Quels sont les types de données Snowflake ?

Les types de données Snowflake sont les types de données spécifiques qui peuvent être stockés dans les colonnes Snowflake. Ils comprennent les types de données numériques, les types de données de chaîne de caractères, les types de données logiques, les types de données de date et d'heure, les types de données semi-structurées et les types de données géospatiales.

Quelle est la différence entre les types de données SQL et Snowflake ?

Bien que Snowflake prenne en charge une large gamme de types de données SQL, il existe quelques différences. Par exemple, le type de données INTEGER en SQL correspond au type de données NUMBER dans Snowflake. De même, les types de données VARCHAR, BOOLEAN, DATE et TIMESTAMP en SQL correspondent aux mêmes types de données dans Snowflake.

Types de données Snowflake : Le guide ultime pour la modélisation de données efficace

Name: Sebastian Brandt

Updated on 24/07/2023

Snowflake, un acteur majeur dans le domaine de l'entreposage de données dans le cloud, a révolutionné la façon dont les entreprises gèrent leurs données. Avec ses capacités de stockage robustes et sa scalabilité flexible, Snowflake répond aux besoins toujours changeants du marché. L'un des aspects clés qui distingue Snowflake est sa prise en charge d'une large gamme de types de données. Comprendre ces types de données est crucial pour la modélisation et la manipulation efficaces des données dans Snowflake.

Dans cet article, nous explorerons le monde des types de données Snowflake. Nous examinerons ce qu'ils sont, comment ils fonctionnent et les différences entre les types de données SQL et Snowflake. Nous fournirons également des exemples de chaque type de données et expliquerons comment vérifier le type de données d'une colonne dans Snowflake. Que vous soyez débutant ou un professionnel des données expérimenté, ce guide vous aidera à naviguer dans le paysage des types de données Snowflake.

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Comprendre les types de données Snowflake

Snowflake prend en charge les types de données SQL standard avec quelques restrictions. Chaque colonne dans une table a un nom et un type de données, ce qui informe Snowflake sur la quantité d'espace de stockage physique à allouer à la colonne et la forme dans laquelle les données doivent être stockées. Plongeons dans les différents types de données Snowflake.

Types de données numériques dans Snowflake

Snowflake prend en charge une variété de types de données numériques, notamment NUMBER, DECIMAL, NUMERIC, INT, INTEGER, BIGINT, SMALLINT, FLOAT, FLOAT4, FLOAT8, DOUBLE, DOUBLE PRECISION et REAL. Chacun de ces types de données a des paramètres de précision et d'échelle spécifiques qui déterminent le nombre total de chiffres autorisés dans un nombre et le nombre de chiffres pouvant apparaître après la virgule, respectivement.

Par exemple, le type de données NUMBER est utilisé pour stocker des nombres entiers et a une précision par défaut de 38 et une échelle de 0. En revanche, FLOAT prend en charge les nombres à virgule flottante double précision de l'IEEE 754 ainsi que des valeurs spéciales telles que NaN (Not a Number), inf (infini) et -inf (infini négatif).

Types de données de chaînes de caractères et binaires dans Snowflake

Les types de données de chaînes de caractères et binaires dans Snowflake comprennent VARCHAR, CHAR, CHARACTER, STRING, TEXT, BINARY et VARBINARY. Le type de données VARCHAR, par exemple, contient des caractères Unicode et a une longueur maximale de 16 Mo. Le type de données BINARY, en revanche, n'a pas le concept de caractères Unicode, donc sa longueur est toujours mesurée en octets, avec une longueur maximale de 8 Mo.

Types de données logiques dans Snowflake

Le type de données logiques dans Snowflake est BOOLEAN, qui a deux valeurs : TRUE ou FALSE. Il peut également avoir une valeur "inconnue", qui est affichée par NULL. Le type de données BOOLEAN fournit le support requis pour la logique ternaire.

Types de données de date et d'heure dans Snowflake

Snowflake prend en charge la gestion des dates, des heures et des horodatages via différents types de données tels que DATE, DATETIME, TIME, TIMESTAMP, TIMESTAMP_LTZ, TIMESTAMP_NTZ et TIMESTAMP_TZ. Par exemple, le type de données DATE permet de stocker des dates sous les formes les plus courantes (AAAA-MM-JJ, JJ-MON-AAAA, etc.), tandis que le type de données TIMESTAMP_LTZ suit l'heure UTC avec la précision définie.

Types de données semi-structurées dans Snowflake

Les types de données semi-structurées dans Snowflake représentent des structures de données arbitraires pouvant être utilisées pour charger et manipuler des données telles que JSON, Avro, ORC, Parquet ou XML. Snowflake enregistre ces données de manière interne dans une représentation binaire columnaire compressée efficace pour améliorer les performances et l'efficacité.

Les types de données semi-structurées incluent VARIANT, OBJECT et ARRAY. Le type de données VARIANT est un type de données universel, qui peut être utilisé pour stocker des valeurs de n'importe quel autre type, y compris OBJECT et ARRAY. Il peut stocker des données jusqu'à une taille maximale de 16 Mo. Le type de données OBJECT est utilisé pour stocker des collections de paires clé-valeur, où la clé est une chaîne non vide et la valeur est de type VARIANT. Le type de données ARRAY est utilisé pour afficher des tableaux denses et clairsemés de taille arbitraire.

Types de données géospatiales dans Snowflake

Snowflake introduit le type de données GEOGRAPHY, qui modélise la Terre comme si elle était une sphère parfaite, conformément à la norme WGS 84. Les points à la surface de la Terre sont représentés en degrés de longitude (de -180 degrés à +180 degrés) et de latitude (-90 à +90). L'altitude n'est actuellement pas prise en charge. Les segments de ligne sont interprétés comme des arcs géodésiques sur la surface de la Terre. De plus, Snowflake offre des fonctions géospatiales qui fonctionnent sur le type de données GEOGRAPHY. Le type de données GEOGRAPHY prend en charge différents objets géospatiaux tels que Point, MultiPoint, LineString, MultiLineString, Polygon, MultiPolygon, GeometryCollection, Feature et FeatureCollection.

Conversion des types de données dans Snowflake

La conversion des types de données dans Snowflake est un aspect crucial à comprendre. Elle vous permet de convertir des données d'un type à un autre, ce qui peut être particulièrement utile lorsque vous traitez des données provenant de sources différentes qui pourraient ne pas utiliser les mêmes types de données. Par exemple, vous pourriez avoir besoin de convertir une chaîne de caractères en nombre ou une date en chaîne de caractères. Snowflake propose plusieurs fonctions permettant d'effectuer ces conversions, notamment CAST et TRY_CAST.

Vérification des types de données dans Snowflake

Dans Snowflake, vous pouvez vérifier le type de données d'une colonne à l'aide de la vue INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS. Cette vue contient une ligne pour chaque colonne d'une table et inclut une colonne appelée DATA_TYPE qui indique le type de données de chaque colonne. Voici un exemple de la façon dont vous pouvez utiliser cette vue pour vérifier les types de données des colonnes d'une table nommée my_table :

SELECT column_name, data_type
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE table_name = 'my_table';

Cette requête renverra un ensemble de résultats qui comprend le nom et le type de données de chaque colonne dans my_table.

Types de données Snowflake pour les débutants

Comprendre les types de données Snowflake est crucial pour toute personne travaillant avec Snowflake, qu'il s'agisse d'un débutant ou d'un professionnel de la donnée expérimenté. Voici quelques explications simplifiées sur certains des types de données Snowflake les plus courants :

NUMBER : Ce type de données est utilisé pour stocker les nombres entiers. Par exemple, le nombre d'employés dans une entreprise ou le nombre d'unités vendues d'un produit.
VARCHAR : Ce type de données est utilisé pour stocker du texte. Par exemple, les noms des employés ou les noms des produits.
BOOLEAN : Ce type de données est utilisé pour stocker des valeurs vraies ou fausses. Par exemple, que qu'un employé soit à temps plein ou non.
DATE : Ce type de données est utilisé pour stocker des dates. Par exemple, la date d'embauche d'un employé ou la date de vente d'un produit.
TIMESTAMP : Ce type de données est utilisé pour stocker des dates et des heures. Par exemple, l'heure exacte à laquelle une vente a été effectuée.

Types de données SQL Snowflake

Snowflake prend en charge une large gamme de types de données SQL, ce qui facilite le travail avec Snowflake pour ceux qui sont familiers avec SQL. Voici quelques exemples de correspondance entre les types de données de Snowflake et ceux de SQL :

INTEGER en SQL est NUMBER en Snowflake : Les deux sont utilisés pour stocker des nombres entiers.
VARCHAR en SQL est VARCHAR en Snowflake : Les deux sont utilisés pour stocker du texte.
BOOLEAN en SQL est BOOLEAN en Snowflake : Les deux sont utilisés pour stocker des valeurs vraies ou fausses.
DATE en SQL est DATE en Snowflake : Les deux sont utilisés pour stocker des dates.
TIMESTAMP en SQL est TIMESTAMP en Snowflake : Les deux sont utilisés pour stocker des dates et des heures.

Types de données de chaînes de caractères dans Snowflake

Snowflake propose plusieurs types de données pour travailler avec des chaînes de caractères, notamment VARCHAR, CHAR, CHARACTER, STRING et TEXT. Voici quelques exemples d'utilisation de ces types de données :

VARCHAR : Ce type de données est utilisé pour stocker du texte de longueur variable. Par exemple, vous pourriez l'utiliser pour stocker les noms des employés d'une entreprise.

CREATE TABLE employees (
  id NUMBER,
  name VARCHAR(100)
);

CHAR ou CHARACTER : Ces types de données sont utilisés pour stocker du texte d'une longueur fixe. Par exemple, vous pourriez l'utiliser pour stocker les codes d'état à deux lettres d'une adresse.

CREATE TABLE addresses (
  id NUMBER,
  state CHAR(2)
);

STRING ou TEXT : Ces types de données sont synonymes de VARCHAR dans Snowflake. Vous pouvez les utiliser de la même manière que VARCHAR.

Types de données numériques dans Snowflake

Snowflake propose une variété de types de données numériques, notamment NUMBER, DECIMAL, NUMERIC, INT, INTEGER, BIGINT, SMALLINT, FLOAT, FLOAT4, FLOAT8, DOUBLE, DOUBLE PRECISION et REAL. Voici quelques exemples d'utilisation de ces types de données :

NUMBER : Ce type de données est utilisé pour stocker des nombres entiers. Par exemple, vous pourriez l'utiliser pour stocker le nombre d'unités vendues d'un produit.

CREATE TABLE sales (
  id NUMBER,
  units_sold NUMBER
);

DECIMAL ou NUMERIC : Ces types de données sont utilisés pour stocker des nombres avec des points décimaux. Par exemple, vous pourriez les utiliser pour stocker le prix d'un produit.

CREATE TABLE products (
  id NUMBER,
  price DECIMAL(10, 2)
);

FLOAT ou DOUBLE : Ces types de données sont utilisés pour stocker des nombres à virgule flottante. Par exemple, vous pourriez les utiliser pour stocker le poids d'un produit.

CREATE TABLE products (
  id NUMBER,
  weight FLOAT
);

Conclusion

Comprendre les types de données Snowflake est crucial pour toute personne travaillant avec Snowflake. Que vous stockiez des nombres entiers, du texte, des valeurs vraies ou fausses, des dates ou des structures de données plus complexes, Snowflake dispose d'un type de données adapté. En comprenant ces types de données, vous pouvez vous assurer que vos données sont stockées de manière efficace et précise, ce qui rend vos opérations sur les données plus fluides et plus efficaces.

Questions fréquemment posées

Quels sont les types de données Snowflake ? Les types de données Snowflake sont les types de données spécifiques qui peuvent être stockés dans les colonnes Snowflake. Ils comprennent les types de données numériques, les types de données de chaîne de caractères, les types de données logiques, les types de données de date et d'heure, les types de données semi-structurées et les types de données géospatiales.
Comment vérifier le type de données dans Snowflake ? Vous pouvez vérifier le type de données d'une colonne dans Snowflake en utilisant la vue INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS. Cette vue contient une ligne pour chaque colonne d'une table et inclut une colonne nommée DATA_TYPE qui indique le type de données de chaque colonne.
Quelle est la différence entre les types de données SQL et Snowflake ? Bien que Snowflake prenne en charge une large gamme de types de données SQL, il existe quelques différences. Par exemple, le type de données INTEGER en SQL correspond au type de données NUMBER dans Snowflake. De même, les types de données VARCHAR, BOOLEAN, DATE et TIMESTAMP en SQL correspondent aux mêmes types de données dans Snowflake.