Tipos de dados numéricos¶

This topic describes the numeric data types supported in Snowflake, along with the supported formats for numeric constants and literals.

Tipos de dados para números de ponto fixo¶

O Snowflake oferece suporte aos seguintes tipos de dados para números de ponto fixo.

NUMBER¶

Números até 38 dígitos, com precisão e escala opcionais:

Precisão:: Número total de dígitos permitidos.
Escala:: Número de dígitos permitidos à direita da vírgula decimal.

By default, precision is 38, and scale is 0; that is, NUMBER(38, 0). Precision limits the range of values that can be inserted into or cast to columns of a given type. For example, the value 999 fits into NUMBER(38,0) but not into NUMBER(2,0).

Because precision is the total number of digits allowed, you can’t load a value into a NUMBER column if the number of digits to the left of the decimal point exceeds the precision of the column minus its scale. For example, NUMBER(20, 2) allows 18 digits on the left side of the decimal point and two digits on the right side of the decimal point, for a total of 20 digits.

The maximum scale, which is the number of digits to the right of the decimal point, is 37. Numbers that have fewer than 38 significant digits, but whose least significant digit is past the 37th decimal place — for example, 0.0000000000000000000000000000000000000012 (1.2e-39) — can’t be represented without losing some digits of precision.

Nota

If data is converted to another data type with lower precision, and then converted back to the higher-precision data type, the data can lose precision. For example, precision is lost if you convert a NUMBER(38,37) value to a DOUBLE value — which has a precision of approximately 15 decimal digits — and then back to NUMBER.

O Snowflake também oferece suporte ao tipo de dados FLOAT, o que permite uma gama mais ampla de valores, embora com menos precisão.

DECIMAL , DEC , NUMERIC¶

Sinônimo de NUMBER.

INT , INTEGER , BIGINT , SMALLINT , TINYINT , BYTEINT¶

Sinônimo de NUMBER, exceto pelo fato de que a precisão e a escala não podem ser especificadas (ou seja, o padrão é sempre NUMBER(38, 0)). Portanto, para todos os tipos de dados INTEGER, o intervalo de valores abrange todos os valores inteiros a partir de -99999999999999999999999999999999999999 até +99999999999999999999999999999999999999 (inclusive).

The various names — for example, TINYINT, BYTEINT, and so on —are to simplify porting from other systems and to suggest the expected range of values for a column of the specified type.

Impacto da precisão e da escala no tamanho de armazenamento¶

Precision — the total number of digits — doesn’t affect storage. The storage requirements for the same number in columns with different precisions, such as NUMBER(2,0) and NUMBER(38,0), are the same. For each micro-partition, Snowflake determines the minimum and maximum values for a given column and uses that information to determine the storage size for all values for that column in the partition. For example:

If a column contains only values between -128 and +127, each of the values consumes 1 byte (uncompressed).
If the largest value in the column is 10000000, each of the values consumes 4 bytes (uncompressed).

However, scale — the number of digits following the decimal point — affects storage. For example, the same value stored in a column of type NUMBER(10,5) consumes more space than NUMBER(5,0). Also, processing values with a larger scale might be slightly slower and consume more memory.

Para economizar espaço, o Snowflake comprime os valores antes de gravá-los no armazenamento. A quantidade de compressão depende dos valores dos dados e de outros fatores.

Exemplos de tipos de dados de ponto fixo em uma tabela¶

A instrução a seguir cria uma tabela com colunas de vários tipos de dados de ponto fixo:

CREATE OR REPLACE TABLE test_fixed(
  num0 NUMBER,
  num10 NUMBER(10,1),
  dec20 DECIMAL(20,2),
  numeric30 NUMERIC(30,3),
  int1 INT,
  int2 INTEGER);

DESC TABLE test_fixed;

Copy

+-----------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+
| name      | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment | policy name | privacy domain |
|-----------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------|
| NUM0      | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| NUM10     | NUMBER(10,1) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| DEC20     | NUMBER(20,2) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| NUMERIC30 | NUMBER(30,3) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| INT1      | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| INT2      | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
+-----------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+

Tipos de dados para números de ponto flutuante¶

O Snowflake oferece suporte aos seguintes tipos de dados para números de ponto flutuante.

FLOAT , FLOAT4 , FLOAT8¶

Os nomes FLOAT, FLOAT4 e FLOAT8 são para fins de compatibilidade com outros sistemas. O Snowflake trata todos os três como números de ponto flutuante de 64 bits.

Precisão¶

O Snowflake utiliza números de ponto flutuante de precisão dupla (64 bits) IEEE 754.

Precision is approximately 15 digits. For example, for integers, the range is from -9007199254740991 to +9007199254740991 (-2⁵³ + 1 to +2⁵³ - 1). Floating-point values can range from approximately 10^-308 to 10⁺³⁰⁸. Snowflake can represent more extreme values between approximately 10^-324 and 10^-308 with less precision. For more details, see the Wikipedia article on double-precision numbers.

O Snowflake oferece suporte ao tipo de dados de ponto fixo NUMBER, que permite maior precisão, embora uma gama menor de expoentes.

Valores especiais¶

O Snowflake oferece suporte aos seguintes valores especiais para FLOAT:

'NaN' (não é um número)
'inf' (infinito)
'-inf' (infinito negativo)

Os símbolos 'NaN', 'inf' e '-inf' devem estar entre aspas simples e fazem a distinção entre maiúsculas e minúsculas.

A semântica comparativa para 'NaN' difere do padrão IEEE 754 das seguintes maneiras:

Condição	Snowflake	IEEE 754	Comentário
`'NaN' = 'NaN'`	`TRUE`	`FALSE`	No Snowflake, os valores `'NaN'` são todos iguais.
`'NaN' > X` . where `X` is any FLOAT value, including . infinity, other than `NaN` itself.	`TRUE`	`FALSE`	No Snowflake, `'NaN'` é maior . do que qualquer outro valor FLOAT, . incluindo infinito.

Erros de arredondamento¶

As operações de ponto flutuante podem apresentar pequenos erros de arredondamento nos dígitos menos significativos. Erros de arredondamento podem ocorrer em qualquer tipo de processamento de ponto flutuante, incluindo funções trigonométricas, estatísticas e geoespaciais.

The following list shows considerations for rounding errors:

Os erros podem variar a cada vez que a consulta é executada.
Os erros podem ser maiores quando os operandos têm precisão ou escala diferente.
Errors can accumulate, especially when aggregate functions —for example, SUM or AVG — process large numbers of rows. Casting to a fixed-point data type before aggregating can reduce or eliminate these errors.
Rounding errors can occur not only when working with SQL, but also when working with other code — for example, Java, JavaScript, or Python — that runs inside Snowflake — for example, in UDFs and stored procedures.
Ao comparar dois números de ponto flutuante, o Snowflake recomenda a comparação para uma igualdade aproximada, em vez de uma igualdade exata.

Pode ser possível evitar esses tipos de erros de aproximação usando o tipo de dados DECFLOAT exato.

DOUBLE , DOUBLE PRECISION , REAL¶

Sinônimo de FLOAT.

Exemplos de tipos de dados de ponto flutuante em uma tabela¶

A instrução a seguir cria uma tabela com colunas de vários tipos de dados de ponto flutuante:

CREATE OR REPLACE TABLE test_float(
  double1 DOUBLE,
  float1 FLOAT,
  dp1 DOUBLE PRECISION,
  real1 REAL);

DESC TABLE test_float;

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+---------+-------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+
| name    | type  | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment | policy name | privacy domain |
|---------+-------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------|
| DOUBLE1 | FLOAT | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| FLOAT1  | FLOAT | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| DP1     | FLOAT | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| REAL1   | FLOAT | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
+---------+-------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+

Nota

The DESC TABLE command’s type column displays the data type FLOAT not only for FLOAT, but also for synonyms of FLOAT; for example, DOUBLE, DOUBLE PRECISION, and REAL.

DECFLOAT¶

O tipo de dados do ponto flutuante decimal (DECFLOAT) armazena os números de maneira exata, com até 38 dígitos significativos de precisão, e usa um expoente dinâmico de base 10 para representar valores muito grandes ou muito pequenos. O intervalo do expoente é de -16383 a 16384, permitindo valores aproximadamente entre -10^(16384) e 10^(16384). O tipo de dados DECFLOAT é compatível com uma escala variável, de modo que a escala varia dependendo do valor específico que está sendo armazenado. Ao contrário do tipo de dados FLOAT, que representa valores como aproximações, o tipo de dados DECFLOAT representa valores exatos na precisão especificada.

O tipo de dados DECFLOAT não é compatível com os seguintes valores especiais que são compatíveis com o tipo de dados FLOAT: 'NaN' (não é um número), 'inf' (infinito) e '-inf' (infinito negativo).

Casos de uso para o tipo de dados DECFLOAT¶

Use o tipo de dados DECFLOAT quando precisar de resultados decimais exatos e uma escala ampla e variável na mesma coluna.

O tipo de dados DECFLOAT é apropriado para os seguintes casos de uso gerais:

Você está ingerindo dados e a escala dos valores numéricos recebidos é desconhecida ou altamente variável.
Você precisa de valores numéricos exatos; por exemplo, para livros contábeis, impostos ou conformidade.
Você está migrando de sistemas que dependem da representação decimal de 754 bits da IEEE ou decimais de 128 bits. Essas migrações podem ser bloqueadas pelas limitações de precisão ou intervalo de outros tipos de dados do Snowflake.
Você deseja evitar erros Number out of representable range ao somar, multiplicar ou dividir valores numéricos de alta precisão.

Por exemplo, você pode usar o tipo de dados DECFLOAT para os seguintes casos de uso específicos:

Você está ingerindo dados com escalas heterogêneas de colunas Oracle DECIMAL ou DB2 DECFLOAT.
Você está realizando uma modelagem financeira que envolve cálculos com escalas de resultados difíceis de prever.
Você está executando medições científicas que variam de nanounidades a unidades astronômicas.

Você pode continuar usando o tipo de dados NUMBER para colunas numéricas de escala fixa ou o tipo de dados FLOAT para análises de alto rendimento em que resultados imprecisos são aceitáveis.

Notas de uso para o tipo de dados DECFLOAT¶

Se uma operação produzir um resultado com mais de 38 dígitos, o valor DECFLOAT será arredondado para uma precisão de 38 dígitos, com os dígitos menos significativos arredondados de acordo com o modo de arredondamento atual. O Snowflake usa o modo de arredondamento “metade para cima” para valores DECFLOAT.
Quando você especificar um valor DECFLOAT ou converter para um valor DECFLOAT, evite usar literais numéricos em SQL. Se você usar literais numéricos em SQL, os valores serão interpretados como valores NUMBER ou FLOAT antes de serem convertidos para um valor DECFLOAT, o que pode resultar em erros de intervalo ou perda de exatidão. Em vez disso, use literais de cadeia de caracteres (como SELECT '<value>'::DECFLOAT) ou o literal DECFLOAT, como SELECT DECFLOAT '<value>'.
Quando as operações misturam valores DECFLOAT e valores de outros tipos numéricos, a coerção prefere os DECFLOAT. Por exemplo, quando você soma um valor do tipo NUMBER e um do tipo DECFLOAT, o resultado é um valor DECFLOAT.
O uso do tipo DECFLOAT pode aumentar o consumo de armazenamento.

Drivers e versões de drivers que são compatíveis com o tipo de dados DECFLOAT¶

Os seguintes drivers e versões de drivers do Snowflake são compatíveis com o tipo de dados DECFLOAT. Talvez você precise atualizar seus drivers para as versões que são compatíveis com DECFLOAT:

Driver	Versão mínima aceita	Notas
Conector Snowflake para Python	3.14.1	DataFrames do pandas não é compatível com o tipo DECFLOAT.
ODBC	3.12.0	Nenhum.
JDBC	3.27.0	Nenhum.
Go Snowflake Driver	1.17.0	Nenhum.
SQL API	2.0.0	Nenhum.

Drivers não compatíveis tratam valores DECFLOAT como valores TEXT. Para alguns drivers, um parâmetro do driver deve ser definido para mapear o tipo DECFLOAT para um tipo nativo da linguagem. Para obter mais informações, consulte Drivers.

Limitações do tipo de dados DECFLOAT¶

As seguintes limitações se aplicam ao tipo DECFLOAT:

Valores DECFLOAT não podem ser armazenados em valores VARIANT, OBJECT ou ARRAY. Para converter um valor DECFLOAT em um VARIANT, você pode primeiro convertê-lo para um valor VARCHAR e, em seguida, convertê-lo para um VARIANT.
Valores DECFLOAT não são compatíveis com os seguintes tipos de tabelas:
- Tabelas em formatos externos, como Iceberg
- Tabelas híbridas
O tipo de dados DECFLOAT não é compatível com procedimentos armazenados do Snowflake Scripting. No entanto, ele é compatível com funções definidas pelo usuário (UDFs) do Snowflake Scripting.
O tipo de dados DECFLOAT não é compatível com procedimentos armazenados ou UDFs escritas em uma linguagem diferente de SQL, como Python ou Java.
O tipo de dados DECFLOAT não é compatível com o Snowpark.
O Snowsight tem compatibilidade limitada para o tipo de dados DECFLOAT.
Os seguintes recursos não são compatíveis com o tipo de dados DECFLOAT:
Os tipos NUMBER e FLOAT podem fornecer melhor desempenho do que o tipo DECFLOAT.

Examples for the DECFLOAT data type¶

Os exemplos a seguir usam o tipo de dados DECFLOAT:

Mostrar as diferenças entre DECFLOAT e FLOAT
Usar valores DECFLOAT com funções de agregação

Mostrar as diferenças entre DECFLOAT e FLOAT¶

O exemplo a seguir mostra as diferenças entre os tipos de dados DECFLOAT e FLOAT:

Crie uma tabela com uma coluna DECFLOAT e uma FLOAT e, em seguida, insira os mesmos valores para ambos os tipos na tabela:

CREATE OR REPLACE TABLE decfloat_sample (
  id INT,
  decfloat_val DECFLOAT,
  float_val FLOAT);

INSERT INTO decfloat_sample VALUES
  (
    1,
    DECFLOAT '123e7000',
    FLOAT '123e7000'
  ),
  (
    2,
    12345678901234567890123456789::DECFLOAT,
    12345678901234567890123456789::FLOAT
  ),
  (
    3,
    '-4.2e-5432'::DECFLOAT,
    '-4.2e-5432'::FLOAT
  ),
  (
    4,
    '1.00000000000000000000000000000000000014'::DECFLOAT,
    '1.00000000000000000000000000000000000014'::FLOAT
  ),
  (
    5,
    '1.00000000000000000000000000000000000015'::DECFLOAT,
    '1.00000000000000000000000000000000000015'::FLOAT
  );

Copy

A instrução insere valores DECFLOAT das seguintes maneiras:

O primeiro valor é inserido usando o literal DECFLOAT.
O segundo valor é inserido pela conversão de um valor INTEGER para um valor DECFLOAT.
O terceiro, quarto e quinto valores são inseridos pela conversão de um valor VARCHAR para um valor DECFLOAT.

Para mostrar os tipos, descreva a tabela usando o comando DESC TABLE.

A precisão não foi especificada na definição da tabela para nenhuma das colunas, mas a saída mostra que o tipo de dados DECFLOAT é compatível com até 38 dígitos significativos de precisão:

DESC TABLE decfloat_sample;

Copy

+--------------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+
| name         | type         | kind   | null? | default | primary key | unique key | check | expression | comment | policy name | privacy domain |
|--------------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------|
| ID           | NUMBER(38,0) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| DECFLOAT_VAL | DECFLOAT(38) | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
| FLOAT_VAL    | FLOAT        | COLUMN | Y     | NULL    | N           | N          | NULL  | NULL       | NULL    | NULL        | NULL           |
+--------------+--------------+--------+-------+---------+-------------+------------+-------+------------+---------+-------------+----------------+

Para mostrar as diferenças nos valores, consulte a tabela usando a instrução SELECT:
```
SELECT * FROM decfloat_sample;
```
Copy
```
+----+-----------------------------------------+------------------------+
| ID | DECFLOAT_VAL                            |              FLOAT_VAL |
|----+-----------------------------------------+------------------------|
|  1 | 1.23e7002                               | inf                    |
|  2 | 12345678901234567890123456789           |   1.23456789012346e+28 |
|  3 | -4.2e-5432                              |  -0                    |
|  4 | 1.0000000000000000000000000000000000001 |   1                    |
|  5 | 1.0000000000000000000000000000000000002 |   1                    |
+----+-----------------------------------------+------------------------+
```
A saída mostra as seguintes diferenças:
- A primeira linha mostra que o tipo DECFLOAT é compatível com uma gama maior de valores do que o tipo FLOAT. O valor DECFLOAT é muito grande (1.23e7002). O valor FLOAT é inf, o que significa que o valor é maior do que qualquer um que o tipo FLOAT possa representar.
- A segunda linha mostra que o tipo DECFLOAT retém o valor especificado exatamente. O valor FLOAT é uma aproximação que é armazenada em notação científica.
- A terceira linha mostra que o tipo DECFLOAT é compatível com valores muito pequenos (-4.2e-5432). O valor FLOAT é aproximado para -0.
- A quarta e a quinta linhas mostram que o tipo DECFLOAT é compatível com até 38 dígitos de precisão e usa regras de arredondamento para valores além do limite. O valor FLOAT é aproximado para 1 em ambas as linhas.

Usar valores DECFLOAT com funções de agregação¶

O exemplo a seguir usa valores DECFLOAT com funções de agregação:

Crie uma tabela e insira valores DECFLOAT na tabela:

CREATE OR REPLACE TABLE decfloat_agg_sample (decfloat_val DECFLOAT);

INSERT INTO decfloat_agg_sample VALUES
  (DECFLOAT '1e1000'),
  (DECFLOAT '-2.47e999'),
  (DECFLOAT '22e-75');

Copy

Consulte a tabela usando algumas funções de agregação:

SELECT SUM(decfloat_val),
       AVG(decfloat_val),
       MAX(decfloat_val),
       MIN(decfloat_val)
  FROM decfloat_agg_sample;

Copy

+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+
| SUM(DECFLOAT_VAL) | AVG(DECFLOAT_VAL) | MAX(DECFLOAT_VAL) | MIN(DECFLOAT_VAL) |
|-------------------+-------------------+-------------------+-------------------|
| 7.53e999          | 2.51e999          | 1e1000            | -2.47e999         |
+-------------------+-------------------+-------------------+-------------------+

Constantes numéricas¶

The term constants — also known as literals — refers to fixed data values. The following formats are supported for numeric constants:

[+-][digits][.digits][e[+-]digits]

Onde:

+ ou - indica um valor positivo ou negativo. O padrão é positivo.
digits é um ou mais dígitos de 0 a 9.
e (ou E) indica um expoente em notação científica. Pelo menos um dígito deve seguir o marcador do expoente, se presente.

Os números a seguir são exemplos de constantes numéricas aceitas:

15
+1.34
0.2
15e-03
1.234E2
1.234E+2
-1