SQL エンジンによるデータ型サポート

AWS Clean Rooms は、複数の SQL エンジンとダイアレクトをサポートしています。これらの実装全体のデータ型システムを理解することは、データのコラボレーションと分析を成功させるために不可欠です。次の表は、 AWS Clean Rooms SQL、Snowflake SQL、Spark SQL の同等のデータ型を示しています。

数値データ型

数値型は、正確な整数から近似浮動小数点値まで、さまざまな種類の数値を表します。数値型の選択は、ストレージ要件と計算精度の両方に影響します。整数型はバイトサイズによって異なりますが、10 進数型と浮動小数点型では精度とスケールのオプションが異なります。

データ型	AWS Clean Rooms SQL	Snowflake SQL	Spark SQL	説明
8 バイト整数	BIGINT	サポートされていません	BIGINT、LONG	-9,223,372,036,854,775,808 から 9,223,372,036,854,775,807 までの符号付き整数。
4 バイト整数	INT	サポートされていません	INT, INTEGER	-2,147,483,648 から 2,147,483,647 までの符号付き整数
2 バイト整数	SMALLINT	サポートされていません	SMALLINT、SHORT	-32,768～32,767 の符号付き整数
1 バイト整数	サポートされません	サポートされません	TINYINT、BYTE	-128～127 の符号付き整数
倍精度浮動小数点	DOUBLE、DOUBLE PRECISION	FLOAT、FLOAT4, FLOAT8、DOUBLE、DOUBLE PRECISION、REAL	DOUBLE	8 バイトの倍精度浮動小数点数
単一精度浮動小数点数	REAL、FLOAT	サポートされていません	FLOAT	4 バイトの単精度浮動小数点数
10 進数 (固定精度)	DECIMAL	DECIMAL、NUMERIC、NUMBER 注記 Snowflake は、小幅の正確な数値型 (INT、BIGINT、SMALLINT など) を NUMBER に自動的にエイリアスします。	DECIMAL、NUMERIC、	任意精度符号付き小数
10 進数 (精度付き)	DECIMAL (p)	DECIMAL (p)、NUMBER (p)	DECIMAL (p)	固定精度の 10 進数
10 進数 (スケール付き)	DECIMAL(p,s)	DECIMAL (p,s)、NUMBER (p,s)	DECIMAL(p,s)	スケール付きの固定精度の 10 進数

ブールデータ型

ブール型は、単純な true/false 論理値を表します。これらのタイプは SQL エンジン間で一貫性があり、一般的にフラグ、条件、論理オペレーションに使用されます。

データ型	AWS Clean Rooms SQL	Snowflake SQL	Spark SQL	説明
ブール値	BOOLEAN	BOOLEAN	BOOLEAN	true/false 値を表します

日付と時刻のデータ型

日付と時刻のタイプは、さまざまなレベルの精度とタイムゾーン認識で、時間データを処理します。これらのタイプは、日付、時刻、タイムスタンプの保存にさまざまな形式をサポートし、タイムゾーン情報を包含または除外するオプションがあります。

データ型	AWS Clean Rooms SQL	Snowflake SQL	Spark SQL	説明
日付	DATE	DATE	DATE	タイムゾーンのない日付値 (年、月、日)
時間	TIME	サポートされません	サポートされません	UTC でのタイムゾーンなしの時刻
TZ での時間	TIMETZ	サポートされません	サポートされません	UTC でのタイムゾーンを含む時刻
Timestamp	TIMESTAMP	TIMESTAMP、TIMESTAMP_NTZ	TIMESTAMP_NTZ	Timestamp without time zone 注記 NTZ は「タイムゾーンなし」を示します
TZ によるタイムスタンプ	TIMESTAMPTZ	TIMESTAMP_LTZ	TIMESTAMP、TIMESTAMP_LTZ	ローカルタイムゾーンのタイムスタンプ 注記 LTZ は「ローカルタイムゾーン」を示します

文字データ型

文字タイプはテキストデータを保存し、固定長オプションと可変長オプションの両方を提供します。これらのタイプはテキスト文字列とバイナリデータを処理しますが、ストレージの割り当てを制御するためのオプションの長さ仕様があります。

データ型	AWS Clean Rooms SQL	Snowflake SQL	Spark SQL	説明
固定長文字	CHAR	CHAR、CHARACTER	CHAR、CHARACTER	固定長のキャラクタ文字列
長さが の固定長文字	CHAR(n)	CHAR(n)、CHARACTER(n)	CHAR(n)、CHARACTER(n)	指定された長さの固定長文字列
可変長文字	VARCHAR	VARCHAR、STRING、TEXT	VARCHAR、STRING	可変長の文字列
可変長文字と長さ	VARCHAR(n)	VARCHAR(n)、STRING(n)、TEXT(n)	VARCHAR(n)	長さ制限付きの可変長文字列
バイナリ	VARBYTE	BINARY、VARBINARY	BINARY	バイナリバイトシーケンス
長さのバイナリ	VARBYTE(n)	サポートされません	サポートされません	長さ制限付きのバイナリバイトシーケンス

構造化データ型

構造化型を使用すると、複数の値を 1 つのフィールドに結合することで、複雑なデータ整理が可能になります。これには、順序付けられたコレクションの配列、キーと値のペアのマップ、名前付きフィールドを持つカスタムデータ構造を作成するための構造体が含まれます。

データ型	AWS Clean Rooms SQL	Snowflake SQL	Spark SQL	説明
配列	ARRAY<type>	ARRAY (タイプ)	ARRAY<type>	同じタイプの要素の順序付けられたシーケンス 注記 配列タイプには同じタイプの要素が含まれている必要があります
マッピング	MAP<key,value>	MAP (キー、値)	MAP<key,value>	キーと値のペアのコレクション 注記 マップタイプには同じタイプの要素が含まれている必要があります
Struct	STRUCT< field1: type1、field2: type2>	OBJECT( field1 type1、field2 type2)	STRUCT< field1: type1、field2: type2 >	指定されたタイプの名前付きフィールドを持つ構造 注記 構造化型の構文は実装によって若干異なる場合があります
スーパー	SUPER	サポートされません	サポートされません	複合型を含むすべてのデータ型をサポートする柔軟な型