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SQL 엔진의 데이터 유형 지원
AWS Clean Rooms 는 여러 SQL 엔진과 언어를 지원합니다. 이러한 구현 전반의 데이터 유형 시스템을 이해하는 것은 성공적인 데이터 협업 및 분석에 매우 중요합니다. 다음 표에는 AWS Clean Rooms SQL, Snowflake SQL 및 Spark SQL에서 동일한 데이터 형식이 나와 있습니다.
숫자 데이터 유형
숫자 유형은 정확한 정수부터 대략적인 부동 소수점 값에 이르기까지 다양한 종류의 숫자를 나타냅니다. 숫자 유형 선택은 스토리지 요구 사항과 계산 정밀도에 모두 영향을 미칩니다. 정수 유형은 바이트 크기에 따라 다르지만 십진수 및 부동 소수점 유형은 정밀도 및 스케일 옵션이 다릅니다.
| 데이터 유형 | AWS Clean Rooms SQL | Snowflake SQL | Spark SQL | Description |
|---|---|---|---|---|
| 8바이트 정수 | BIGINT | 지원되지 않음 | BIGINT, LONG | -9,223,372,036,854,775,808에서 9,223,372,036,854,775,807까지의 부호 있는 정수입니다. |
| 4바이트 정수 | INT | 지원되지 않음 | INT, INTEGER | -2,147,483,648에서 2,147,483,647까지의 부호 있는 정수 |
| 2바이트 정수 | SMALLINT | 지원되지 않음 | SMALLINT, SHORT | -32,768~32,767 범위의 부호 있는 정수 |
| 1바이트 정수 | 지원되지 않음 | 지원되지 않음 | TINYINT, BYTE | -128~127 범위의 부호 있는 정수 |
| Double Precision 부동 소수점 | DOUBLE, DOUBLE PRECISION | FLOAT, FLOAT4, FLOAT8, DOUBLE, DOUBLE 정밀도, REAL | DOUBLE | 8바이트 배정밀도 부동 소수점 숫자 |
| 단일 정밀도 부동 소수점 | REAL, FLOAT | 지원되지 않음 | FLOAT | 4바이트 단일 정밀도 부동 소수점 숫자 |
| 십진수(고정 정밀도) | DECIMAL | 소수, 숫자, 숫자참고Snowflake는 더 작은 너비의 정확한 숫자 유형(INT, BIGINT, SMALLINT 등)을 NUMBER로 자동으로 별칭을 지정합니다. |
소수, 숫자, | 임의 정밀도 부호 있는 십진수 |
| 십진수(정밀도 포함) | DECIMAL(p) | DECIMAL(p), NUMBER(p) | DECIMAL(p) | 고정밀도 십진수 |
| 십진수(배율 포함) | DECIMAL (p,s) | DECIMAL(p,s), NUMBER(p,s) | DECIMAL (p,s) | 눈금이 있는 고정밀도 십진수 |
부울 데이터 형식
부울 유형은 단순 true/false 논리 값을 나타냅니다. 이러한 유형은 SQL 엔진에서 일관되며 플래그, 조건 및 논리적 작업에 일반적으로 사용됩니다.
| 데이터 유형 | AWS Clean Rooms SQL | Snowflake SQL | Spark SQL | Description |
|---|---|---|---|---|
| 불 | BOOLEAN | BOOLEAN | BOOLEAN | true/false 값을 나타냅니다. |
날짜 및 시간 데이터 유형
날짜 및 시간 유형은 다양한 수준의 정밀도와 시간대 인식으로 시간 데이터를 처리합니다. 이러한 유형은 날짜, 시간 및 타임스탬프를 저장하는 다양한 형식을 지원하며 시간대 정보를 포함하거나 제외하는 옵션을 제공합니다.
| 데이터 유형 | AWS Clean Rooms SQL | Snowflake SQL | Spark SQL | Description |
|---|---|---|---|---|
| Date | 날짜 | 날짜 | 날짜 | 시간대가 없는 날짜 값(년, 월, 일) |
| Time | TIME | 지원되지 않음 | 지원되지 않음 | 시간대가 없는 UTC 기준 시간대 |
| TZ 사용 시간 | TIMETZ | 지원되지 않음 | 지원되지 않음 | 시간대가 있는 UTC 기준 시간대 |
| 타임스탬프 | TIMESTAMP | TIMESTAMP, TIMESTAMP_NTZ | TIMESTAMP_NTZ | 표준 시간대가 없는 타임스탬프참고NTZ는 "시간대 없음"을 나타냅니다. |
| TZ를 사용하는 타임스탬프 | TIMESTAMPTZ | TIMESTAMP_LTZ | TIMESTAMP, TIMESTAMP_LTZ | 현지 시간대가 있는 타임스탬프참고LTZ는 "로컬 시간대"를 나타냅니다. |
문자 데이터 유형
문자 유형은 텍스트 데이터를 저장하여 고정 길이 옵션과 가변 길이 옵션을 모두 제공합니다. 이러한 유형은 텍스트 문자열과 이진 데이터를 처리하며, 스토리지 할당을 제어하는 선택적 길이 사양을 제공합니다.
| 데이터 유형 | AWS Clean Rooms SQL | Snowflake SQL | Spark SQL | Description |
|---|---|---|---|---|
| 고정 길이 문자 | CHAR | CHAR, CHARACTER | CHAR, CHARACTER | 고정 길이 문자열 |
| 길이가 인 고정 길이 문자 | CHAR(n) | CHAR(n), CHARACTER(n) | CHAR(n), CHARACTER(n) | 길이가 지정된 고정 길이 문자열 |
| 가변 길이 문자 | VARCHAR | VARCHAR, STRING, TEXT | VARCHAR, 문자열 | 가변 길이 문자열 |
| 길이가 인 가변 길이 문자 | VARCHAR(n) | VARCHAR(n), STRING(n), TEXT(n) | VARCHAR(n) | 길이 제한이 있는 가변 길이 문자열 |
| 바이너리 | VARBYTE | BINARY, VARBINARY | BINARY | 이진 바이트 시퀀스 |
| 길이가 인 이진수 | VARBYTE(n) | 지원되지 않음 | 지원되지 않음 | 길이 제한이 있는 이진 바이트 시퀀스 |
구조화된 데이터 형식
구조화된 유형을 사용하면 여러 값을 단일 필드로 결합하여 복잡한 데이터 구성을 수행할 수 있습니다. 여기에는 정렬된 컬렉션에 대한 배열, 키-값 페어에 대한 맵, 명명된 필드를 사용하여 사용자 지정 데이터 구조를 생성하기 위한 구조가 포함됩니다.
| 데이터 유형 | AWS Clean Rooms SQL | Snowflake SQL | Spark SQL | Description |
|---|---|---|---|---|
| Array | ARRAY<type> | ARRAY(유형) | ARRAY<type> | 동일한 유형의 정렬된 요소 시퀀스참고배열 유형에는 동일한 유형의 요소가 포함되어야 합니다. |
| 맵 | MAP<key,value> | MAP(키,값) | MAP<key,value> | 키-값 페어 모음참고맵 유형에는 동일한 유형의 요소가 포함되어야 합니다. |
| Struct | STRUCT< field1: type1, field2: type2> | OBJECT( field1 type1, field2 type2 ) | STRUCT< field1: type1, field2: type2 > | 지정된 유형의 명명된 필드가 있는 구조참고구조화된 유형 구문은 구현마다 약간 다를 수 있습니다. |
| 슈퍼 | SUPER | 지원되지 않음 | 지원되지 않음 | 복잡한 유형을 포함한 모든 데이터 유형을 지원하는 유연한 유형 |
