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IBM Netezza SQL 変換ガイド

IBM Netezza データウェアハウジングは、Netezza 固有の SQL 構文で動作するように設計されています。Netezza SQL は、Postgres 7.2 に基づいています。Netezza 用に作成された SQL スクリプトは、SQL 言語に違いがあるため、そのままでは BigQuery データウェアハウスで使用できません。

このドキュメントでは、次の分野での Netezza と BigQuery の SQL 構文の類似点と相違点について、詳しく説明します。

データ型
SQL 言語要素
クエリ構文
データ操作言語（DML）
データ定義言語（DDL）
ストアドプロシージャ
関数

また、バッチ SQL 変換を使用して複数の SQL スクリプトを一括で移行することも、インタラクティブ SQL 変換を使用してアドホッククエリ変換することもできます。IBM Netezza SQL/NZPLSQL は、プレビューの両方のツールでサポートされています。

データ型

Netezza	BigQuery	注
`INTEGER/INT/INT4`	`INT64`
`SMALLINT/INT2`	`INT64`
`BYTEINT/INT1`	`INT64`
`BIGINT/INT8`	`INT64`
`DECIMAL`	`NUMERIC`	Netezza の `DECIMAL` データ型は、`NUMERIC` データ型のエイリアスです。
`NUMERIC`]	`NUMERIC` `INT64`
`NUMERIC(p,s)`	`NUMERIC`	BigQuery の `NUMERIC` 型は、Netezza のようにカスタムの精度または位取り（制約）を適用できません。BigQuery では小数点以下 9 桁で固定されていますが、Netezza ではカスタム設定が可能です。Netezza では、精度 `p` として可能な範囲は 1～38、スケール `s` は 0～精度です。
`FLOAT(p)`	`FLOAT64`
`REAL/FLOAT(6)`	`FLOAT64`
`DOUBLE PRECISION/FLOAT(14)`	`FLOAT64`
`CHAR/CHARACTER`	`STRING`	BigQuery の `STRING` 型は可変長であり、Netezza の `CHARACTER` および `VARCHAR` 型で必要なように最大文字列長を手動で設定する必要はありません。`CHAR(n)` の `n` のデフォルト値は 1 です。最大文字列サイズは 64,000 文字です。
`VARCHAR`	`STRING`	BigQuery の `STRING` 型は可変長であり、Netezza の `CHARACTER` および `VARCHAR` 型で必要なように最大文字列長を手動で設定する必要はありません。最大文字列サイズは 64,000 文字です。
`NCHAR`	`STRING`	BigQuery の `STRING` 型は、可変長の UTF-8 エンコードされた Unicode として保存されます。最大長は 16,000 文字です。
`NVARCHAR`	`STRING`	BigQuery の `STRING` 型は、可変長の UTF-8 エンコードされた Unicode として保存されます。最大長は 16,000 文字です。
`VARBINARY`	`BYTES`
`ST_GEOMETRY`	`GEOGRAPHY`
`BOOLEAN/BOOL`	`BOOL`	BigQuery の `BOOL` 型は `TRUE/FALSE` のみを取ります。これは、`0/1`、`yes/no`、`true/false,`、`on/off` などさまざまな値を受け入れる Netezza の `BOOL` 型とは異なります。
`DATE`	`DATE`
`TIME`	`TIME`
`TIMETZ/TIME WITH TIME ZONE`	`TIME`	Netezza は `TIME` データ型を UTC で格納し、`WITH TIME ZONE` 構文を使用して UTC からのオフセットを渡すことができます。BigQuery の `TIME` データ型は、日付やタイムゾーンに依存しない時間を表します。
`TIMESTAMP`	`DATETIME`	Netezza `TIMESTAMP` 型には、BigQuery の `DATETIME` 型と同様に、タイムゾーンが含まれません。
	`ARRAY`	Netezza には、配列データ型はありません。代わりに配列型は varchar フィールドに格納されます。

タイムスタンプと日付型形式

日付型形式要素を Netezza から GoogleSQL に変換する場合は、次の表に記載されているように、TIMESTAMP と DATETIME のタイムゾーンの違いに特に注意を払う必要があります。

Netezza	BigQuery
`CURRENT_TIMESTAMP` `CURRENT_TIME` Netezza の `TIME` 情報には、`WITH TIME ZONE` 構文を使用して定義される異なるタイムゾーン情報が含まれることがあります。	可能であれば、正しい形式の `CURRENT_TIMESTAMP` 関数を使用してください。ただし、出力形式では UTC タイムゾーンが常に表示されるとは限りません（BigQuery にはタイムゾーンがありません）。bq コマンドラインツールとGoogle Cloud コンソールの `DATETIME` オブジェクトは、RFC 3339 に従って `T` 区切り文字を使用して形式設定されます。ただし Python と Java JDBC では、区切り文字にスペースが使用されます。日付形式を正しく定義するには、`FORMAT_DATETIME` 関数を明示的に使用します。それ以外の場合は、次のように文字列に明示的にキャストします。 `CAST(CURRENT_DATETIME() AS STRING)` これにより、スペース区切り文字も返されます。
`CURRENT_DATE`	`CURRENT_DATE`
`CURRENT_DATE-3`	BigQuery は算術データ演算をサポートしていません。代わりに `DATE_ADD` 関数を使用してください。

`SELECT` ステートメント

通常、Netezza の SELECT ステートメントは BigQuery と互換性があります。次の表に、例外の一覧を示します。

Netezza BigQuery

Netezza	BigQuery
`FROM` 句のない `SELECT` ステートメント	次のような特殊なケースに対応します。 `SELECT 1 UNION ALL SELECT 2;`
SELECT (subquery) AS flag, CASE WHEN flag = 1 THEN ...	BigQuery では、列は同じクエリ内で定義された他の列の出力を参照できません。ロジックを複製するか、ネストされたクエリにロジックを移動する必要があります。オプション 1 SELECT (subquery) AS flag, CASE WHEN (subquery) = 1 THEN ... オプション 2 SELECT q.*, CASE WHEN flag = 1 THEN ... FROM ( SELECT (subquery) AS flag, ... ) AS q

FROM 句のない SELECT ステートメント

次のような特殊なケースに対応します。

SELECT 1 UNION ALL SELECT 2;

SELECT
  (subquery) AS flag,
  CASE WHEN flag = 1 THEN ...

BigQuery では、列は同じクエリ内で定義された他の列の出力を参照できません。ロジックを複製するか、ネストされたクエリにロジックを移動する必要があります。

オプション 1

SELECT
  (subquery) AS flag,
  CASE WHEN (subquery) = 1 THEN ...

オプション 2

SELECT
  q.*,
  CASE WHEN flag = 1 THEN ...
FROM (
  SELECT
    (subquery) AS flag,
    ...
  ) AS q

比較演算子

Netezza	BigQuery	説明
`exp = exp2`	`exp = exp2`	等しい
`exp <= exp2`	`exp <= exp2`	以下
`exp < exp2`	`exp < exp2`	次より小さい
`exp <> exp2` `exp != exp2`	`exp <> exp2` `exp != exp2`	等しくない
`exp >= exp2`	`exp >= exp2`	以上
`exp > exp2`	`exp > exp2`	次より大きい

組み込み SQL 関数

Netezza	BigQuery	説明
`CURRENT_DATE`	`CURRENT_DATE`	現在の日付（年、月、日）を取得します。
`CURRENT_TIME`	`CURRENT_TIME`	小数を含む現在の時刻を取得します。
`CURRENT_TIMESTAMP`	`CURRENT_TIMESTAMP`	現在のシステム日時を秒単位で取得します。
`NOW`	`CURRENT_TIMESTAMP`	現在のシステム日時を秒単位で取得します。
`COALESCE(exp, 0)`	`COALESCE(exp, 0)`	`NULL` をゼロに置き換えます。
`NVL(exp, 0)`	`IFNULL(exp, 0)`	`NULL` をゼロに置き換えます。
`EXTRACT(DOY FROM timestamp_expression)`	`EXTRACT(DAYOFYEAR FROM timestamp_expression)`	年初からの日数を返します。
`ADD_MONTHS(date_expr, num_expr)`	`DATE_ADD(date, INTERVAL k MONTH)`	日付に月を追加します。
`DURATION_ADD(date, k)`	`DATE_ADD(date, INTERVAL k DAY)`	日付に対する加算を実行します。
`DURATION_SUBTRACT(date, k)`	`DATE_SUB(date, INTERVAL k DAY)`	日付に対する減算を実行します。
`str1 \|\| str2`	`CONCAT(str1, str2)`	文字列を連結します。

関数

このセクションでは、Netezza と BigQuery の関数を比較します。

集計関数

Netezza	BigQuery
	`ANY_VALUE`
	`APPROX_COUNT_DISTINCT`
	`APPROX_QUANTILES`
	`APPROX_TOP_COUNT`
	`APPROX_TOP_SUM`
`AVG`	`AVG`
`intNand`	`BIT_AND`
`intNnot`	ビット NOT 演算子: `~`
`intNor`	`BIT_OR`
`intNxor`	`BIT_XOR`
`intNshl`
`intNshr`
`CORR`	`CORR`
`COUNT`	`COUNT`
	`COUNTIF`
`COVAR_POP`	`COVAR_POP`
`COVAR_SAMP`	`COVAR_SAMP`
`GROUPING`
	`LOGICAL_AND`
	`LOGICAL_OR`
`MAX`	`MAX`
`MIN`	`MIN`
`MEDIAN`	`PERCENTILE_CONT(x, 0.5)`
`STDDEV_POP`	`STDDEV_POP`
`STDDEV_SAMP`	`STDDEV_SAMP` `STDDEV`
	`STRING_AGG`
`SUM`	`SUM`
`VAR_POP`	`VAR_POP`
`VAR_SAMP`	`VAR_SAMP` `VARIANCE`

分析関数

Netezza	BigQuery
	`ANY_VALUE`
	`ARRAY_AGG`
`ARRAY_CONCAT`	`ARRAY_CONCAT_AGG`
`ARRAY_COMBINE`
`ARRAY_COUNT`
`ARRAY_SPLIT`
`ARRAY_TYPE`
`AVG`	`AVG`
`intNand`	`BIT_AND`
`intNnot`	ビット NOT 演算子: `~`
`intNor`	`BIT_OR`
`intNxor`	`BIT_XOR`
`intNshl`
`intNshr`
`CORR`	`CORR`
`COUNT`	`COUNT`
	`COUNTIF`
`COVAR_POP`	`COVAR_POP`
`COVAR_SAMP`	`COVAR_SAMP`
`CUME_DIST`	`CUME_DIST`
`DENSE_RANK`	`DENSE_RANK`
`FIRST_VALUE`	`FIRST_VALUE`
`LAG`	`LAG`
`LAST_VALUE`	`LAST_VALUE`
`LEAD`	`LEAD`
`AND`	`LOGICAL_AND`
`OR`	`LOGICAL_OR`
`MAX`	`MAX`
`MIN`	`MIN`
	`NTH_VALUE`
`NTILE`	`NTILE`
`PERCENT_RANK`	`PERCENT_RANK`
`PERCENTILE_CONT`	`PERCENTILE_CONT`
`PERCENTILE_DISC`	`PERCENTILE_DISC`
`RANK`	`RANK`
`ROW_NUMBER`	`ROW_NUMBER`
`STDDEV`	`STDDEV`
`STDDEV_POP`	`STDDEV_POP`
`STDDEV_SAMP`	`STDDEV_SAMP`
	`STRING_AGG`
`SUM`	`SUM`
`VARIANCE`	`VARIANCE`
`VAR_POP`	`VAR_POP`
`VAR_SAMP`	`VAR_SAMP` `VARIANCE`
`WIDTH_BUCKET`

日付と時刻の関数

Netezza	BigQuery
`ADD_MONTHS`	`DATE_ADD` `TIMESTAMP_ADD`
`AGE`
`CURRENT_DATE`	`CURRENT_DATE`
	`CURRENT_DATETIME`
`CURRENT_TIME`	`CURRENT_TIME`
`CURRENT_TIME(p)`
`CURRENT_TIMESTAMP`	`CURRENT_TIMESTAMP`
`CURRENT_TIMESTAMP(p)`
	`DATE`
	`DATE_ADD`
	`DATE_DIFF`
	`DATE_FROM_UNIX_DATE`
	`DATE_SUB`
`DATE_TRUNC`	`DATE_TRUNC`
`DATE_PART`
	`DATETIME`
	`DATETIME_ADD`
	`DATETIME_DIFF`
	`DATETIME_SUB`
	`DATETIME_TRUNC`
`DURATION_ADD`
`DURATION_SUBTRACT`
`EXTRACT`	`EXTRACT (DATE)` `EXTRACT (TIMESTAMP)`
	`FORMAT_DATE`
	`FORMAT_DATETIME`
	`FORMAT_TIME`
	`FORMAT_TIMESTAMP`
`LAST_DAY`	`DATE_SUB(` `DATE_TRUNC(` `DATE_ADD(` `date_expression, INTERVAL 1 MONTH ), MONTH ),` `INTERVAL 1 DAY )`
`MONTHS_BETWEEN`	`DATE_DIFF(date_expression,` `date_expression, MONTH)`
`NEXT_DAY`
`NOW`
`OVERLAPS`
	`PARSE_DATE`
	`PARSE_DATETIME`
	`PARSE_TIME`
	`PARSE_TIMESTAMP`
	`STRING`
	`TIME`
	`TIME_ADD`
	`TIME_DIFF`
	`TIME_SUB`
	`TIME_TRUNC`
`TIMEOFDAY`
`TIMESTAMP`	`DATETIME`
	`TIMESTAMP_ADD`
	`TIMESTAMP_DIFF`
	`TIMESTAMP_MICROS`
	`TIMESTAMP_MILLIS`
	`TIMESTAMP_SECONDS`
	`TIMESTAMP_SUB`
	`TIMESTAMP_TRUNC`
`TIMEZONE`
`TO_DATE`	`PARSE_DATE`
`TO_TIMESTAMP`	`PARSE_TIMESTAMP`
	`UNIX_DATE`
	`UNIX_MICROS`
	`UNIX_MILLIS`
	`UNIX_SECONDS`

文字列関数

Netezza	BigQuery
`ASCII`	`TO_CODE_POINTS(string_expr)[OFFSET(0)]`
	`BYTE_LENGTH`
	`TO_HEX`
	`CHAR_LENGTH`
	`CHARACTER_LENGTH`
	`CODE_POINTS_TO_BYTES`
`BTRIM`
`CHR`	`CODE_POINTS_TO_STRING([numeric_expr])`
	`CONCAT`
`DBL_MP`
`DLE_DST`
	`ENDS_WITH`
	`FORMAT`
	`FROM_BASE32`
	`FROM_BASE64`
	`FROM_HEX`
`HEX_TO_BINARY`
`HEX_TO_GEOMETRY`
`INITCAP`
`INSTR`
`INT_TO_STRING`
`LE_DST`
`LENGTH`	`LENGTH`
`LOWER`	`LOWER`
`LPAD`	`LPAD`
`LTRIM`	`LTRIM`
	`NORMALIZE`
	`NORMALIZE_AND_CASEFOLD`
`PRI_MP`
	`REGEXP_CONTAINS`
`REGEXP_EXTRACT`	`REGEXP_EXTRACT`
`REGEXP_EXTRACT_ALL`	`REGEXP_EXTRACT_ALL`
`REGEXP_EXTRACT_ALL_SP`
`REGEXP_EXTRACT_SP`
`REGEXP_INSTR`	`STRPOS(col,` `REGEXP_EXTRACT()`)
`REGEXP_LIKE`
`REGEXP_MATCH_COUNT`
`REGEXP_REPLACE`	`REGEXP_REPLACE`
`REGEXP_REPLACE_SP`	`IF(REGEXP_CONTAINS,1,0)`
	`REGEXP_EXTRACT`
`REPEAT`	`REPEAT`
	`REPLACE`
	`REVERSE`
`RPAD`	`RPAD`
`RTRIM`	`RTRIM`
	`SAFE_CONVERT_BYTES_TO_STRING`
`SCORE_MP`
`SEC_MP`
`SOUNDEX`
	`SPLIT`
	`STARTS_WITH`
`STRING_TO_INT`
`STRPOS`	`STRPOS`
`SUBSTR`	`SUBSTR`
	`TO_BASE32`
	`TO_BASE64`
`TO_CHAR`
`TO_DATE`
`TO_NUMBER`
`TO_TIMESTAMP`
	`TO_CODE_POINTS`
	`TO_HEX`
`TRANSLATE`
	`TRIM`
`UPPER`	`UPPER`
`UNICODE`
`UNICODES`

数学関数

Netezza	BigQuery
`ABS`	`ABS`
`ACOS`	`ACOS`
	`ACOSH`
`ASIN`	`ASIN`
	`ASINH`
`ATAN`	`ATAN`
`ATAN2`	`ATAN2`
	`ATANH`
`CEIL` `DCEIL`	`CEIL`
	`CEILING`
`COS`	`COS`
	`COSH`
`COT`	`COT`
`DEGREES`
	`DIV`
`EXP`	`EXP`
`FLOOR` `DFLOOR`	`FLOOR`
`GREATEST`	`GREATEST`
	`IEEE_DIVIDE`
	`IS_INF`
	`IS_NAN`
`LEAST`	`LEAST`
`LN`	`LN`
`LOG`	`LOG`
	`LOG10`
`MOD`	`MOD`
	`NULLIF(expr, 0)`
`PI`	`ACOS(-1)`
`POW` `FPOW`	`POWER` `POW`
`RADIANS`
`RANDOM`	`RAND`
`ROUND`	`ROUND`
	`SAFE_DIVIDE`
`SETSEED`
`SIGN`	`SIGN`
`SIN`	`SIN`
	`SINH`
`SQRT` `NUMERIC_SQRT`	`SQRT`
`TAN`	`TAN`
	`TANH`
`TRUNC`	`TRUNC`
	`IFNULL(expr, 0)`

DML 構文

このセクションでは、Netezza と BigQuery の DML 構文を比較します。

`INSERT` ステートメント

Netezza BigQuery

Netezza	BigQuery
INSERT INTO table VALUES (...);	INSERT INTO table (...) VALUES (...); Netezza には、列に関する `DEFAULT` キーワードとその他の制約があります。BigQuery では、すべての列が指定される場合に限り、`INSERT` ステートメントでの列名の省略が許可されます。
INSERT INTO table (...) VALUES (...); INSERT INTO table (...) VALUES (...);	INSERT INTO table VALUES (), (); BigQuery では、1 日に実行できる DML ステートメント数を制限する DML 割り当てが適用されます。割り当てを最大限に利用するには、次の方法を検討してください。 `INSERT` ステートメントごとに 1 行ではなく、1 つの `INSERT` ステートメントで複数の行を組み合わせる。 `MERGE` ステートメントを使用して、複数の DML ステートメント（`INSERT` ステートメントを含む）を組み合わせる。 `CREATE TABLE ... AS SELECT` ステートメントを使用して、新しいテーブルを作成してデータを入力する。

INSERT INTO table VALUES (...);

INSERT INTO table (...) VALUES (...);

Netezza には、列に関する DEFAULT キーワードとその他の制約があります。BigQuery では、すべての列が指定される場合に限り、INSERT ステートメントでの列名の省略が許可されます。

INSERT INTO table (...) VALUES (...);
INSERT INTO table (...) VALUES (...);

INSERT INTO table VALUES (), ();

BigQuery では、1 日に実行できる DML ステートメント数を制限する DML 割り当てが適用されます。割り当てを最大限に利用するには、次の方法を検討してください。

INSERT ステートメントごとに 1 行ではなく、1 つの INSERT ステートメントで複数の行を組み合わせる。

MERGE ステートメントを使用して、複数の DML ステートメント（INSERT ステートメントを含む）を組み合わせる。

CREATE TABLE ... AS SELECT ステートメントを使用して、新しいテーブルを作成してデータを入力する。

BigQuery の DML スクリプトは、それに対応する Netezza のステートメントとは整合性セマンティクスが少し異なります。また、BigQuery では NOT NULL 以外の制約がないことにも注意してください。

スナップショット分離と、セッションとトランザクションの処理の概要については、整合性の保証とトランザクション分離をご覧ください。

`UPDATE` ステートメント

Netezza では WHERE 句は省略可能ですが、BigQuery では必須です。

Netezza BigQuery

Netezza	BigQuery
UPDATE tbl SET tbl.col1=val1;	`WHERE` 句がない場合はサポートされません。すべての行を更新するには `WHERE true` 句を使用します。
UPDATE A SET y = B.y, z = B.z + 1 FROM B WHERE A.x = B.x AND A.y IS NULL;	UPDATE A SET y = B.y, z = B.z + 1 FROM B WHERE A.x = B.x AND A.y IS NULL;
UPDATE A alias SET x = x + 1 WHERE f(x) IN (0, 1)	UPDATE A SET x = x + 1 WHERE f(x) IN (0, 1);
UPDATE A SET z = B.z FROM B WHERE A.x = B.x AND A.y = B.y	UPDATE A SET z = B.z FROM B WHERE A.x = B.x AND A.y = B.y;

UPDATE tbl
SET
tbl.col1=val1;

WHERE 句がない場合はサポートされません。すべての行を更新するには WHERE true 句を使用します。

UPDATE A
SET
  y = B.y,
  z = B.z + 1
FROM B
WHERE A.x = B.x
  AND A.y IS NULL;

UPDATE A
SET
  y = B.y,
  z = B.z + 1
FROM B
WHERE A.x = B.x
  AND A.y IS NULL;

UPDATE A alias
SET x = x + 1
WHERE f(x) IN (0, 1)

UPDATE A
SET x = x + 1
WHERE f(x) IN (0, 1);

UPDATE A
SET z = B.z
FROM B
WHERE A.x = B.x
  AND A.y = B.y

UPDATE A
SET z = B.z
FROM B
WHERE A.x = B.x
  AND A.y = B.y;

例については、UPDATE の例をご覧ください。

DML 割り当てがあるため、複数の個々の UPDATE ステートメントと INSERT ステートメントではなく、サイズの大きい MERGE ステートメントを使用することをおすすめします。BigQuery の DML スクリプトは、それに対応する Netezza のステートメントとは整合性セマンティクスが少し異なります。スナップショット分離と、セッションとトランザクションの処理の概要については、整合性の保証とトランザクション分離をご覧ください。

`DELETE` および `TRUNCATE` ステートメント

DELETE ステートメントと TRUNCATE ステートメントはいずれも、テーブルのスキーマやインデックスに影響を与えることなくテーブルから行を削除できます。TRUNCATE ステートメントの効果は DELETE ステートメントと同じですが、大規模なテーブルの場合、DELETE ステートメントよりもはるかに高速です。TRUNCATE ステートメントは Netezza ではサポートされていますが、BigQuery ではサポートされていません。ただし DELETE ステートメントは Netezza と BigQuery の両方で使用できます。

BigQuery では、DELETE ステートメントには WHERE 句が必要です。Netezza では、WHERE 句は省略可能です。WHERE 句が指定されていない場合、Netezza テーブル内のすべての行が削除されます。

Netezza BigQuery 説明

Netezza	BigQuery	説明
BEGIN; LOCK TABLE A IN EXCLUSIVE MODE; DELETE FROM A; INSERT INTO A SELECT * FROM B; COMMIT;	テーブルのコンテンツをクエリ出力で置き換える処理は、トランザクションに相当します。これは、`query` クエリまたはコピー（`cp`）オペレーションで実行できます。 bq query \ --replace \ --destination_table \ tableA \ 'SELECT * \ FROM tableB \ WHERE ...' bq cp \ -f tableA tableB	テーブルの内容をクエリの結果に置換します。
DELETE FROM database.table	DELETE FROM table WHERE TRUE;	Vertica では、delete ステートメントが実行されたとき、行が物理的に削除されるのではなく単に削除対象のマークが付けられるだけです。後で `GROOM TABLE` または `nzreclaim` コマンドを実行すると、削除対象マークが付けられた行が削除され、対応するディスク容量が再利用されます。
`GROOM TABLE`		Netezza では、`GROOM TABLE` コマンドを使用して、削除対象マークが付いた行を削除することで、ディスク容量を再利用します。

BEGIN;
LOCK TABLE A IN EXCLUSIVE MODE;
DELETE FROM A;
INSERT INTO A SELECT * FROM B;
COMMIT;

テーブルのコンテンツをクエリ出力で置き換える処理は、トランザクションに相当します。これは、query クエリまたはコピー（cp）オペレーションで実行できます。

bq query \

--replace \

--destination_table \

tableA \

'SELECT * \

FROM tableB \

WHERE ...'

bq cp \

-f tableA tableB

テーブルの内容をクエリの結果に置換します。

DELETE FROM database.table

DELETE FROM table WHERE TRUE;

Vertica では、delete ステートメントが実行されたとき、行が物理的に削除されるのではなく単に削除対象のマークが付けられるだけです。後で GROOM TABLE または nzreclaim コマンドを実行すると、削除対象マークが付けられた行が削除され、対応するディスク容量が再利用されます。

GROOM TABLE Netezza では、GROOM TABLE コマンドを使用して、削除対象マークが付いた行を削除することで、ディスク容量を再利用します。

`MERGE` ステートメント

MERGE ステートメントでは、ターゲット行ごとに最大で 1 つのソース行を対応させる必要があります。BigQuery の DML スクリプトは、それに対応する Netezza のステートメントとは整合性セマンティクスが少し異なります。スナップショット分離と、セッションとトランザクションの処理の概要については、整合性の保証とトランザクション分離をご覧ください。例については、BigQuery の MERGE の例と Netezza の MERGE の例をご覧ください。

DDL 構文

このセクションでは、Netezza と BigQuery の DDL 構文を比較します。

`CREATE TABLE` ステートメント

Netezza	BigQuery	説明
`TEMP` `TEMPORARY`	BigQuery では DDL がサポートされているので、クエリの結果からテーブルを作成でき、作成時にテーブルの有効期限を指定できます。たとえば、3 日間の場合は次のようになります。 `CREATE TABLE` `'my-project.public_dump.vtemp'` `OPTIONS`( `expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(),` `INTERVAL 3 DAY))`	セッションに対して一時的なテーブルを作成します。
`ZONE MAPS`	サポート対象外。	`WHERE` 条件のクイック検索を行います。
`DISTRIBUTE ON`	`PARTITION BY`	パーティショニング。これは直接変換ではありません。`DISTRIBUTE ON` では、通常は均等分散のために一意のキーを指定してノード間でデータを共有します。`PARTITION BY` はデータをセグメントにプルーニングします。
`ORGANIZE ON`	`CLUSTER BY`	Netezza と BigQuery の両方が、クラスタリング用に最大 4 つの鍵をサポートしています。Netezza クラスタ基本テーブル（CBT）では、各クラスタリング列の優先度が同等になります。BigQuery では、テーブルがクラスタ化される最初の列が優先され、次に 2 番目の列が優先されます。
`ROW SECURITY`	`Authorized View`	行レベルのセキュリティ
`CONSTRAINT`	サポート対象外	チェック制約。

`DROP` ステートメント

Netezza	BigQuery	説明
`DROP TABLE`	`DROP TABLE`
`DROP DATABASE`	`DROP DATABASE`
`DROP VIEW`	`DROP VIEW`

列のオプションと属性

Netezza	BigQuery	説明
`NULL` `NOT NULL`	`NULLABLE` `REQUIRED`	列に `NULL` 値を含めることを許可するかどうかを指定します。
`REFERENCES`	サポート対象外	列の制約を指定します。
`UNIQUE`	サポート対象外	列内の各値を一意にする必要があります。
`DEFAULT`	サポート対象外	列内のすべての値のデフォルト値。

一時テーブル

Netezza では、セッション中に存在する TEMPORARY テーブルがサポートされています。

BigQuery で一時テーブルを作成する手順は次のとおりです。

有効期間が短い（12 時間など）データセットを作成します。
このデータセット内に一時テーブルを作成します。テーブル名の接頭辞は temp にします。たとえば、有効期限が 1 時間のテーブルを作成するには、次のようにします。
```
CREATE TABLE temp.name (col1, col2, ...)
OPTIONS(expiration_timestamp = TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(),
INTERVAL 1 HOUR));
```
一時テーブルでの読み取りと書き込みを開始します。

ダウンストリームシステムのエラーを確認するために、重複を個別に削除することもできます。

BigQuery では DEFAULT 列と IDENTITY（シーケンス）列はサポートされていません。

手続き型 SQL ステートメント

Netezza では、NZPLSQL スクリプト言語を使用してストアドプロシージャを記述します。NZPLSQL は Postgres の PL/pgSQL 言語をベースとしています。ここでは、ストアドプロシージャ、関数、トリガーで使用される手続き型 SQL ステートメントを Netezza から BigQuery に変換する方法について説明します。

`CREATE PROCEDURE` ステートメント

Netezza と BigQuery のいずれでも、CREATE PROCEDURE ステートメントを使用したストアドプロシージャの作成がサポートされています。詳細については、SQL ストアドプロシージャを操作するをご覧ください。

変数宣言と割り当て

Netezza	BigQuery	説明
`DECLARE var datatype(len) [DEFAULT value];`	`DECLARE`	変数を宣言します。
`SET var = value;`	`SET`	変数に値を代入します。

例外ハンドラ

Netezza では、特定のエラー状態に対してトリガーできる例外ハンドラがサポートされています。BigQuery では条件ハンドラはサポートされていません。

Netezza	BigQuery	説明
`EXCEPTION`	サポート対象外	一般的なエラーについては SQL 例外ハンドラを宣言します。

動的 SQL ステートメント

Netezza では、ストアドプロシージャ内の動的 SQL クエリがサポートされています。BigQuery では動的 SQL ステートメントがサポートされていません。

Netezza	BigQuery	説明
`EXECUTE IMMEDIATE` `sql_str;`	`EXECUTE IMMEDIATE` `sql_str;`	動的 SQL を実行。

フロー制御ステートメント

Netezza	BigQuery	説明
`IF THEN ELSE STATEMENT` `IF` 条件 `THEN ...` `ELSE ...` `END IF;`	`IF` 条件 `THEN ...` `ELSE ...` `END IF;`	条件に基づいて実行します。
反復制御 `FOR var AS SELECT ...` `DO` stmts `END FOR;` `FOR var AS cur CURSOR` `FOR SELECT ...` `DO stmts END FOR;`	サポート対象外	行のコレクションを反復処理します。
反復制御 `LOOP stmts END LOOP;`	`LOOP` `sql_statement_list END LOOP;`	ステートメントのブロックをループします。
`EXIT WHEN`	`BREAK`	プロシージャを終了します。
`WHILE condition LOOP`	`WHILE` 条件 `DO ...` `END WHILE`	while 条件が失敗するまで、ステートメントのループを実行します。

その他のステートメントと手続き型言語要素

Netezza	BigQuery	説明
`CALL` `proc(param,...)`	サポート対象外	プロシージャを実行します。
`EXEC` `proc(param,...)`	サポート対象外	プロシージャを実行します。
`EXECUTE` `proc(param,...)`	サポート対象外	プロシージャを実行します。

複数ステートメントおよび複数行 SQL ステートメント

Netezza と BigQuery はどちらもトランザクション（セッション）をサポートしているため、一貫して一緒に実行されるステートメントをセミコロンで区切って指定できます。詳細については、複数ステートメントトランザクションをご覧ください。

その他の SQL ステートメント

Netezza	BigQuery	説明
`GENERATE STATISTICS`		現在のデータベース内のすべてのテーブルに関する統計情報を生成します。
`GENERATE STATISTICS ON table_name`		特定のテーブルに関する統計情報を生成します。
`GENERATE STATISTICS ON table_name(col1,col4)`	`MIN, MAX, AVG,` などの統計関数、UI、または Cloud Data Loss Prevention API を使用します。	テーブル内の特定の列に関する統計情報を生成します。
`GENERATE STATISTICS ON table_name`	`APPROX_COUNT_DISTINCT(col)`	列の一意の値の数を示します。
`INSERT INTO table_name`	`INSERT INTO table_name`	行を挿入します。
`LOCK TABLE` `table_name FOR` `EXCLUSIVE;`	サポート対象外	行をロックします。
`SET SESSION` `CHARACTERISTICS AS` `TRANSACTION ISOLATION LEVEL` ...	BigQuery では、常にスナップショット分離を使用します。詳細については、整合性の保証とトランザクション分離をご覧ください。	トランザクション分離レベルを定義します。
`BEGIN TRANSACTION` `END TRANSACTION` `COMMIT`	BigQuery では、常にスナップショット分離を使用します。詳細については、整合性の保証とトランザクション分離をご覧ください。	マルチステートメントリクエストのトランザクション境界を定義します。
`EXPLAIN` ...	サポートされていません。クエリプランとタイムラインの同様の機能	`SELECT` ステートメントのクエリプランを表示します。
ユーザービューのメタデータシステムビューのメタデータ	`SELECT` `* EXCEPT(is_typed)` `FROM` `mydataset.INFORMATION_SCHEMA.TABLES;` BigQuery Information Schema	データベース内のオブジェクトをクエリします

整合性の保証とトランザクション分離

Netezza と BigQuery はどちらもアトミックです。つまり、多数の行にわたってミューテーション単位で ACID に準拠しています。たとえば MERGE オペレーションは、複数の挿入値がある場合でも完全にアトミックです。

トランザクション

Netezza の構文では、ANSI SQL のトランザクション分離の 4 つのモードがすべてを受け入れられます。ただし、指定されたモードに関係なく、SERIALIZABLE モードのみが使用されるので、可能な限り高いレベルの整合性が実現します。また、このモードでは同時実行トランザクション間のダーティ読み取り、再現不能な読み取り、ファントム読み取りも回避されます。Netezza は、整合性を適用するために従来のロックを使用しません。代わりに、シリアル化依存関係チェックを使用します。これはオプティミスティック同時実行制御の一種であり、2 つのトランザクションが同じデータを変更しようとしたときに、最新のトランザクションを自動的にロールバックします。

また、BigQuery はトランザクションをサポートしています。BigQuery では、スナップショット分離を使用して、オプティミスティック同時実行制御（最初の commit が優先）が確実に実行されるようにします。この場合、クエリは、クエリの開始前に最後に commit されたデータを読み取ります。このアプローチにより、行ごと、ミューテーションごと、および同じ DML ステートメント内の行全体で同じレベルの整合性が保証され、デッドロックも回避されます。同じテーブルに対して複数の DML 更新を行う場合、BigQuery はペシミスティック同時実行制御に切り替わります。読み込みジョブは完全に独立して実行され、テーブルへの連結を実行できます。

ロールバック

Netezza は ROLLBACK TRANSACTION ステートメントをサポートしています。このステートメントは、現在のトランザクションを中止し、トランザクションで行われたすべての変更をロールバックします。

BigQuery では、ROLLBACK TRANSACTION ステートメントを使用できます。

データベースに関する制限

上限	Netezza	BigQuery
データベースあたりのテーブル数	32,000	制限なし
テーブルあたりの列数	1600	10000
最大行数	64 KB	100 MB
列とテーブルの名前の長さ	128 バイト	16,384 Unicode 文字
テーブルあたりの行数	無制限	無制限
SQL リクエストの最大長		1 MB（未解決標準 SQL クエリの最大長） 12 MB（解決済み以前の SQL クエリと標準 SQL クエリの最大長）。ストリーミング: 10 MB（HTTP リクエストサイズの上限） 10,000（リクエストあたりの最大行数）
リクエストとレスポンスの最大サイズ		10 MB（リクエスト）および 10 GB（レスポンス）、ただしページ分けまたは Cloud Storage API を使用する場合は実質的に無制限。
同時実行セッションの最大数	63 の同時読み取り / 書き込みトランザクション。サーバーへの 2,000 の同時接続。	100 個の同時実行クエリ（スロット予約で増やすことができます）、ユーザーあたり 300 個の同時実行 API リクエスト。

次のステップ

IBM Netezza から BigQuery に移行する手順を確認する。

IBM Netezza SQL 変換ガイド

データ型

タイムスタンプと日付型形式

SELECT ステートメント

比較演算子

組み込み SQL 関数

関数

集計関数

分析関数

日付と時刻の関数

文字列関数

数学関数

DML 構文

INSERT ステートメント

UPDATE ステートメント

DELETE および TRUNCATE ステートメント

MERGE ステートメント

DDL 構文

CREATE TABLE ステートメント

DROP ステートメント

列のオプションと属性

一時テーブル

手続き型 SQL ステートメント

CREATE PROCEDURE ステートメント

変数宣言と割り当て

例外ハンドラ

動的 SQL ステートメント

フロー制御ステートメント

その他のステートメントと手続き型言語要素

複数ステートメントおよび複数行 SQL ステートメント

その他の SQL ステートメント

整合性の保証とトランザクション分離

トランザクション

ロールバック

データベースに関する制限

次のステップ

`SELECT` ステートメント

`INSERT` ステートメント

`UPDATE` ステートメント

`DELETE` および `TRUNCATE` ステートメント

`MERGE` ステートメント

`CREATE TABLE` ステートメント

`DROP` ステートメント

`CREATE PROCEDURE` ステートメント