การทำให้ Data Pipeline เป็นอัตโนมัติใน Snowflake
Emily Melhuish
Technical Curriculum Developer, Snowflake
![]()
User-Defined Functions
จุดเริ่มต้นที่แนะนำ
CREATE FUNCTION delivery_tier(days INT)
RETURNS VARCHAR AS $$
CASE WHEN days <= 2 THEN 'Express'
WHEN days <= 5 THEN 'Standard'
ELSE 'Delayed' END $$;
เมื่อ SQL ไม่เพียงพอ
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 อยู่ใน transformation layer — ระหว่างที่จัดเก็บข้อมูลและการรายงาน
SELECT; คืนค่าหนึ่งค่าต่อแถวSECURE เพื่อซ่อน definition จากผู้ใช้อื่นCALL
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 | Stored Procedure | |
|---|---|---|
| เรียกใช้ใน | SELECT |
CALL |
| คืนค่า | ค่าเดียวต่อแถว | ค่าเดียว |
| รัน DML ได้ | ไม่ได้ | ได้ |
| ภาษา | SQL, Python, Java, JS | SQL (Snowflake Scripting), Python, Java, JS, Scala |
| ใช้ใน Pipeline | แปลงข้อมูล | จัดการลอจิก |
การทำให้ Data Pipeline เป็นอัตโนมัติใน Snowflake