY"] |
| TABLE | ORDERS | NULL | COMMENT | All orders table for the sales domain |
| RELATIONSHIP | ORDERS_TO_CUSTOMERS | ORDERS | TABLE | ORDERS |
| RELATIONSHIP | ORDERS_TO_CUSTOMERS | ORDERS | REF_TABLE | CUSTOMERS |
| RELATIONSHIP | ORDERS_TO_CUSTOMERS | ORDERS | FOREIGN_KEY | ["O_CUSTKEY"] |
| RELATIONSHIP | ORDERS_TO_CUSTOMERS | ORDERS | REF_KEY | ["C_CUSTKEY"] |
| METRIC | AVERAGE_LINE_ITEMS_PER_ORDER | ORDERS | TABLE | ORDERS |
| METRIC | AVERAGE_LINE_ITEMS_PER_ORDER | ORDERS | EXPRESSION | AVG(orders.count_line_items) |
| METRIC | AVERAGE_LINE_ITEMS_PER_ORDER | ORDERS | DATA_TYPE | NUMBER(36,6) |
| METRIC | AVERAGE_LINE_ITEMS_PER_ORDER | ORDERS | COMMENT | Average number of line items per order |
| FACT | COUNT_LINE_ITEMS | ORDERS | TABLE | ORDERS |
| FACT | COUNT_LINE_ITEMS | ORDERS | EXPRESSION | COUNT(line_items.line_item_id) |
| FACT | COUNT_LINE_ITEMS | ORDERS | DATA_TYPE | NUMBER(18,0) |
| METRIC | ORDER_AVERAGE_VALUE | ORDERS | TABLE | ORDERS |
| METRIC | ORDER_AVERAGE_VALUE | ORDERS | EXPRESSION | AVG(orders.o_totalprice) |
| METRIC | ORDER_AVERAGE_VALUE | ORDERS | DATA_TYPE | NUMBER(30,8) |
| METRIC | ORDER_AVERAGE_VALUE | ORDERS | COMMENT | Average order value across all orders |
| DIMENSION | ORDER_DATE | ORDERS | TABLE | ORDERS |
| DIMENSION | ORDER_DATE | ORDERS | EXPRESSION | o_orderdate |
| DIMENSION | ORDER_DATE | ORDERS | DATA_TYPE | DATE |
| DIMENSION | ORDER_DATE | ORDERS | COMMENT | Date when the order was placed |
| DIMENSION | ORDER_YEAR | ORDERS | TABLE | ORDERS |
| DIMENSION | ORDER_YEAR | ORDERS | EXPRESSION | YEAR(o_orderdate) |
| DIMENSION | ORDER_YEAR | ORDERS | DATA_TYPE | NUMBER(4,0) |
| DIMENSION | ORDER_YEAR | ORDERS | COMMENT | Year when the order was placed |
+--------------+------------------------------+---------------+--------------------------+----------------------------------------+
의미 체계 뷰를 위한 SQL 문 가져오기¶
GET_DDL 함수를 호출하여 의미 체계 뷰를 생성한 DDL 문을 검색할 수 있습니다.
GET_DDL 을 호출할 때 'SEMANTIC_VIEW' 를 오브젝트 유형으로 전달합니다. 예:
SELECT GET_DDL('SEMANTIC_VIEW', 'tpch_rev_analysis', TRUE);
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| GET_DDL('SEMANTIC_VIEW', 'TPCH_REV_ANALYSIS', TRUE) |
|-----------------------------------------------------------------------------------|
| create or replace semantic view DYOSHINAGA_DB.DYOSHINAGA_SCHEMA.TPCH_REV_ANALYSIS |
| tables ( |
| ORDERS primary key (O_ORDERKEY) with synonyms=('sales orders') comment='All orders table for the sales domain', |
| CUSTOMERS as CUSTOMER primary key (C_CUSTKEY) comment='Main table for customer data', |
| LINE_ITEMS as LINEITEM primary key (L_ORDERKEY,L_LINENUMBER) comment='Line items in orders' |
| ) |
| relationships ( |
| ORDERS_TO_CUSTOMERS as ORDERS(O_CUSTKEY) references CUSTOMERS(C_CUSTKEY), |
| LINE_ITEM_TO_ORDERS as LINE_ITEMS(L_ORDERKEY) references ORDERS(O_ORDERKEY) |
| ) |
| facts ( |
| ORDERS.COUNT_LINE_ITEMS as COUNT(line_items.line_item_id), |
| LINE_ITEMS.DISCOUNTED_PRICE as l_extendedprice * (1 - l_discount) comment='Extended price after discount', |
| LINE_ITEMS.LINE_ITEM_ID as CONCAT(l_orderkey, '-', l_linenumber) |
| ) |
| dimensions ( |
| ORDERS.ORDER_DATE as o_orderdate comment='Date when the order was placed', |
| ORDERS.ORDER_YEAR as YEAR(o_orderdate) comment='Year when the order was placed', |
| CUSTOMERS.CUSTOMER_NAME as customers.c_name with synonyms=('customer name') comment='Name of the customer' |
| ) |
| metrics ( |
| ORDERS.AVERAGE_LINE_ITEMS_PER_ORDER as AVG(orders.count_line_items) comment='Average number of line items per order', |
| ORDERS.ORDER_AVERAGE_VALUE as AVG(orders.o_totalprice) comment='Average order value across all orders' |
| ); |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
의미 체계 뷰 제거하기¶
의미 체계 뷰를 제거하려면 DROP SEMANTIC VIEW 명령을 실행합니다. 예:
DROP SEMANTIC VIEW tpch_rev_analysis;
의미 체계 뷰에 권한 부여하기¶
의미 체계 뷰 권한 에는 의미 체계 뷰에 부여할 수 있는 권한이 목록으로 표시됩니다.
의미 체계 뷰를 사용하려면 해당 뷰에 대한 다음 권한이 필요합니다.
뷰에서 DESCRIBE SEMANTIC VIEW 명령을 실행하려면 모든 권한(예: REFERENCE OR SELECT)이 필요합니다.
SELECT 를 실행하려면
SELECT ... FROM SEMANTIC_VIEW()가 필요합니다.SHOW SEMANTIC VIEWS 명령의 출력에 뷰를 표시하려면 이 권한 중 하나가 필요합니다.
참고
현재는 REFERENCES 권한으로 의미 체계 뷰를 쿼리할 수 있지만, 향후에는 SELECT 권한이 있는 역할로 의미 체계 뷰를 쿼리하는 기능이 제한됩니다.
Cortex Analyst 에서 소유하지 않은 의미 체계 뷰를 사용하려면 해당 뷰에 대한 REFERENCES 및 SELECT 권한이 있는 역할을 사용해야 합니다.
의미 체계 뷰에 REFERENCES 및 SELECT 권한을 부여하려면 GRANT <privileges> … TO ROLE 명령을 사용합니다. 예를 들어, my_semantic_view 라 는 이름의 의미 체계 뷰에 REFERENCES 및 SELECT 권한을 my_analyst_role 역할에 부여하려면 다음 문을 실행하면 됩니다.
GRANT REFERENCES, SELECT ON SEMANTIC VIEW my_semantic_view TO ROLE my_analyst_role;
Cortex Analyst 사용자와 공유하려는 의미 체계 뷰가 포함된 스키마가 있는 경우 향후 부여 를 사용하여 해당 스키마에서 생성한 모든 의미 체계 뷰에 대한 권한을 부여할 수 있습니다. 예:
GRANT REFERENCES, SELECT ON FUTURE SEMANTIC VIEWS IN SCHEMA my_schema TO ROLE my_analyst_role;