Automatisering av datapipelines i Snowflake
Emily Melhuish
Technical Curriculum Developer, Snowflake
![]()
Användardefinierade funktioner
Rekommenderad startpunkt
CREATE FUNCTION delivery_tier(days INT)
RETURNS VARCHAR AS $$
CASE WHEN days <= 2 THEN 'Express'
WHEN days <= 5 THEN 'Standard'
ELSE 'Delayed' END $$;
När SQL inte räcker till
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:er befinner sig i transformationslagret – mellan rålagring och rapportering
SELECT; returnerar ett värde per radSECURE för att dölja definitionen för andra användareCALL
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 | Lagrad procedur | |
|---|---|---|
| Anropas i | SELECT |
CALL |
| Returnerar | Ett värde per rad | Enskilt värde |
| Kan köra DML | Nej | Ja |
| Språk | SQL, Python, Java, JS | SQL (Snowflake Scripting), Python, Java, JS, Scala |
| Användning i pipeline | Transformera data | Orkestrera logik |
Automatisering av datapipelines i Snowflake