Snowflake スクリプトによる手続き型ロジックを含む SQL UDF を定義できるようになりました #SnowflakeDB

Snowflake スクリプトによる手続き型ロジックを含む SQL UDF を定義できるようになりました #SnowflakeDB

2025.08.18

はじめに

2025年8月のリリースで、Snowflake Scripting による手続き型言語を含む SQL UDF を作成できるようになりました。

https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2025/9_23#snowflake-scripting-user-defined-functions-udfs

こちらを試してみましたので、本記事で内容をまとめてみます。

アップデートの概要

Snowflake では Snowflake Scripting により、手続き型ロジックを使用しながら SQL でストアドプロシージャを記述することができます。Snowflake Scripting は条件分岐やループ操作などをサポートしており、従来の SQL では困難だった処理を実装できます。

https://docs.snowflake.com/ja/developer-guide/snowflake-scripting/index

Snowflake の UDF は SELECT 文や INSERT 文などの SQL 文で呼び出すことができ、常に値を返す再利用可能な処理を記述できます。

ストアドプロシージャを呼び出す際は、基本的に CALL が必要ですが、今回のアップデートで SELECT 文から Snowflake Scripting によるロジックを呼び出せるようになるため、柔軟性が向上します。

こちらの機能については、以下に記載があります。

https://docs.snowflake.com/en/developer-guide/udf/sql/udf-sql-procedural-functions

その他、ストアドプロシージャと UDF の違いについては以下をご参照ください。

https://docs.snowflake.com/en/developer-guide/stored-procedures-vs-udfs

制限

現時点の主な制約は以下の通りです。

その他の制限や詳細は以下をご参照ください。

https://docs.snowflake.com/en/developer-guide/udf/sql/udf-sql-procedural-functions#limitations

試してみる

いくつかのパターンで Snowflake Scripting UDF を定義してみます。

条件分岐

基本的な条件分岐を試してみます。

はじめに検証用のテーブルを用意します。

CREATE OR REPLACE TABLE TEST_TABLE (
    ID INT,
    NAME VARCHAR(255)
);
INSERT INTO TEST_TABLE (ID, NAME)
VALUES
    (1, 'John'),
    (2, 'Jane'),
    (3, 'Bob');

公式ドキュメント記載の例を定義しました。あわせて通常の UDF でも同じ処理を作成してみています。

CREATE OR REPLACE function check_dept_udf_script(department_id INTEGER)
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
AS
BEGIN
  IF (department_id < 3) THEN
    RETURN 'Engineering';
  ELSEIF (department_id = 3) THEN
    RETURN 'Tool Design';
  ELSE
    RETURN 'Marketing';
  END IF;
END;

--従来の方法
CREATE OR REPLACE FUNCTION check_dept_udf_case(department_id INTEGER)
RETURNS VARCHAR
AS
$$
  CASE
    WHEN department_id < 3 THEN 'Engineering'
    WHEN department_id = 3 THEN 'Tool Design'
    ELSE 'Marketing'
  END
$$;

UDF を実行します。同じ結果を得ることができました。

>SELECT
     *
     ,check_dept_udf_script(id) AS checked_dept_script
     ,check_dept_udf_case(id) AS checked_dept_case
 FROM test_table;
+----+------+---------------------+-------------------+
| ID | NAME | CHECKED_DEPT_SCRIPT | CHECKED_DEPT_CASE |
|----+------+---------------------+-------------------|
|  1 | John | Engineering         | Engineering       |
|  2 | Jane | Engineering         | Engineering       |
|  3 | Bob  | Tool Design         | Tool Design       |
+----+------+---------------------+-------------------+

上記の例はシンプルな条件判定なので、CASE 式でも十分と思います。

他の例を試してみます。同様にサンプルテーブル(購入金額とそのユーザーの会員ランク)を作成します。

CREATE OR REPLACE TABLE purchases (
    purchase_id INT,
    member_tier VARCHAR(50),
    purchase_amount NUMBER(10, 2)
);

INSERT INTO purchases (purchase_id, member_tier, purchase_amount)
VALUES
    (1, 'Bronze', 50.00),
    (2, 'Silver', 150.00),
    (3, 'Gold', 300.00),
    (4, 'Bronze', 250.00);

UDF を作成します。ここではサンプルテーブルを対象に、購入金額とランクごとに割引適用後の金額を計算しています。

CREATE OR REPLACE FUNCTION calculate_discount_script(
    purchase_amount NUMBER(10, 2),
    member_tier VARCHAR(50)
)
RETURNS NUMBER(10, 2)
LANGUAGE SQL
AS
  DECLARE
    final_amount NUMBER(10, 2) := purchase_amount;
  BEGIN
    -- STEP 1: 購入金額に応じた割引率を決定
    LET purchase_multiplier NUMBER(10, 2) := 1.0;

    IF (:purchase_amount < 100) THEN
      purchase_multiplier := 0.95;
    ELSEIF (:purchase_amount < 200) THEN
      purchase_multiplier := 0.90;
    ELSE
      purchase_multiplier := 0.85;
    END IF;

    -- STEP 2: 会員ランクに応じた追加割引率を決定
    LET member_rank_multiplier NUMBER(10, 2) := 1.0;

    IF (:member_tier = 'Silver') THEN
      member_rank_multiplier := 0.98;
    ELSEIF (:member_tier = 'Gold') THEN
      member_rank_multiplier := 0.95;
    ELSE
      member_rank_multiplier := 1.0; -- 割引なし
    END IF;

    -- STEP 3: 最終的な金額を計算
    final_amount := final_amount * purchase_multiplier * member_rank_multiplier;

    RETURN final_amount;
  END;
;

--従来の方法
CREATE OR REPLACE FUNCTION calculate_discount_case(
    purchase_amount NUMBER(10, 2),
    member_tier VARCHAR(50)
)
RETURNS NUMBER(10, 2)
AS
$$
  purchase_amount *
  (
      (CASE
          WHEN purchase_amount < 100 THEN 0.95
          WHEN purchase_amount < 200 THEN 0.90
          ELSE 0.85
      END) *
      (CASE
          WHEN member_tier = 'Silver' THEN 0.98
          WHEN member_tier = 'Gold' THEN 0.95
          ELSE 1.0
      END)
  )
$$;

UDF をそれぞれ実行します。

>SELECT
    *
    ,calculate_discount_script(purchase_amount, member_tier) AS final_price_script
    ,calculate_discount_case(purchase_amount, member_tier) AS final_price_case
FROM purchases;
+-------------+-------------+-----------------+--------------------+------------------+
| PURCHASE_ID | MEMBER_TIER | PURCHASE_AMOUNT | FINAL_PRICE_SCRIPT | FINAL_PRICE_CASE |
|-------------+-------------+-----------------+--------------------+------------------|
|           1 | Bronze      |           50.00 |              47.50 |        47.500000 |
|           2 | Silver      |          150.00 |             132.30 |       132.300000 |
|           3 | Gold        |          300.00 |             242.25 |       242.250000 |
|           4 | Bronze      |          250.00 |             212.50 |       212.500000 |
+-------------+-------------+-----------------+--------------------+------------------+

結果は同じになりますが、条件が複雑になる場合は、Snowflake Scripting の条件式を記述すると可読性もあがると思います。また、LET 構文もこれまでのように使うことができます。

ループ処理

ループ処理も試してみます。
以下の UDF では単語に含まれる母音をカウントしています。

--母音をかぞえるUDFを定義
CREATE OR REPLACE FUNCTION count_vowels(input_string VARCHAR)
RETURNS INTEGER
LANGUAGE SQL
AS
$$
DECLARE
  -- 母音の数を数えるための変数
  vowel_count INTEGER DEFAULT 0;

  -- ループの回数を格納する変数
  cnt INTEGER;

  -- ループの各イテレーションで使用する一時変数
  current_char VARCHAR;
BEGIN
  -- 文字列の長さを変数に代入
  cnt := LENGTH(:input_string);

  -- 文字列の長さ分ループ
  FOR i IN 1 TO cnt DO
    current_char := SUBSTR(:input_string, i, 1);

    -- 現在の文字が母音かチェック
    IF (current_char IN ('a', 'e', 'i', 'o', 'u', 'A', 'E', 'I', 'O', 'U')) THEN
      vowel_count := vowel_count + 1;
    END IF;
  END FOR;

  RETURN vowel_count;
END;
$$
;

>WITH sample_data AS (
    SELECT 'Hello Snowflake' AS my_string
    UNION ALL SELECT 'UDF is useful'
    UNION ALL SELECT 'Python'
    UNION ALL SELECT 'aeiou'
)
SELECT
    my_string,
    count_vowels(my_string) AS vowel_count
    ,REGEXP_COUNT(my_string, '[aeiouAEIOU]')
FROM
    sample_data;
+-----------------+-------------+-----------------------------------------+
| MY_STRING       | VOWEL_COUNT | REGEXP_COUNT(MY_STRING, '[AEIOUAEIOU]') |
|-----------------+-------------+-----------------------------------------|
| Hello Snowflake |           5 |                                       5 |
| UDF is useful   |           5 |                                       5 |
| Python          |           1 |                                       1 |
| aeiou           |           5 |                                       5 |
+-----------------+-------------+-----------------------------------------+

UDF でループ処理のケースはあまりないかもしれませんが、ストアドプロシージャのように記述でき、UDF でできることの幅は広がります。このケースでは正規表現を使っても同じ結果を得ることができました。

さいごに

Snowflake Scripting による手続き型言語を含む SQL UDF を作成できるようになったので試してみました。
ここでは従来の UDF との比較を主としましたが、柔軟な処理が記述できるようになったことにより、これまでストアドプロシージャを使わざるを得なかった処理を定義できるようになった点は嬉しいアップデートと思います。
こちらの内容が何かの参考になれば幸いです。

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