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スノーフレークデータ型：効果的なデータモデリングの究極ガイド

Sebastian Brandt
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Sebastian Brandt

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スノーフレークは、クラウドデータウェアハウジングの世界で主要なプレーヤーであり、ビジネスがデータを処理する方法を革新しています。堅牢なストレージ機能と柔軟なスケーラビリティにより、スノーフレークは常に変化するマーケットニーズに対応します。スノーフレークを特別なものにしている要素の1つは、幅広いデータ型のサポートです。スノーフレークデータ型を理解することは、スノーフレークでの効果的なデータモデリングと操作にとって重要です。

この記事では、スノーフレークデータ型の世界に深く入り込んでいきます。それぞれのデータ型が何であり、どのように機能するのか、SQLとスノーフレークデータ型の違いは何かを探求します。また、各データ型の例を示し、スノーフレークの列のデータ型をチェックする方法も説明します。初心者でも経験豊富なデータプロフェッショナルでも、このガイドはスノーフレークデータ型の領域をナビゲートするのに役立ちます。

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RATHドキュメントでスノーフレークデータを可視化する方法について詳しく学びましょう。

RATHでスノーフレークデータを可視化 (opens in a new tab)

スノーフレークデータ型の理解

スノーフレークは、いくつかの制限付きで標準のSQLデータ型をサポートしています。テーブルの各列には名前とデータ型があり、列に割り当てる物理的なストレージの量とデータの保存形式をスノーフレークに伝えます。さまざまなスノーフレークデータ型について詳しく見てみましょう。

スノーフレークの数値データ型

スノーフレークは、NUMBER、DECIMAL、NUMERIC、INT、INTEGER、BIGINT、SMALLINT、FLOAT、FLOAT4、FLOAT8、DOUBLE、DOUBLE PRECISION、REALなど、さまざまな数値データ型をサポートしています。これらのデータ型のそれぞれは、精度とスケールのパラメータを持ち、数字に許可される桁数と小数点以下に表示できる桁数を決定します。

たとえば、NUMBERデータ型は整数を保存するために使用され、デフォルトの精度とスケールはそれぞれ38と0です。一方、FLOATは倍精度のIEEE 754浮動小数点数をサポートし、NaN（非数）、inf（無限大）、-inf（負の無限大）などの特殊な値も扱うことができます。

スノーフレークの文字列およびバイナリデータ型

スノーフレークの文字列およびバイナリデータ型には、VARCHAR、CHAR、CHARACTER、STRING、TEXT、BINARY、VARBINARYなどがあります。たとえば、VARCHARデータ型はUnicode文字を保持し、最大長は16 MBです。一方、BINARYデータ型はUnicode文字の概念を持たず、長さが常にバイト単位で測定され、最大長は8 MBです。

スノーフレークの論理データ型

スノーフレークの論理データ型はBOOLEANです。これにはTRUEまたはFALSEの2つの値があります。また、NULLによって表示される「unknown」値も持つことができます。BOOLEANデータ型は、Ternary Logicの必要なサポートを提供します。

スノーフレークの日付および時刻データ型

スノーフレークは、DATE、DATETIME、TIME、TIMESTAMP、TIMESTAMP_LTZ、TIMESTAMP_NTZ、TIMESTAMP_TZなどのさまざまなデータ型を介して日付、時刻、タイムスタンプを管理するためのサポートを提供します。たとえば、DATEデータ型は最も一般的な形式（YYYY-MM-DD、DD-MON-YYYYなど）の日付を許可します。一方、TIMESTAMP_LTZは指定された精度でUTC時刻を追跡します。

スノーフレークの半構造化データ型

スノーフレークの半構造化データ型は、JSON、Avro、ORC、Parquet、またはXMLなどのデータをロードして操作するために使用できる任意のデータ構造を表します。スノーフレークはこれらを内部的に効率的な圧縮された列形式のバイナリ表現で記録し、パフォーマンスと効率性を向上させています。

半構造化データ型には、VARIANT、OBJECT、ARRAYが含まれます。VARIANTデータ型はユニバーサルデータ型であり、OBJECTやARRAYなどの他の型の値を格納するために使用できます。最大サイズは16 MBまでデータを格納できます。OBJECTデータ型は、キーが空でない文字列のコレクションを格納するために使用され、値はVARIANT型です。ARRAYデータ型は、任意のサイズの密集したおよびスパースな配列を表示するために使用されます。

スノーフレークの地理空間データ型

スノーフレークでは、地球を完全な球体としてモデル化したGEOGRAPHYデータ型を導入しています。地球上のポイントは経度（-180度から+180度）と緯度（-90から+90）の度数で表されます。高度は現在サポートされていません。線分は地球の表面上の測地弧として解釈されます。さらに、スノーフレークはGEOGRAPHYデータ型上で動作する地理空間関数も提供しています。 ジオグラフィデータ型は、ポイント、マルチポイント、ラインストリング、マルチラインストリング、ポリゴン、マルチポリゴン、ジオメトリコレクション、フィーチャー、およびフィーチャーコレクションなど、さまざまな地理空間オブジェクトをサポートしています。

Snowflakeのデータ型変換

Snowflakeでのデータ型変換は理解する上で重要な要素です。これにより、異なるデータソースからのデータを変更することができますが、これは同じデータ型を使用しない可能性のあるデータソースと取り扱う場合に特に有用です。たとえば、文字列を数値に変換したり、日付を文字列に変換したりする必要があるかもしれません。Snowflakeには、CASTやTRY_CASTなど、これらの変換を行うためのいくつかの関数が用意されています。

Snowflakeでのデータ型の確認

Snowflakeでは、 INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS ビューを使用して列のデータ型をチェックすることができます。このビューには、テーブル内の各列に対して1行が含まれており、各列のデータ型を示す DATA_TYPE という列が含まれています。次に、テーブル名 my_table の列のデータ型をチェックするために、このビューを使用する方法の例を示します。

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

このクエリは、 my_table の各列の名前とデータ型を含む結果セットを返します。

初心者向けのSnowflakeデータ型

Snowflakeのデータ型を理解することは、初心者でも経験豊富なデータプロフェッショナルでも、Snowflakeを使用する人にとって重要です。以下に、一部の一般的なSnowflakeデータ型の簡略化された説明を示します。

  • NUMBER: このデータ型は、整数を格納するために使用されます。たとえば、会社の従業員数や製品の売上数量などです。

  • VARCHAR: このデータ型は、テキストを格納するために使用されます。たとえば、従業員の名前や製品の名前などです。

  • BOOLEAN: このデータ型は、真または偽の値を格納するために使用されます。たとえば、従業員が正社員かどうかなどです。

  • DATE: このデータ型は、日付を格納するために使用されます。たとえば、従業員の採用日または製品の販売日などです。

  • TIMESTAMP: このデータ型は、日時を格納するために使用されます。たとえば、売上が行われた正確な時刻などです。

SnowflakeのSQLデータ型

SnowflakeはさまざまなSQLデータ型をサポートしており、SQLに詳しい人々がSnowflakeで作業するのを簡単にしています。以下に、Snowflakeのデータ型がどのようにSQLデータ型に対応するかのいくつかの例を示します。

  • INTEGER in SQL is NUMBER in Snowflake: どちらも整数を格納するために使用されます。

  • VARCHAR in SQL is VARCHAR in Snowflake: どちらもテキストを格納するために使用されます。

  • BOOLEAN in SQL is BOOLEAN in Snowflake: どちらも真または偽の値を格納するために使用されます。

  • DATE in SQL is DATE in Snowflake: どちらも日付を格納するために使用されます。

  • TIMESTAMP in SQL is TIMESTAMP in Snowflake: どちらも日時を格納するために使用されます。

Snowflakeの文字列データ型

Snowflakeでは、VARCHAR、CHAR、CHARACTER、STRING、TEXTなど、さまざまな文字列データ型を提供しています。以下に、これらのデータ型を使用する方法のいくつかの例を示します。

  • VARCHAR: このデータ型は可変長のテキストを格納するために使用されます。たとえば、会社の従業員の名前を格納するために使用することができます。
CREATE TABLE employees (
  id NUMBER,
  name VARCHAR(100)
);
  • CHARまたはCHARACTER: これらのデータ型は固定長のテキストを格納するために使用されます。たとえば、住所の州の2文字のコードを格納するために使用することができます。
CREATE TABLE addresses (
  id NUMBER,
  state CHAR(2)
);
  • STRINGまたはTEXT: これらのデータ型はSnowflakeのVARCHARと同義です。VARCHARと同じように使用することができます。

Snowflakeの数値データ型

Snowflakeは、NUMBER、DECIMAL、NUMERIC、INT、INTEGER、BIGINT、SMALLINT、FLOAT、FLOAT4、FLOAT8、DOUBLE、DOUBLE PRECISION、REALなど、さまざまな数値データ型を提供しています。以下に、これらのデータ型を使用する方法のいくつかの例を示します。

  • NUMBER: このデータ型は、整数を格納するために使用されます。たとえば、製品の販売数量を格納するために使用することができます。
CREATE TABLE sales (
  id NUMBER,
  units_sold NUMBER
);
  • DECIMALまたはNUMERIC: これらのデータ型は、小数点を持つ数値を格納するために使用されます。たとえば、製品の価格を格納するために使用することができます。
CREATE TABLE products (
  id NUMBER,
  price DECIMAL(10, 2)
);
  • FLOATまたはDOUBLE: これらのデータ型は、浮動小数点数を格納するために使用されます。たとえば、製品の重さを格納するために使用することができます。
CREATE TABLE products (
  id NUMBER,
  weight FLOAT
);

結論

Snowflakeのデータ型を理解することは、Snowflakeで作業する人にとって重要です。整数、テキスト、真または偽の値、日付、またはより複雑なデータ構造を格納するかどうかに関係なく、Snowflakeはそれに対応するデータ型を持っています。これらのデータ型を理解することで、データが効率的かつ正確に格納され、データ操作がスムーズかつ効果的に行われることが保証されます。

よくある質問

  1. Snowflakeのデータ型とは何ですか？ Snowflakeのデータ型は、Snowflakeの列に格納できる特定のデータのタイプです。数値データ型、文字列データ型、論理データ型、日付と時刻のデータ型、半構造化のデータ型、および地理空間のデータ型が含まれます。

  2. Snowflakeでデータ型をチェックする方法は？ Snowflakeでは、 INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS ビューを使用して列のデータ型を確認できます。このビューには、テーブル内の各列に対して1行が含まれており、各列のデータ型を示す DATA_TYPE という列が含まれています。

  3. SQLとSnowflakeのデータ型の違いは何ですか？ SnowflakeはさまざまなSQLデータ型をサポートしていますが、いくつかの違いがあります。たとえば、SQLのINTEGERデータ型はSnowflakeのNUMBERデータ型に対応します。同様に、SQLのVARCHAR、BOOLEAN、DATE、TIMESTAMPのデータ型は、Snowflakeの同じデータ型に対応します。