SnowConvert: DDLs do Transact¶
Referência de conversão para todas as instruções DDL que são precedidas pela palavra CREATE.
Índice¶
Applies to
[x] SQL Server
[x] Azure Synapse Analytics
Aviso
Atualmente, a instrução _ Create Index _ não está sendo convertida, mas está sendo analisada. Além disso, se o seu código-fonte tiver instruções Create index, elas serão contabilizadas no _ Relatório de avaliação. _
Exemplo de criação de índice
CREATE INDEX my_index_name ON my_table (column1, column2);
Nota
Por motivos arquitetônicos, o Snowflake não oferece suporte a índices, portanto, o SnowConvert removerá todo o código relacionado à criação de índices. O Snowflake cria automaticamente micropartições para cada tabela que ajudam a acelerar o desempenho das operações de DML. O usuário não precisa se preocupar em criar ou gerenciar essas micropartições.
Normalmente, isso é suficiente para ter um desempenho de consulta muito bom; no entanto, há maneiras de melhorá-lo criando chaves de clustering de dados. A página oficial do Snowflake fornece mais informações sobre micropartições e clustering de dados.
Exibição materializada¶
Applies to
[x] Azure Synapse Analytics
Descrição ¶
No Snowconvert, as exibições materializadas são transformadas em tabelas dinâmicas do Snowflake. Para configurar corretamente as tabelas dinâmicas, dois parâmetros essenciais devem ser definidos: TARGET_LAG e WAREHOUSE. Se esses parâmetros não forem especificados nas opções de configuração, o Snowconvert usará como padrão os valores predefinidos durante a conversão, conforme demonstrado no exemplo abaixo.
Para obter mais informações sobre exibições materializadas, clique aqui.
Para obter detalhes sobre os parâmetros necessários para as tabelas dinâmicas, clique aqui.
Amostra de padrões da origem¶
SqlServer
CREATE MATERIALIZED VIEW sales_total
AS
SELECT SUM(amount) AS total_sales
FROM sales;
Snowflake
CREATE OR REPLACE DYNAMIC TABLE sales_total
--** 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":1, "minor":0},"attributes":{"component":"oracle"}}'
AS
SELECT SUM(amount) AS total_sales
FROM
sales;
Problemas conhecidos¶
Nenhum erro conhecido foi detectado até o momento.
Procedimentos¶
Applies to
[x] SQL Server
[x] Azure Synapse Analytics
Nota
Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.
1. CREATE PROCEDURE Translation¶
O Snowflake CREATE PROCEDURE é definido na sintaxe SQL, enquanto suas instruções internas são definidas em JavaScript.
Código-fonte:
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE HumanResources.uspGetAllEmployees
@FirstName NVARCHAR(50),
@Age INT
AS
-- TSQL Statements and queries...
GO
Código convertido:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE HumanResources.uspGetAllEmployees (FIRSTNAME STRING, AGE INT)
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
$$;
Tipos de dados de parâmetros¶
Os tipos de dados dos parâmetros estão sendo convertidos para o equivalente no Snowflake. Consulte também Tipos de dados.
Auxiliar EXEC¶
Para que seja possível executar instruções de um procedimento no ambiente SnowFlake, essas instruções precisam ser pré-processadas e adaptadas para refletir sua execução em diversas variáveis específicas da linguagem de origem.
O SnowConvert converte automaticamente as instruções suportadas e usa um auxiliar EXEC. Esse auxiliar fornece recursos de acesso e atualização a muitas variáveis que simulam como seria a execução dessas instruções em seu ambiente nativo.
Por exemplo, você pode ver que, nos procedimentos migrados, há um bloco de código que é sempre adicionado. Na próxima seção, explicaremos a estrutura básica desse código. Lembre-se de que estamos sempre avaliando e buscando maneiras novas e aprimoradas de agilizar as transformações e qualquer auxiliar que precisarmos.
Estrutura¶
A estrutura básica do auxiliar EXEC é a seguinte:
Seção de declaração de variáveis: Aqui, declaramos as diferentes variáveis ou objetos que conterão valores associados à execução das instruções dentro do procedimento. Isso inclui valores como o número de linhas afetadas por uma instrução ou até mesmo o próprio conjunto de resultados.
Declaração da função fixBind: Esta é uma função auxiliar usada para corrigir vinculações quando elas são do tipo Date.
Declaração da função EXEC: Esta é a principal função do auxiliar EXEC. Ela recebe a instrução a ser executada, a matriz de vinculações (basicamente as variáveis ou os parâmetros que podem ser modificados pela execução e que exigem a permanência dos dados durante toda a execução do procedimento), o sinalizador noCatch que determina se ERROR_HANDLERS deve ser usado e a função catchFunction para executar o código personalizado quando houver uma exceção na execução da instrução. O corpo da função EXEC é muito simples: executa a instrução e armazena todos os dados valiosos produzidos por sua execução, tudo dentro de um bloco de tratamento de erros.
ERROR VARS: O bloco de captura EXEC configura uma lista de variáveis de erro, como
MESSAGE_TEXT,SQLCODE,SQLSTATE,PROC_NAMEeERROR_LINE, que podem ser usadas para recuperar valores de funções definidas pelo usuário, a fim de emular o comportamento das funções integradas do SQL Server ERROR_LINE, ERROR_MESSAGE, ERROR_NUMBER, ERROR_PROCEDURE e ERROR_STATE . Depois que todas essas variáveis forem definidas com um valor, a função definida pelo usuárioUPDATE_ERROR_VARSserá responsável por atualizar algumas variáveis de ambiente com os valores de erro, para ter acesso a elas no escopo SQL.
Código¶
O bloco de código a seguir representa o auxiliar EXEC dentro de um procedimento:
var _RS, ROW_COUNT, _ROWS, MESSAGE_TEXT, SQLCODE = 0, SQLSTATE = '00000', ERROR_HANDLERS, NUM_ROWS_AFFECTED, INTO;
var fixBind = function (arg) {
arg = arg == undefined ? null : arg instanceof Date ? arg.toISOString() : arg;
return arg;
};
var fetch = (count,rows,stmt) => (count && rows.next() && Array.apply(null,Array(stmt.getColumnCount())).map((_,i) => rows.getColumnValue(i + 1))) || [];
var EXEC = (stmt,binds = [],noCatch = false) => {
binds = binds ? binds.map(fixBind) : binds;
for(var stmt of stmt.split(";").filter((_) => _)) {
try {
_RS = snowflake.createStatement({
sqlText : stmt,
binds : binds
});
_ROWS = _RS.execute();
ROW_COUNT = _RS.getRowCount();
NUM_ROWS_AFFECTED = _RS.getNumRowsAffected();
return {
THEN : (action) => !SQLCODE && action(fetch(_ROWS))
};
} catch(error) {
let rStack = new RegExp('At .*, line (\\d+) position (\\d+)');
let stackLine = error.stackTraceTxt.match(rStack) || [0,-1];
MESSAGE_TEXT = error.message.toString();
SQLCODE = error.code.toString();
SQLSTATE = error.state.toString();
snowflake.execute({sqlText: `SELECT UPDATE_ERROR_VARS_UDF(?,?,?,?,?)`,binds: [stackLine[1], SQLCODE, SQLSTATE, MESSAGE_TEXT, PROC_NAME]});
throw error;
}
}
};
Exemplo simples de EXEC
Este é um exemplo simples de uma chamada EXEC dentro de um procedimento armazenado
Código-fonte
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE dbo.EXEC_EXAMPLE_1
AS
EXECUTE('SELECT 1 AS Message');
GO
-- =============================================
-- Example to execute the stored procedure
-- =============================================
EXECUTE dbo.EXEC_EXAMPLE_1
GO
Código esperado
CREATE OR REPLACE PROCEDURE dbo.EXEC_EXAMPLE_1 ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// REGION SnowConvert Helpers Code
var _RS, ROW_COUNT, _ROWS, MESSAGE_TEXT, SQLCODE = 0, SQLSTATE = '00000', OBJECT_SCHEMA_NAME = 'dbo', ERROR_HANDLERS, NUM_ROWS_AFFECTED, PROC_NAME = arguments.callee.name, DOLLAR_DOLLAR = '$' + '$';
function* sqlsplit(sql) {
var part = '';
var ismark = () => sql[i] == '$' && sql[i + 1] == '$';
for(var i = 0;i < sql.length;i++) {
if (sql[i] == ';') {
yield part + sql[i];
part = '';
} else if (ismark()) {
part += sql[i++] + sql[i++];
while ( i < sql.length && !ismark() ) {
part += sql[i++];
}
part += sql[i] + sql[i++];
} else part += sql[i];
}
if (part.trim().length) yield part;
};
var formatDate = (arg) => (new Date(arg - (arg.getTimezoneOffset() * 60000))).toISOString().slice(0,-1);
var fixBind = function (arg) {
arg = arg == undefined ? null : arg instanceof Date ? formatDate(arg) : arg;
return arg;
};
var EXEC = (stmt,binds = [],severity = "16",noCatch = false) => {
binds = binds ? binds.map(fixBind) : binds;
for(var stmt of sqlsplit(stmt)) {
try {
_RS = snowflake.createStatement({
sqlText : stmt,
binds : binds
});
_ROWS = _RS.execute();
ROW_COUNT = _RS.getRowCount();
NUM_ROWS_AFFECTED = _RS.getNumRowsAffected();
return {
THEN : (action) => !SQLCODE && action(fetch(_ROWS))
};
} catch(error) {
let rStack = new RegExp('At .*, line (\\d+) position (\\d+)');
let stackLine = error.stackTraceTxt.match(rStack) || [0,-1];
MESSAGE_TEXT = error.message.toString();
SQLCODE = error.code.toString();
SQLSTATE = error.state.toString();
snowflake.execute({
sqlText : `SELECT UPDATE_ERROR_VARS_UDF(?,?,?,?,?,?)`,
binds : [stackLine[1],SQLCODE,SQLSTATE,MESSAGE_TEXT,PROC_NAME,severity]
});
throw error;
}
}
};
// END REGION
EXEC(`SELECT 1 AS Message;`);
$$;
EXEC em um procedimento armazenado com um parâmetro
Neste exemplo, o comando EXEC está dentro de um procedimento armazenado e recebe um valor de parâmetro
Código-fonte
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE dbo.EXEC_EXAMPLE_2
@p1 varchar(50) = N''
AS
EXEC ('SELECT ' + @p1);
GO
-- =============================================
-- Example to execute the stored procedure
-- =============================================
EXECUTE dbo.EXEC_EXAMPLE_2 N'''Hello World!'''
GO
Código esperado
CREATE OR REPLACE PROCEDURE dbo.EXEC_EXAMPLE_2 (P1 STRING DEFAULT '')
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
EXEC(`SELECT
${P1};`);
$$;
EXEC invocando um procedimento armazenado com um parâmetro
Neste exemplo, o EXEC invoca outro procedimento armazenado e adiciona um parâmetro
Código-fonte
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE dbo.EXEC_EXAMPLE_3
@p1 varchar(50) = N''
AS
EXEC EXEC_EXAMPLE_2 @p1
GO
-- =============================================
-- Example to execute the stored procedure
-- =============================================
EXECUTE dbo.EXEC_EXAMPLE_3 N'''Hello World!'''
GO
Código esperado
CREATE OR REPLACE PROCEDURE dbo.EXEC_EXAMPLE_3 (P1 STRING DEFAULT '')
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
EXEC(`CALL EXEC_EXAMPLE_2(?)`,[P1]);
$$;
Parâmetros com valor padrão.¶
No SqlServer, pode haver parâmetros com um valor padrão, caso não sejam especificados quando um procedimento estiver sendo chamado.
Por exemplo
CREATE PROCEDURE PROC_WITH_DEFAULT_PARAMS1
@PARAM1 INT = 0, @PARAM2 INT = 0, @PARAM3 INT = 0, @PARAM4 INT = 0
AS
BEGIN
.
.
.
END
No Snowflake é convertido para
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PROC_WITH_DEFAULT_PARAMS1(param1 int default 0, param2 int default 0, param3 int default 0, param4 int default 0)
RETURNS TABLE()
LANGUAGE SQL
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
.
.
.
$$;
CALL PROC_WITH_DEFAULT_PARAMS1(param2 => 10, param4 => 15);
auxiliar CURSOR¶
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PROC1()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
var CURSOR = function (stmt, binds) {
var statementObj, result_set, total_rows, isOpen = false, self = this, row_count;
this.CURRENT = new Object;
var fetch = (count,rows,stmt) => (count && rows.next() && Array.apply(null,Array(stmt.getColumnCount())).map((_,i) => rows.getColumnValue(i + 1))) || [];
var fixBind = function (arg) {
arg = arg == undefined ? null : arg instanceof Date ? formatDate(arg) : arg;
return arg;
};
this.OPEN = function(openParameters) {
if (result_set == undefined) {
try {
if (openParameters) binds = openParameters;
if (binds instanceof Function) binds = binds();
var finalBinds = binds && binds.map(fixBind);
var finalStmt = stmt instanceof Function ? stmt() : stmt;
statementObj = snowflake.createStatement({
sqlText : finalStmt,
binds : finalBinds
});
result_set = statementObj.execute();
total_rows = statementObj.getRowCount();
isOpen = true;
row_count = 0;
} catch(error) {
RAISE(error.code,"error",error.message);
}
else {
isOpen = true;
}
}
return this;
};
this.CURSOR_ROWS = function () {
return total_rows;
};
this.FETCH_STATUS = function() {
if(total_rows > row_count)
return 0;
else
return -1;
};
this.FETCH_NEXT = function() {
self.res = [];
if (isOpen) {
self.res = fetch(total_rows,result_set,statementObj);
if (self.res)
row_count++;
}
return self.res && self.res.length > 0;
};
this.INTO = function () {
return self.res;
};
this.CLOSE = function () {
isOpen = false;
};
this.DEALLOCATE = function() {
this.CURRENT = row_count = result_set_table = total_rows = result_set = statementObj = self = undefined;
};
};
var COL1, COL2;
var sql_stmt = ``;
let c = new CURSOR(`SELECT COL1, COL2 FROM TABLE1;`,() => []);
c.OPEN();
c.FETCH_NEXT();
[COL1, COL2] = c.INTO();
while ( c.FETCH_STATUS()) {
sql_stmt = `INSERT INTO TABLE2 (COL1, COL2) VALUES (` + COL1+ `, ` + COL2 + `)`;
snowflake.createStatement({
sqlText : sql_stmt
}).execute();
}
c.CLOSE();
c.DEALLOCATE();
return 'sucess';
$$;
Auxiliar Insert Into EXEC¶
O auxiliar Insert into Exec gera uma função chamada Insert insertIntoTemporaryTable(sql). Essa função permitirá que a transformação de INSERT INTO TABLE_NAME EXEC(...) de TSQL para Snowflake imite o comportamento da instrução original, inserindo seus dados em uma tabela temporária e, em seguida, adicionando-os novamente ao Insert original.
Para obter mais informações sobre como o código para essa instrução é modificado, consulte a seção para o Insert Into Exec
Nota
Esse código gerado para INSERT INTO EXEC pode apresentar problemas de desempenho ao lidar com instruções EXECUTE que contêm várias consultas.
function insertIntoTemporaryTable(sql) {
var table = "SnowConvertPivotTemporaryTable";
return EXEC('CREATE OR REPLACE TEMPORARY TABLE ${table} AS ${sql}');
}
insertIntoTemporaryTable(`${DBTABLES}`)
EXEC(`INSERT INTO MYDB.PUBLIC.T_Table SELECT * FROM MYDB.PUBLIC.SnowConvertPivotTemporaryTable`);
EXEC(`DROP TABLE SnowConvertPivotTemporaryTable`)
Auxiliar LIKE¶
Caso uma expressão semelhante seja encontrada em um procedimento, por exemplo
CREATE PROCEDURE ProcedureLike @VariableValue VARCHAR(50) AS
BEGIN
IF @VariableValue like '%c%'
BEGIN
Select AValue from ATable;
END;
END;
Como o interior do procedimento é transformado em javascript, a expressão like gerará um erro. Para manter a funcionalidade, uma função é adicionada no início do procedimento se uma expressão semelhante for encontrada.
function LIKE(expr,pattern,esc,cs) {
function fixPattern(pattern,esc) {
const specials = '/.*+?|(){}[]\\'.split('');
var newPattern = "";
var fix = (c) => specials.includes(c) ? '\\' + c : c;
for(var i = 0;i < pattern.length;i++) {
var c = pattern[i];
if (c === esc) {
newPattern += pattern[i + 1]
i++
} else if (c === '%') {
newPattern += ".*?"
} else if (c === '_') {
newPattern += "."
} else if (c === '[' || ']') {
newPattern += c
} else newPattern += fix(c)
}
return newPattern;
}
return new RegExp(`^${fixPattern(pattern,esc)}$`,cs ? '' : 'i').exec(expr) != null;
}
Com essa função, podemos replicar a funcionalidade da expressão like do sql. Vejamos os diferentes casos em que ele pode ser usado
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE ProcedureLike @VariableValue VARCHAR(50) AS
BEGIN
IF @VariableValue like '%c%'
BEGIN
Select AValue from ATable;
END;
IF @VariableValue not like '%c%'
BEGIN
Select BValue from BTable;
END;
IF @VariableValue like '%c!%%' escape '!'
BEGIN
Select CValue from CTable;
END;
END;
No último código, há um like normal, um not like e um like com escape. A transformação será
CREATE OR REPLACE PROCEDURE ProcedureLike (VARIABLEVALUE STRING)
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
if (LIKE(VARIABLEVALUE,`%c%`)) {
{
EXEC(` Select
AValue
from
ATable`);
}
}
if (!LIKE(VARIABLEVALUE,`%c%`)) {
{
EXEC(` Select
BValue
from
BTable`);
}
}
if (LIKE(VARIABLEVALUE,`%c!%%`,`!`)) {
{
EXEC(` Select
CValue
from
CTable`);
}
}
$$;
Observe que likes são transformados em chamadas de função
LIKE(VARIABLEVALUE,`%c%`)
!LIKE(VARIABLEVALUE,`%c%`)
LIKE(VARIABLEVALUE,`%c!%%`,`!`)
Os parâmetros que a função LIKE recebe são os seguintes:
A expressão que está sendo avaliada.
O padrão de comparação
Se estiver presente, o caractere de escape, que é um parâmetro opcional.
Auxiliar Select¶
Gera uma função chamada SELECT quando um valor escalar precisa ser definido em uma variável
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE MAX_EMPLOYEE_ID
AS
BEGIN
DECLARE @VARIABLE INT
SET @VARIABLE = (SELECT MAX(EMPLOYEE_ID) FROM EMPLOYEES);
RETURN @VARIABLE
END;
Nesse caso, ele gerará o seguinte código com o auxiliar SELECT
CREATE OR REPLACE PROCEDURE MAX_EMPLOYEE_ID ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
let VARIABLE;
VARIABLE = SELECT(` MAX(EMPLOYEE_ID) FROM
EMPLOYEES`);
return VARIABLE;
$$;
O auxiliar SELECT também pode ser usado para inserir em um valor local um valor recuperado de uma consulta. O auxiliar foi projetado especificamente para suportar o mesmo comportamento do SQL Server SELECT @local_variable. O parâmetro args representa cada operação aplicada a todas as variáveis locais dentro do select. Consulte também SELECT @Variable. Por exemplo:
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE [PROCEDURE1] AS
DECLARE @VAR1 int;
DECLARE @VAR2 int;
select @VAR1 = col1 + col2, @VAR2 += col1 from table1;
GO
Nesse caso, as atribuições de variáveis serão convertidas para lambdas JavaScript a fim de emular o comportamento do SQL Server.
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PROCEDURE1 ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
let VAR1;
let VAR2;
SELECT(` col1 + col2,
col1
from
table1`,[],(value) => VAR1 = value,(value) => VAR2 += value);
$$;
Auxiliar RAISERROR¶
Esse auxiliar é gerado quando há usos de uma chamada RAISERROR no código-fonte. Exemplo:
var RAISERROR = (message,severity,state) => {
snowflake.execute({
sqlText : `SELECT UPDATE_ERROR_VARS_UDF(?,?,?)`,
binds : [message,severity,state]
});
var msg = `Message: ${message}, Level: ${severity}, State: ${state}`;
throw msg;
};
O RAISERROR executa o UPDATE_ERROR_VARS_UDF para armazenar o valor da mensagem de erro, a gravidade e o estado como variáveis de ambiente, caso precisem ser usados ao chamar qualquer uma das funções integradas de ERROR. Por fim, a mensagem de erro é lançada com o mesmo formato do SQL Server.
Auxiliar de função Identity¶
Esse auxiliar é gerado sempre que a função Identity é usada em um Select Into dentro de um procedimento.
var IdentityHelper = (seed,increment) => {
var sequenceString = "`CREATE OR REPLACE SEQUENCE SnowConvert_Temp_Seq START = ${seed} INCREMENT = ${increment}`";
return EXEC(sequenceString);
Os parâmetros desse auxiliar são os mesmos da função original. Ele foi criado para gerar uma sequência que imite o comportamento da função Identity no TSQL. As alterações no código original são as seguintes:
Uma chamada de método adicional para a função IdentityHelper usando os mesmos parâmetros encontrados no código-fonte.
E uma chamada para IDENTITY_UDF um design de função para obter o próximo valor na sequência.
IdentityHelper(1,1)
EXEC(`CREATE TABLE PUBLIC.department_table3 AS SELECT IDENTITY_UDF() /*** MSC-WARNING - MSCEWI1046 - 'identity' FUNCTION MAPPED TO 'IDENTITY_UDF', FUNCTIONAL EQUIVALENCE VERIFICATION PENDING ***/ as Primary_Rank
from PUBLIC.department_table`);
Assim como no TSQL, se nenhum parâmetro for fornecido, (1,1) serão os valores padrão.
Auxiliar de procedimento CALL¶
Esse auxiliar é gerado sempre que há uma chamada para o que antes era uma função definida pelo usuário, mas que agora é um procedimento como resultado do processo de conversão.
var CALL = (sql,binds = [],...args) => {
EXEC("CALL " + sql,binds);
_ROWS.next();
return (_ROWS.getColumnValue(1))[0];
};
O objetivo desse auxiliar é encapsular a lógica necessária para chamar procedimentos como se fossem funções.
Lembre-se de que essa funcionalidade é limitada, pois os procedimentos não podem ser invocados em consultas como SELECT.
Exemplo de uso, supondo que FooSelfAssign(@PAR INT) tenha sido convertido para um procedimento:
// Input code
DECLARE @VAR1 INT = FooSelfAssign(1);
DECLARE @VAR4 INT = FooSelfAssign(FooSelfAssign(FooSelfAssign(FooSelfAssign(4))));
// Output code
let VAR1 = CALL(`FooSelfAssign(1)`)
let VAR4 = CALL(`FooSelfAssign(?)`,[CALL(`FooSelfAssign(?)`,[CALL(`FooSelfAssign(?)`,[CALL(`FooSelfAssign(4)`)])])]);
Observe que a conversão para VAR1 é muito simples, mas para VAR4, o CALL mais externo contém uma lista com o restante de CALLs, como vinculações.
Cada CALL sucessivo é convertido para uma vinculação, se estiver contido em outro CALL.
2. Variables¶
DECLARE @Variable¶
Código-fonte
DECLARE @product_list VARCHAR(MAX) = ' ';
DECLARE @Variable1 AS VARCHAR(100), @Variable2 AS VARCHAR(100);
Código convertido
let PRODUCT_LIST = ` `;
let VARIABLE1;
let VARIABLE2;
DECLARE @Variable Table¶
Nesse caso, DECLARE é usado para declarar uma tabela de variáveis. Vejamos um exemplo.
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE PROC1
AS
BEGIN
DECLARE @VariableNameTable TABLE
(
[Col1] INT NOT NULL,
[Col2] INT NOT NULL
);
INSERT INTO @VariableNameTable Values(111,222);
Select * from @VariableNameTable;
END
Exec PROC1;
Se executarmos esse código no Sql Server, obteremos o seguinte resultado
(1).png)
Agora, vamos ver a transformação no Snowflake
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PROC1 ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
{
EXEC(`CREATE OR REPLACE TEMPORARY TABLE T_VariableNameTable
(
Col1 INT NOT NULL,
Col2 INT NOT NULL
)`);
EXEC(`INSERT INTO T_VariableNameTable Values(111,222)`);
EXEC(`Select
*
from
T_VariableNameTable`);
}
EXEC(`CALL PROC1()`);
$$;
Observe que das linhas 61 a 67 estão os resultados dessas instruções dentro do procedimento.
A tabela de variáveis Declare é transformada em uma tabela temporária. Observe que no nome o caractere @ foi substituído por T_.
Se executarmos esse código no Snowflake, não obteremos nenhum resultado. Ele exibirá apenas null. Isso ocorre porque o último Select está agora no auxiliar EXEC. Então, como sabemos que a tabela está lá?
Como ela foi criada como uma tabela temporária dentro do procedimento em um EXEC, podemos fazer um Select para essa tabela fora do procedimento.
Select * from PUBLIC.T_VariableNameTable;
Se executarmos essa instrução, obteremos o seguinte resultado
(1).png)
SET @Variable¶
Por enquanto, Set Variable é transformado de acordo com a expressão que está no lado direito.
Se a expressão tiver uma transformação, ela será transformada em seu equivalente no JavaScript.
Exemplo
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE PROC1
AS
BEGIN
SET @product_list2 = '';
SET @product_list = '';
SET @var1 += '';
SET @var2 &= '';
SET @var3 ^= '';
SET @var4 |= '';
SET @var5 /= '';
SET @var6 %= '';
SET @var7 *= '';
SET @var8 -= '';
SET @ProviderStatement = 'SELECT * FROM TABLE1
WHERE COL1 = '+@PARAM1+ ' AND COL2 = ' + @LOCALVAR1;
SET @NotSupported = functionValue(a,b,c);
END
Código convertido
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PROC1 ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
PRODUCT_LIST2 = ``;
PRODUCT_LIST = ``;
VAR1 += ``;
VAR2 &= ``;
VAR3 ^= ``;
VAR4 |= ``;
VAR5 /= ``;
VAR6 %= ``;
VAR7 *= ``;
VAR8 -= ``;
PROVIDERSTATEMENT = `SELECT
*
FROM
TABLE1
WHERE
COL1 = ${PARAM1}
AND COL2 = ${LOCALVAR1};`;
NOTSUPPORTED = SELECT(` !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'functionValue' NODE ***/!!!
functionValue(a, b, c)`);
$$;
Como você pode ver no exemplo, o valor da variável NOTSUPPORTED é comentado, pois ela não está sendo transformada por enquanto. Observe que isso significa que a transformação ainda não foi concluída.
Outros tipos de conjuntos são comentados, por exemplo, os seguintes
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE PROC1
AS
BEGIN
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED
;
SET NOCOUNT ON
;
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED
;
SET NOCOUNT OFF
;
END
Código convertido
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PROC1 ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
/*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/
/*SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED*/
;
/*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/
/*SET NOCOUNT ON*/
;
/*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/
/*SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED*/
;
/*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/
/*SET NOCOUNT OFF*/
;
$$;
SELECT @Variable¶
Por enquanto, SELECT @variable está sendo transformado em um Select simples, removendo as atribuições de variáveis e mantendo as expressões no lado direito do operador. As operações de atribuição das variáveis locais no Select serão substituídas por funções arrow que representam o mesmo comportamento da operação realizada durante a atribuição da variável local no SQL Server.
Entrada¶
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE PROC1 AS
DECLARE @VAR1 int;
DECLARE @VAR2 int;
SELECT @VAR1 = COL1 + COL2, @VAR2 = COL3 FROM TABLE1;
GO
Saída¶
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PROC1 ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
let VAR1;
let VAR2;
SELECT(` COL1 + COL2,
COL3
FROM
TABLE1`,[],(value) => VAR1 = value,(value) => VAR2 = value);
$$;
3. Statements translation¶
SELECT¶
Forma básica¶
A forma básica de SELECT não tem vínculos, portanto, a conversão implica a criação de uma chamada para a função auxiliar EXEC, com um parâmetro:
-- Source code:
SELECT * FROM DEMO_TABLE_1;
// Translated code:
EXEC(`SELECT * FROM DEMO_TABLE_1`);
IF¶
Código-fonte
IF Conditional_Expression
-- SQL Statement
ELSE IF Conditiona_Expression2
-- SQL Statement
ELSE
-- SQL Statement
Código convertido
if (Conditional_Expression) {
// SQL Statement
} else if (Conditional_Expression2) {
// SQL Statement
} else{
// SQL Statement
}
WHILE¶
Código-fonte
WHILE ( Conditional_Expression )
BEGIN
-- SQL STATEMENTS
END;
Código convertido
while ( Conditional_Expression )
{
// SQL STATEMENTS
}
EXEC / EXECUTE¶
Código-fonte
-- Execute simple statement
Exec('Select 1');
-- Execute statement using Dynamic Sql
Exec('Select ' + @par1 + ' from [db].[t1]');
-- Execute Procedure with parameter
EXEC db.sp2 'Create proc [db].[p3] AS', @par1, 1
Código convertido
-- Execute simple statement
EXEC(`Select 1`);
-- Execute statement using Dynamic Sql
EXEC(`Select ${PAR1} from MYDB.db.t1`);
-- Execute Procedure with parameter
EXEC(`CALL db.sp2(/*** SSC-EWI-0038 - THIS STATEMENT MAY BE A DYNAMIC SQL THAT COULD NOT BE RECOGNIZED AND CONVERTED ***/
'Select * from MYDB.db.t1', ?, 1, Default)`,[PAR1]);
THROW¶
A transformação para THROW garante que o bloco de captura que recebe o erro tenha acesso às informações especificadas na instrução original.
Por exemplo:
-- Case 1
THROW
-- Case 2
THROW 123, 'The error message', 1
-- Case 3
THROW @var1, @var2, @var3
Será transformado em:
// Case 1
throw {};
// Case 2
throw { code: 123, message: "The error message", status: 1 };
// Case 3
throw { code: VAR1, message: VAR2, status: VAR3 };
RAISERROR¶
A função SQL Server RAISERROR não é compatível com o Snowflake. O SnowConvert identifica todos os usos para gerar um auxiliar que emula o comportamento original. Exemplo:
From¶
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE OR ALTER PROCEDURE RAISERRORTEST AS
BEGIN
DECLARE @MessageTXT VARCHAR = 'ERROR MESSAGE';
RAISERROR (N'E_INVALIDARG', 16, 1);
RAISERROR ('Diagram does not exist or you do not have permission.', 16, 1);
RAISERROR(@MessageTXT, 16, 1);
END
GO
Para¶
CREATE OR REPLACE PROCEDURE RAISERRORTEST ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
let MESSAGETXT = `ERROR MESSAGE`;
RAISERROR("E_INVALIDARG","16","1");
RAISERROR("Diagram does not exist or you do not have permission.","16","1");
RAISERROR(MESSAGETXT,"16","1");
$$;
BREAK/CONTINUE¶
A transformação Break/Continue garante que o fluxo do código seja interrompido ou continue com outro bloco.
Por exemplo:
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE ProcSample
AS
BEGIN
IF @@ROWCOUNT > 0
Continue;
ELSE
BREAK;
END
Será transformado em:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE ProcSample ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
if (ROW_COUNT > 0) {
continue;
} else {
break;
}
$$;
INSERT INTO EXEC¶
O código foi ligeiramente modificado devido ao fato de a instrução INSERT INTO [Table] EXEC(...) não ser compatível com o Snowflake, o que nos permite replicar o comportamento adicionando algumas linhas de código:
A primeira linha adicionada é uma chamada para
insertIntoTemporaryTablepara onde o código extraído do argumento dentro deEXEC; isso inserirá o conjunto de resultados em uma tabela temporária. Para obter mais informações sobre a função, consulte a seção Auxiliar Insert Into EXEC.O Exec do Insert é removido do código e uma consulta recupera os resultados do EXEC da tabela temporária.
SELECT * FROM MYDB.PUBLIC.SnowConvertPivotTemporaryTable
A última linha adicionada é uma instrução DROP TABLE para a tabela temporária adicionada.
DROP TABLE SnowConvertPivotTemporaryTable
Código-fonte:
INSERT INTO #Table1
EXEC ('SELECT
Table1.ID
FROM Population');
INSERT INTO #Table1
EXEC (@DBTables);
Código convertido:
insertIntoTemporaryTable(`SELECT Table1.ID FROM MYDB.PUBLIC.Population)
EXEC(`INSERT INTO MYDB.PUBLIC.T_Table1 SELECT * FROM MYDB.PUBLIC.SnowConvertPivotTemporaryTable`);
EXEC(`DROP TABLE SnowConvertPivotTemporaryTable`)
insertIntoTemporaryTable(`${DBTABLES}`)
EXEC(`INSERT INTO MYDB.PUBLIC.T_Table1 SELECT * FROM MYDB.PUBLIC.SnowConvertPivotTemporaryTable`);
EXEC(`DROP TABLE SnowConvertPivotTemporaryTable`)
BEGIN TRANSACTION¶
BEGIN TRANSACTION é transformado no comando BEGIN do Snowflake e inserido em uma chamada do auxiliar EXEC.
O auxiliar é responsável por executar de fato o resultado BEGIN.
Exemplo:
-- Input code
BEGIN TRAN @transaction_name;
// Output code
EXEC(`BEGIN`, []);
COMMIT TRANSACTION¶
COMMIT TRANSACTION é transformado no comando COMMIT do Snowflake e inserido em uma chamada do auxiliar EXEC.
O auxiliar é responsável por executar de fato o resultado COMMIT.
Exemplo:
-- Input code
COMMIT TRAN @transaction_name;
// Output code
EXEC(`COMMIT`, []);
ROLLBACK TRANSACTION¶
ROLLBACK TRANSACTION é transformado no comando ROLLBACK do Snowflake e inserido em uma chamada do auxiliar EXEC.
O auxiliar é responsável por executar de fato o resultado ROLLBACK.
Exemplo:
-- Input code
ROLLBACK TRAN @transaction_name;
// Output code
EXEC(`ROLLBACK`, []);
WAITFOR DELAY¶
A cláusula WAITFOR DELAY é transformada na função SYSTEM$WAIT do Snowflake. O parâmetro time_to_pass do DELAY é transformado em segundos, para uso como parâmetro na função SYSTEM$WAIT.
As outras variantes da cláusula WAITFOR não são compatíveis com o Snowflake e, portanto, são marcadas com a mensagem correspondente.
Exemplo:
-- Input code
1) WAITFOR DELAY '02:00';
2) WAITFOR TIME '13:30';
3) WAITFOR (RECEIVE TOP (1)
@dh = conversation_handle,
@mt = message_type_name,
@body = message_body
FROM [eqe]), TIMEOUT 5000;
// Output code
1) EXEC(`SYSTEM$WAIT(120)`,[]);
2) /*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/
/*WAITFOR TIME '13:30'*/
;
3) /*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/
/*WAITFOR (RECEIVE TOP (1)
@dh = conversation_handle,
@mt = message_type_name,
@body = message_body
FROM [eqe]), TIMEOUT 5000*/
;
3. Cursors¶
Como CURSORS não é compatível com o Snowflake, o SnowConvert mapeia sua funcionalidade para um auxiliar JavaScript que emula o comportamento original na plataforma de destino. Exemplo:
Entrada:¶
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE [procCursorHelper] AS
DECLARE vendor_cursor CURSOR FOR
SELECT VendorID, Name
FROM Purchasing.Vendor
WHERE PreferredVendorStatus = 1
ORDER BY VendorID;
GO
Saída:¶
CREATE OR REPLACE PROCEDURE procCursorHelper ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
var VENDOR_CURSOR = new CURSOR(`SELECT
VendorID,
Name
FROM
Purchasing.Vendor
WHERE
PreferredVendorStatus = 1
ORDER BY VendorID`,[],false);
$$;
DECLARE CURSOR¶
Por enquanto, Declare Cursor está apenas sendo comentado.
Código-fonte
DECLARE myCursor1 CURSOR FOR SELECT COL1 FROM TABLE1
Código convertido
let myCursor1 = new CURSOR(`SELECT COL1 FROM TABLE1`,() => []);
OPEN¶
Código-fonte
OPEN myCursor1
OPEN GLOBAL myCursor2
Código convertido
myCursor1.OPEN();
myCursor2.OPEN()
FETCH¶
Código-fonte
DECLARE @VALUE1 INT
FETCH NEXT FROM myCursor1 into @VALUE1
Código convertido
var VALUE1;
myCursor1.FETCH_NEXT();
VALUE1 = myCursor1.INTO();
CLOSE¶
Código-fonte
CLOSE myCursor1
CLOSE GLOBAL myCursor2
Código convertido
myCursor1.CLOSE()
myCursor2.CLOSE()
DEALLOCATE¶
Código-fonte
DEALLOCATE myCursor1
DEALLOCATE GLOBAL myCursor2
Código convertido
myCursor1.DEALLOCATE()
myCursor2.DEALLOCATE()
@@FETCH_STATUS¶
Código-fonte
@@FETCH_STATUS
Código convertido
myCursor1.FETCH_STATUS()
@@CURSOR_ROWS¶
Código-fonte
@@CURSOR_ROWS
Código convertido
myCursor1.FETCH_STATUS()
4. Expressions¶
Operações binárias¶
Código-fonte
SET @var1 = 1 + 1;
SET @var1 = 1 - 1;
SET @var1 = 1 / 1;
SET @var1 = 1 * 1;
SET @var1 = 1 OR 1;
SET @var1 = 1 AND 1;
Código convertido
VAR1 = 1 + 1;
VAR1 = 1 - 1;
VAR1 = 1 / 1;
VAR1 = 1 * 1;
VAR1 = 1 || 1;
VAR1 = 1 && 1;
Condicionais¶
Código-fonte
@var1 > 0
@var1 = 0
@var1 < 0
@var1 <> 0
Código convertido
VAR1 > 0
VAR1 = 0
VAR1 < 0
VAR1 != 0
Predicado IN¶
Predicado NULL¶
Código-fonte
@var1 is null
@var2 is not null
Código convertido
VAR1 == null
VAR2 != null
5. Labels and Goto¶
Rótulos não têm o mesmo comportamento no JavaScript que o SQL Server tem. Para simular o comportamento, eles estão sendo transformados em funções. Seu uso está sendo substituído por uma chamada da função gerada que contém toda a lógica do rótulo. Exemplo:
Código-fonte¶
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE [procWithLabels]
AS
SUCCESS_EXIT:
SET @ErrorStatus = 0
RETURN @ErrorStatus
ERROR_EXIT:
RETURN @ErrorStatus
Código convertido¶
CREATE OR REPLACE PROCEDURE procWithLabels ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
SUCCESS_EXIT();
ERROR_EXIT();
function SUCCESS_EXIT() {
ERRORSTATUS = 0;
return ERRORSTATUS;
}
function ERROR_EXIT() {
return ERRORSTATUS;
}
$$;
Como você vê no exemplo acima, as declarações de função que eram os rótulos no código-fonte serão colocadas no final do código para torná-lo mais limpo.
GOTO é outro comando que não existe no JavaScript. Para simular seu comportamento, seus usos estão sendo transformados em chamadas para a função (rótulo) que é referenciada, precedida por uma instrução de retorno. Exemplo:
Código-fonte¶
-- Additional Params: -t JavaScript
CREATE PROCEDURE [procWithLabels]
AS
DECLARE @ErrorStatus int = 0;
IF @ErrorStatus <> 0 GOTO ERROR_EXIT
SUCCESS_EXIT:
SET @ErrorStatus = 0
RETURN @ErrorStatus
ERROR_EXIT:
RETURN @ErrorStatus
Código convertido¶
CREATE OR REPLACE PROCEDURE procWithLabels ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// SnowConvert Helpers Code section is omitted.
let ERRORSTATUS = 0;
if (ERRORSTATUS != 0) {
return ERROR_EXIT();
}
SUCCESS_EXIT();
ERROR_EXIT();
function SUCCESS_EXIT() {
ERRORSTATUS = 0;
return ERRORSTATUS;
}
function ERROR_EXIT() {
return ERRORSTATUS;
}
$$;
Como você vê no exemplo acima, return é adicionado à chamada da função para interromper o fluxo do código, como o SQL Server com GOTO.
Problemas conhecidos ¶
Não foram encontrados problemas.
EWIs relacionados¶
SSC-EWI-0040: Instrução não suportada.
SSC-EWI-0073: Revisão de equivalência funcional pendente.
Tabelas¶
Applies to
[x] SQL Server
[x] Azure Synapse Analytics
Nota
Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.
Create Table básico¶
Fonte
CREATE TABLE [MYSCHEMA].[MYTABLE]
(
[COL1] INT IDENTITY (1,1) NOT NULL,
[COL2] INT,
[COL2 COL3 COL4] VARCHAR,
[COL VARCHAR_SPANISH] [VARCHAR](20) COLLATE Modern_Spanish_CI_AI DEFAULT 'HOLA',
[COL VARCHAR_LATIN] [VARCHAR](20) COLLATE Latin1_General_CI_AI DEFAULT 'HELLO'
);
Esperado
CREATE OR REPLACE SEQUENCE MYSCHEMA.MYTABLE_COL1
START WITH 1
INCREMENT BY 1
COMMENT = 'FOR TABLE-COLUMN MYSCHEMA.MYTABLE.COL1';
CREATE OR REPLACE TABLE MYSCHEMA.MYTABLE (
COL1 INT DEFAULT MYSCHEMA.MYTABLE_COL1.NEXTVAL NOT NULL,
COL2 INT,
"COL2 COL3 COL4" VARCHAR,
"COL VARCHAR_SPANISH" VARCHAR(20) COLLATE 'ES-CI-AI' /*** SSC-PRF-0002 - CASE INSENSITIVE COLUMNS CAN DECREASE THE PERFORMANCE OF QUERIES ***/ DEFAULT 'HOLA',
"COL VARCHAR_LATIN" VARCHAR(20) COLLATE 'EN-CI-AI' /*** SSC-PRF-0002 - CASE INSENSITIVE COLUMNS CAN DECREASE THE PERFORMANCE OF QUERIES ***/ DEFAULT 'HELLO'
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
;
Tabelas temporárias¶
No código-fonte, pode haver alguns nomes de tabelas que começam com o caractere #.
CREATE TABLE #MyLocalTempTable (
COL1 INT,
COL2 INT
);
Se esse for o caso, eles são transformados em tabelas temporárias no código de saída.
Vejamos como o código acima seria migrado.
CREATE OR REPLACE TEMPORARY TABLE T_MyLocalTempTable (
COL1 INT,
COL2 INT
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
Como você pode ver, TEMPORARY foi adicionado à definição da tabela e o caractere # foi substituído por T_.
Além disso, todas as referências da tabela também serão transformadas, para corresponder ao novo nome dado à tabela temporária.
Opção de colunas NULL e NOT NULL¶
NULL e NOT NULL são compatíveis com o Snowflake.
Fonte
CREATE TABLE [SCHEMA1].[TABLE1](
[COL1] [varchar](20) NOT NULL
) ON [PRIMARY]
GO
CREATE TABLE [SCHEMA1].[TABLE2](
[COL1] [varchar](20) NULL
) ON [PRIMARY]
GO
Esperado
CREATE OR REPLACE TABLE SCHEMA1.TABLE1 (
COL1 VARCHAR(20) NOT NULL
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
CREATE OR REPLACE TABLE SCHEMA1.TABLE2 (
COL1 VARCHAR(20) NULL
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
Opção de coluna Identity¶
Para colunas de identidade, uma sequência é criada e atribuída à coluna.
Fonte
CREATE TABLE acct3.UnidentifiedCash3 (
UnidentifiedCash_ID3 INT IDENTITY (666, 313) NOT NULL
);
Esperado
CREATE OR REPLACE SEQUENCE acct3.UnidentifiedCash3_UnidentifiedCash_ID3
START WITH 666
INCREMENT BY 313
COMMENT = 'FOR TABLE-COLUMN acct3.UnidentifiedCash3.UnidentifiedCash_ID3';
CREATE OR REPLACE TABLE acct3.UnidentifiedCash3 (
UnidentifiedCash_ID3 INT DEFAULT acct3.UnidentifiedCash3_UnidentifiedCash_ID3.NEXTVAL NOT NULL
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
Opção de coluna padrão¶
Expr padrão é suportado no Snowflake, mas no Sql Server ele pode vir junto com uma restrição Name. Como essa parte não é compatível com o Snowflake, ela foi removida e um aviso foi adicionado.
Fonte
CREATE TABLE [SCHEMA1].[TABLE1] (
[COL1] VARCHAR (10) CONSTRAINT [constraintName] DEFAULT ('0') NOT NULL
);
Esperado
CREATE OR REPLACE TABLE SCHEMA1.TABLE1 (
COL1 VARCHAR(10)
--** SSC-FDM-0012 - CONSTRAINT IN DEFAULT EXPRESSION IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE **
DEFAULT ('0') NOT NULL
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
Restrição de coluna¶
Fonte
CREATE TABLE [SalesLT].[Address](
[AddressID] [int] IDENTITY(1,1) NOT FOR REPLICATION NOT NULL,
[AddressLine1] [nvarchar](60) NOT NULL,
[AddressLine2] [nvarchar](60) NULL,
[City] [nvarchar](30) NOT NULL,
[StateProvince] [dbo].[Name] NOT NULL,
[CountryRegion] [dbo].[Name] NOT NULL,
[PostalCode] [nvarchar](15) NOT NULL,
[rowguid] [uniqueidentifier] ROWGUIDCOL NOT NULL,
[ModifiedDate] [datetime] NOT NULL,
CONSTRAINT [PK_Address_AddressID] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[AddressID] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON, OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY = OFF) ON [PRIMARY],
CONSTRAINT [AK_Address_rowguid] UNIQUE NONCLUSTERED
(
[rowguid] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON, OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY = OFF) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
Esperado
CREATE OR REPLACE SEQUENCE SalesLT.Address_AddressID
START WITH 1
INCREMENT BY 1
COMMENT = 'FOR TABLE-COLUMN SalesLT.Address.AddressID';
--** SSC-FDM-0007 - MISSING DEPENDENT OBJECT "[dbo].[Name]" **
CREATE OR REPLACE TABLE SalesLT.Address (
AddressID INT DEFAULT SalesLT.Address_AddressID.NEXTVAL NOT NULL,
AddressLine1 VARCHAR(60) NOT NULL,
AddressLine2 VARCHAR(60) NULL,
City VARCHAR(30) NOT NULL,
StateProvince VARIANT /*** SSC-FDM-TS0015 - DATA TYPE DBO.NAME IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/ NOT NULL,
CountryRegion VARIANT /*** SSC-FDM-TS0015 - DATA TYPE DBO.NAME IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/ NOT NULL,
PostalCode VARCHAR(15) NOT NULL,
rowguid VARCHAR
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
ROWGUIDCOL NOT NULL,
ModifiedDate TIMESTAMP_NTZ(3) NOT NULL,
CONSTRAINT PK_Address_AddressID PRIMARY KEY (AddressID),
CONSTRAINT AK_Address_rowguid UNIQUE (rowguid)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": { "major": 0, "minor": 0, "patch": "0" }, "attributes": { "component": "transact", "convertedOn": "09/23/2024" }}'
;
Opção de coluna Collate¶
Para obter a transformação Collate, consulte o link a seguir.
Opção de coluna ENCRYPTED WITH¶
Encrypted With não é compatível com o Snowflake, portanto está sendo removido e um aviso foi adicionado.
Fonte
CREATE TABLE [SCHEMA1].[TABLE1] (
[COL1] NVARCHAR(60) ENCRYPTED WITH (COLUMN_ENCRYPTION_KEY = MyCEK, ENCRYPTION_TYPE = RANDOMIZED, ALGORITHM = 'AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_256')
);
Esperado
CREATE OR REPLACE TABLE SCHEMA1.TABLE1 (
COL1 VARCHAR(60)
-- --** SSC-FDM-TS0009 - ENCRYPTED WITH NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE **
-- ENCRYPTED WITH (COLUMN_ENCRYPTION_KEY = MyCEK, ENCRYPTION_TYPE = RANDOMIZED, ALGORITHM = 'AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_256')
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
NOT FOR REPLICATION¶
A opção NOT FOR REPLICATION não é compatível com o Snowflake. Ela é usado para a identidade que está sendo migrada para um SEQUENCE.
Aviso
Observe que NOT FOR REPLICATION é uma instrução que não é necessária no Snowflake porque é convertida para um equivalente, portanto, é removida.
Fonte
CREATE TABLE [TABLE1] (
[COL1] INT IDENTITY (1, 1) NOT FOR REPLICATION NOT NULL
) ON [PRIMARY];
Saída
CREATE OR REPLACE SEQUENCE TABLE1_COL1
START WITH 1
INCREMENT BY 1
COMMENT = 'FOR TABLE-COLUMN TABLE1.COL1';
CREATE OR REPLACE TABLE TABLE1 (
COL1 INT DEFAULT TABLE1_COL1.NEXTVAL NOT NULL
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
On Primary¶
A opção ON PRIMARY é uma instrução usada no SQL Server para definir em qual arquivo um objeto, por exemplo, uma tabela, será criado. Por exemplo, em um grupo de arquivos primário ou secundário dentro do banco de dados. O Snowflake oferece uma lógica diferente e indica restrições distintas. Para obter mais informações, consulte a documentação do Snowflake a seguir.
Fonte¶
CREATE TABLE [TABLE1](
[COL1] [nvarchar](255) COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS NOT NULL
CONSTRAINT [pk_dimAddress_AddressId] PRIMARY KEY CLUSTERED ([COL1])
WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON, OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY = OFF) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
Saída¶
CREATE OR REPLACE TABLE TABLE1 (
COL1 VARCHAR(255) COLLATE 'EN-CI-AS' /*** SSC-PRF-0002 - CASE INSENSITIVE COLUMNS CAN DECREASE THE PERFORMANCE OF QUERIES ***/ /*** SSC-FDM-TS0002 - COLLATION FOR VALUE CP1 NOT SUPPORTED ***/ NOT NULL
CONSTRAINT pk_dimAddress_AddressId PRIMARY KEY (COL1)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": { "major": 0, "minor": 0, "patch": "0" }, "attributes": { "component": "transact", "convertedOn": "09/23/2024" }}'
;
Classificação de colunas ASC/DESC¶
A classificação de colunas não é compatível com o Snowflake; as palavras-chave ASC ou DESC estão sendo removidas.
Fonte¶
CREATE TABLE [TABLE1](
[COL1] [int] NOT NULL,
CONSTRAINT [constraint1] PRIMARY KEY CLUSTERED ([COL1] ASC)
) ON [PRIMARY]
Saída¶
CREATE OR REPLACE TABLE TABLE1 (
COL1 INT NOT NULL,
CONSTRAINT constraint1 PRIMARY KEY (COL1)
)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": { "major": 0, "minor": 0, "patch": "0" }, "attributes": { "component": "transact", "convertedOn": "09/23/2024" }}'
;
Colunas computadas¶
As colunas computadas são compatíveis com o Snowflake, só precisamos adicionar o tipo de dados explícito para podermos implantar a tabela, por exemplo.
Fonte¶
CREATE TABLE [TABLE1](
[COL2] [int] NOT NULL,
[COL2] [int] NOT NULL,
[COL1] AS (COL3 * COL2),
)
Saída¶
CREATE OR REPLACE TABLE TABLE1 (
COL2 INT NOT NULL,
COL2 INT NOT NULL,
COL1 VARIANT AS (COL3 * COL2) /*** SSC-FDM-TS0014 - COMPUTED COLUMN WAS TRANSFORMED TO ITS SNOWFLAKE EQUIVALENT, FUNCTIONAL EQUIVALENCE VERIFICATION PENDING. ***/
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
Se a expressão computada não puder ser transformada, será adicionado um aviso e, em vez disso, será usada uma definição de coluna simples com o tipo de retorno da expressão, como no exemplo a seguir:
Fonte¶
CREATE TABLE [TABLE1](
[Col1] AS (CONVERT ([XML], ExpressionValue))
)
A expressão CONVERT ([NUMERIC], ExpressionValue) ainda não é compatível com o SnowConvert, portanto, depois de ser inspecionada, o SnowConvert determinará que seu tipo é XML, de modo que a transformação será
CREATE OR REPLACE TABLE TABLE1 (
Col1 TEXT AS (CAST(ExpressionValue AS VARIANT !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0036 - XML DATA TYPE CONVERTED TO VARIANT ***/!!!)) /*** SSC-FDM-TS0014 - COMPUTED COLUMN WAS TRANSFORMED TO ITS SNOWFLAKE EQUIVALENT, FUNCTIONAL EQUIVALENCE VERIFICATION PENDING. ***/
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
O SnowConvert executará um processo para determinar o tipo de expressão original no SQL Server. No entanto, a coluna terá o tipo de destino equivalente. No exemplo anterior, o tipo de coluna no SQLServer era XML, mas o tipo de destino no Snowflake para armazenar um XML é TEXT. Para obter mais informações sobre o mapeamento de tipos de dados, consulte as seções de tipos de dados.
Opção de coluna MASKED WITH¶
No SQL Server, o mascaramento de dados é usado para manter as informações confidenciais longe de usuários não privilegiados. Consulte a documentação do SQL SERVER para obter mais informações. No Snowflake, há uma funcionalidade dinâmica de mascaramento de dados, mas ela está disponível apenas para a Enterprise Edition. Consulte a seguinte documentação do Snowflake.
Entrada¶
CREATE TABLE TABLE1
(
[COL1] [nvarchar](50) MASKED WITH (FUNCTION = 'default()') NULL
);
Saída¶
CREATE OR REPLACE TABLE TABLE1
(
COL1 VARCHAR(50)
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-TS0017 - COLUMN MASKING NOT SUPPORTED IN CREATE TABLE ***/!!!
MASKED WITH (FUNCTION = 'default()') NULL
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
Opção de coluna ROWGUIDCOL¶
ROWGUIDCOL não é mais aplicável no Snowflake. Ele é usado no SQL Server para os tipos UNIQUEIDENTIFIER que atualmente são convertidos para VARCHAR. Por exemplo:
Entrada¶
CREATE TABLE TABLEROWID (
[ROWGUID] UNIQUEIDENTIFIER ROWGUIDCOL NOT NULL
) ON [PRIMARY];
Saída¶
CREATE OR REPLACE TABLE TABLEROWID (
ROWGUID VARCHAR
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
ROWGUIDCOL NOT NULL
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
Opção de coluna GENERATEDALWAYSASROWSTART/END¶
ROW START/END não é compatível com o Snowflake. Um erro é adicionado quando o SnowConvert tenta transformar esse tipo de opção de coluna.
Entrada¶
CREATE TABLE TABLEROWID (
[COL1] DATETIME GENERATED ALWAYS AS ROW START NOT NULL
) ON [PRIMARY];
Saída¶
CREATE OR REPLACE TABLE TABLEROWID (
COL1 TIMESTAMP_NTZ(3) GENERATED ALWAYS AS ROW START !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'GeneratedClause' NODE ***/!!! NOT NULL
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
;
Problemas conhecidos¶
Não foram encontrados problemas.
EWIs relacionados¶
SSC-EWI-0036: Tipo de dados convertido em outro tipo de dados.
SSC-EWI-0040: Instrução não suportada.
SSC-EWI-0073: Revisão de equivalência funcional pendente.
SSC-EWI-TS0017: Não há suporte para mascaramento.
SSC-FDM-0012: A restrição na expressão padrão não é compatível.
SSC-FDM-TS0002: Essa mensagem é exibida quando há uma cláusula collate que não é compatível com o Snowflake.
SSC-FDM-TS0009: Encrypted with não suportado no Snowflake.
SSC-FDM-TS0014: Coluna computada transformada.
SSC-FDM-TS0015: O tipo de dados não é compatível com o Snowflake.
SSC-PRF-0002: As colunas que não diferenciam maiúsculas de minúsculas podem diminuir o desempenho das consultas.
Exibições¶
Applies to
[x] SQL Server
[x] Azure Synapse Analytics
Nota
Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.
Nesta seção, verificaremos a transformação para Create View.
Amostra de padrões da origem¶
SIMPLE CREATE VIEW¶
O exemplo a seguir mostra uma transformação para uma instrução CREATE VIEW simples.
CREATE VIEW VIEWNAME
AS
SELECT AValue from ATable;
Esperado
CREATE OR REPLACE VIEW VIEWNAME
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
SELECT
AValue
from
ATable;
CREATE OR ALTER VIEW¶
A definição CREATE OR ALTER usada no SqlServer é transformada em CREATE OR REPLACE no Snowflake.
CREATE OR ALTER VIEW VIEWNAME
AS
SELECT AValue from ATable;
CREATE OR REPLACE VIEW VIEWNAME
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
SELECT
AValue
from
ATable;
CREATE VIEW WITH¶
Nesse tipo de visualização, após o nome da visualização, podem vir as seguintes cláusulas
WITH ENCRYPTIONWITH SCHEMABINDINGWITH VIEW_METADATA
Aviso
Observe que as cláusulas acima foram removidas da conversão, pois não são relevantes na sintaxe do Snowflake.
CREATE OR ALTER VIEW VIEWNAME
WITH ENCRYPTION
AS
SELECT AValue from ATable;
CREATE OR REPLACE VIEW VIEWNAME
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
SELECT
AValue
from
ATable;
CREATE VIEW AS SELECT WITH CHECK OPTION¶
Nesse tipo de visualização, a cláusula WITH CHECK OPTION vem depois do final da instrução Select usada em Create View.
Aviso
Observe que WITH CHECK OPTIONfoi removido da conversão, pois não é relevante na sintaxe do Snowflake.
CREATE OR ALTER VIEW VIEWNAME
AS
SELECT AValue from ATable
WITH CHECK OPTION;
Esperado
CREATE OR REPLACE VIEW VIEWNAME
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
SELECT
AValue
from
ATable;
CREATE VIEW AS COMMON TABLE EXPRESSION¶
As expressões de tabela comuns devem ser usadas para recuperar os dados:
CREATE VIEW EMPLOYEEIDVIEW
AS
WITH CTE AS ( SELECT NationalIDNumber from [HumanResources].[Employee]
UNION ALL
SELECT BusinessEntityID FROM [HumanResources].[EmployeeDepartmentHistory] )
SELECT * FROM MyCTE;
CREATE OR REPLACE VIEW EMPLOYEEIDVIEW
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
--** SSC-PRF-TS0001 - PERFORMANCE WARNING - RECURSION FOR CTE NOT CHECKED. MIGHT REQUIRE RECURSIVE KEYWORD **
WITH CTE AS ( SELECT
NationalIDNumber
from
HumanResources.Employee
UNION ALL
SELECT
BusinessEntityID
FROM
HumanResources.EmployeeDepartmentHistory
)
SELECT
*
FROM
MyCTE;
UNSUPPORTED SCENARIOS¶
As expressões de tabela comuns com instruções Update, Insert ou Delete serão comentadas porque não são compatíveis com o Snowflake e o SQLServer.
No caso de um CTE inválido ser adicionado à visualização, ele será completamente comentado.
--!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0021 - COMMON TABLE EXPRESSION IN VIEW NOT SUPPORTED ***/!!!
--CREATE OR REPLACE VIEW PUBLIC.EmployeeInsertVew
--AS
--WITH MyCTE AS ( SELECT
--NationalIDNumber
--from
--HumanResources.Employee
--UNION ALL
--SELECT
--BusinessEntityID
--FROM
--HumanResources.EmployeeDepartmentHistory
--)
--INSERT INTO PUBLIC.Dummy
FINAL SAMPLE¶
Vamos ver um exemplo final, vamos juntar todos os casos que vimos até agora e ver como seria a transformação
CREATE OR ALTER VIEW VIEWNAME
WITH ENCRYPTION
AS
Select AValue from ATable
WITH CHECK OPTION;
Esperado
CREATE OR REPLACE VIEW VIEWNAME
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
Select
AValue
from
ATable;
Como você pode ver, alteramos OR ALTER por OR REPLACE e removemos a cláusula WITH ENCRYPTION que vem depois do nome da visualização e WITH CHECK OPTION que vem depois do Select.
EWIs relacionados¶
SSC-PRF-TS0001: Aviso de desempenho - recursão para CTE não verificada. Pode exigir uma palavra-chave recursiva.
Azure Synapse Analytics¶
Applies to
[x] Azure Synapse Analytics
Descrição¶
Esta seção apresenta a conversão da sintaxe específica das tabelas do Azure Synapse Analytics.
Nota
Para a maioria dos padrões, verifique a especificação de conversão para tabelas gerais, pois eles compartilham praticamente a mesma sintaxe e o mesmo comportamento.
Create Table¶
CREATE TABLE { database_name.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name }
(
{ column_name <data_type> [ <column_options> ] } [ ,...n ]
)
[ WITH ( <table_option> [ ,...n ] ) ]
[;]
Create Table As¶
CREATE TABLE { database_name.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name }
[ ( column_name [ ,...n ] ) ]
WITH (
<distribution_option> -- required
[ , <table_option> [ ,...n ] ]
)
AS <select_statement>
OPTION <query_hint>
[;]
Amostra de padrões da origem¶
Opções de tabela WITH¶
O Azure Synapse Analytics apresenta uma sintaxe adicional para definir opções de tabela.
<table_option> ::=
{
CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX -- default for Azure Synapse Analytics
| CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX ORDER (column [,...n])
| HEAP --default for Parallel Data Warehouse
| CLUSTERED INDEX ( { index_column_name [ ASC | DESC ] } [ ,...n ] ) -- default is ASC
}
{
DISTRIBUTION = HASH ( distribution_column_name )
| DISTRIBUTION = HASH ( [distribution_column_name [, ...n]] )
| DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN -- default for Azure Synapse Analytics
| DISTRIBUTION = REPLICATE -- default for Parallel Data Warehouse
}
| PARTITION ( partition_column_name RANGE [ LEFT | RIGHT ] -- default is LEFT
FOR VALUES ( [ boundary_value [,...n] ] ) )
O Snowflake lida automaticamente com a otimização de tabelas por meio de mecanismos como o microparticionamento. Por esse motivo, não existe uma sintaxe equivalente para algumas dessas opções de tabela no Snowflake. Portanto, não é necessário definir algumas das opções de tabela do Transact.
Opções de tabela que serão omitidas:
CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX (sem coluna)
HEAP
DISTRIBUTION
PARTITION
CLUSTERED [ COLUMNSTORE ] INDEX com colunas será transformado em CLUSTER BY do Snowflake. Uma avaliação de desempenho PRF será adicionada, pois é aconselhável verificar se é necessário definir um CLUSTER KEY.
Transact¶
CREATE TABLE my_table (
enterprise_cif INT,
name NVARCHAR(100),
address NVARCHAR(255),
created_at DATETIME
)
WITH (
DISTRIBUTION = HASH(enterprise_cif),
CLUSTERED INDEX (enterprise_cif)
);
Snowflake¶
CREATE OR REPLACE TABLE my_table (
enterprise_cif INT,
name VARCHAR(100),
address VARCHAR(255),
created_at TIMESTAMP_NTZ(3)
)
--** SSC-PRF-0007 - PERFORMANCE REVIEW - CLUSTER BY **
CLUSTER BY (enterprise_cif)
COMMENT = '{ "origin": "sf_sc", "name": "snowconvert", "version": { "major": 0, "minor": 0, "patch": "0" }, "attributes": { "component": "transact", "convertedOn": "10/09/2024" }}'
;
Problemas conhecidos¶
Não foram encontrados problemas.
EWIs relacionados¶
[SSC-PRF-0007](../../general/technical-documentation/issues-and-troubleshooting/performance-review-messages/README. md#ssc-prf-0007): PERFORMANCE REVIEW - CLUSTER BY.
TEXTIMAGE_ON¶
Applies to
[x] SQL Server
Nota
Instrução não relevante.
Aviso
Observe que essa instrução é removida da migração porque é uma sintaxe não relevante. Isso significa que não é necessária no Snowflake.
Descrição¶
TEXTIMAGE_ON [PRIMARY] é uma forma de o Transact lidar com os grandes grupos de informações dentro de uma tabela. No Snowflake, não é necessário definir esses tipos de características porque o Snowflake lida com grandes arquivos de dados ou informações em um arranjo diferente.
Amostra de padrões da origem¶
Observe que, neste exemplo, TEXTIMAGE_ON [PRIMARY] foi removido devido à sintaxe desnecessária.
CREATE TABLE [dbo].[TEST_Person](
[date_updated] [datetime] NULL
) TEXTIMAGE_ON [PRIMARY]
CREATE OR REPLACE TABLE dbo.TEST_Person (
date_updated TIMESTAMP_NTZ(3) NULL
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
;
Problemas conhecidos ¶
Não foram encontrados problemas.
EWIs Relacionados ¶
Sem EWIs relacionados.
FUNCTION¶
Applies to
[x] SQL Server
[x] Azure Synapse Analytics
Descrição¶
O SQL Server suporta apenas dois tipos de Funções Definidas pelo Usuário:
Usando esses tipos de UDFs, é possível subcategorizá-los em simples e complexos, de acordo com a lógica interna.
UDFs Simples combinam a sintaxe do SQL Server com a sintaxe do Snowflake. Esse tipo não acrescenta nenhuma lógica e vai direto ao resultado. Geralmente, eles correspondem aos SQL UDFs do Snowflake.\ \ UDFs complexos fazem uso extensivo de instruções específicas (INSERT, DELETE, UPDATE, SET, DECLARE, etc.) ou blocos de controle de fluxo (IF…ELSE, WHILE etc.) e geralmente representa uma incompatibilidade ou violação da definição de SQL UDFs do Snowflake.
Limitações¶
Transact UDFs têm algumas limitações que não estão presentes em outros mecanismos de banco de dados (como Oracle e Teradata). Essas limitações ajudam as conversões ao restringirem o escopo da falha. Isso significa que há cenários específicos que podemos esperar evitar.
Aqui estão algumas das limitações que o SQL Server tem sobre UDFs
UDFs não podem ser usados para executar ações que modifiquem o estado do banco de dados
As funções definidas pelo usuário não podem conter uma cláusula OUTPUT INTO que tenha uma tabela como destino
As funções definidas pelo usuário não podem retornar vários conjuntos de resultados. Use um procedimento armazenado se você precisar retornar vários conjuntos de resultados.
Para obter a lista completa, consulte este link Criar funções definidas pelo usuário (mecanismo de banco de dados)
INLINE TABLE-VALUED¶
Applies to
[x] SQL Server
[x] Azure Synapse Analytics
Descrição¶
Nota
Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.
As funções Inline Table-Valued são expressões de tabela que podem aceitar parâmetros, executar uma instrução SELECT e retornar um TABLE (Referência da linguagem SQL Server - Criar uma função Inline Table-Valued).
Sintaxe do Transact¶
-- Transact-SQL Inline Table-Valued Function Syntax
CREATE [ OR ALTER ] FUNCTION [ schema_name. ] function_name
( [ { @parameter_name [ AS ] [ type_schema_name. ] parameter_data_type
[ = default ] [ READONLY ] }
[ ,...n ]
]
)
RETURNS TABLE
[ WITH <function_option> [ ,...n ] ]
[ AS ]
RETURN [ ( ] select_stmt [ ) ]
[ ; ]
Sintaxe do Snowflake SQL¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION <name> ( [ <arguments> ] )
RETURNS TABLE ( <output_col_name> <output_col_type> [, <output_col_name> <output_col_type> ... ] )
AS '<sql_expression>'sql
Amostra de padrões da origem¶
A seção a seguir descreve todos os possíveis padrões de código-fonte que podem aparecer nesse tipo de sintaxe CREATE FUNCTION.
Para funções Inline Table-Valued, só pode haver uma instrução por corpo, que pode ser:
Instrução
SELECTExpressão de tabela comum
WITH
Selecionar e retornar valores diretamente de uma tabela¶
Este é o cenário mais simples, executando uma seleção simples de uma tabela e retornando esses valores
Transact-SQL¶
CREATE FUNCTION GetDepartmentInfo()
RETURNS TABLE
AS
RETURN
(
SELECT DepartmentID, Name, GroupName
FROM HumanResources.Department
);
GO
SELECT * from GetDepartmentInfo()
DepartmentID|Name |GroupName |
------------+--------------------------+------------------------------------+
1|Engineering |Research and Development |
2|Tool Design |Research and Development |
3|Sales |Sales and Marketing |
4|Marketing |Sales and Marketing |
5|Purchasing |Inventory Management |
6|Research and Development |Research and Development |
7|Production |Manufacturing |
8|Production Control |Manufacturing |
9|Human Resources |Executive General and Administration|
10|Finance |Executive General and Administration|
11|Information Services |Executive General and Administration|
12|Document Control |Quality Assurance |
13|Quality Assurance |Quality Assurance |
14|Facilities and Maintenance|Executive General and Administration|
15|Shipping and Receiving |Inventory Management |
16|Executive |Executive General and Administration|
Snowflake SQL¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION GetDepartmentInfo ()
RETURNS TABLE(
DepartmentID STRING /*** SSC-FDM-TS0012 - INFORMATION FOR THE COLUMN DepartmentID WAS NOT FOUND. STRING DATATYPE USED TO MATCH CAST AS STRING OPERATION ***/,
Name STRING /*** SSC-FDM-TS0012 - INFORMATION FOR THE COLUMN Name WAS NOT FOUND. STRING DATATYPE USED TO MATCH CAST AS STRING OPERATION ***/,
GroupName STRING /*** SSC-FDM-TS0012 - INFORMATION FOR THE COLUMN GroupName WAS NOT FOUND. STRING DATATYPE USED TO MATCH CAST AS STRING OPERATION ***/
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
$$
SELECT
CAST(DepartmentID AS STRING),
CAST(Name AS STRING),
CAST(GroupName AS STRING)
FROM
HumanResources.Department
$$;
SELECT
*
from
TABLE(GetDepartmentInfo());
DepartmentID|Name |GroupName |
------------+--------------------------+------------------------------------+
1|Engineering |Research and Development |
2|Tool Design |Research and Development |
3|Sales |Sales and Marketing |
4|Marketing |Sales and Marketing |
5|Purchasing |Inventory Management |
6|Research and Development |Research and Development |
7|Production |Manufacturing |
8|Production Control |Manufacturing |
9|Human Resources |Executive General and Administration|
10|Finance |Executive General and Administration|
11|Information Services |Executive General and Administration|
12|Document Control |Quality Assurance |
13|Quality Assurance |Quality Assurance |
14|Facilities and Maintenance|Executive General and Administration|
15|Shipping and Receiving |Inventory Management |
16|Executive |Executive General and Administration|
Selecionar e retornar valores de várias tabelas renomeando colunas e usando funções incorporadas¶
Este é um exemplo de uma consulta que usa funções internas em uma instrução Select, obtendo dados de diferentes tabelas, renomeando colunas e retornando uma tabela.
Transact-SQL¶
CREATE FUNCTION GetPersonBasicInfo()
RETURNS TABLE
AS
RETURN
(
SELECT TOP (20)
P.PersonType,
P.FirstName,
E.JobTitle,
E.Gender,
YEAR(E.HireDate) as HIREYEAR
FROM
Person.Person P
INNER JOIN
HumanResources.Employee E
ON
P.BusinessEntityID = E.BusinessEntityID
);
GO
SELECT * FROM GetPersonBasicInfo();
PersonType|FirstName|JobTitle |Gender|HIREYEAR|
----------+---------+---------------------------------+------+--------+
EM |Ken |Chief Executive Officer |M | 2009|
EM |Terri |Vice President of Engineering |F | 2008|
EM |Roberto |Engineering Manager |M | 2007|
EM |Rob |Senior Tool Designer |M | 2007|
EM |Gail |Design Engineer |F | 2008|
EM |Jossef |Design Engineer |M | 2008|
EM |Dylan |Research and Development Manager |M | 2009|
EM |Diane |Research and Development Engineer|F | 2008|
EM |Gigi |Research and Development Engineer|F | 2009|
EM |Michael |Research and Development Manager |M | 2009|
EM |Ovidiu |Senior Tool Designer |M | 2010|
EM |Thierry |Tool Designer |M | 2007|
EM |Janice |Tool Designer |F | 2010|
EM |Michael |Senior Design Engineer |M | 2010|
EM |Sharon |Design Engineer |F | 2011|
EM |David |Marketing Manager |M | 2007|
EM |Kevin |Marketing Assistant |M | 2007|
EM |John |Marketing Specialist |M | 2011|
EM |Mary |Marketing Assistant |F | 2011|
EM |Wanida |Marketing Assistant |F | 2011|
Snowflake SQL¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION GetPersonBasicInfo ()
RETURNS TABLE(
PersonType STRING /*** SSC-FDM-TS0012 - INFORMATION FOR THE COLUMN PersonType WAS NOT FOUND. STRING DATATYPE USED TO MATCH CAST AS STRING OPERATION ***/,
FirstName STRING /*** SSC-FDM-TS0012 - INFORMATION FOR THE COLUMN FirstName WAS NOT FOUND. STRING DATATYPE USED TO MATCH CAST AS STRING OPERATION ***/,
JobTitle STRING /*** SSC-FDM-TS0012 - INFORMATION FOR THE COLUMN JobTitle WAS NOT FOUND. STRING DATATYPE USED TO MATCH CAST AS STRING OPERATION ***/,
Gender STRING /*** SSC-FDM-TS0012 - INFORMATION FOR THE COLUMN Gender WAS NOT FOUND. STRING DATATYPE USED TO MATCH CAST AS STRING OPERATION ***/,
HIREYEAR INTEGER
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
$$
SELECT
TOP 20
CAST(P.PersonType AS STRING),
CAST(P.FirstName AS STRING),
CAST(E.JobTitle AS STRING),
CAST(E.Gender AS STRING),
YEAR(E.HireDate :: TIMESTAMP) as HIREYEAR
FROM
Person.Person P
INNER JOIN
HumanResources.Employee E
ON P.BusinessEntityID = E.BusinessEntityID
$$;
SELECT
*
FROM
TABLE(GetPersonBasicInfo());
PersonType|FirstName|JobTitle |Gender|HIREYEAR|
----------+---------+---------------------------------+------+--------+
EM |Ken |Chief Executive Officer |M | 2009|
EM |Terri |Vice President of Engineering |F | 2008|
EM |Roberto |Engineering Manager |M | 2007|
EM |Rob |Senior Tool Designer |M | 2007|
EM |Gail |Design Engineer |F | 2008|
EM |Jossef |Design Engineer |M | 2008|
EM |Dylan |Research and Development Manager |M | 2009|
EM |Diane |Research and Development Engineer|F | 2008|
EM |Gigi |Research and Development Engineer|F | 2009|
EM |Michael |Research and Development Manager |M | 2009|
EM |Ovidiu |Senior Tool Designer |M | 2010|
EM |Thierry |Tool Designer |M | 2007|
EM |Janice |Tool Designer |F | 2010|
EM |Michael |Senior Design Engineer |M | 2010|
EM |Sharon |Design Engineer |F | 2011|
EM |David |Marketing Manager |M | 2007|
EM |Kevin |Marketing Assistant |M | 2007|
EM |John |Marketing Specialist |M | 2011|
EM |Mary |Marketing Assistant |F | 2011|
EM |Wanida |Marketing Assistant |F | 2011|
Selecionar colunas usando a instrução WITH¶
O corpo de uma função com valor de tabela em linha também pode ser especificado usando uma instrução WITH, conforme mostrado abaixo.
Transact-SQL¶
CREATE FUNCTION GetMaritalStatusByGender
(
@P_Gender nchar(1)
)
RETURNS TABLE
AS
RETURN
(
WITH CTE AS
(
SELECT BusinessEntityID, MaritalStatus, Gender
FROM HumanResources.Employee
where Gender = @P_Gender
)
SELECT
MaritalStatus, Gender, CONCAT(P.FirstName,' ', P.LastName) as Name
FROM
CTE INNER JOIN Person.Person P
ON
CTE.BusinessEntityID = P.BusinessEntityID
);
GO
select * from GetMaritalStatusByGender('F');
MaritalStatus|Gender|Name |
-------------+------+-----------------------+
S |F |Terri Duffy |
M |F |Gail Erickson |
S |F |Diane Margheim |
M |F |Gigi Matthew |
M |F |Janice Galvin |
M |F |Sharon Salavaria |
S |F |Mary Dempsey |
M |F |Wanida Benshoof |
M |F |Mary Gibson |
M |F |Jill Williams |
S |F |Jo Brown |
M |F |Britta Simon |
M |F |Margie Shoop |
M |F |Rebecca Laszlo |
M |F |Suchitra Mohan |
M |F |Kim Abercrombie |
S |F |JoLynn Dobney |
M |F |Nancy Anderson |
M |F |Ruth Ellerbrock |
M |F |Doris Hartwig |
M |F |Diane Glimp |
M |F |Bonnie Kearney |
M |F |Denise Smith |
S |F |Diane Tibbott |
M |F |Carole Poland |
M |F |Carol Philips |
M |F |Merav Netz |
S |F |Betsy Stadick |
S |F |Danielle Tiedt |
S |F |Kimberly Zimmerman |
M |F |Elizabeth Keyser |
M |F |Mary Baker |
M |F |Alice Ciccu |
M |F |Linda Moschell |
S |F |Angela Barbariol |
S |F |Kitti Lertpiriyasuwat |
S |F |Susan Eaton |
S |F |Kim Ralls |
M |F |Nicole Holliday |
S |F |Anibal Sousa |
M |F |Samantha Smith |
S |F |Olinda Turner |
S |F |Cynthia Randall |
M |F |Sandra Reátegui Alayo |
S |F |Linda Randall |
S |F |Shelley Dyck |
S |F |Laura Steele |
S |F |Susan Metters |
S |F |Katie McAskill-White |
M |F |Barbara Decker |
M |F |Yvonne McKay |
S |F |Janeth Esteves |
M |F |Brenda Diaz |
M |F |Lorraine Nay |
M |F |Paula Nartker |
S |F |Lori Kane |
M |F |Kathie Flood |
S |F |Belinda Newman |
M |F |Karen Berge |
M |F |Lori Penor |
M |F |Jo Berry |
M |F |Laura Norman |
M |F |Paula Barreto de Mattos|
M |F |Mindy Martin |
M |F |Deborah Poe |
S |F |Candy Spoon |
M |F |Barbara Moreland |
M |F |Janet Sheperdigian |
S |F |Wendy Kahn |
S |F |Sheela Word |
M |F |Linda Meisner |
S |F |Erin Hagens |
M |F |Annette Hill |
S |F |Jean Trenary |
S |F |Stephanie Conroy |
S |F |Karen Berg |
M |F |Janaina Bueno |
M |F |Linda Mitchell |
S |F |Jillian Carson |
S |F |Pamela Ansman-Wolfe |
S |F |Lynn Tsoflias |
M |F |Amy Alberts |
S |F |Rachel Valdez |
M |F |Jae Pak |
Snowflake SQL¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION GetMaritalStatusByGender
(P_GENDER STRING
)
RETURNS TABLE(
MaritalStatus STRING /*** SSC-FDM-TS0012 - INFORMATION FOR THE COLUMN MaritalStatus WAS NOT FOUND. STRING DATATYPE USED TO MATCH CAST AS STRING OPERATION ***/,
Gender STRING /*** SSC-FDM-TS0012 - INFORMATION FOR THE COLUMN Gender WAS NOT FOUND. STRING DATATYPE USED TO MATCH CAST AS STRING OPERATION ***/,
Name VARCHAR
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
$$
--** SSC-PRF-TS0001 - PERFORMANCE WARNING - RECURSION FOR CTE NOT CHECKED. MIGHT REQUIRE RECURSIVE KEYWORD **
WITH CTE AS
(
SELECT
BusinessEntityID,
MaritalStatus,
Gender
FROM
HumanResources.Employee
where
Gender = :P_GENDER
)
SELECT
CAST(MaritalStatus AS STRING),
CAST(Gender AS STRING),
CONCAT(P.FirstName,' ', P.LastName) as Name
FROM
CTE
INNER JOIN
Person.Person P
ON CTE.BusinessEntityID = P.BusinessEntityID
$$;
select
*
from GetMaritalStatusByGender('F') !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'TableValuedFunctionCall' NODE ***/!!!;
MaritalStatus|Gender|Name |
-------------+------+-----------------------+
S |F |Terri Duffy |
M |F |Gail Erickson |
S |F |Diane Margheim |
M |F |Gigi Matthew |
M |F |Janice Galvin |
M |F |Sharon Salavaria |
S |F |Mary Dempsey |
M |F |Wanida Benshoof |
M |F |Mary Gibson |
M |F |Jill Williams |
S |F |Jo Brown |
M |F |Britta Simon |
M |F |Margie Shoop |
M |F |Rebecca Laszlo |
M |F |Suchitra Mohan |
M |F |Kim Abercrombie |
S |F |JoLynn Dobney |
M |F |Nancy Anderson |
M |F |Ruth Ellerbrock |
M |F |Doris Hartwig |
M |F |Diane Glimp |
M |F |Bonnie Kearney |
M |F |Denise Smith |
S |F |Diane Tibbott |
M |F |Carole Poland |
M |F |Carol Philips |
M |F |Merav Netz |
S |F |Betsy Stadick |
S |F |Danielle Tiedt |
S |F |Kimberly Zimmerman |
M |F |Elizabeth Keyser |
M |F |Mary Baker |
M |F |Alice Ciccu |
M |F |Linda Moschell |
S |F |Angela Barbariol |
S |F |Kitti Lertpiriyasuwat |
S |F |Susan Eaton |
S |F |Kim Ralls |
M |F |Nicole Holliday |
S |F |Anibal Sousa |
M |F |Samantha Smith |
S |F |Olinda Turner |
S |F |Cynthia Randall |
M |F |Sandra Reátegui Alayo |
S |F |Linda Randall |
S |F |Shelley Dyck |
S |F |Laura Steele |
S |F |Susan Metters |
S |F |Katie McAskill-White |
M |F |Barbara Decker |
M |F |Yvonne McKay |
S |F |Janeth Esteves |
M |F |Brenda Diaz |
M |F |Lorraine Nay |
M |F |Paula Nartker |
S |F |Lori Kane |
M |F |Kathie Flood |
S |F |Belinda Newman |
M |F |Karen Berge |
M |F |Lori Penor |
M |F |Jo Berry |
M |F |Laura Norman |
M |F |Paula Barreto de Mattos|
M |F |Mindy Martin |
M |F |Deborah Poe |
S |F |Candy Spoon |
M |F |Barbara Moreland |
M |F |Janet Sheperdigian |
S |F |Wendy Kahn |
S |F |Sheela Word |
M |F |Linda Meisner |
S |F |Erin Hagens |
M |F |Annette Hill |
S |F |Jean Trenary |
S |F |Stephanie Conroy |
S |F |Karen Berg |
M |F |Janaina Bueno |
M |F |Linda Mitchell |
S |F |Jillian Carson |
S |F |Pamela Ansman-Wolfe |
S |F |Lynn Tsoflias |
M |F |Amy Alberts |
S |F |Rachel Valdez |
M |F |Jae Pak |
Problemas conhecidos¶
Não foram encontrados problemas
EWIs relacionados¶
SSC-FDM-TS0012: Não foram encontradas informações para a expressão. CAST para STRING usado
SSC-PRF-TS0001: Aviso de desempenho - recursão para CTE não verificada. Pode exigir uma palavra-chave recursiva.
SSC-EWI-0073: Revisão de equivalência funcional pendente
MULTI-STATEMENT TABLE-VALUED¶
Applies to
[x] SQL Server
[x] Azure Synapse Analytics
Nota
Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.
Nota
Todos os exemplos de código nesta página ainda não foram implementados no SnowConvert. Eles devem ser interpretados como uma referência de como cada cenário deve ser convertido para o Snowflake. Essas conversões podem mudar no futuro. Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.
Descrição¶
Multi-statement Table-Valued é semelhante a Inline-statement table-valued (INLINE TABLE-VALUED. No entanto, a função Multi-statement table-valued pode ter mais de uma instrução no corpo da função, as colunas da tabela são especificadas no tipo de retorno e ela tem um bloco BEGIN/END (Referência da linguagem SQL Server - Criar uma função Multi-statement table-valued
Sintaxe do Transact-SQL¶
CREATE [ OR ALTER ] FUNCTION [ schema_name. ] function_name
( [ { @parameter_name [ AS ] [ type_schema_name. ] parameter_data_type
[ = default ] [READONLY] }
[ ,...n ]
]
)
RETURNS @return_variable TABLE <table_type_definition>
[ WITH <function_option> [ ,...n ] ]
[ AS ]
BEGIN
function_body
RETURN
END
[ ; ]
Snowflake SQL¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION <name> ( [ <arguments> ] )
RETURNS TABLE ( <output_col_name> <output_col_type> [, <output_col_name> <output_col_type> ... ] )
AS '<sql_expression>'
Amostra de padrões da origem¶
A seção a seguir descreve todos os possíveis padrões de código-fonte que podem aparecer nesse tipo de sintaxe CREATE FUNCTION.
O corpo da função Multi-Statement Table-Valued deve ser uma instrução SELECT. Por esse motivo, as outras instruções devem ser chamadas separadamente.
Inserir valores em uma tabela¶
Insere uma ou mais linhas na tabela e retorna a tabela com os novos valores
Transact-SQL¶
CREATE OR ALTER FUNCTION calc_behavioral_segment()
RETURNS @behavioral_segments TABLE (behavioral_segment VARCHAR(50))
AS
BEGIN
DECLARE @col varchar(15)
SET @col = 'Unknown'
INSERT INTO @behavioral_segments
SELECT @col
RETURN
END
SELECT * FROM calc_behavioral_segment();
BEHAVIORAL_SEGMENT|
------------------+
Unknown|
Snowflake SQL¶
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'TABLE VALUED FUNCTIONS' NODE ***/!!!
CREATE OR ALTER FUNCTION calc_behavioral_segment ()
RETURNS BEHAVIORAL_SEGMENTS TABLE (
behavioral_segment VARCHAR(50))
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
BEGIN
DECLARE @col varchar(15)
SET @col = 'Unknown'
INSERT INTO @behavioral_segments
SELECT @col
RETURN
END
SELECT * FROM calc_behavioral_segment();;
BEHAVIORAL_SEGMENT|
------------------+
Unknown|
Inserir valor de acordo com a instrução if/else¶
Insere uma linha na tabela de acordo com a condição e retorna a tabela com o novo valor
Transact-SQL¶
CREATE OR ALTER FUNCTION odd_or_even_number(@number INT)
RETURNS @numbers TABLE (number_type VARCHAR(15))
AS
BEGIN
IF ((@number % 2) = 0)
BEGIN
INSERT @numbers SELECT 'Even'
END
ELSE
BEGIN
INSERT @numbers SELECT 'Odd'
END
RETURN
END
SELECT * FROM odd_or_even_number(9);
NUMBER_TYPE|
------------------+
Odd|
Snowflake SQL¶
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'TABLE VALUED FUNCTIONS' NODE ***/!!!
CREATE OR ALTER FUNCTION odd_or_even_number (NUMBER INT)
RETURNS NUMBERS TABLE (
number_type VARCHAR(15))
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
BEGIN
IF ((@number % 2) = 0)
BEGIN
INSERT @numbers SELECT 'Even'
END
ELSE
BEGIN
INSERT @numbers SELECT 'Odd'
END
RETURN
END
SELECT * FROM odd_or_even_number(9);;
NUMBER_TYPE|
------------------+
Odd|
Insere múltiplos de acordo com a instrução if/else¶
O exemplo abaixo insere mais de um valor na tabela e mais de uma variável é modificada de acordo com a condição. Retorna a tabela com os novos valores
Transact-SQL¶
CREATE OR ALTER FUNCTION new_employee_hired(@id VARCHAR (50), @position VARCHAR(50), @experience VARCHAR(15))
RETURNS @new_employee TABLE (id_employee VARCHAR (50), working_from_home BIT, team VARCHAR(15), computer VARCHAR(15))
AS
BEGIN
DECLARE @wfh BIT
DECLARE @team VARCHAR(15)
DECLARE @computer VARCHAR(15)
IF @position = 'DEVELOPER'
BEGIN
SET @team = 'TEAM_1'
SET @computer = 'LAPTOP'
END
IF @position = 'IT'
BEGIN
SET @team = 'TEAM_2'
SET @computer = 'DESKTOP'
END
IF @experience = 'JUNIOR'
BEGIN
SET @wfh = '0'
END
IF @experience = 'SENIOR'
BEGIN
SET @wfh = '1'
END
INSERT INTO @new_employee VALUES (@id, @wfh, @team, @computer)
RETURN
END
SELECT * FROM new_employee_hired('123456789', 'DEVELOPER', 'SENIOR');
ID_EMPLOYEE| WORKING_FROM_HOME| TEAM| COMPUTER|
--------------+-------------------|---------|-----------|
123456789| 1| TEAM_1| LAPTOP|
Snowflake¶
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'TABLE VALUED FUNCTIONS' NODE ***/!!!
CREATE OR ALTER FUNCTION new_employee_hired (ID STRING, POSITION STRING, EXPERIENCE STRING)
RETURNS NEW_EMPLOYEE TABLE (
id_employee VARCHAR(50),
working_from_home BOOLEAN,
team VARCHAR(15),
computer VARCHAR(15))
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
BEGIN
DECLARE @wfh BIT
DECLARE @team VARCHAR(15)
DECLARE @computer VARCHAR(15)
IF @position = 'DEVELOPER'
BEGIN
SET @team = 'TEAM_1'
SET @computer = 'LAPTOP'
END
IF @position = 'IT'
BEGIN
SET @team = 'TEAM_2'
SET @computer = 'DESKTOP'
END
IF @experience = 'JUNIOR'
BEGIN
SET @wfh = '0'
END
IF @experience = 'SENIOR'
BEGIN
SET @wfh = '1'
END
INSERT INTO @new_employee VALUES (@id, @wfh, @team, @computer)
RETURN
END
SELECT * FROM new_employee_hired('123456789', 'DEVELOPER', 'SENIOR');;
ID_EMPLOYEE| WORKING_FROM_HOME| TEAM| COMPUTER|
--------------+-------------------|---------|-----------|
123456789| 1| TEAM_1| LAPTOP|
Aviso
Se houver instruções if aninhadas e mais de uma variável for modificada nas instruções, será necessário usar um procedimento armazenado.
Atualizar valores inseridos anteriormente¶
Atualiza os valores das colunas da tabela no corpo da função e o retorna com os novos valores.
Transact-SQL¶
CREATE OR ALTER FUNCTION get_employees_history()
RETURNS @employee_history TABLE (
department_name NVARCHAR(50),
first_name NVARCHAR(50),
last_name NVARCHAR(50),
start_date DATE,
end_date DATE,
job_title NVARCHAR(50),
months_working INT
)
BEGIN
INSERT INTO @employee_history
SELECT D.name AS department_name, P.first_name, P.last_name, EH.start_date, EH.end_date, E.job_title, 0 FROM Department D
LEFT OUTER JOIN employee_department_history EH
ON D.department_ID = EH.department_ID
INNER JOIN Employee E
ON E.business_entity_ID = EH.business_entity_ID
INNER JOIN Person P
ON P.business_entity_ID = E.business_entity_ID
UPDATE @employee_history
SET
months_working =
CASE WHEN end_date IS NULL THEN DATEDIFF(MONTH, start_date, GETDATE())
ELSE DATEDIFF(MONTH, start_date, end_date)
END
RETURN;
END;
SELECT TOP(10) * FROM get_employees_history();
DEPARTMENT_NAME| FIRST_NAME| LAST_NAME| START_DATE| END_DATE| JOB_TITLE| MONTHS_WORKING|
-------------------------------------+ ------------------+-------------------+----------------+-----------------+------------------------------------+----------------------+
Sales| Syed| Abbas| 2013-03-14| NULL| Pacific Sales Manager| 106|
Production| Kim| Abercrombie| 2010-01-16| NULL| Production Technician - WC60| 144|
Quality Assurance| Hazem| Abolrous| 2009-02-28| NULL| Quality Assurance Manager| 155|
Shipping and Receiving| Pilar| Ackerman| 2009-01-02| NULL| Shipping and Receiving Supervisor| 156|
Production| Jay| Adams| 2009-03-05| NULL| Production Technician - WC60| 154|
Information Services| François| Ajenstat| 2009-01-17| NULL| Database Administrator| 156|
Sales| Amy| Alberts| 2012-04-16| NULL| European Sales Manager| 117|
Production| Greg| Alderson| 2008-12-02| NULL| Production Technician - WC45| 157|
Quality Assurance| Sean| Alexander| 2008-12-28| NULL| Quality Assurance Technician| 157|
Facilities and Maintenance| Gary| Altman| 2009-12-02| NULL| Facilities Manager| 145|
Snowflake SQL¶
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'TABLE VALUED FUNCTIONS' NODE ***/!!!
CREATE OR ALTER FUNCTION get_employees_history ()
RETURNS EMPLOYEE_HISTORY TABLE (
department_name VARCHAR(50),
first_name VARCHAR(50),
last_name VARCHAR(50),
start_date DATE,
end_date DATE,
job_title VARCHAR(50),
months_working INT
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
BEGIN
INSERT INTO @employee_history
SELECT D.name AS department_name, P.first_name, P.last_name, EH.start_date, EH.end_date, E.job_title, 0 FROM Department D
LEFT OUTER JOIN employee_department_history EH
ON D.department_ID = EH.department_ID
INNER JOIN Employee E
ON E.business_entity_ID = EH.business_entity_ID
INNER JOIN Person P
ON P.business_entity_ID = E.business_entity_ID
UPDATE @employee_history
SET
months_working =
CASE WHEN end_date IS NULL THEN DATEDIFF(MONTH, start_date, GETDATE())
ELSE DATEDIFF(MONTH, start_date, end_date)
END
RETURN;
END;
SELECT TOP(10) * FROM get_employees_history();;
DEPARTMENT_NAME| FIRST_NAME| LAST_NAME| START_DATE| END_DATE| JOB_TITLE| MONTHS_WORKING|
-------------------------------------+ ------------------+-------------------+----------------+-----------------+------------------------------------+----------------------+
Sales| Syed| Abbas| 2013-03-14| NULL| Pacific Sales Manager| 106|
Production| Kim| Abercrombie| 2010-01-16| NULL| Production Technician - WC60| 144|
Quality Assurance| Hazem| Abolrous| 2009-02-28| NULL| Quality Assurance Manager| 155|
Shipping and Receiving| Pilar| Ackerman| 2009-01-02| NULL| Shipping and Receiving Supervisor| 156|
Production| Jay| Adams| 2009-03-05| NULL| Production Technician - WC60| 154|
Information Services| François| Ajenstat| 2009-01-17| NULL| Database Administrator| 156|
Sales| Amy| Alberts| 2012-04-16| NULL| European Sales Manager| 117|
Production| Greg| Alderson| 2008-12-02| NULL| Production Technician - WC45| 157|
Quality Assurance| Sean| Alexander| 2008-12-28| NULL| Quality Assurance Technician| 157|
Facilities and Maintenance| Gary| Altman| 2009-12-02| NULL| Facilities Manager| 145|
Múltiplas cláusulas de retorno¶
No exemplo a seguir, há mais de uma cláusula de retorno, porque, dependendo da situação, não é necessário continuar executando a função inteira.
Transact-SQL¶
CREATE OR ALTER FUNCTION create_new_team(@team_name VARCHAR(50))
RETURNS @new_team TABLE (type VARCHAR(50), name VARCHAR(50))
AS
BEGIN
DECLARE @employees INT
SET @employees = (SELECT count(*) FROM employee)
DECLARE @type VARCHAR(15)
SET @type = 'small_team'
IF (@employees < 8)
BEGIN
INSERT @new_team VALUES (@type, @team_name)
RETURN
END
SET @type = 'big_team'
INSERT @new_team VALUES (@type, @team_name)
RETURN
END
SELECT * FROM create_new_team('Team1');
TYPE| NAME|
--------------+ --------------+
SMALL_TEAM| TEAM1|
Snowflake SQL¶
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'TABLE VALUED FUNCTIONS' NODE ***/!!!
CREATE OR ALTER FUNCTION create_new_team (TEAM_NAME STRING)
RETURNS NEW_TEAM TABLE (
type VARCHAR(50),
name VARCHAR(50))
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
BEGIN
DECLARE @employees INT
SET @employees = (SELECT count(*) FROM employee)
DECLARE @type VARCHAR(15)
SET @type = 'small_team'
IF (@employees < 8)
BEGIN
INSERT @new_team VALUES (@type, @team_name)
RETURN
END
SET @type = 'big_team'
INSERT @new_team VALUES (@type, @team_name)
RETURN
END
SELECT * FROM create_new_team('Team1');;
TYPE| NAME|
--------------+ --------------+
SMALL_TEAM| TEAM1|
Aviso
Essa transformação é aplicada quando há apenas um valor a ser inserido; se houver mais de um valor, será necessário usar um procedimento armazenado.
Casos complexos¶
O exemplo é um caso complexo que usa instruções aninhadas if e insere um valor dependendo da condição verdadeira.
Transact-SQL¶
CREATE OR ALTER FUNCTION vacation_status(@id VARCHAR (50))
RETURNS @status TABLE (vacation_status VARCHAR(30))
AS
BEGIN
DECLARE @hire_date DATETIME
SET @hire_date = (SELECT @hire_date FROM employee WHERE employeeId = @id)
DECLARE @vacation_hours INT
SET @vacation_hours = (SELECT count(vacation_hours) FROM employee WHERE employeeId = @id)
DECLARE @time_working INT
SET @time_working = (SELECT DATEDIFF(MONTH, @hire_date,GETDATE()))
IF (@vacation_hours > 0)
BEGIN
IF (@time_working > 3)
BEGIN
IF (@vacation_hours < 120)
BEGIN
INSERT INTO @status VALUES ('Ok')
END
IF (@vacation_hours = 120)
BEGIN
INSERT INTO @status values ('In the limit')
END
IF (@vacation_hours > 120)
BEGIN
INSERT INTO @status VALUES ('With excess')
END
END
ELSE
BEGIN
INSERT INTO @status values ('Hired recently')
END
END
ELSE
BEGIN
INSERT INTO @status values ('No hours')
END
RETURN
END
SELECT * FROM vacation_status('adventure-worksken0')
VACATION_STATUS|
-----------------+
OK|
Snowflake SQL¶
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'TABLE VALUED FUNCTIONS' NODE ***/!!!
CREATE OR ALTER FUNCTION vacation_status (ID STRING)
RETURNS STATUS TABLE (
vacation_status VARCHAR(30))
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
BEGIN
DECLARE @hire_date DATETIME
SET @hire_date = (SELECT @hire_date FROM employee WHERE employeeId = @id)
DECLARE @vacation_hours INT
SET @vacation_hours = (SELECT count(vacation_hours) FROM employee WHERE employeeId = @id)
DECLARE @time_working INT
SET @time_working = (SELECT DATEDIFF(MONTH, @hire_date,GETDATE()))
IF (@vacation_hours > 0)
BEGIN
IF (@time_working > 3)
BEGIN
IF (@vacation_hours < 120)
BEGIN
INSERT INTO @status VALUES ('Ok')
END
IF (@vacation_hours = 120)
BEGIN
INSERT INTO @status values ('In the limit')
END
IF (@vacation_hours > 120)
BEGIN
INSERT INTO @status VALUES ('With excess')
END
END
ELSE
BEGIN
INSERT INTO @status values ('Hired recently')
END
END
ELSE
BEGIN
INSERT INTO @status values ('No hours')
END
RETURN
END
SELECT * FROM vacation_status('adventure-worksken0');
VACATION_STATUS|
-----------------+
OK|
Problemas conhecidos¶
Instruções while ao lado de consultas¶
O problema com esse exemplo é que não há como transformar a instrução while em CTE dentro da cláusula WITH do Select principal, o que nos força a transformar essa instrução em procedimento armazenado para manter a mesma lógica.
Transact-SQL¶
--Additional Params: -t JavaScript
CREATE OR ALTER FUNCTION get_group_name
(@department_id INT)
RETURNS @group_names TABLE (group_name VARCHAR(15))
AS
BEGIN
DECLARE @name VARCHAR(30) = 'Another Department'
WHILE @name = 'Another Department'
BEGIN
IF (@department_id < 3)
BEGIN
SET @name = 'engineering'
END
IF @department_id = 3
BEGIN
SET @name = 'Tool Design'
END
SELECT @department_id = @department_id / 3
END
INSERT @group_names SELECT @name
RETURN
END
SELECT * FROM get_group_name(9);
GROUP_NAME|
------------------+
Tool Design|
Snowflake SQL¶
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'TABLE VALUED FUNCTIONS' NODE ***/!!!
CREATE OR ALTER FUNCTION get_group_name
(DEPARTMENT_ID INT)
RETURNS @group_names TABLE (
group_name VARCHAR(15))
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
BEGIN
DECLARE @name VARCHAR(30) = 'Another Department'
WHILE @name = 'Another Department'
BEGIN
IF (@department_id < 3)
BEGIN
SET @name = 'engineering'
END
IF @department_id = 3
BEGIN
SET @name = 'Tool Design'
END
SELECT @department_id = @department_id / 3
END
INSERT @group_names SELECT @name
RETURN
END
SELECT * FROM get_group_name(9);;
GROUP_NAME|
------------------+
Tool Design|
Declare Cursor¶
As funções definidas pelo usuário não podem DECLARE, OPEN, FETCH, CLOSE ou DEALLOCATE um CURSOR. Use um procedimento armazenado para trabalhar com cursores.
Transact-SQL¶
--Additional Params: -t JavaScript
CREATE OR ALTER FUNCTION amount_new_specimens(@id int)
RETURNS @new_specimens TABLE (amount int)
AS
BEGIN
DECLARE @first_specimen VARCHAR(30) ;
set @first_specimen = (select name_specimen from specimen where specimen_id = @id);
DECLARE @second_specimen VARCHAR(30);
DECLARE @specimens TABLE (name_specimen VARCHAR(30))
DECLARE Cursor1 CURSOR
FOR SELECT name_specimen
FROM specimen
OPEN cursor1
FETCH NEXT FROM cursor1
INTO @second_specimen;
WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN
IF @first_specimen <> @second_specimen
BEGIN
INSERT INTO @specimens values (CONCAT_WS('-', @first_specimen, @second_specimen))
END
FETCH NEXT FROM cursor1
INTO @second_specimen;
END
CLOSE cursor1;
DEALLOCATE cursor1;
INSERT INTO @new_specimens SELECT COUNT(*) FROM @specimens
RETURN
END
SELECT * FROM amount_new_specimens(1);
AMOUNT|
------------------+
3|
Snowflake SQL¶
--Additional Params: -t JavaScript
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'TABLE VALUED FUNCTIONS' NODE ***/!!!
CREATE OR ALTER FUNCTION amount_new_specimens (ID INT)
RETURNS @new_specimens TABLE (
amount INT
)
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
BEGIN
DECLARE @first_specimen VARCHAR(30) ;
set @first_specimen = (select name_specimen from specimen where specimen_id = @id);
DECLARE @second_specimen VARCHAR(30);
DECLARE @specimens TABLE (name_specimen VARCHAR(30))
DECLARE Cursor1 CURSOR
FOR SELECT name_specimen
FROM specimen
OPEN cursor1
FETCH NEXT FROM cursor1
INTO @second_specimen;
WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN
IF @first_specimen <> @second_specimen
BEGIN
INSERT INTO @specimens values (CONCAT_WS('-', @first_specimen, @second_specimen))
END
FETCH NEXT FROM cursor1
INTO @second_specimen;
END
CLOSE cursor1;
DEALLOCATE cursor1;
INSERT INTO @new_specimens SELECT COUNT(*) FROM @specimens
RETURN
END
SELECT * FROM amount_new_specimens(1);;
AMOUNT|
------------------+
3|
Não há suporte para instruções diferentes em Expressões de tabela comuns¶
As cláusulas UPDATE, INSERT, DELETE, ALTER ou DROP não são compatíveis com o corpo de expressões de tabela comuns, mesmo após sua declaração usando um delimitador. Por esse motivo, a função pode ser modificada para funcionar como um procedimento armazenado.
Transact-SQL¶
--Additional Params: -t JavaScript
CREATE OR ALTER PROCEDURE product_history
AS
BEGIN
DECLARE @product_history TABLE (
product_name NVARCHAR(50),
rating INT
)
INSERT INTO @product_history
SELECT P.Name AS product_name, AVG(ALL R.rating) FROM Production.product P
INNER JOIN Production.product_review R
ON R.product_ID = P.product_ID
GROUP BY P.Name;
DELETE FROM @product_history
WHERE rating < 2;
SELECT * FROM @product_history;
END
GO;
EXEC product_history
PRODUCT_NAME| Rating|
----------------------------------+------------------|
HL Mountain Pedal| 3|
Mountain Bike Socks, M| 5|
Road-550-W Yellow, 40| 5|
Snowflake SQL¶
CREATE OR REPLACE PROCEDURE product_history ()
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},{"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
// REGION SnowConvert Helpers Code
var _RS, ROW_COUNT, _ROWS, MESSAGE_TEXT, SQLCODE = 0, SQLSTATE = '00000', OBJECT_SCHEMA_NAME = 'UNKNOWN', ERROR_HANDLERS, NUM_ROWS_AFFECTED, PROC_NAME = arguments.callee.name, DOLLAR_DOLLAR = '$' + '$';
function* sqlsplit(sql) {
var part = '';
var ismark = () => sql[i] == '$' && sql[i + 1] == '$';
for(var i = 0;i < sql.length;i++) {
if (sql[i] == ';') {
yield part + sql[i];
part = '';
} else if (ismark()) {
part += sql[i++] + sql[i++];
while ( i < sql.length && !ismark() ) {
part += sql[i++];
}
part += sql[i] + sql[i++];
} else part += sql[i];
}
if (part.trim().length) yield part;
};
var formatDate = (arg) => (new Date(arg - (arg.getTimezoneOffset() * 60000))).toISOString().slice(0,-1);
var fixBind = function (arg) {
arg = arg == undefined ? null : arg instanceof Date ? formatDate(arg) : arg;
return arg;
};
var EXEC = (stmt,binds = [],severity = "16",noCatch = false) => {
binds = binds ? binds.map(fixBind) : binds;
for(var stmt of sqlsplit(stmt)) {
try {
_RS = snowflake.createStatement({
sqlText : stmt,
binds : binds
});
_ROWS = _RS.execute();
ROW_COUNT = _RS.getRowCount();
NUM_ROWS_AFFECTED = _RS.getNumRowsAffected();
return {
THEN : (action) => !SQLCODE && action(fetch(_ROWS))
};
} catch(error) {
let rStack = new RegExp('At .*, line (\\d+) position (\\d+)');
let stackLine = error.stackTraceTxt.match(rStack) || [0,-1];
MESSAGE_TEXT = error.message.toString();
SQLCODE = error.code.toString();
SQLSTATE = error.state.toString();
snowflake.execute({
sqlText : `SELECT UPDATE_ERROR_VARS_UDF(?,?,?,?,?,?)`,
binds : [stackLine[1],SQLCODE,SQLSTATE,MESSAGE_TEXT,PROC_NAME,severity]
});
throw error;
}
}
};
// END REGION
EXEC(`CREATE OR REPLACE TEMPORARY TABLE T_product_history (
product_name VARCHAR(50),
rating INT
)`);
EXEC(` INSERT INTO T_product_history
SELECT
P.Name AS product_name,
AVG(ALL R.rating) FROM
Production.product P
INNER JOIN
Production.product_review R
ON R.product_ID = P.product_ID
GROUP BY
P.Name`);
EXEC(`DELETE FROM
T_product_history
WHERE
rating < 2`);
EXEC(`
SELECT
*
FROM
T_product_history`);
$$;
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0040 - THE STATEMENT IS NOT SUPPORTED IN SNOWFLAKE ***/!!!
;
CALL product_history();
PRODUCT_NAME| Rating|
----------------------------------+------------------|
HL Mountain Pedal| 3|
Mountain Bike Socks, M| 5|
Road-550-W Yellow, 40| 5|
EWIs relacionados¶
SSC-EWI-0040: Instrução não suportada.
SSC-EWI-0073: Revisão de equivalência funcional pendente
SCALAR¶
Applies to
[x] SQL Server
[x] Azure Synapse Analytics
Descrição¶
Nota
Algumas partes do código de saída foram omitidas por motivos de clareza.
Uma função escalar definida pelo usuário é uma rotina Transact-SQL ou de tempo de execução de linguagem comum (CLR) que aceita parâmetros, executa uma ação, como um cálculo complexo, e retorna o resultado dessa ação como um valor escalar. (Referência da linguagem SQL Server - Subseção CREATE FUNCTION).
Nota
Essas funções geralmente são usadas dentro da instrução SELECTou na configuração de uma única variável (provavelmente dentro de um procedimento armazenado).
Sintaxe do Transact-SQL¶
-- Transact-SQL Scalar Function Syntax
CREATE [ OR ALTER ] FUNCTION [ schema_name. ] function_name
( [ { @parameter_name [ AS ][ type_schema_name. ] parameter_data_type
[ = default ] [ READONLY ] }
[ ,...n ]
]
)
RETURNS return_data_type
[ WITH <function_option> [ ,...n ] ]
[ AS ]
BEGIN
function_body
RETURN scalar_expression
END
[ ; ]
Sintaxe do Snowflake¶
O Snowflake permite 3 linguagens diferentes em suas funções definidas pelo usuário:
SQL
JavaScript
Java
Por enquanto, o SnowConvert será compatível apenas com SQL e JavaScript como linguagens de destino.
Nota
Funções definidas pelo usuário do SQL suportam apenas uma consulta como seu corpo. Elas podem ler o banco de dados, mas não têm permissão para gravá-lo ou modificá-lo. (Referência Scalar SQL UDFs).
CREATE [ OR REPLACE ] [ SECURE ] FUNCTION <name> ( [ <arg_name> <arg_data_type> ] [ , ... ] )
RETURNS { <result_data_type> | TABLE ( <col_name> <col_data_type> [ , ... ] ) }
[ [ NOT ] NULL ]
[ { CALLED ON NULL INPUT | { RETURNS NULL ON NULL INPUT | STRICT } } ]
[ VOLATILE | IMMUTABLE ]
[ COMMENT = '<string_literal>' ]
AS '<function_definition>'
Nota
Funções definidas pelo usuário do JavaScript permitem várias instruções em seus corpos, mas não podem realizar consultas ao banco de dados. (Referência Scalar JavaScriptUDFs)
CREATE [ OR REPLACE ] [ SECURE ] FUNCTION <name> ( [ <arg_name> <arg_data_type> ] [ , ... ] )
RETURNS { <result_data_type> | TABLE ( <col_name> <col_data_type> [ , ... ] ) }
[ [ NOT ] NULL ]
LANGUAGE JAVASCRIPT
[ { CALLED ON NULL INPUT | { RETURNS NULL ON NULL INPUT | STRICT } } ]
[ VOLATILE | IMMUTABLE ]
[ COMMENT = '<string_literal>' ]
AS '<function_definition>'
Amostra de padrões da origem¶
Instruções Set e Declare¶
As instruções mais comuns nos corpos das funções são as instruções DECLARE e SET. Para instruções DECLARE sem valor padrão, a transformação será ignorada. As instruções SET e DECLARE com um valor padrão serão transformadas em COMMON TABLE EXPRESSION. Cada expressão de tabela comum conterá uma coluna que representa o valor da variável local.
Transact-SQL¶
CREATE OR ALTER FUNCTION PURCHASING.GetVendorName()
RETURNS NVARCHAR(50) AS
BEGIN
DECLARE @result NVARCHAR(50)
DECLARE @BUSINESSENTITYID INT
SET @BUSINESSENTITYID = 1492
SELECT @result = Name FROM PURCHASING.VENDOR WHERE BUSINESSENTITYID = @BUSINESSENTITYID
RETURN @result
END
GO
SELECT PURCHASING.GetVendorName() as vendor_name;
vendor_name |
-----------------------+
Australia Bike Retailer|
Snowflake¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION PURCHASING.GetVendorName ()
RETURNS VARCHAR(50)
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
$$
WITH CTE1 AS
(
SELECT
1492 AS BUSINESSENTITYID
),
CTE2 AS
(
SELECT
Name AS RESULT
FROM
PURCHASING.VENDOR
WHERE
BUSINESSENTITYID = (
SELECT
BUSINESSENTITYID
FROM
CTE1
)
)
SELECT
RESULT
FROM
CTE2
$$;
SELECT
PURCHASING.GetVendorName() as vendor_name;
VENDOR_NAME |
-----------------------+
Australia Bike Retailer|
Transformação da instrução If/Else¶
As instruções If/Else podem ser tratadas de diferentes maneiras: elas podem ser transformadas em Javascript ou em SQL usando CASE EXPRESSION dentro de Select permitindo condicionais dentro de consultas, enquanto a transformação em Javascript é bastante simples, a instrução Case pode não ser tão óbvia à primeira vista.
Transact-SQL¶
CREATE OR ALTER FUNCTION PURCHASING.HasActiveFlag(@BusinessEntityID int)
RETURNS VARCHAR(10) AS
BEGIN
DECLARE @result VARCHAR(10)
DECLARE @ActiveFlag BIT
SELECT @ActiveFlag = ActiveFlag from PURCHASING.VENDOR v where v.BUSINESSENTITYID = @BusinessEntityID
IF @ActiveFlag = 1
SET @result = 'YES'
ELSE IF @ActiveFlag = 0
SET @result = 'NO'
RETURN @result
END
GO
SELECT PURCHASING.HasActiveFlag(1516) as has_active_flag;
has_active_flag|
---------------+
NO |
Snowflake¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION PURCHASING.HasActiveFlag (P_BUSINESSENTITYID INT)
RETURNS VARCHAR(10)
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
$$
WITH CTE1 AS
(
SELECT
ActiveFlag AS ACTIVEFLAG
from
PURCHASING.VENDOR v
where
v.BUSINESSENTITYID = P_BUSINESSENTITYID
),
CTE2 AS
(
SELECT
CASE
WHEN (
SELECT
ACTIVEFLAG
FROM
CTE1
) = 1
THEN 'YES'
WHEN (
SELECT
ACTIVEFLAG
FROM
CTE1
) = 0
THEN 'NO'
END AS RESULT
)
SELECT
RESULT
FROM
CTE2
$$;
SELECT
PURCHASING.HasActiveFlag(1516) as has_active_flag;
HAS_ACTIVE_FLAG|
---------------+
NO |
Instruções aninhadas¶
Para instruções aninhadas, a programação estruturada está sendo transformada em uma única consulta. As instruções no controle de fluxo serão aninhadas em estruturas de tabela para preservar a ordem de execução.
Nota
CASE EXPRESSIONS só pode retornar um valor por instrução
Exemplo¶
Nota
O código a seguir em ambos os paradigmas de programação é funcionalmente equivalente.
DECLARE @VendorId AS int;
DECLARE @AccountNumber AS VARCHAR(50);
SELECT @VendorId = poh.VendorID
FROM Purchasing.PurchaseOrderHeader poh
WHERE PurchaseOrderID = 1
SELECT @AccountNumber = v.AccountNumber
FROM Purchasing.Vendor v
WHERE v.BusinessEntityID = @VendorId
SELECT V.AccountNumber AccountNumber
FROM (SELECT poh.VendorID VendorId
FROM Purchasing.PurchaseOrderHeader poh
WHERE PurchaseOrderID = 1
) T1, Purchasing.Vendor v
WHERE v.BusinessEntityID = T1.VendorId
AccountNumber|
-------------+
LITWARE0001 |
Variáveis condicionais por meio de SELECTs¶
A definição e a atribuição de variáveis em instruções condicionais tendem a ser um pouco problemáticas, pois as referências à variável mais adiante no código precisariam saber onde a variável foi modificada pela última vez. Além disso, se a referência estiver dentro de outra instrução condicional, terá de haver algum tipo de redirecionamento que faça referência à atribuição conhecida anterior à variável.
Isso tudo é agravado pelo aninhamento e pelas consultas complexas que podem ser encontradas no código de entrada.
No cenário a seguir, a primeira instrução IF pode ser transformada sem problemas, pois o conteúdo é bastante simples. A segunda e a terceira instruções IF estão comentadas porque não são compatíveis no momento, já que há instruções que não são atribuições de variáveis por meio de SELECT.
SQL Server¶
CREATE or ALTER FUNCTION PURCHASING.SELECTINUDF (
@param1 varchar(12)
)
RETURNS int
AS
BEGIN
declare @var1 int;
declare @var2 int;
declare @var3 int;
IF @param1 = 'first'
BEGIN
select @var1 = col1 + 10 from table1 WHERE id = 0;
select @var2 = col1 + 20 from table1 WHERE id = 0;
select @var3 = col1 + 30 from table1 WHERE id = 0;
END
IF @param1 = 'second'
BEGIN
declare @var4 int = 10;
select @var1 = col1 + 40 from table1 WHERE id = 0;
select @var2 = col1 + 40 from table1 WHERE id = 0;
END
IF @param1 = 'third'
BEGIN
select col1 from table1 where id = 0;
select @var1 = col1 + 50 from table1 WHERE id = 0;
select @var2 = col1 + 50 from table1 WHERE id = 0;
END
RETURN @var1
END
SELECT PURCHASING.SELECTINUDF('first') as result; -- Assuming table1.col1 is 0 when ID = 0
RESULT|
------+
10|
Snowflake¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION PURCHASING.SELECTINUDF (PARAM1 STRING)
RETURNS INT
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
$$
WITH CTE1 AS
(
SELECT
CASE
WHEN PARAM1 = 'first'
THEN (SELECT
col1 + 10 AS VAR1 from
table1
WHERE
id = 0)
END AS VAR1,
CASE
WHEN PARAM1 = 'first'
THEN (SELECT
col1 + 20 AS VAR2 from
table1
WHERE
id = 0)
END AS VAR2,
CASE
WHEN PARAM1 = 'first'
THEN (SELECT
col1 + 30 AS VAR3 from
table1
WHERE
id = 0)
END AS VAR3
),
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'IF STATEMENT' NODE ***/!!!
CTE2 AS
(
/* IF @param1 = 'second'
BEGIN
declare @var4 int = 10;
select @var1 = col1 + 40 from table1 WHERE id = 0;
select @var2 = col1 + 40 from table1 WHERE id = 0;
END*/
SELECT
null
),
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'IF STATEMENT' NODE ***/!!!
CTE3 AS
(
/* IF @param1 = 'third'
BEGIN
select col1 from table1 where id = 0;
select @var1 = col1 + 50 from table1 WHERE id = 0;
select @var2 = col1 + 50 from table1 WHERE id = 0;
END*/
SELECT
null
),
CTE4 AS
(
SELECT
PURCHASING.SELECTINUDF('first') as result
)
SELECT
VAR1
FROM
CTE4
$$ -- Assuming table1.col1 is 0 when ID = 0
;
RESULT|
------+
10|
Atribuir e retornar uma variável¶
Nesse padrão simples, há uma declaração de variável e, em seguida, essa variável é definida usando uma instrução SELECT e, por fim, retornada. Isso será migrado para uma Expressão de tabela comum para manter o comportamento original.
SQL Server¶
CREATE OR ALTER FUNCTION Purchasing.GetTotalFreight()
RETURNS MONEY AS
BEGIN
DECLARE @Result MONEY
SELECT @Result = ISNULL(SUM(t.Freight), 0) from Purchasing.PurchaseOrderHeader t
return @Result
END
GO
select Purchasing.GetTotalFreight() as Result;
Result |
------------+
1583978.2263|
Snowflake¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION Purchasing.GetTotalFreight ()
RETURNS NUMBER(38, 4)
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
$$
WITH CTE1 AS
(
SELECT
NVL(SUM(t.Freight), 0) AS RESULT from
Purchasing.PurchaseOrderHeader t
)
SELECT
RESULT
FROM
CTE1
$$;
select
Purchasing.GetTotalFreight() as Result;
RESULT |
------------+
1583978.2263|
Chamadas de funções múltiplas¶
Para esse padrão específico, não há consultas óbvias, mas há várias chamadas para várias funções que trabalham com a mesma variável e a retornam no final. Como o Snowflake só oferece suporte a consultas dentro de suas funções, a solução para esse bloco será adicioná-lo a um Select e aninhar as chamadas dentro dele, certificando-se de que o valor de retorno seja o mesmo que o da origem.
SQL Server¶
CREATE OR ALTER FUNCTION PURCHASING.Foo
(
@PARAM1 INT
)
RETURNS varchar(25)
AS
BEGIN
DECLARE @filter INT = @PARAM1
DECLARE @NAME VARCHAR(25) = (SELECT Name from Purchasing.Vendor v where BusinessEntityID = @filter)
SET @NAME = REPLACE(@NAME, 'Australia', 'USA')
SET @NAME = REPLACE(@NAME, 'Bike', 'Car')
RETURN @NAME
END
GO
SELECT PURCHASING.Foo(1492) AS Name;
Name |
----------------+
USA Car Retailer|
Snowflake¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION PURCHASING.Foo (PARAM1 INT)
RETURNS VARCHAR(25)
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
$$
WITH CTE1 AS
(
SELECT
PARAM1 AS FILTER
),
CTE2 AS
(
SELECT
(SELECT
Name
from
Purchasing.Vendor v
where
BusinessEntityID = (
SELECT
FILTER
FROM
CTE1
)
) AS NAME
),
CTE3 AS
(
SELECT
REPLACE((
SELECT
NAME
FROM
CTE3
), 'Australia', 'USA') AS NAME
),
CTE4 AS
(
SELECT
REPLACE((
SELECT
NAME
FROM
CTE4
), 'Bike', 'Car') AS NAME
)
SELECT
NAME
FROM
CTE4
$$;
SELECT
PURCHASING.Foo(1492) AS Name;
NAME |
----------------+
USA Car Retailer|
Aumentar uma variável com base em várias condições IF e retornar seu valor¶
Para esse padrão, uma variável é modificada (aumentada, neste caso) usando várias condições IF. No início, um conjunto de variáveis é inicializado e usado para determinar se a variável de resultado deve ser aumentada ou não. Por fim, a variável de resultado é retornada.
SQL Server¶
CREATE OR ALTER FUNCTION PURCHASING.FOO()
RETURNS MONEY
AS
BEGIN
declare @firstValue MONEY
declare @secondValue MONEY
declare @Result MONEY
select @Result = 0
select @firstValue = SubTotal from Purchasing.PurchaseOrderHeader where PurchaseOrderID = 1
select @secondValue = SubTotal from Purchasing.PurchaseOrderHeader where PurchaseOrderID = 2
if @firstValue is not null
select @Result = @Result + @firstValue
if @secondValue is not null
select @Result = @Result + @secondValue
return @Result
END
GO
SELECT PURCHASING.Foo() AS Result;
Result |
--------+
473.1415|
Snowflake¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION PURCHASING.FOO ()
RETURNS NUMBER(38, 4)
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
$$
WITH CTE1 AS
(
select
0 AS RESULT
),
CTE2 AS
(
select
SubTotal AS FIRSTVALUE
from
Purchasing.PurchaseOrderHeader
where
PurchaseOrderID = 1
),
CTE3 AS
(
select
SubTotal AS SECONDVALUE
from
Purchasing.PurchaseOrderHeader
where
PurchaseOrderID = 2
),
CTE4 AS
(
SELECT
CASE
WHEN (
SELECT
FIRSTVALUE
FROM
CTE2
) is not null
THEN (
select
(
SELECT
RESULT
FROM
CTE1
) + (
SELECT
FIRSTVALUE
FROM
CTE2
) AS RESULT)
END AS RESULT
),
CTE5 AS
(
SELECT
CASE
WHEN (
SELECT
SECONDVALUE
FROM
CTE3
) is not null
THEN (
select
(
SELECT
RESULT
FROM
CTE1
) + (
SELECT
SECONDVALUE
FROM
CTE3
) AS RESULT)
ELSE (SELECT
RESULT
FROM
CTE4)
END AS RESULT
)
SELECT
RESULT
FROM
CTE5
$$;
SELECT
PURCHASING.Foo() AS Result;
RESULT |
--------+
473.1415|
Duas ou mais instruções RETURN¶
Para esse padrão, o bloco IF que contém a cláusula de retorno que interrompe o fluxo do código é adicionado ao final do corpo, como a instrução final a ser executada em uma expressão CASE.
Case básico¶
Para esse cenário específico, não há lógica entre a instrução condicional RETURN e a instrução final RETURN, portanto, todo o corpo será mapeado para um único CASE EXPRESSION.
SQL Server¶
CREATE OR ALTER FUNCTION [PURCHASING].[FOO] ()
RETURNS INT
AS
BEGIN
IF exists (SELECT PreferredVendorStatus FROM Purchasing.Vendor v )
RETURN 1
RETURN 0
END
GO
SELECT PURCHASING.FOO() as result;
result|
------+
1|
Snowflake¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION PURCHASING.FOO ()
RETURNS INT
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
$$
SELECT
CASE
WHEN exists (SELECT
PreferredVendorStatus
FROM
Purchasing.Vendor v
)
THEN 1
ELSE 0
END
$$;
SELECT
PURCHASING.FOO() as result;
RESULT|
------+
1|
Expressões de tabela comuns¶
As expressões de tabela comuns serão mantidas como no código original e serão concatenadas com as expressões geradas. O SnowConvert é capaz de identificar primeiro todos os nomes originais de COMMON TABLE EXPRESSION para evitar a geração de nomes duplicados.
SQL Server¶
CREATE OR ALTER FUNCTION [PURCHASING].[FOO]
(
@status INT
)
Returns INT
As
Begin
Declare @result as int = 0
;WITH ctetable(RevisionNumber) as
(
SELECT RevisionNumber
FROM Purchasing.PurchaseOrderHeader poh
where poh.Status = @status
),
finalCte As
(
SELECT RevisionNumber FROM ctetable
)
Select @result = count(RevisionNumber) from finalCte
return @result;
End
GO
SELECT PURCHASING.FOO(4) as result;
result|
------+
3689|
Snowflake¶
CREATE OR REPLACE FUNCTION PURCHASING.FOO (STATUS INT)
Returns INT
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
AS
$$
WITH CTE1 AS
(
SELECT
0 AS RESULT
),
ctetable (
RevisionNumber
) as
(
SELECT
RevisionNumber
FROM
Purchasing.PurchaseOrderHeader poh
where
poh.Status = STATUS
),
finalCte As
(
SELECT
RevisionNumber
FROM
ctetable
),
CTE2 AS
(
Select
COUNT(RevisionNumber) AS RESULT from
finalCte
)
SELECT
RESULT
FROM
CTE2
$$;
SELECT
PURCHASING.FOO(4) as result;
RESULT|
------+
3689|
Transformar em JavaScript UDFs¶
Se houver várias instruções e a função não acessar o banco de dados de forma alguma, ela poderá ser transformada em uma função JavaScript mantendo a equivalência funcional
SQL Server¶
CREATE OR ALTER FUNCTION PURCHASING.GetFiscalYear
(
@DATE AS DATETIME
)
RETURNS INT
AS
BEGIN
DECLARE @FiscalYear AS INT
DECLARE @CurMonth AS INT
SET @CurMonth = DATEPART(M,@DATE)
SET @FiscalYear = DATEPART(YYYY, @DATE)
IF (@CurMonth >= 7)
BEGIN
SET @FiscalYear = @FiscalYear + 1
END
RETURN @FiscalYear
END
GO
SELECT PURCHASING.GetFiscalYear('2020-10-10') as DATE;
CREATE OR ALTER FUNCTION PURCHASING.[getCleanChargeCode]
(
@ChargeCode varchar(50)
)
returns varchar(50) as
begin
declare @CleanChargeCode varchar(50),@Len int,@Pos int=2
set @Pos=LEN(@ChargeCode)-1
while @Pos > 1
begin
set @CleanChargeCode=RIGHT(@ChargeCode,@Pos)
if TRY_CAST(@CleanChargeCode as bigint) is not null
return @CleanChargeCode
set @Pos=@Pos-1
end
set @Pos=LEN(@ChargeCode)-1
while @Pos > 1
begin
set @CleanChargeCode=LEFT(@ChargeCode,@Pos)
if TRY_CAST(@CleanChargeCode as bigint) is not null
return @CleanChargeCode
set @Pos=@Pos-1
end
return null
end
GO
SELECT PURCHASING.[getCleanChargeCode]('16test') AS CleanChargeCode;
DATE|
----+
2021|
CleanChargeCode|
---------------+
16 |
Snowflake¶
--** SSC-FDM-0029 - USER DEFINED FUNCTION WAS TRANSFORMED TO SNOWFLAKE PROCEDURE **
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PURCHASING.GetFiscalYear (DATE TIMESTAMP_NTZ(3))
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
DECLARE
FISCALYEAR INT;
CURMONTH INT;
BEGIN
CURMONTH := DATE_PART(month, :DATE :: TIMESTAMP);
FISCALYEAR := DATE_PART(year, :DATE :: TIMESTAMP);
IF ((:CURMONTH >= 7)) THEN
BEGIN
FISCALYEAR := :FISCALYEAR + 1;
END;
END IF;
RETURN :FISCALYEAR;
END;
$$;
SELECT
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0073 - PENDING FUNCTIONAL EQUIVALENCE REVIEW FOR 'GetFiscalYear' NODE ***/!!!
PURCHASING.GetFiscalYear('2020-10-10') as DATE;
--** SSC-FDM-0029 - USER DEFINED FUNCTION WAS TRANSFORMED TO SNOWFLAKE PROCEDURE **
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PURCHASING.getCleanChargeCode (CHARGECODE STRING)
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
DECLARE
CLEANCHARGECODE VARCHAR(50);
LEN INT;
POS INT := 2;
BEGIN
POS := LEN(:CHARGECODE)-1;
WHILE (:POS > 1) LOOP
CLEANCHARGECODE := RIGHT(:CHARGECODE, :POS);
IF (TRY_CAST(:CLEANCHARGECODE as BIGINT) is not null) THEN
RETURN :CLEANCHARGECODE;
END IF;
POS := :POS -1;
END LOOP;
POS := LEN(:CHARGECODE)-1;
WHILE (:POS > 1) LOOP
CLEANCHARGECODE := LEFT(:CHARGECODE, :POS);
IF (TRY_CAST(:CLEANCHARGECODE as BIGINT) is not null) THEN
RETURN :CLEANCHARGECODE;
END IF;
POS := :POS -1;
END LOOP;
RETURN null;
END;
$$;
SELECT
PURCHASING.getCleanChargeCode('16test') !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0067 - UDF WAS TRANSFORMED TO SNOWFLAKE PROCEDURE, CALLING PROCEDURES INSIDE QUERIES IS NOT SUPPORTED ***/!!! AS CleanChargeCode;
DATE |
------+
2021.0|
CLEANCHARGECODE|
---------------+
16 |
Problemas conhecidos¶
Aviso
As funções definidas pelo usuário não podem ser usadas para executar ações que modifiquem o estado do banco de dados
Aviso
As funções definidas pelo usuário não podem conter uma cláusula OUTPUT INTO que tenha uma tabela como destino
Aviso
As funções definidas pelo usuário não podem DECLARE, OPEN, FETCH, CLOSE ou DEALLOCATE um CURSOR. Use um procedimento armazenado se você precisar usar cursores.
Aviso
As funções definidas pelo usuário não podem executar instruções de controle de fluxo, como WHILE, se houver pelo menos uma chamada ao banco de dados
Aviso
As funções definidas pelo usuário com referências a outras funções definidas pelo usuário que foram transformadas em procedimentos armazenados também serão transformadas em procedimentos armazenados.
Aviso
As funções definidas pelo usuário que usam @@ROWCOUNT não são suportadas no SQL e devem ser transformadas em procedimentos armazenados para manter a equivalência funcional.
Aviso
As funções definidas pelo usuário que têm instruções SELECT atribuindo uma variável a si mesmas não são compatíveis com o Snowflake. Consulte também SELECT @local_variable
Para todos os casos sem suporte, consulte o EWIs relacionado e os padrões abaixo para obter recomendações e possíveis soluções alternativas.
Condicionais que não sejam instruções if/else ao lado de consultas¶
O próximo cenário envolve o uso da instrução «while» junto com outras consultas. O problema com esse exemplo é que não há como transformar a instrução while em CTE dentro da cláusula WITH de Select principal, o que nos força a transformar essa instrução em um procedimento JavaScript para manter a mesma lógica.
SQL Server¶
CREATE OR ALTER FUNCTION PURCHASING.FOO()
RETURNS INT
AS
BEGIN
DECLARE @i int = 0, @p int;
Select @p = COUNT(*) FROM PURCHASING.VENDOR
WHILE (@p < 1000)
BEGIN
SET @i = @i + 1
SET @p = @p + @i
END
IF (@i = 6)
RETURN 1
RETURN @p
END
GO
SELECT PURCHASING.FOO() as result;
result|
------+
1007|
Snowflake
--** SSC-FDM-0029 - USER DEFINED FUNCTION WAS TRANSFORMED TO SNOWFLAKE PROCEDURE **
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PURCHASING.FOO ()
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
DECLARE
I INT := 0;
P INT;
BEGIN
Select
COUNT(*)
INTO
:P
FROM
PURCHASING.VENDOR;
WHILE (:P < 1000) LOOP
I := :I + 1;
P := :P + :I;
END LOOP;
IF ((:I = 6)) THEN
RETURN 1;
END IF;
RETURN :P;
END;
$$;
SELECT
PURCHASING.FOO() !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0067 - UDF WAS TRANSFORMED TO SNOWFLAKE PROCEDURE, CALLING PROCEDURES INSIDE QUERIES IS NOT SUPPORTED ***/!!! as result;
FOO |
----+
1007|
Atribuir uma variável usando seu próprio valor ao iterar por um conjunto de linhas¶
No exemplo a seguir, a variável @names é usada para concatenar vários valores de uma coluna em uma única cadeia de caracteres. A variável é atualizada em cada iteração, conforme mostrado, o que não é suportado pelos SnowFlake UDFs. Para esse cenário, a função deve ser transformada em um procedimento.
SQL Server
CREATE OR ALTER FUNCTION PURCHASING.FOO()
RETURNS VARCHAR(8000)
AS
BEGIN
DECLARE @names varchar(8000)
SET @names = ''
SELECT @names = ISNULL(@names + ' ', '') + Name from Purchasing.Vendor v
return @names
END
GO
select PURCHASING.FOO() as names;
names |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
Australia Bike Retailer Allenson Cycles Advanced Bicycles Trikes, Inc. Morgan Bike Accessories Cycling Master Chicago Rent-All Greenwood Athletic Company Compete Enterprises, Inc International Light Speed Training Systems Gardner Touring Cycles Internati|
Consulta do Snowflake
--** SSC-FDM-0029 - USER DEFINED FUNCTION WAS TRANSFORMED TO SNOWFLAKE PROCEDURE **
CREATE OR REPLACE PROCEDURE PURCHASING.FOO ()
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
COMMENT = '{"origin":"sf_sc","name":"snowconvert","version":{"major":1, "minor":0},"attributes":{"component":"transact"}}'
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
DECLARE
NAMES VARCHAR(8000);
BEGIN
NAMES := '';
SELECT
NVL(:NAMES || ' ', 0) + Name
INTO
:NAMES
from
Purchasing.Vendor v;
RETURN :NAMES;
END;
$$;
select
PURCHASING.FOO() !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0067 - UDF WAS TRANSFORMED TO SNOWFLAKE PROCEDURE, CALLING PROCEDURES INSIDE QUERIES IS NOT SUPPORTED ***/!!! as names;
Aviso
Para os cenários descritos acima, considere as seguintes limitações:
Todas as chamadas para funções definidas pelo usuário nas consultas DML, como
SELECT,INSERT,DELETE,UPDATEouMERGE, falharão porque não são permitidas chamadas para procedimentos armazenados nessas consultas.As chamadas para funções definidas pelo usuário dentro de procedimentos devem ser precedidas pela palavra-chave
CALL.As funções definidas pelo usuário usadas em COMPUTED COLUMNS falharão durante a execução.
EWIs relacionados¶
SSC-EWI-0067: UDF foi transformado em um procedimento Snowflake, não há suporte para a chamada de procedimentos dentro de uma consulta.
SSC-EWI-0073: Revisão de equivalência funcional pendente.
SSC-FDM-0029: A função definida pelo usuário foi transformada em um procedimento do Snowflake.