Automatyzacja potoków danych w Snowflake
Emily Melhuish
Technical Curriculum Developer, Snowflake
![]()
Funkcje definiowane przez użytkownika
Zalecany punkt wyjścia
CREATE FUNCTION delivery_tier(days INT)
RETURNS VARCHAR AS $$
CASE WHEN days <= 2 THEN 'Express'
WHEN days <= 5 THEN 'Standard'
ELSE 'Delayed' END $$;
Gdy SQL nie wystarczy
CREATE FUNCTION parse_weight(label STRING)
RETURNS FLOAT LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.9' HANDLER = 'parse'
AS $$ def parse(s): return float(s.split('kg')[0]) $$;

UDF działają w warstwie transformacji — między surowym magazynem danych a raportowaniem
SELECT; zwracają jedną wartość na wierszSECURE, aby ukryć definicję przed innymi użytkownikamiCALL
CREATE OR REPLACE PROCEDURE archive_old_shipments(cutoff INT)
RETURNS STRING LANGUAGE SQL AS $$
DECLARE -- 1. Declare variables
rows_moved INT DEFAULT 0;
BEGIN -- 2. Begin the procedure
INSERT INTO shipments_archive -- 3. Execute SQL commands
SELECT * FROM shipments WHERE delivery_days > :cutoff;
rows_moved := SQLROWCOUNT;
DELETE FROM shipments WHERE delivery_days > :cutoff;
RETURN 'Archived ' || rows_moved -- 4. Return the result
|| ' shipments.';
END; -- 5. End the procedure
$$;
| UDF | Procedura składowana | |
|---|---|---|
| Wywoływana w | SELECT |
CALL |
| Zwraca | Jedną wartość na wiersz | Pojedynczą wartość |
| Może wykonywać DML | Nie | Tak |
| Języki | SQL, Python, Java, JS | SQL (Snowflake Scripting), Python, Java, JS, Scala |
| Zastosowanie w potoku | Transformacja danych | Orkiestracja logiki |
Automatyzacja potoków danych w Snowflake