¿Cuáles son los tipos de datos de Snowflake?

Los tipos de datos de Snowflake son el tipo específico de datos que se pueden almacenar en las columnas de Snowflake. Incluyen tipos de datos numéricos, tipos de datos de cadena, tipos de datos lógicos, tipos de datos de fecha y hora, tipos de datos semi-estructurados y tipos de datos geoespaciales.

¿Cuál es la diferencia entre los tipos de datos SQL y Snowflake?

Si bien Snowflake admite una amplia gama de tipos de datos SQL, existen algunas diferencias. Por ejemplo, el tipo de datos INTEGER en SQL corresponde al tipo de datos NUMBER en Snowflake. De manera similar, los tipos de datos VARCHAR, BOOLEAN, DATE y TIMESTAMP en SQL corresponden a los mismos tipos de datos en Snowflake.

Tipos de datos de Snowflake: La guía definitiva para un modelado de datos efectivo

Name: Sebastian Brandt

Updated on 24/7/2023

Snowflake, un jugador destacado en el ámbito del almacenamiento de datos en la nube, ha revolucionado la forma en que las empresas manejan sus datos. Con sus sólidas capacidades de almacenamiento y su escalabilidad flexible, Snowflake atiende las necesidades en constante evolución del mercado. Uno de los aspectos clave que distingue a Snowflake es su soporte para una amplia gama de tipos de datos. Comprender estos tipos de datos es crucial para un modelado y manipulación efectivos de datos en Snowflake.

En este artículo, nos adentraremos en el mundo de los tipos de datos de Snowflake. Exploraremos qué son, cómo funcionan y las diferencias entre los tipos de datos SQL y Snowflake. También proporcionaremos ejemplos de cada tipo de dato y explicaremos cómo verificar el tipo de dato de una columna en Snowflake. Ya seas principiante o un profesional experimentado en datos, esta guía te ayudará a navegar por el panorama de los tipos de datos de Snowflake.

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Comprender los tipos de datos de Snowflake

Snowflake admite tipos de datos SQL estándar con algunas restricciones. Cada columna de una tabla tiene un nombre y un tipo de datos, que informa a Snowflake sobre la cantidad de almacenamiento físico que se debe asignar a la columna y la forma en que se debe almacenar los datos. Vamos a adentrarnos en los diferentes tipos de datos de Snowflake.

Tipos de datos numéricos en Snowflake

Snowflake admite una variedad de tipos de datos numéricos, incluyendo NUMBER, DECIMAL, NUMERIC, INT, INTEGER, BIGINT, SMALLINT, FLOAT, FLOAT4, FLOAT8, DOUBLE, DOUBLE PRECISION y REAL. Cada uno de estos tipos de datos tiene parámetros de precisión y escala específicos que determinan el número total de dígitos permitidos en un número y el número de dígitos que pueden aparecer después del punto decimal, respectivamente.

Por ejemplo, el tipo de datos NUMBER se utiliza para almacenar números enteros y tiene una precisión y escala predeterminadas de 38 y 0 respectivamente. Por otro lado, FLOAT admite números en coma flotante de precisión doble según el estándar IEEE 754, y también valores especiales como NaN (No es un número), inf (infinito) y -inf (infinito negativo).

Tipos de datos de cadena y binarios en Snowflake

Los tipos de datos de cadena y binarios en Snowflake incluyen VARCHAR, CHAR, CHARACTER, STRING, TEXT, BINARY y VARBINARY. El tipo de datos VARCHAR, por ejemplo, almacena caracteres Unicode y tiene una longitud máxima de 16 MB. Por otro lado, el tipo de datos BINARY no tiene el concepto de caracteres Unicode, por lo que su longitud siempre se mide en bytes, con una longitud máxima de 8 MB.

Tipos de datos lógicos en Snowflake

El tipo de datos lógicos en Snowflake es BOOLEAN, que tiene dos valores: TRUE o FALSE. También puede tener un valor "desconocido", que se muestra como NULL. El tipo de datos BOOLEAN proporciona el soporte necesario para la lógica ternaria.

Tipos de datos de fecha y tiempo en Snowflake

Snowflake ofrece soporte para gestionar fechas, horas y marcas de tiempo a través de varios tipos de datos como DATE, DATETIME, TIME, TIMESTAMP, TIMESTAMP_LTZ, TIMESTAMP_NTZ y TIMESTAMP_TZ. El tipo de datos DATE, por ejemplo, permite fechas en las formas más comunes (YYYY-MM-DD, DD-MON-YYYY, etc.), mientras que TIMESTAMP_LTZ realiza un seguimiento de la hora UTC con la precisión definida.

Tipos de datos semi-estructurados en Snowflake

Los tipos de datos semi-estructurados en Snowflake representan estructuras de datos arbitrarias que se pueden utilizar para cargar y operar datos como JSON, Avro, ORC, Parquet o XML. Snowflake registra internamente estos tipos de datos en una representación binaria columnar comprimida eficiente para mejorar el rendimiento y la eficiencia.

Los tipos de datos semi-estructurados incluyen VARIANT, OBJECT y ARRAY. El tipo de datos VARIANT es un tipo de datos universal que se puede utilizar para almacenar valores de cualquier otro tipo, incluyendo OBJECT y ARRAY. Puede almacenar datos de hasta un tamaño máximo de 16 MB. El tipo de datos OBJECT se utiliza para almacenar colecciones de pares clave-valor, donde la clave es una cadena no vacía y el valor es de tipo VARIANT. El tipo de datos ARRAY se utiliza para mostrar matrices densas y dispersas de tamaño arbitrario.

Tipos de datos geoespaciales en Snowflake

Snowflake introduce el tipo de datos GEOGRAPHY, que modela la Tierra como si fuera una esfera perfecta siguiendo el estándar WGS 84. Los puntos en la superficie de la Tierra se representan como grados de longitud (desde -180 grados hasta +180 grados) y latitud (-90 a +90). La altitud no está soportada actualmente. Los segmentos de línea se interpretan como arcos geodésicos en la superficie de la Tierra. Además, Snowflake ofrece funciones geoespaciales que operan en el tipo de datos GEOGRAPHY. El tipo de datos GEOGRAFÍA admite varios objetos geoespaciales como Point, MultiPoint, LineString, MultiLineString, Polygon, MultiPolygon, GeometryCollection, Feature y FeatureCollection.

Conversión de tipos de datos en Snowflake

La conversión de tipos de datos en Snowflake es un aspecto crucial para entender. Le permite convertir datos de un tipo a otro, lo cual puede ser especialmente útil cuando está trabajando con datos de diferentes fuentes que podrían no utilizar los mismos tipos de datos. Por ejemplo, es posible que necesite convertir una cadena en un número o una fecha en una cadena. Snowflake ofrece varias funciones para realizar estas conversiones, incluyendo CAST y TRY_CAST.

Comprobación de tipos de datos en Snowflake

En Snowflake, puede comprobar el tipo de datos de una columna utilizando la vista INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS. Esta vista contiene una fila por cada columna en una tabla e incluye una columna llamada DATA_TYPE que le indica el tipo de datos de cada columna. Aquí tienes un ejemplo de cómo puedes utilizar esta vista para comprobar los tipos de datos de las columnas en una tabla llamada mi_tabla:

SELECT nombre_columna, tipo_de_dato
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE nombre_tabla = 'mi_tabla';

Esta consulta devolverá un conjunto de resultados que incluye el nombre y el tipo de datos de cada columna en mi_tabla.

Tipos de datos de Snowflake para principiantes

Comprender los tipos de datos de Snowflake es crucial para cualquier persona que trabaje con Snowflake, ya sea un principiante o un profesional de datos experimentado. Aquí tienes algunas explicaciones simplificadas de algunos tipos de datos comunes de Snowflake:

NÚMERO: Se utiliza este tipo de datos para almacenar números enteros. Por ejemplo, el número de empleados en una empresa o el número de unidades vendidas de un producto.
VARCHAR: Se utiliza este tipo de datos para almacenar texto. Por ejemplo, los nombres de los empleados o los nombres de los productos.
BOOLEAN: Se utiliza este tipo de datos para almacenar valores verdaderos o falsos. Por ejemplo, si un empleado es a tiempo completo o no.
FECHA: Se utiliza este tipo de datos para almacenar fechas. Por ejemplo, la fecha de contratación de un empleado o la fecha de venta de un producto.
TIMESTAMP: Se utiliza este tipo de datos para almacenar fechas y horas. Por ejemplo, la hora exacta en que se realizó una venta.

Tipos de datos SQL de Snowflake

Snowflake admite una amplia gama de tipos de datos SQL, lo que facilita a aquellos familiarizados con SQL trabajar con Snowflake. Aquí tienes algunos ejemplos de cómo se corresponden los tipos de datos de Snowflake con los tipos de datos SQL:

INTEGER en SQL es NUMBER en Snowflake: Ambos se utilizan para almacenar números enteros.
VARCHAR en SQL es VARCHAR en Snowflake: Ambos se utilizan para almacenar texto.
BOOLEAN en SQL es BOOLEAN en Snowflake: Ambos se utilizan para almacenar valores verdaderos o falsos.
DATE en SQL es DATE en Snowflake: Ambos se utilizan para almacenar fechas.
TIMESTAMP en SQL es TIMESTAMP en Snowflake: Ambos se utilizan para almacenar fechas y horas.

Tipos de datos de cadena de Snowflake

Snowflake proporciona varios tipos de datos para trabajar con cadenas, incluyendo VARCHAR, CHAR, CHARACTER, STRING y TEXT. Aquí tienes algunos ejemplos de cómo puedes utilizar estos tipos de datos:

VARCHAR: Se utiliza este tipo de datos para almacenar texto de longitud variable. Por ejemplo, podrías utilizarlo para almacenar los nombres de los empleados en una empresa.

CREATE TABLE empleados (
  id NUMBER,
  nombre VARCHAR(100)
);

CHAR o CHARACTER: Estos tipos de datos se utilizan para almacenar texto de longitud fija. Por ejemplo, podrías utilizarlo para almacenar los códigos de estado de dos letras en una dirección.

CREATE TABLE direcciones (
  id NUMBER,
  estado CHAR(2)
);

STRING o TEXT: Estos tipos de datos son sinónimos de VARCHAR en Snowflake. Puedes utilizarlos de la misma manera que utilizarías VARCHAR.

Tipos de datos numéricos de Snowflake

Snowflake ofrece una variedad de tipos de datos numéricos, incluyendo NUMBER, DECIMAL, NUMERIC, INT, INTEGER, BIGINT, SMALLINT, FLOAT, FLOAT4, FLOAT8, DOUBLE, DOUBLE PRECISION y REAL. Aquí tienes algunos ejemplos de cómo podrías utilizar estos tipos de datos:

NUMBER: Se utiliza este tipo de datos para almacenar números enteros. Por ejemplo, podrías utilizarlo para almacenar el número de unidades vendidas de un producto.

CREATE TABLE ventas (
  id NUMBER,
  unidades_vendidas NUMBER
);

DECIMAL o NUMERIC: Estos tipos de datos se utilizan para almacenar números con puntos decimales. Por ejemplo, podrías utilizarlo para almacenar el precio de un producto.

CREATE TABLE productos (
  id NUMBER,
  precio DECIMAL(10, 2)
);

FLOAT o DOUBLE: Estos tipos de datos se utilizan para almacenar números de punto flotante. Por ejemplo, podrías utilizarlo para almacenar el peso de un producto.

CREATE TABLE productos (
  id NUMBER,
  peso FLOAT
);

Conclusión

Comprender los tipos de datos de Snowflake es crucial para cualquier persona que trabaje con Snowflake. Ya sea que estés almacenando números enteros, texto, valores verdaderos o falsos, fechas o estructuras de datos más complejas, Snowflake tiene un tipo de datos que puede manejarlo. Al comprender estos tipos de datos, puedes asegurarte de que tus datos se almacenen de manera eficiente y precisa, lo que hace que tus operaciones de datos sean más rápidas y efectivas.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los tipos de datos de Snowflake? Los tipos de datos de Snowflake son el tipo específico de datos que se pueden almacenar en las columnas de Snowflake. Incluyen tipos de datos numéricos, tipos de datos de cadena, tipos de datos lógicos, tipos de datos de fecha y hora, tipos de datos semi-estructurados y tipos de datos geoespaciales.
¿Cómo se comprueba el tipo de datos en Snowflake? Puedes comprobar el tipo de datos de una columna en Snowflake utilizando la vista INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS. Esta vista contiene una fila por cada columna en una tabla e incluye una columna llamada DATA_TYPE que te indica el tipo de datos de cada columna.
¿Cuál es la diferencia entre los tipos de datos SQL y Snowflake? Si bien Snowflake admite una amplia gama de tipos de datos SQL, existen algunas diferencias. Por ejemplo, el tipo de datos INTEGER en SQL corresponde al tipo de datos NUMBER en Snowflake. De manera similar, los tipos de datos VARCHAR, BOOLEAN, DATE y TIMESTAMP en SQL corresponden a los mismos tipos de datos en Snowflake.