Snowflake 데이터 유형이란 무엇인가요?

Snowflake 데이터 유형은 Snowflake 열에 저장할 수 있는 특정 유형의 데이터를 의미합니다. 숫자 데이터 유형, 문자열 데이터 유형, 논리 데이터 유형, 날짜 및 시간 데이터 유형, 반정형 데이터 유형 및 지리 공간 데이터 유형 등이 있습니다.

Snowflake에서 데이터 유형을 어떻게 확인하나요?

Snowflake에서 열의 데이터 유형은 INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS 뷰를 사용하여 확인할 수 있습니다. 이 뷰에는 각 테이블의 열마다 한 행이 포함되며, 각 열의 데이터 유형을 나타내는 DATA_TYPE라는 열이 포함되어 있습니다.

SQL과 Snowflake 데이터 유형의 차이점은 무엇인가요?

Snowflake는 다양한 SQL 데이터 유형을 지원하지만 일부 차이점이 있습니다. 예를 들어, SQL의 INTEGER 데이터 유형은 Snowflake의 NUMBER 데이터 유형에 해당합니다. 마찬가지로, SQL의 VARCHAR, BOOLEAN, DATE 및 TIMESTAMP 데이터 유형은 Snowflake의 동일한 데이터 유형에 해당합니다.

스노우플레이크 데이터 유형: 효율적인 데이터 모델링을 위한 궁극적인 안내서

Name: Sebastian Brandt

Updated on 2023. 7. 24.

스노우플레이크는 클라우드 데이터 웨어하우징 분야의 주요한 플레이어로서 데이터 처리 방식을 혁신적으로 변경하였습니다. 강력한 저장 용량과 유연한 확장성을 갖춘 스노우플레이크는 시장의 변화하는 요구에 부응합니다. 스노우플레이크를 다른 것과 구분하는 주요한 측면 중 하나는 다양한 데이터 유형의 지원입니다. 스노우플레이크 데이터 유형을 이해하는 것은 효과적인 데이터 모델링과 조작에 있어서 중요합니다.

이 문서에서는 스노우플레이크 데이터 유형에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이들 데이터 유형에 대해 설명하고, 어떻게 작동하는지, SQL과 스노우플레이크 데이터 유형의 차이는 무엇인지 알아볼 것입니다. 또한 각 데이터 유형의 예제를 제공하고, 스노우플레이크에서 열의 데이터 유형을 확인하는 방법을 설명합니다. 초보자든 경험있는 데이터 전문가든 이 안내서는 여러분이 스노우플레이크 데이터 유형의 영역을 잘 이해할 수 있도록 도움이 될 것입니다.

스노우플레이크 데이터를 빠르게 시각화하고 싶으신가요? RATH (opens in a new tab)를 사용하여 스노우플레이크 데이터베이스를 대화형 시각화로 쉽게 변환하세요! RATH는 열정적인 오픈 소스 커뮤니티의 지원을 받는 AI 기반 자동 데이터 분석 및 시각화 도구입니다. 더 자세한 내용은 RATH GitHub (opens in a new tab)를 확인하세요. RATH에서 스노우플레이크 데이터를 시각화하는 방법을 알아보세요:

RATH Docs에서 스노우플레이크 데이터 시각화에 대해 더 알아보세요.

(opens in a new tab)

스노우플레이크 데이터 유형 이해하기

스노우플레이크는 일부 제한이 있는 표준 SQL 데이터 유형을 지원합니다. 테이블의 각 열은 이름과 데이터 유형을 갖고 있으며, 이를 통해 스노우플레이크에게 열에 할당할 물리적 저장 공간의 양과 데이터를 저장해야 할 형식을 알려줍니다. 다양한 종류의 스노우플레이크 데이터 유형에 대해 자세히 알아보겠습니다.

스노우플레이크의 숫자 데이터 유형

스노우플레이크는 NUMBER, DECIMAL, NUMERIC, INT, INTEGER, BIGINT, SMALLINT, FLOAT, FLOAT4, FLOAT8, DOUBLE, DOUBLE PRECISION, REAL 등 다양한 숫자 데이터 유형을 지원합니다. 각각의 데이터 유형에는 숫자에서 허용되는 총 숫자 자릿수와 소수점 이하에 나타날 수 있는 숫자 자릿수를 결정하는 특정한 정밀도와 스케일 매개변수가 있습니다.

예를 들어, NUMBER 데이터 유형은 정수를 저장하는 데 사용되며 기본 정밀도와 스케일은 각각 38과 0입니다. 반면 FLOAT는 더블-정밀도 IEEE 754 부동 소수점 숫자와 NaN(숫자가 아님), inf(무한대), -inf(음의 무한대)와 같은 특수 값을 지원합니다.

스노우플레이크의 문자열 및 이진 데이터 유형

스노우플레이크의 문자열 및 이진 데이터 유형에는 VARCHAR, CHAR, CHARACTER, STRING, TEXT, BINARY, VARBINARY가 포함됩니다. 예를 들어, VARCHAR 데이터 유형은 유니코드 문자를 저장하며 최대 길이는 16MB입니다. 반면에 BINARY 데이터 유형은 유니코드 문자 개념을 가지고 있지 않으므로 길이는 항상 바이트로 측정되며 최대 길이는 8MB입니다.

스노우플레이크의 논리 데이터 유형

스노우플레이크의 논리 데이터 유형은 TRUE 또는 FALSE 값을 가지는 BOOLEAN입니다. 이 데이터 유형은 또한 NULL로 표시되는 "알 수 없음" 값도 가질 수 있습니다. BOOLEAN 데이터 유형은 삼진 논리를 지원하기 위한 필요한 지원을 제공합니다.

스노우플레이크의 날짜 및 시간 데이터 유형

스노우플레이크는 DATE, DATETIME, TIME, TIMESTAMP, TIMESTAMP_LTZ, TIMESTAMP_NTZ, TIMESTAMP_TZ와 같은 다양한 데이터 유형을 통해 날짜, 시간, 타임스탬프를 관리하기 위한 지원을 제공합니다. 예를 들어, DATE 데이터 유형은 가장 일반적인 형식(YYYY-MM-DD, DD-MON-YYYY 등)의 날짜를 허용합니다. TIMESTAMP_LTZ는 정의된 정밀도로 UTC 시간을 추적합니다.

스노우플레이크의 반구조적 데이터 유형

스노우플레이크의 반구조적 데이터 유형은 JSON, Avro, ORC, Parquet 또는 XML과 같은 데이터를 로드하고 조작하기 위해 사용할 수 있는 임의의 데이터 구조를 나타냅니다. 스노우플레이크는 이러한 데이터를 효율적인 압축 열 지향 이진 표현으로 기록하여 성능과 효율성을 향상시킵니다.

반구조적 데이터 유형에는 VARIANT, OBJECT, ARRAY가 포함됩니다. VARIANT 데이터 유형은 OBJECT 및 ARRAY를 포함한 다른 모든 유형의 값을 저장하는 데 사용할 수 있는 범용 데이터 유형입니다. 최대 크기는 16MB까지 저장할 수 있습니다. OBJECT 데이터 유형은 키가 비어 있지 않은 문자열이고 값은 VARIANT 유형입니다. 그리고 ARRAY 데이터 유형은 임의 크기의 밀집 배열 및 희소 배열을 표시하는 데 사용됩니다.

스노우플레이크의 지리 공간 데이터 유형

스노우플레이크는 지리 공간 데이터 유형인 GEOGRAPHY 데이터 유형을 도입하였습니다. 이 데이터 유형은 지구를 완전한 구로 모델링하며 WGS 84 표준을 따릅니다. 지구 표면의 점은 경도(-180도에서 +180도)와 위도(-90에서 +90)로 표현됩니다. 고도는 현재 지원되지 않습니다. 선 세그먼트는 지구 표면의 경위도로 해석됩니다. 더욱이, 스노우플레이크는 GEOGRAPHY 데이터 유형에 작용하는 지리 공간 함수를 제공합니다. GEOGRAPHY 데이터 유형은 Point, MultiPoint, LineString, MultiLineString, Polygon, MultiPolygon, GeometryCollection, Feature 및 FeatureCollection과 같은 다양한 지리 공간 객체를 지원합니다.

Snowflake 데이터 유형 변환

Snowflake에서 데이터 유형 변환은 이해해야 할 중요한 측면입니다. 이를 통해 동일한 데이터 유형을 사용하지 않을 수도 있는 다른 소스의 데이터를 다른 유형으로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 문자열을 숫자로 또는 날짜를 문자열로 변환해야 할 수도 있습니다. CAST 및 TRY_CAST와 같은 여러 함수를 사용하여 이러한 변환을 수행할 수 있습니다.

Snowflake에서 데이터 유형 확인

Snowflake에서는 INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS 뷰를 사용하여 열의 데이터 유형을 확인할 수 있습니다. 이 뷰에는 테이블의 각 열에 대한 행이 포함되어 있으며 DATA_TYPE이라는 열이 있어 각 열의 데이터 유형을 알려줍니다. 다음은 my_table이라는 테이블의 열의 데이터 유형을 확인하기 위해이 뷰를 사용하는 예입니다:

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

이 쿼리는 my_table에서 각 열의 이름과 데이터 유형을 포함하는 결과 집합을 반환합니다.

초심자를 위한 Snowflake 데이터 유형

Snowflake 데이터 유형을 이해하는 것은 초보자나 경험 많은 데이터 전문가에게 모두 중요합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 Snowflake 데이터 유형의 단순화된 설명입니다:

NUMBER: 이 데이터 유형은 정수를 저장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 회사의 직원 수 또는 제품의 판매 단위 수입니다.
VARCHAR: 이 데이터 유형은 텍스트를 저장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 직원의 이름 또는 제품의 이름입니다.
BOOLEAN: 이 데이터 유형은 true 또는 false 값을 저장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 직원이 정규직인지 아닌지입니다.
DATE: 이 데이터 유형은 날짜를 저장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 직원의 고용 날짜 또는 제품의 판매 날짜입니다.
TIMESTAMP: 이 데이터 유형은 날짜와 시간을 저장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 판매가 이루어진 정확한 시간입니다.

Snowflake SQL 데이터 유형

Snowflake는 다양한 SQL 데이터 유형을 지원하여 SQL에 익숙한 사용자가 Snowflake와 함께 작업하기 쉽게합니다. 다음은 Snowflake의 데이터 유형이 SQL 데이터 유형과 어떻게 대응되는지 알려주는 몇 가지 예입니다:

SQL에서 INTEGER는 Snowflake의 NUMBER와 동일: 정수를 저장하는 데 모두 사용됩니다.
SQL에서 VARCHAR는 Snowflake의 VARCHAR와 동일: 텍스트를 저장하는 데 모두 사용됩니다.
SQL에서 BOOLEAN은 Snowflake의 BOOLEAN과 동일: true 또는 false 값을 저장하는 데 모두 사용됩니다.
SQL에서 DATE는 Snowflake의 DATE와 동일: 날짜를 저장하는 데 모두 사용됩니다.
SQL에서 TIMESTAMP는 Snowflake의 TIMESTAMP와 동일: 날짜와 시간을 저장하는 데 모두 사용됩니다.

Snowflake 문자열 데이터 유형

Snowflake는 VARCHAR, CHAR, CHARACTER, STRING 및 TEXT와 같은 문자열을 다루기 위한 여러 가지 데이터 유형을 제공합니다. 다음은 이러한 데이터 유형을 사용하는 예시입니다:

VARCHAR: 이 데이터 유형은 가변 길이의 텍스트를 저장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 회사의 직원 이름을 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

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

CHAR 또는 CHARACTER: 이 데이터 유형은 고정 길이의 텍스트를 저장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 주소의 두 글자 주 코드를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

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

STRING 또는 TEXT: 이 데이터 유형들은 Snowflake에서 VARCHAR와 동의어입니다. VARCHAR를 사용하는 방식과 동일하게 사용할 수 있습니다.

Snowflake 숫자 데이터 유형

Snowflake는 NUMBER, DECIMAL, NUMERIC, INT, INTEGER, BIGINT, SMALLINT, FLOAT, FLOAT4, FLOAT8, DOUBLE, DOUBLE PRECISION 및 REAL을 비롯한 다양한 숫자 데이터 유형을 제공합니다. 다음은 이러한 데이터 유형을 사용하는 예시입니다:

NUMBER: 이 데이터 유형은 정수를 저장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 제품의 판매 단위 수를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

CREATE TABLE sales (
  id NUMBER,
  units_sold NUMBER
);

DECIMAL 또는 NUMERIC: 이 데이터 유형들은 소수점을 가진 숫자를 저장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 제품의 가격을 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

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

FLOAT 또는 DOUBLE: 이 데이터 유형들은 부동 소수점 숫자를 저장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 제품의 무게를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

CREATE TABLE products (
  id NUMBER,
  weight FLOAT
);

결론

Snowflake 데이터 유형을 이해하는 것은 Snowflake와 함께 작업하는 데 있어 매우 중요합니다. 정수, 텍스트, true 또는 false 값, 날짜 또는 더 복잡한 데이터 구조를 저장한다고 하더라도, Snowflake는 해당 데이터에 대응할 수 있는 데이터 유형을 제공합니다. 이러한 데이터 유형을 이해함으로써 데이터를 효율적이고 정확하게 저장하여 데이터 작업을 더 원활하고 효과적으로 수행할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Snowflake 데이터 유형이란 무엇인가요? Snowflake 데이터 유형은 Snowflake 열에 저장할 수 있는 특정 유형의 데이터를 의미합니다. 숫자 데이터 유형, 문자열 데이터 유형, 논리 데이터 유형, 날짜 및 시간 데이터 유형, 반정형 데이터 유형 및 지리 공간 데이터 유형 등이 있습니다.
Snowflake에서 데이터 유형을 어떻게 확인하나요? Snowflake에서 열의 데이터 유형은 INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS 뷰를 사용하여 확인할 수 있습니다. 이 뷰에는 테이블의 각 열에 대한 행이 포함되어 있으며 DATA_TYPE이라는 열이 있어 각 열의 데이터 유형을 알려줍니다.
SQL과 Snowflake 데이터 유형의 차이점은 무엇인가요? Snowflake는 다양한 SQL 데이터 유형을 지원하지만 일부 차이점이 있습니다. 예를 들어, SQL에서 INTEGER 데이터 유형은 Snowflake의 NUMBER 데이터 유형에 해당합니다. 마찬가지로, SQL에서 VARCHAR, BOOLEAN, DATE 및 TIMESTAMP 데이터 유형은 Snowflake의 동일한 데이터 유형에 해당합니다.