COPY INTO <테이블>¶

파일에서 기존 테이블로 데이터를 로드합니다. 파일은 다음 위치 중 하나에 이미 있어야 합니다.

명명된 내부 스테이지(또는 테이블/사용자 스테이지). PUT 명령을 사용하여 파일을 스테이징할 수 있습니다.
외부 위치를 참조하는 명명된 외부 스테이지(Amazon S3, Google Cloud Storage 또는 Microsoft Azure).

사용자는 검색하기 전에 복원이 필요한 아카이브 클라우드 저장소 클래스에 있는 데이터에 액세스할 수 없습니다. 이러한 아카이브 저장소 클래스로는 예를 들어 Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval 또는 Glacier Deep Archive 저장소 클래스 또는 Microsoft Azure Archive Storage 등이 있습니다.
외부 위치(Amazon S3, Google Cloud Storage 또는 Microsoft Azure).

참고 항목:: COPY INTO <위치>

구문¶

/* Standard data load */
COPY INTO [<namespace>.]<table_name>
     FROM { internalStage | externalStage | externalLocation }
[ FILES = ( '<file_name>' [ , '<file_name>' ] [ , ... ] ) ]
[ PATTERN = '<regex_pattern>' ]
[ FILE_FORMAT = ( { FORMAT_NAME = '[<namespace>.]<file_format_name>' |
                    TYPE = { CSV | JSON | AVRO | ORC | PARQUET | XML } [ formatTypeOptions ] } ) ]
[ copyOptions ]
[ VALIDATION_MODE = RETURN_<n>_ROWS | RETURN_ERRORS | RETURN_ALL_ERRORS ]

/* Data load with transformation */
COPY INTO [<namespace>.]<table_name> [ ( <col_name> [ , <col_name> ... ] ) ]
     FROM ( SELECT [<alias>.]$<file_col_num>[.<element>] [ , [<alias>.]$<file_col_num>[.<element>] ... ]
            FROM { internalStage | externalStage } )
[ FILES = ( '<file_name>' [ , '<file_name>' ] [ , ... ] ) ]
[ PATTERN = '<regex_pattern>' ]
[ FILE_FORMAT = ( { FORMAT_NAME = '[<namespace>.]<file_format_name>' |
                    TYPE = { CSV | JSON | AVRO | ORC | PARQUET | XML } [ formatTypeOptions ] } ) ]
[ copyOptions ]

Copy

여기서

internalStage ::=
    @[<namespace>.]<int_stage_name>[/<path>]
  | @[<namespace>.]%<table_name>[/<path>]
  | @~[/<path>]

Copy

externalStage ::=
  @[<namespace>.]<ext_stage_name>[/<path>]

Copy

externalLocation (for Amazon S3) ::=
  '<protocol>://<bucket>[/<path>]'
  [ { STORAGE_INTEGRATION = <integration_name> } | { CREDENTIALS = ( {  { AWS_KEY_ID = '<string>' AWS_SECRET_KEY = '<string>' [ AWS_TOKEN = '<string>' ] } } ) } ]
  [ ENCRYPTION = ( [ TYPE = 'AWS_CSE' ] [ MASTER_KEY = '<string>' ] |
                   [ TYPE = 'AWS_SSE_S3' ] |
                   [ TYPE = 'AWS_SSE_KMS' [ KMS_KEY_ID = '<string>' ] ] |
                   [ TYPE = 'NONE' ] ) ]

Copy

externalLocation (for Google Cloud Storage) ::=
  'gcs://<bucket>[/<path>]'
  [ STORAGE_INTEGRATION = <integration_name> ]
  [ ENCRYPTION = ( [ TYPE = 'GCS_SSE_KMS' ] [ KMS_KEY_ID = '<string>' ] | [ TYPE = 'NONE' ] ) ]

Copy

externalLocation (for Microsoft Azure) ::=
  'azure://<account>.blob.core.windows.net/<container>[/<path>]'
  [ { STORAGE_INTEGRATION = <integration_name> } | { CREDENTIALS = ( [ AZURE_SAS_TOKEN = '<string>' ] ) } ]
  [ ENCRYPTION = ( [ TYPE = { 'AZURE_CSE' | 'NONE' } ] [ MASTER_KEY = '<string>' ] ) ]

Copy

formatTypeOptions ::=
-- If FILE_FORMAT = ( TYPE = CSV ... )
     COMPRESSION = AUTO | GZIP | BZ2 | BROTLI | ZSTD | DEFLATE | RAW_DEFLATE | NONE
     RECORD_DELIMITER = '<string>' | NONE
     FIELD_DELIMITER = '<string>' | NONE
     MULTI_LINE = TRUE | FALSE
     PARSE_HEADER = TRUE | FALSE
     SKIP_HEADER = <integer>
     SKIP_BLANK_LINES = TRUE | FALSE
     DATE_FORMAT = '<string>' | AUTO
     TIME_FORMAT = '<string>' | AUTO
     TIMESTAMP_FORMAT = '<string>' | AUTO
     BINARY_FORMAT = HEX | BASE64 | UTF8
     ESCAPE = '<character>' | NONE
     ESCAPE_UNENCLOSED_FIELD = '<character>' | NONE
     TRIM_SPACE = TRUE | FALSE
     FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY = '<character>' | NONE
     NULL_IF = ( [ '<string>' [ , '<string>' ... ] ] )
     ERROR_ON_COLUMN_COUNT_MISMATCH = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     EMPTY_FIELD_AS_NULL = TRUE | FALSE
     SKIP_BYTE_ORDER_MARK = TRUE | FALSE
     ENCODING = '<string>' | UTF8
-- If FILE_FORMAT = ( TYPE = JSON ... )
     COMPRESSION = AUTO | GZIP | BZ2 | BROTLI | ZSTD | DEFLATE | RAW_DEFLATE | NONE
     DATE_FORMAT = '<string>' | AUTO
     TIME_FORMAT = '<string>' | AUTO
     TIMESTAMP_FORMAT = '<string>' | AUTO
     BINARY_FORMAT = HEX | BASE64 | UTF8
     TRIM_SPACE = TRUE | FALSE
     MULTI_LINE = TRUE | FALSE
     NULL_IF = ( [ '<string>' [ , '<string>' ... ] ] )
     ENABLE_OCTAL = TRUE | FALSE
     ALLOW_DUPLICATE = TRUE | FALSE
     STRIP_OUTER_ARRAY = TRUE | FALSE
     STRIP_NULL_VALUES = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     IGNORE_UTF8_ERRORS = TRUE | FALSE
     SKIP_BYTE_ORDER_MARK = TRUE | FALSE
-- If FILE_FORMAT = ( TYPE = AVRO ... )
     COMPRESSION = AUTO | GZIP | BROTLI | ZSTD | DEFLATE | RAW_DEFLATE | NONE
     TRIM_SPACE = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     NULL_IF = ( [ '<string>' [ , '<string>' ... ] ] )
-- If FILE_FORMAT = ( TYPE = ORC ... )
     TRIM_SPACE = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     NULL_IF = ( [ '<string>' [ , '<string>' ... ] ] )
-- If FILE_FORMAT = ( TYPE = PARQUET ... )
     COMPRESSION = AUTO | SNAPPY | NONE
     BINARY_AS_TEXT = TRUE | FALSE
     USE_LOGICAL_TYPE = TRUE | FALSE
     TRIM_SPACE = TRUE | FALSE
     USE_VECTORIZED_SCANNER = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     NULL_IF = ( [ '<string>' [ , '<string>' ... ] ] )
-- If FILE_FORMAT = ( TYPE = XML ... )
     COMPRESSION = AUTO | GZIP | BZ2 | BROTLI | ZSTD | DEFLATE | RAW_DEFLATE | NONE
     IGNORE_UTF8_ERRORS = TRUE | FALSE
     PRESERVE_SPACE = TRUE | FALSE
     STRIP_OUTER_ELEMENT = TRUE | FALSE
     DISABLE_AUTO_CONVERT = TRUE | FALSE
     REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE
     SKIP_BYTE_ORDER_MARK = TRUE | FALSE

Copy

copyOptions ::=
     ON_ERROR = { CONTINUE | SKIP_FILE | SKIP_FILE_<num> | 'SKIP_FILE_<num>%' | ABORT_STATEMENT }
     SIZE_LIMIT = <num>
     PURGE = TRUE | FALSE
     RETURN_FAILED_ONLY = TRUE | FALSE
     MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_SENSITIVE | CASE_INSENSITIVE | NONE
     INCLUDE_METADATA = ( <column_name> = METADATA$<field> [ , <column_name> = METADATA${field} ... ] )
     ENFORCE_LENGTH = TRUE | FALSE
     TRUNCATECOLUMNS = TRUE | FALSE
     FORCE = TRUE | FALSE
     LOAD_UNCERTAIN_FILES = TRUE | FALSE
     FILE_PROCESSOR = (SCANNER = <custom_scanner_type> SCANNER_OPTIONS = (<scanner_options>))
     LOAD_MODE = { FULL_INGEST | ADD_FILES_COPY }

Copy

필수 매개 변수¶

[namespace.]table_name

데이터가 로딩되는 대상 테이블의 이름을 지정합니다.

네임스페이스는 database_name.schema_name 또는 schema_name 형식으로 테이블의 데이터베이스 및/또는 스키마를 선택적으로 지정합니다. 데이터베이스와 스키마가 현재 사용자 세션 내에서 사용 중인 경우 이는 선택 사항 입니다. 사용 중이지 않으면 필수 사항입니다.

FROM ...

로딩할 데이터가 있는 파일을 스테이징하는 내부 또는 외부 위치를 지정합니다.

@[namespace.]int_stage_name[/path]

파일이 지정된 명명된 내부 스테이지에 있습니다.

@[namespace.]ext_stage_name[/path]

파일이 지정된 명명된 외부 스테이지에 있습니다.

@[namespace.]%table_name[/path]

파일이 지정된 테이블의 스테이지에 있습니다.

@~[/path]

파일이 현재 사용자의 스테이지에 있습니다.

'protocol://bucket[/path]'

파일이 지정된 외부 위치(S3 버킷)에 있습니다. 추가 매개 변수가 필요할 수도 있습니다. 자세한 내용은 이 항목에 있는 추가 클라우드 공급자 매개 변수 섹션을 참조하십시오.

'gcs://bucket[/path]'

파일이 지정된 외부 위치(Google Cloud Storage 버킷)에 있습니다. 추가 매개 변수가 필요할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 항목에 있는 추가 클라우드 공급자 매개 변수 섹션을 참조하십시오.

'azure://account.blob.core.windows.net/container[/path]'

파일이 지정된 외부 위치(Azure 컨테이너)에 있습니다. 추가 매개 변수가 필요할 수도 있습니다. 자세한 내용은 이 항목에 있는 추가 클라우드 공급자 매개 변수 섹션을 참조하십시오.

여기서

namespace 는 database_name.schema_name 또는 schema_name 형식의 내부 또는 외부 스테이지가 있는 데이터베이스 및/또는 스키마입니다. 데이터베이스와 스키마가 현재 사용자 세션 내에서 사용 중인 경우 이는 선택 사항 입니다. 사용 중이지 않으면 필수 사항입니다.

protocol 은 다음 중 하나입니다.

s3 은 중국 외부에 있는 공용 AWS 리전의 S3 저장소를 나타냅니다.

s3china 는 중국에 있는 공용 AWS 리전의 S3 저장소를 나타냅니다.

s3gov 는 정부 리전 의 S3 저장소를 나타냅니다.

저장소 통합을 사용하여 정부 리전 의 클라우드 저장소에 액세스하는 것은 동일한 정부 리전에 호스팅된 Snowflake 계정으로 제한됩니다.

마찬가지로, 중국에 있는 리전의 클라우드 저장소에 액세스해야 하는 경우 중국 내 동일한 리전에 호스팅된 Snowflake 계정에서만 저장소 통합을 사용할 수 있습니다.

이런 경우에는 저장소 통합을 사용하는 대신 CREATE STAGE 명령에 CREDENTIALS 매개 변수를 사용하여 인증을 위한 자격 증명을 제공하십시오.

bucket 은 버킷의 이름입니다.

account 는 Azure 계정의 이름입니다(예: myaccount). Data Lake Storage Gen2를 포함하여, 지원되는 모든 타입의 Azure blob 저장소 계정에 대해 blob.core.windows.net 엔드포인트를 사용합니다.

현재, 저장소 통합을 사용하여 정부 리전 의 Azure blob 저장소에 액세스하는 것은 동일한 정부 리전의 Azure에 호스팅된 Snowflake 계정으로 제한됩니다. 직접 자격 증명을 사용하여 정부 리전 외부에 호스팅된 계정에서 blob 저장소에 액세스하는 기능이 지원됩니다.

container 는 Azure 컨테이너의 이름입니다(예: mycontainer).
path 는 로딩할 파일 세트를 제한하는 클라우드 저장소 위치에 있는 파일의 선택적 경로로, 대/소문자를 구분합니다(즉, 파일 이름이 공통 문자열로 시작함). 다른 클라우드 저장소 서비스에서는 경로를 접두사 또는 폴더 라고도 합니다.

“경로”는 이름의 리터럴 접두사이므로, /./ 및 /../ 와 같은 상대 경로 한정자는 문자 그대로 해석됩니다. 예:
-- S3 bucket
COPY INTO mytable FROM 's3://mybucket/./../a.csv';

-- Google Cloud Storage bucket
COPY INTO mytable FROM 'gcs://mybucket/./../a.csv';

-- Azure container
COPY INTO mytable FROM 'azure://myaccount.blob.core.windows.net/mycontainer/./../a.csv';
Copy
이러한 COPY 문에서 Snowflake는 외부 위치에 문자 그대로 ./../a.csv 로 명명된 파일을 찾습니다.

참고

내부 또는 외부 스테이지나 경로 이름에 공백을 포함한 특수 문자가 포함된 경우, FROM ... 문자열을 작은따옴표로 묶습니다.
FROM ... 값은 리터럴 상수여야 합니다. 이 값이 SQL 변수 일 수는 없습니다.

추가 클라우드 공급자 매개 변수¶

STORAGE_INTEGRATION = integration_name 또는 . CREDENTIALS = ( cloud_specific_credentials )

COPY 문의 FROM 값이 외부 스테이지 이름이 아닌 외부 저장소 URI일 때 지원됩니다.

외부 개인/보호된 클라우드 저장소 위치에서 로딩하는 경우에만 필요하며, 공용 버킷/컨테이너에는 필요하지 않음

클라우드 공급자에 연결하고 데이터 파일이 스테이징되는 개인/보호된 저장소 컨테이너에 액세스하기 위한 보안 자격 증명을 지정합니다.

Amazon S3

STORAGE_INTEGRATION = integration_name
외부 클라우드 저장소에 대한 인증 책임을 Snowflake ID 및 액세스 관리(IAM) 엔터티에 위임하는 데 사용되는 저장소 통합의 이름을 지정합니다. 자세한 내용은 CREATE STORAGE INTEGRATION 섹션을 참조하십시오.

참고

저장소 통합을 꼭 사용하는 것이 좋습니다. 이 옵션을 사용하면 스테이지를 만들거나 데이터를 로딩할 때 CREDENTIALS 매개 변수를 사용하여 클라우드 저장소 자격 증명을 제공할 필요가 없습니다.

CREDENTIALS = ( AWS_KEY_ID = 'string' AWS_SECRET_KEY = 'string' [ AWS_TOKEN = 'string' ] )
AWS에 연결하고 로딩할 파일이 스테이징되는 개인/보호된 S3 버킷에 액세스하기 위한 보안 자격 증명을 지정합니다. 자세한 내용은 Amazon S3에 대한 보안 액세스 구성하기 섹션을 참조하십시오.

지정하는 자격 증명은 버킷에 대한 Snowflake 액세스 허가를 AWS IAM(Identity & Access Management) 사용자 또는 역할과 연결했는지 여부에 따라 다릅니다.

IAM 사용자: 임시 IAM 자격 증명이 필요합니다. 임시(일명 “범위 지정”) 자격 증명은 AWS STS(Security Token Service)에 의해 생성되며 다음 세 가지 구성 요소로 이루어집니다.

AWS_KEY_ID

AWS_SECRET_KEY

AWS_TOKEN

개인/보호된 버킷에 액세스하려면 세 가지가 모두 필요합니다. 지정된 기간이 지나면 임시 자격 증명이 만료되어 더 이상 사용할 수 없습니다. 그런 다음 유효한 임시 자격 증명으로 구성된 새 세트를 생성해야 합니다.

중요

COPY 명령에는 자격 증명과 같은 복잡한 구문과 중요한 정보가 포함됩니다. 또한, 이런 명령은 자주 실행되고 스크립트나 워크시트에 종종 저장되므로, 중요한 정보가 실수로 노출될 수 있습니다. COPY 명령을 사용하면 영구적인(일명 “장기”) 자격 증명을 사용할 수도 있지만, 보안상의 이유로 COPY 명령에 영구적인 자격 증명을 사용하지 마십시오. 대신에 임시 자격 증명을 사용하십시오.

영구적인 자격 증명을 사용해야 하는 경우, 외부 스테이지 를 사용하여 자격 증명을 한 번 입력하고 안전하게 저장해 노출 가능성을 최소화하십시오.

IAM 역할: 보안 자격 증명과 액세스 키를 생략하고, 그 대신 AWS_ROLE 을 사용하여 역할을 식별하고 AWS 역할 ARN(Amazon Resource Name)을 지정합니다.

Google Cloud Storage

STORAGE_INTEGRATION = integration_name
외부 클라우드 저장소에 대한 인증 책임을 Snowflake ID 및 액세스 관리(IAM) 엔터티에 위임하는 데 사용되는 저장소 통합의 이름을 지정합니다. 자세한 내용은 CREATE STORAGE INTEGRATION 섹션을 참조하십시오.

Microsoft Azure

STORAGE_INTEGRATION = integration_name
외부 클라우드 저장소에 대한 인증 책임을 Snowflake ID 및 액세스 관리(IAM) 엔터티에 위임하는 데 사용되는 저장소 통합의 이름을 지정합니다. 자세한 내용은 CREATE STORAGE INTEGRATION 섹션을 참조하십시오.

참고

저장소 통합을 꼭 사용하는 것이 좋습니다. 이 옵션을 사용하면 스테이지를 만들거나 데이터를 로딩할 때 CREDENTIALS 매개 변수를 사용하여 클라우드 저장소 자격 증명을 제공할 필요가 없습니다.

CREDENTIALS = ( AZURE_SAS_TOKEN = 'string' )
Azure에 연결하고 데이터를 포함한 파일을 스테이징하는 개인/보호된 컨테이너에 액세스하기 위해 SAS(공유 액세스 서명) 토큰을 지정합니다. 자격 증명은 Azure에서 생성됩니다.

ENCRYPTION = ( cloud_specific_encryption )

애드혹 COPY 문(명명된 외부 스테이지를 참조하지 않는 문)에 사용합니다. 암호화된 파일에서 로딩하는 경우에만 필요하며, 파일이 암호화되지 않은 경우에는 필요하지 않습니다. 저장소 위치에서 암호화된 파일의 암호를 해독하는 데 사용되는 암호화 설정을 지정합니다.

Amazon S3

ENCRYPTION = ( [ TYPE = 'AWS_CSE' ] [ MASTER_KEY = '<string>' ] | [ TYPE = 'AWS_SSE_S3' ] | [ TYPE = 'AWS_SSE_KMS' [ KMS_KEY_ID = '<string>' ] ] | [ TYPE = 'NONE' ] )

TYPE = ...
사용되는 암호화 유형을 지정합니다. 가능한 값은 다음과 같습니다.

AWS_CSE: 클라이언트 측 암호화(MASTER_KEY 값 필요). 현재, 사용자가 제공하는 클라이언트 측 마스터 키 는 대칭 키만 될 수 있습니다. MASTER_KEY 값을 제공하면 Snowflake는 TYPE = AWS_CSE 로 간주합니다(즉, MASTER_KEY 값을 제공할 때 TYPE 이 필요하지 않음).

AWS_SSE_S3: 추가 암호화 설정이 필요 없는 서버 측 암호화입니다.

AWS_SSE_KMS: 선택적 KMS_KEY_ID 값을 허용하는 서버 측 암호화입니다.

NONE: 암호화가 없습니다.

암호화 유형에 대한 자세한 내용은 클라이언트 측 암호화 또는 서버 측 암호화 에 대한 AWS 설명서를 참조하십시오.

MASTER_KEY = 'string' (AWS_CSE 암호화에만 적용)
버킷의 파일을 암호화하는 데 사용되는 클라이언트 측 마스터 키를 지정합니다. 마스터 키는 Base64 인코딩 형식의 128비트 또는 256비트 키여야 합니다.

KMS_KEY_ID = 'string' (AWS_SSE_KMS 암호화에만 적용)
버킷으로 언로딩된 파일을 암호화하는 데 사용되는 AWS KMS 관리 키의 ID를 선택적으로 지정합니다. 아무런 값도 입력하지 않으면 언로딩 시 기본 KMS 키 ID를 사용해 파일을 암호화합니다.

데이터를 로딩할 때는 이 값을 무시합니다.

Google Cloud Storage

ENCRYPTION = ( [ TYPE = 'GCS_SSE_KMS' | 'NONE' ] [ KMS_KEY_ID = 'string' ] )

TYPE = ...
사용되는 암호화 유형을 지정합니다. 가능한 값은 다음과 같습니다.

GCS_SSE_KMS: 선택적 KMS_KEY_ID 값을 허용하는 서버 측 암호화입니다.

자세한 내용은 Google Cloud 설명서를 참조하십시오.

https://cloud.google.com/storage/docs/encryption/customer-managed-keys

https://cloud.google.com/storage/docs/encryption/using-customer-managed-keys

NONE: 암호화가 없습니다.

KMS_KEY_ID = 'string' (GCS_SSE_KMS 암호화에만 적용)
버킷으로 언로딩된 파일을 암호화하는 데 사용되는 Cloud KMS 관리 키의 ID를 선택적으로 지정합니다. 아무런 값도 입력하지 않으면 언로딩 시 버킷에 대해 설정된 기본 KMS 키 ID를 사용해 파일을 암호화합니다.

데이터를 로딩할 때는 이 값을 무시합니다. 서비스 계정이 버킷에 있는 데이터의 암호를 해독하는 데 충분한 권한을 가지고 있다면 로딩 작업에 성공할 것입니다.

Microsoft Azure

ENCRYPTION = ( [ TYPE = 'AZURE_CSE' | 'NONE' ] [ MASTER_KEY = 'string' ] )

TYPE = ...
사용되는 암호화 유형을 지정합니다. 가능한 값은 다음과 같습니다.

AZURE_CSE: 클라이언트 측 암호화(MASTER_KEY 값 필요). 자세한 내용은 Microsoft Azure 설명서에서 클라이언트 측 암호화 정보 를 참조하십시오.

NONE: 암호화가 없습니다.

MASTER_KEY = 'string' (AZURE_CSE 암호화에만 적용)
파일을 암호 해독하는 데 사용되는 클라이언트 측 마스터 키를 지정합니다. 마스터 키는 Base64 인코딩 형식의 128비트 또는 256비트 키여야 합니다.

변환 매개 변수¶

( SELECT [alias.]$file_col_num[.element] [ , [alias.]$file_col_num[.element] ... ] FROM ... [ alias ] )

로딩 중 데이터 변환에 필요함

스테이지 상태 데이터 파일에서 로딩할 명시적 필드/열 세트(쉼표로 구분)를 지정합니다. 필드/열은 표준 SQL 쿼리(즉, SELECT 목록)를 사용하여 파일에서 선택되며, 다음 사항을 참조하십시오.

alias

FROM 값의 선택적 별칭을 지정합니다(예: COPY INTO t1 (c1) FROM (SELECT d.$1 FROM @mystage/file1.csv.gz d); 의 d).

file_col_num

로딩할 데이터가 있는 (파일 내) 필드/열의 위치 번호를 지정합니다(첫 번째 필드는 1 , 두 번째 필드는 2 등).

element

데이터 파일에서 반복되는 값의 경로 및 요소 이름을 지정합니다(반정형 데이터 파일 에만 적용됨).

SELECT 목록은 로딩하는 원본 데이터 파일에서 번호가 매겨진 필드/열 세트를 정의합니다. 이 목록은 대상 테이블의 열 시퀀스와 일치해야 합니다. 선택적 ( col_name [ , col_name ... ] ) 매개 변수를 사용하여 목록을 대상 테이블의 특정 열에 매핑할 수 있습니다.

데이터 파일의 실제 필드/열 순서는 대상 테이블의 열 순서와 다를 수 있습니다. SELECT 목록이 데이터 파일의 필드/열을 테이블의 해당 열에 매핑하는 것만 중요합니다.

참고

변환에 사용되는 SELECT 문이 모든 함수를 지원하는 것은 아닙니다. 지원되는 함수의 전체 목록과 예를 포함한 데이터 로딩 변환에 대한 자세한 내용은 로드 중 데이터 변환하기 의 사용법 노트를 참조하십시오.

또한, 데이터 로딩 변환은 오직 사용자 스테이지 및 명명된 스테이지(내부 또는 외부)에서의 데이터 선택만 지원합니다.

( col_name [ , col_name ... ] )

선택적으로 데이터를 삽입할 테이블 열(쉼표로 구분)의 명시적 목록을 지정합니다.

첫 번째 열은 로딩된 파일에서 추출된 첫 번째 필드/열에서 생성된 값을 사용합니다.
두 번째 열은 로딩된 파일에서 추출된 두 번째 필드/열에서 생성된 값을 사용합니다.
이런 식으로 지정된 순서대로 사용합니다.

이 목록에서 열을 반복할 수 없습니다. 이 열 목록에서 제외된 열은 모두 기본값(지정되지 않은 경우 NULL)으로 채워집니다. 하지만 제외된 열은 시퀀스를 기본값으로 가질 수 없습니다.

선택적 매개 변수¶

FILES = ( 'file_name' [ , 'file_name' ... ] )

로딩할 하나 이상의 파일 이름(쉼표로 구분)으로 구성된 목록을 지정합니다. Snowflake 내부 위치나 명령에 지정된 외부 위치에 파일이 이미 스테이징되어 있어야 합니다. 지정된 파일을 찾을 수 없는 경우 COPY 문에 다른 ON_ERROR 옵션을 명시적으로 설정하지 않으면 기본 동작 ON_ERROR = ABORT_STATEMENT 가 로딩 작업을 중단합니다.

지정할 수 있는 파일 이름의 최대 개수는 1,000개입니다.

참고

외부 스테이지(Amazon S3, Google Cloud Storage 또는 Microsoft Azure)의 경우에만 파일 경로가 스테이지 정의의 URL과 확인된 파일 이름의 목록을 연결하여 설정됩니다.

하지만 Snowflake는 경로와 파일 이름 사이에 암시적으로 구분 기호를 삽입하지 않습니다. 스테이지 정의에서 URL의 끝 부분이나 이 매개 변수에 지정된 각 파일 이름의 시작 부분에 구분 기호(/)를 명시적으로 포함해야 합니다.

PATTERN = 'regex_pattern'

작은따옴표로 묶인 정규식 패턴 문자열로, 일치시킬 파일 이름 및/또는 경로를 지정합니다.

팁

최상의 성능을 위해서는 많은 수의 파일을 필터링하는 패턴을 적용하지 마십시오.

정규식은 대량 데이터 로딩과 Snowpipe 데이터 로딩에 서로 다르게 적용됨에 유의하십시오.

Snowpipe는 저장소 위치에서 스테이지 정의의 경로 세그먼트를 모두 자르고 나머지 경로 세그먼트와 파일 이름에 정규식을 적용합니다. 스테이지 정의를 보려면 스테이지에 대해 DESCRIBE STAGE 명령을 실행하십시오. URL 속성은 버킷 또는 컨테이너 이름과 0개 또는 그 이상의 경로 세그먼트로 구성됩니다. 예를 들어 COPY INTO <테이블> 문에서 FROM 위치가 @s/path1/path2/ 이고 스테이지 @s 의 URL 값이 s3://mybucket/path1/ 인 경우, Snowpipe는 FROM 절의 저장소 위치에서 /path1/ 을 자르고 경로에서 path2/ 와 파일 이름에 정규식을 적용합니다.
대량 데이터 로딩 작업은 정규식을 FROM 절의 전체 저장소 위치에 적용합니다.

참고

FILES 및 PATTERN 옵션을 함께 사용할 경우 FILES 옵션에 지정된 경로만 로드됩니다. 이 두 가지 옵션은 함께 사용하지 않는 것이 좋습니다.

다음과 같이 로딩할 데이터 파일의 형식을 지정합니다.

FORMAT_NAME = 'file_format_name': 데이터를 테이블로 로딩하는 데 사용할 기존의 명명된 파일 형식을 지정합니다. 명명된 파일 형식에 따라 데이터 파일의 형식 유형(CSV, JSON 등)뿐 아니라, 기타 형식 옵션도 모두 결정됩니다. 자세한 내용은 CREATE FILE FORMAT 섹션을 참조하십시오.
TYPE = CSV | JSON | AVRO | ORC | PARQUET | XML [ ... ]: 테이블로 로딩할 파일의 형식을 지정합니다. 형식 유형을 지정하면 형식별 옵션을 추가로 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 항목에 있는 형식 유형 옵션 섹션을 참조하십시오.

참고

FORMAT_NAME 및 TYPE 은 상호 배타적인데, 같은 COPY 명령에서 둘 다 지정하면 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다.

COPY_OPTIONS = ( ... )

로딩된 데이터에 대해 하나 이상의 복사 옵션을 지정합니다. 자세한 내용은 이 항목에 있는 복사 옵션 섹션을 참조하십시오.

VALIDATION_MODE = RETURN_n_ROWS | RETURN_ERRORS | RETURN_ALL_ERRORS

데이터 파일을 지정된 테이블에 로딩하는 대신 COPY 명령에 데이터 파일의 유효성을 검사하도록 지시하는 문자열(상수)입니다. 즉, COPY 명령은 파일에 오류가 있는지 테스트하되, 파일을 로딩하지는 않습니다. 이 명령은 로딩할 데이터의 유효성을 검사하고 지정된 유효성 검사 옵션에 따라 결과를 반환합니다.

지원되는 값	참고
`RETURN_n_ROWS` (예: `RETURN_10_ROWS`)	오류가 발생하지 않으면 지정된 수의 행을 검증하며, 그렇지 않으면 행에서 처음 오류가 발생할 때 실패합니다.
`RETURN_ERRORS`	COPY 문에 지정된 모든 파일에서 모든 오류(구문 분석, 변환 등)를 반환합니다.
`RETURN_ALL_ERRORS`	`ON_ERROR` 복사 옵션이 로딩 중에 `CONTINUE` 로 설정되었으므로 이전의 로딩 중에 부분적으로 로딩된 오류가 있는 파일을 포함하여 COPY 문에 지정된 모든 파일에서 모든 오류를 반환합니다.

참고

VALIDATION_MODE 는 로딩 중에 데이터를 변환하는 COPY 문을 지원하지 않습니다. 이 매개 변수를 지정하면 COPY 문이 오류를 반환합니다.
VALIDATION_MODE 는 Snowflake 관리 테이블에 LOAD_MODE 복사본 선택 사항을 사용할 때 지원되지 않습니다.
이전 로딩 중에 발생한 모든 오류를 보려면 VALIDATE 테이블 함수를 사용하십시오. 또한, 이 함수는 로딩 중에 데이터를 변환하는 COPY 문을 지원하지 않습니다.

형식 유형 옵션(`formatTypeOptions`)¶

지정된 파일 형식 유형(FILE_FORMAT = ( TYPE = ... ))에 따라 다음 형식별 옵션(공백, 쉼표 또는 줄 바꿈으로 구분) 중 하나 이상을 포함할 수 있습니다.

TYPE = CSV¶

로딩할 데이터 파일에 대한 현재 압축 알고리즘을 지정하는 문자열(상수)입니다. Snowflake는 이 옵션을 사용하여 이미 압축된 데이터 파일을 압축한 방식을 감지해 로드를 위해 파일의 압축 데이터를 추출할 수 있습니다.

지원되는 값	참고
`AUTO`	현재 자동으로 감지할 수 없는 Brotli 압축 파일을 제외하고 압축 알고리즘이 자동으로 감지됩니다. Brotli 압축 파일을 로딩하는 경우 `AUTO` 대신 `BROTLI` 를 명시적으로 사용합니다.
`GZIP`
`BZ2`
`BROTLI`	Brotli 압축 파일을 로딩할 때 지정해야 합니다.
`ZSTD`	Zstandard v0.8 이상이 지원됩니다.
`DEFLATE`	Deflate 압축 파일(zlib 헤더 RFC1950 포함).
`RAW_DEFLATE`	원시 Deflate 압축 파일(헤더 RFC1951 제외).
`NONE`	로딩할 데이터 파일이 압축되지 않았습니다.

기본값:: AUTO

RECORD_DELIMITER = 'string' | NONE

입력 파일에서 레코드를 구분하는 하나 이상의 문자입니다. 일반적인 이스케이프 시퀀스 또는 다음 싱글바이트 또는 멀티바이트 문자를 허용합니다.

싱글바이트 문자:

8진수 값(\\ 접두사가 붙음) 또는 16진수 값(0x 또는 \x 접두사가 붙음). 예를 들어, 곡절 악센트(^) 문자로 구분된 레코드의 경우 8진수(\\136) 또는 16진수(0x5e) 값을 지정합니다.

멀티바이트 문자:

16진수 값(\x 접두사가 붙음). 예를 들어, 센트(¢) 문자로 구분된 레코드의 경우 16진수(\xC2\xA2) 값을 지정합니다.

RECORD_DELIMITER 또는 FIELD_DELIMITER 의 구분 기호는 다른 파일 형식 옵션의 구분 기호의 하위 문자열이 될 수 없습니다(예: FIELD_DELIMITER = 'aa' RECORD_DELIMITER = 'aabb').

지정된 구분 기호는 임의의 바이트 시퀀스가 아니라 유효한 UTF-8 문자여야 합니다. 또한, 구분 기호는 최대 20자로 제한됩니다.

NONE 의 값도 허용합니다.

기본값:: 줄 바꿈 문자입니다. “줄 바꿈”은 \r\n 이 Windows 플랫폼에서 파일에 대한 줄 바꿈으로 이해되게끔 하는 논리입니다.

FIELD_DELIMITER = 'string' | NONE

입력 파일에서 필드를 구분하는 하나 이상의 싱글바이트 또는 멀티바이트 문자입니다. 일반적인 이스케이프 시퀀스 또는 다음 싱글바이트 또는 멀티바이트 문자를 허용합니다.

싱글바이트 문자:

멀티바이트 문자:

16진수 값(\x 접두사가 붙음). 예를 들어, 센트(¢) 문자로 구분된 레코드의 경우 16진수(\xC2\xA2) 값을 지정합니다.

참고

비 ASCII 문자의 경우 결정적 동작을 얻으려면 16진수 바이트 시퀀스 값을 사용해야 합니다.

지정된 구분 기호는 임의의 바이트 시퀀스가 아니라 유효한 UTF-8 문자여야 합니다. 또한, 구분 기호는 최대 20자로 제한됩니다.

NONE 의 값도 허용합니다.

기본값:: 쉼표(,)

MULTI_LINE = TRUE | FALSE

여러 줄 허용 여부를 지정하는 부울입니다.

MULTI_LINE 이 FALSE 로 설정되어 있고 지정된 레코드 구분 기호가 CSV 필드 내에 있는 경우 해당 필드를 포함하는 레코드는 오류로 해석됩니다.

기본값:: TRUE

PARSE_HEADER = TRUE | FALSE

열 이름을 결정하기 위해 데이터 파일의 첫 번째 행 머리글을 사용할지 여부를 지정하는 부울입니다.

이 파일 형식 옵션은 다음 작업에만 적용됩니다.

INFER_SCHEMA 함수를 사용하여 열 정의를 자동으로 감지.

INFER_SCHEMA 함수 및 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 CSV 데이터를 개별 열에 로드.

이 옵션을 TRUE로 설정하면 첫 번째 행 머리글을 사용해 열 이름을 결정합니다. 기본값 FALSE로 그대로 두면 열 이름이 c 로 반환되며 여기서 는 열의 위치입니다.

PARSE_HEADER = TRUE인 경우 SKIP_HEADER 옵션은 지원되지 않습니다.

기본값:: FALSE

SKIP_HEADER = integer

파일 시작에서 건너뛸 줄의 개수입니다.

참고로, SKIP_HEADER는 헤더 줄이 무엇인지 결정하기 위해 RECORD_DELIMITER 또는 FIELD_DELIMITER 값을 사용하지는 않으며, 오히려 파일에서 지정된 수만큼 CRLF(캐리지 리턴, 줄 바꿈)로 구분된 줄을 건너뜁니다. 그런 다음 RECORD_DELIMITER와 FIELD_DELIMITER를 사용해 로딩할 데이터 행을 결정합니다.

기본값:: 0

SKIP_BLANK_LINES = TRUE | FALSE

용도:: 데이터 로딩 전용
정의:: 데이터 파일에서 발견되는 빈 줄을 건너뛰도록 지정하는 부울입니다. 그렇지 않으면 빈 줄로 인해 레코드 끝 오류를 발생합니다(기본 동작).
기본값:: FALSE

DATE_FORMAT = 'string' | AUTO

로딩할 데이터 파일의 날짜 값 형식을 정의하는 문자열입니다. 값이 지정되지 않거나 AUTO 인 경우 DATE_INPUT_FORMAT 세션 매개 변수의 값이 사용됩니다.

기본값:: AUTO

TIME_FORMAT = 'string' | AUTO

로딩할 데이터 파일의 시간 값 형식을 정의하는 문자열입니다. 값이 지정되지 않거나 AUTO 인 경우 TIME_INPUT_FORMAT 세션 매개 변수의 값이 사용됩니다.

기본값:: AUTO

TIMESTAMP_FORMAT = 'string' | AUTO

로딩할 데이터 파일의 타임스탬프 값 형식을 정의하는 문자열입니다. 값이 지정되지 않거나 AUTO 인 경우 TIMESTAMP_INPUT_FORMAT 세션 매개 변수의 값이 사용됩니다.

기본값:: AUTO

BINARY_FORMAT = HEX | BASE64 | UTF8

이진 입력 또는 출력의 인코딩 형식을 정의하는 문자열(상수)입니다. 이 옵션은 테이블의 이진 열로 데이터를 로딩할 때만 적용됩니다.

기본값:: HEX

ESCAPE = 'character' | NONE

용도:: 데이터 로딩 및 언로딩
정의:: 괄호로 묶인 필드 값에 대해서만 이스케이프 문자로 사용되는 싱글바이트 문자입니다. 이스케이프 문자는 문자 시퀀스의 후속 문자에 대한 대체 해석을 호출합니다. ESCAPE 문자를 사용하여 데이터에 있는 FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY 문자의 인스턴스를 리터럴로 해석할 수 있습니다.

일반적인 이스케이프 시퀀스(예: 탭은 \t, 새 줄은 \n, 캐리지 리턴은 \r, 백슬래시는 \\), 8진수 값 또는 16진수 값을 수락합니다.

참고

이 파일 형식 옵션은 싱글바이트 문자만 지원합니다. UTF-8 문자 인코딩은 상위 ASCII 문자를 멀티바이트 문자로 나타냅니다. 데이터 파일이 UTF-8 문자 세트로 인코딩된 경우 상위 ASCII 문자를 옵션 값으로 지정할 수 없습니다.

또한 상위 ASCII 문자를 지정하는 경우 ENCODING = 'string' 파일 형식 옵션을 데이터 파일의 문자 인코딩으로 설정하여 문자가 올바르게 해석되도록 보장하는 것이 좋습니다.

기본값:: NONE

ESCAPE_UNENCLOSED_FIELD = 'character' | NONE

용도:: 데이터 로딩 및 언로딩
정의:: 괄호로 묶이지 않은 필드 값에 대해서만 이스케이프 문자로 사용되는 싱글바이트 문자입니다. 이스케이프 문자는 문자 시퀀스의 후속 문자에 대한 대체 해석을 호출합니다. ESCAPE 문자를 사용하여 데이터에 있는 FIELD_DELIMITER 또는 RECORD_DELIMITER 문자의 인스턴스를 리터럴로 해석할 수 있습니다. 이스케이프 문자는 데이터에서 자신의 인스턴스를 이스케이프하는 데 사용할 수도 있습니다.

일반적인 이스케이프 시퀀스(예: 탭은 \t, 새 줄은 \n, 캐리지 리턴은 \r, 백슬래시는 \\), 8진수 값 또는 16진수 값을 수락합니다.

참고

기본값은 \\ 입니다. 데이터 파일의 행이 백슬래시(\) 문자로 끝날 경우 이 문자는 RECORD_DELIMITER 파일 형식 옵션에 대해 지정된 줄 바꿈 또는 캐리지 리턴 문자를 이스케이프합니다. 결과적으로, 로딩 작업에서 이 행과 다음 행을 단일 데이터 행으로 처리합니다. 이 문제를 방지하려면 값을 NONE 으로 설정하십시오.
이 파일 형식 옵션은 싱글바이트 문자만 지원합니다. UTF-8 문자 인코딩은 상위 ASCII 문자를 멀티바이트 문자로 나타냅니다. 데이터 파일이 UTF-8 문자 세트로 인코딩된 경우 상위 ASCII 문자를 옵션 값으로 지정할 수 없습니다.

또한 상위 ASCII 문자를 지정하는 경우 ENCODING = 'string' 파일 형식 옵션을 데이터 파일의 문자 인코딩으로 설정하여 문자가 올바르게 해석되도록 보장하는 것이 좋습니다.

기본값:: 백슬래시(\\)

TRIM_SPACE = TRUE | FALSE

필드에서 공백을 제거할지 여부를 지정하는 부울입니다.

예를 들어, 외부 데이터베이스 소프트웨어에서 필드를 따옴표로 묶고 선행 공백을 삽입하는 경우 Snowflake는 첫 따옴표 문자가 아닌 선행 공백을 필드의 시작 부분으로 읽습니다(즉, 따옴표는 필드 데이터 문자열의 일부로 해석). 데이터 로딩 중에 불필요한 공백을 제거하려면 이 옵션을 사용하십시오.

또 다른 예로, 선행 또는 후행 공백이 문자열을 묶는 따옴표 주위에 있는 경우 TRIM_SPACE 옵션을 사용하여 주위의 공백을 제거하고 FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY 옵션을 사용하여 따옴표를 제거할 수 있습니다. 따옴표 안의 모든 공백은 그대로 유지됩니다.

예를 들어, 필드 구분 기호가 | 및 FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY = '"' 라고 가정하면 다음 항목이

|"Hello world"|
|" Hello world "|
| "Hello world" |

Copy

아래와 같이 됩니다.

+---------------+
| C1            |
|----+----------|
| Hello world   |
|  Hello world  |
| Hello world   |
+---------------+

Copy

기본값:: FALSE

FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY = 'character' | NONE

문자열을 묶는 데 사용되는 문자입니다. 값은 NONE, 작은따옴표 문자(') 또는 큰따옴표 문자(")일 수 있습니다. 작은따옴표 문자를 사용하려면 8진수 또는 16진수 표현(0x27) 또는 이중 작은따옴표로 묶인 이스케이프('')를 사용하십시오.

기본값:: NONE

NULL_IF = ( [ 'string1' [ , 'string2' ... ] ] )

SQL NULL로 변환하거나 그 반대로 변환하는 데 사용되는 문자열입니다. Snowflake는 데이터 로딩 소스의 이러한 문자열을 SQL NULL로 바꿉니다. 둘 이상의 문자열을 지정하려면 문자열 목록을 괄호로 묶고 쉼표를 사용하여 각각의 값을 구분합니다.

Snowflake는 데이터 타입과 관계없이 값의 모든 인스턴스를 NULL로 변환합니다. 예를 들어 2 가 값으로 지정되면 2 의 모든 인스턴스가 문자열 또는 숫자로 변환됩니다.

예:

NULL_IF = ('\N', 'NULL', 'NUL', '')

이 옵션에는 빈 문자열이 포함될 수 있습니다.

기본값:: \N (즉, ESCAPE_UNENCLOSED_FIELD 값이 \\ (기본값)라고 가정하는 NULL)

ERROR_ON_COLUMN_COUNT_MISMATCH = TRUE | FALSE

입력 데이터 파일의 구분된 열(즉, 필드) 수가 해당 테이블의 열 수와 일치하지 않는 경우 구문 분석 오류를 생성할지 여부를 지정하는 부울입니다.

FALSE 로 설정하면 오류가 발생하지 않고 로딩이 계속됩니다. 파일이 성공적으로 로딩된 경우 다음과 같습니다.

입력 파일에 테이블의 열보다 많은 수의 필드가 있는 레코드가 포함된 경우 일치하는 필드는 파일에서 나오는 순서대로 로딩되고 나머지 필드는 로딩되지 않습니다.
입력 파일에 테이블의 열보다 적은 수의 필드가 있는 레코드가 포함된 경우 테이블에서 일치하지 않는 열이 NULL 값과 함께 로딩됩니다.

이 옵션에서는 입력 파일 내의 모든 레코드가 같은 길이라고 가정합니다(즉, 이 옵션에 대해 지정된 값과 관계없이 다양한 길이의 레코드를 포함한 파일이 오류를 반환함).

기본값:: TRUE

참고

로딩하는 동안 데이터 변환 시(즉, 쿼리를 COPY INTO <테이블> 명령의 소스로 사용), 이 옵션은 무시됩니다. 데이터 파일의 열 개수 및 순서는 대상 테이블과 같지 않아도 됩니다.

REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE

유효하지 않은 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자(�)로 대체할지 여부를 지정하는 부울. 복사 옵션은 일대일 문자 대체를 수행합니다.

TRUE 로 설정하면 Snowflake가 잘못된 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자로 바꿉니다.

FALSE 로 설정하면 잘못된 UTF-8 문자 인코딩이 감지될 때 로딩 작업에서 오류가 발생합니다.

기본값:: FALSE

EMPTY_FIELD_AS_NULL = TRUE | FALSE

두 개의 연속적인 구분 기호(예: ,,)로 표시되는 입력 파일의 빈 필드에 SQL NULL 을 삽입할지 여부를 지정하는 부울입니다.

FALSE 로 설정하면 Snowflake가 빈 필드를 해당 열 타입으로 캐스팅하려고 시도합니다. STRING 유형의 열에 빈 문자열이 삽입됩니다. 다른 열 유형의 경우 COPY INTO <테이블> 명령에서 오류가 발생합니다.

기본값:: TRUE

SKIP_BYTE_ORDER_MARK = TRUE | FALSE

데이터 파일에 있는 경우 BOM(바이트 순서 표시)를 건너뛸지 여부를 지정하는 부울입니다. BOM은 데이터 파일의 시작 부분에서 바이트 순서와 인코딩 형식을 정의하는 문자 코드입니다.

FALSE 로 설정하면 Snowflake가 데이터 파일에 있는 모든 BOM을 인식하므로, BOM에서 오류가 발생하거나 테이블의 첫 번째 열에 병합되는 결과가 될 수 있습니다.

기본값:: TRUE

ENCODING = 'string'

원본 데이터의 문자 세트를 지정하는 문자열(상수)입니다.

문자 세트	`ENCODING` 값	지원되는 언어	참고
Big5	`BIG5`	중국어 번체
EUC-JP	`EUCJP`	일본어
EUC-KR	`EUCKR`	한국어
GB18030	`GB18030`	중국어
IBM420	`IBM420`	아랍어
IBM424	`IBM424`	히브리어
IBM949	`IBM949`	한국어
ISO-2022-CN	`ISO2022CN`	중국어 간체
ISO-2022-JP	`ISO2022JP`	일본어
ISO-2022-KR	`ISO2022KR`	한국어
ISO-8859-1	`ISO88591`	덴마크어, 네덜란드어, 영어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 노르웨이어, 포르투갈어, 스웨덴어
ISO-8859-2	`ISO88592`	체코어, 헝가리어, 폴란드어, 루마니아어
ISO-8859-5	`ISO88595`	러시아어
ISO-8859-6	`ISO88596`	아랍어
ISO-8859-7	`ISO88597`	그리스어
ISO-8859-8	`ISO88598`	히브리어
ISO-8859-9	`ISO88599`	터키어
ISO-8859-15	`ISO885915`	덴마크어, 네덜란드어, 영어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 노르웨이어, 포르투갈어, 스웨덴어	유로화 기호를 포함하여, 8자를 제외하면 ISO-8859-1과 동일합니다.
KOI8-R	`KOI8R`	러시아어
Shift_JIS	`SHIFTJIS`	일본어
UTF-8	`UTF8`	모든 언어	구분된 파일(CSV, TSV 등)에서 데이터를 로딩하는 경우 UTF-8이 기본값입니다. . . 지원되는 다른 모든 파일 형식(JSON, Avro 등)에서 데이터를 로딩할 뿐 아니라 언로딩하는 경우 UTF-8이 유일하게 지원되는 문자 세트입니다.
UTF-16	`UTF16`	모든 언어
UTF-16BE	`UTF16BE`	모든 언어
UTF-16LE	`UTF16LE`	모든 언어
UTF-32	`UTF32`	모든 언어
UTF-32BE	`UTF32BE`	모든 언어
UTF-32LE	`UTF32LE`	모든 언어
windows-874	`WINDOWS874`	태국어
windows-949	`WINDOWS949`	한국어
windows-1250	`WINDOWS1250`	체코어, 헝가리어, 폴란드어, 루마니아어
windows-1251	`WINDOWS1251`	러시아어
windows-1252	`WINDOWS1252`	덴마크어, 네덜란드어, 영어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 노르웨이어, 포르투갈어, 스웨덴어
windows-1253	`WINDOWS1253`	그리스어
windows-1254	`WINDOWS1254`	터키어
windows-1255	`WINDOWS1255`	히브리어
windows-1256	`WINDOWS1256`	아랍어

기본값:: UTF8

참고

Snowflake는 모든 데이터를 UTF-8 문자 세트에 내부적으로 저장합니다. 데이터는 UTF-8로 변환된 후 Snowflake에 로딩됩니다.

TYPE = JSON¶

지원되는 값	참고
`AUTO`	현재 자동으로 감지할 수 없는 Brotli 압축 파일을 제외하고 압축 알고리즘이 자동으로 감지됩니다. Brotli 압축 파일을 로딩하는 경우 `AUTO` 대신 `BROTLI` 를 명시적으로 사용합니다.
`GZIP`
`BZ2`
`BROTLI`
`ZSTD`
`DEFLATE`	Deflate 압축 파일(zlib 헤더 RFC1950 포함).
`RAW_DEFLATE`	원시 Deflate 압축 파일(헤더 RFC1951 제외).
`NONE`	데이터 로딩을 위한 파일이 압축되지 않았음을 나타냅니다.

기본값:: AUTO

DATE_FORMAT = 'string' | AUTO

데이터 파일에서 날짜 문자열 값 형식을 정의합니다. 값이 지정되지 않거나 AUTO 인 경우 DATE_INPUT_FORMAT 매개 변수의 값이 사용됩니다.

이 파일 형식 옵션은 다음 작업에만 적용됩니다.

MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 JSON 데이터를 별도의 열에 로딩하는 작업.
COPY 문에 쿼리를 지정하여 별개의 열에 JSON 데이터를 로딩하는 작업(즉, COPY 변환).

기본값:: AUTO

TIME_FORMAT = 'string' | AUTO

데이터 파일에서 시간 문자열 값 형식을 정의합니다. 값이 지정되지 않거나 AUTO 인 경우 TIME_INPUT_FORMAT 매개 변수의 값이 사용됩니다.

이 파일 형식 옵션은 다음 작업에만 적용됩니다.

MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 JSON 데이터를 별도의 열에 로딩하는 작업.
COPY 문에 쿼리를 지정하여 별개의 열에 JSON 데이터를 로딩하는 작업(즉, COPY 변환).

기본값:: AUTO

TIMESTAMP_FORMAT = string' | AUTO

데이터 파일에서 타임스탬프 문자열 값 형식을 정의합니다. 값이 지정되지 않거나 AUTO 인 경우 TIMESTAMP_INPUT_FORMAT 매개 변수의 값이 사용됩니다.

이 파일 형식 옵션은 다음 작업에만 적용됩니다.

MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 JSON 데이터를 별도의 열에 로딩하는 작업.
COPY 문에 쿼리를 지정하여 별개의 열에 JSON 데이터를 로딩하는 작업(즉, COPY 변환).

기본값:: AUTO

BINARY_FORMAT = HEX | BASE64 | UTF8

데이터 파일의 이진 문자열 값에 대한 인코딩 형식을 정의합니다. 이 옵션은 테이블의 이진 열로 데이터를 로딩할 때 사용할 수 있습니다.

이 파일 형식 옵션은 다음 작업에만 적용됩니다.

MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 JSON 데이터를 별도의 열에 로딩하는 작업.
COPY 문에 쿼리를 지정하여 별개의 열에 JSON 데이터를 로딩하는 작업(즉, COPY 변환).

기본값:: HEX

TRIM_SPACE = TRUE | FALSE

문자열에서 선행 공백과 후행 공백을 제거할지 여부를 지정하는 부울입니다.

예를 들어, 외부 데이터베이스 소프트웨어에서 필드를 따옴표로 묶고 선행 공백을 삽입하는 경우 Snowflake는 첫 따옴표 문자가 아닌 선행 공백을 필드의 시작 부분으로 읽습니다(즉, 따옴표는 필드 데이터 문자열의 일부로 해석). 데이터 로딩 중에 불필요한 공백을 제거하려면 이 옵션을 TRUE 로 설정하십시오.

이 파일 형식 옵션은 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 JSON 데이터를 별도의 열에 로딩할 때만 다음 작업에 적용됩니다.

기본값:: FALSE

MULTI_LINE = TRUE | FALSE

여러 줄 허용 여부를 지정하는 부울입니다.

MULTI_LINE 이 FALSE 로 설정되어 있고 JSON 레코드 내에 새 줄이 있는 경우 새 줄이 포함된 레코드는 오류로 해석됩니다.

기본값:: TRUE

NULL_IF = ( 'string1' [ , 'string2' , ... ] )

이 파일 형식 옵션은 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 JSON 데이터를 별도의 열에 로딩할 때만 다음 작업에 적용됩니다.

예:

NULL_IF = ('\N', 'NULL', 'NUL', '')

이 옵션에는 빈 문자열이 포함될 수 있습니다.

기본값:: \\N (즉, NULL)

ENABLE_OCTAL = TRUE | FALSE

8진수 숫자의 구문 분석을 할 수 있게 해주는 부울입니다.

기본값:: FALSE

ALLOW_DUPLICATE = TRUE | FALSE

중복 오브젝트 필드 이름을 허용하는 부울입니다(마지막 이름만 보존됨).

기본값:: FALSE

STRIP_OUTER_ARRAY = TRUE | FALSE

JSON 파서에 바깥쪽 대괄호 [ ] 를 제거하도록 지시하는 부울입니다.

기본값:: FALSE

STRIP_NULL_VALUES = TRUE | FALSE

JSON 파서에 null 값이 포함된 오브젝트 필드 또는 배열 요소를 제거하도록 지시하는 부울입니다. 예를 들어 TRUE 로 설정할 경우 다음과 같습니다.

이전	이후
`[null]`	`[]`
`[null,null,3]`	`[,,3]`
`{"a":null,"b":null,"c":123}`	`{"c":123}`
`{"a":[1,null,2],"b":{"x":null,"y":88}}`	`{"a":[1,,2],"b":{"y":88}}`

기본값:: FALSE

REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE

유효하지 않은 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자(�)로 대체할지 여부를 지정하는 부울. 복사 옵션은 일대일 문자 대체를 수행합니다.

TRUE 로 설정하면 Snowflake가 잘못된 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자로 바꿉니다.

FALSE 로 설정하면 잘못된 UTF-8 문자 인코딩이 감지될 때 로딩 작업에서 오류가 발생합니다.

기본값:: FALSE

IGNORE_UTF8_ERRORS = TRUE | FALSE

UTF-8 인코딩 오류가 오류 조건을 생성하는지 여부를 지정하는 부울입니다. 이는 REPLACE_INVALID_CHARACTERS 의 대체 구문입니다.

TRUE 로 설정하면 잘못된 UTF-8 시퀀스가 전부 유니코드 문자 U+FFFD (즉, “대체 문자”)로 자동으로 바뀝니다.

FALSE 로 설정하면 잘못된 UTF-8 문자 인코딩이 감지될 때 로딩 작업에서 오류가 발생합니다.

기본값:: FALSE

SKIP_BYTE_ORDER_MARK = TRUE | FALSE

입력 파일에 있는 모든 BOM(바이트 순서 표시)을 건너뛸지 여부를 지정하는 부울입니다. BOM은 데이터 파일의 시작 부분에서 바이트 순서와 인코딩 형식을 정의하는 문자 코드입니다.

기본값:: TRUE

TYPE = AVRO¶

지원되는 값	참고
`AUTO`	현재 자동으로 감지할 수 없는 Brotli 압축 파일을 제외하고 압축 알고리즘이 자동으로 감지됩니다. Brotli 압축 파일을 로딩하는 경우 `AUTO` 대신 `BROTLI` 를 명시적으로 사용합니다.
`GZIP`
`BROTLI`
`ZSTD`
`DEFLATE`	Deflate 압축 파일(zlib 헤더 RFC1950 포함).
`RAW_DEFLATE`	원시 Deflate 압축 파일(헤더 RFC1951 제외).
`NONE`	로딩할 데이터 파일이 압축되지 않았습니다.

기본값:: AUTO.

참고

기본 AUTO 옵션으로 파일 및 코덱 압축이 모두 결정되므로 기본 옵션을 사용하는 것이 좋습니다. 압축 옵션 지정은 블록(코덱) 압축이 아닌 파일 압축을 가리킵니다.

TRIM_SPACE = TRUE | FALSE

문자열에서 선행 공백과 후행 공백을 제거할지 여부를 지정하는 부울입니다.

이 파일 형식 옵션은 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 Avro 데이터를 별도의 열에 로딩할 때만 다음 작업에 적용됩니다.

기본값:: FALSE

REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE

유효하지 않은 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자(�)로 대체할지 여부를 지정하는 부울. 복사 옵션은 일대일 문자 대체를 수행합니다.

TRUE 로 설정하면 Snowflake가 잘못된 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자로 바꿉니다.

FALSE 로 설정하면 잘못된 UTF-8 문자 인코딩이 감지될 때 로딩 작업에서 오류가 발생합니다.

기본값:: FALSE

NULL_IF = ( 'string1' [ , 'string2' , ... ] )

이 파일 형식 옵션은 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 Avro 데이터를 별도의 열에 로딩할 때만 다음 작업에 적용됩니다.

예:

NULL_IF = ('\N', 'NULL', 'NUL', '')

이 옵션에는 빈 문자열이 포함될 수 있습니다.

기본값:: \\N (즉, NULL)

TYPE = ORC¶

TRIM_SPACE = TRUE | FALSE

문자열에서 선행 공백과 후행 공백을 제거할지 여부를 지정하는 부울입니다.

이 파일 형식 옵션은 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 Orc 데이터를 별도의 열에 로딩할 때만 다음 작업에 적용됩니다.

기본값:: FALSE

REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE

유효하지 않은 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자(�)로 대체할지 여부를 지정하는 부울. 복사 옵션은 일대일 문자 대체를 수행합니다.

TRUE 로 설정하면 Snowflake가 잘못된 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자로 바꿉니다.

FALSE 로 설정하면 잘못된 UTF-8 문자 인코딩이 감지될 때 로딩 작업에서 오류가 발생합니다.

기본값:: FALSE

NULL_IF = ( 'string1' [ , 'string2' , ... ] )

이 파일 형식 옵션은 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 Orc 데이터를 별도의 열에 로딩할 때만 다음 작업에 적용됩니다.

예:

NULL_IF = ('\N', 'NULL', 'NUL', '')

이 옵션에는 빈 문자열이 포함될 수 있습니다.

기본값:: \\N (즉, NULL)

TYPE = PARQUET¶

COMPRESSION = AUTO | SNAPPY | NONE

지원되는 값	참고
`AUTO`	압축 알고리즘이 자동으로 감지됩니다. Brotli, gzip, Lempel-Ziv-Oberhumer(LZO), LZ4, Snappy 또는 Zstandard v0.8 이상의 압축 알고리즘을 지원합니다.
`SNAPPY`
`NONE`	로딩할 데이터 파일이 압축되지 않았습니다.

기본값:: AUTO

BINARY_AS_TEXT = TRUE | FALSE

정의된 논리 데이터 타입이 없는 열을 UTF-8 텍스트로 해석할지 여부를 지정하는 부울입니다. FALSE 로 설정하면 Snowflake가 이러한 열을 이진 데이터로 해석합니다.

기본값:: TRUE

참고

잠재적인 변환 문제를 방지하도록 BINARY_AS_TEXT를 FALSE로 설정하는 것이 좋습니다.

TRIM_SPACE = TRUE | FALSE

문자열에서 선행 공백과 후행 공백을 제거할지 여부를 지정하는 부울입니다.

이 파일 형식 옵션은 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 Parquet 데이터를 별도의 열에 로딩할 때만 다음 작업에 적용됩니다.

기본값:: FALSE

USE_LOGICAL_TYPE = TRUE | FALSE

Parquet 논리 유형을 사용할지 여부를 지정하는 부울입니다. Snowflake는 이 파일 형식 옵션으로 데이터 로드 중에 Parquet 논리 유형을 해석할 수 있습니다. 자세한 내용은 Parquet 논리 유형 정의 를 참조하십시오. Parquet 논리 유형을 활성화하려면 새 파일 형식 옵션을 생성할 때 USE_LOGICAL_TYPE을 TRUE로 설정하십시오.

기본값:: FALSE

USE_VECTORIZED_SCANNER = TRUE | FALSE

Parquet 파일을 로드할 때 벡터화된 스캐너를 사용할지 여부를 지정하는 부울입니다.

기본값은 FALSE 입니다. 향후 BCR에서 기본값은 TRUE 입니다. 새로운 워크로드에는 USE_VECTORIZED_SCANNER = TRUE 를 설정하고, 기존 워크로드에는 테스트 후에 설정하는 것이 좋습니다.

벡터화된 스캐너를 사용하면 Parquet 파일의 열 형식에 적합하기 때문에 Parquet 파일 로딩 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 스캐너는 선택한 열의 하위 집합 등 Parquet 파일에서 관련 섹션만 메모리에 다운로드합니다.

USE_VECTORIZED_SCANNER 가 TRUE 로 설정된 경우 벡터화된 스캐너는 다음과 같은 동작을 수행합니다.

BINARY_AS_TEXT 옵션은 실제 설정된 값에 관계없이 항상 FALSE 로, USE_LOGICAL_TYPE 옵션은 항상 TRUE 로 취급됩니다.
벡터화된 스캐너는 Parquet 맵 유형을 지원합니다. 맵 유형 스캔의 출력은 다음과 같습니다.
"my_map":
  {
   "k1": "v1",
   "k2": "v2"
  }
Copy
다음 예제에서 볼 수 있듯이 벡터화된 스캐너는 출력에 NULL 값을 표시합니다.
"person":
 {
  "name": "Adam",
  "nickname": null,
  "age": 34,
  "phone_numbers":
  [
    "1234567890",
    "0987654321",
    null,
    "6781234590"
  ]
  }
Copy
벡터화된 스캐너는 시간과 타임스탬프를 다음과 같이 처리합니다.

Parquet

Snowflake 벡터화된 스캐너

TimeType(isAdjustedToUtc=True/False, 단위=MILLIS/MICROS/NANOS)

TIME

TimestampType(isAdjustedToUtc=True, 단위=MILLIS/MICROS/NANOS)

TIMESTAMP_LTZ

TimestampType(isAdjustedToUtc=False, 단위=MILLIS/MICROS/NANOS)

TIMESTAMP_NTZ

INT96

TIMESTAMP_LTZ

Parquet	Snowflake 벡터화된 스캐너
TimeType(isAdjustedToUtc=True/False, 단위=MILLIS/MICROS/NANOS)	TIME
TimestampType(isAdjustedToUtc=True, 단위=MILLIS/MICROS/NANOS)	TIMESTAMP_LTZ
TimestampType(isAdjustedToUtc=False, 단위=MILLIS/MICROS/NANOS)	TIMESTAMP_NTZ
INT96	TIMESTAMP_LTZ

USE_VECTORIZED_SCANNER 가 FALSE 로 설정된 경우 스캐너의 동작은 다음과 같습니다.

이 옵션은 Parquet 맵을 지원하지 않습니다. 맵 유형 스캔의 출력은 다음과 같습니다.
"my_map":
 {
  "key_value":
  [
   {
          "key": "k1",
          "value": "v1"
      },
      {
          "key": "k2",
          "value": "v2"
      }
    ]
  }
Copy
다음 예제에서 볼 수 있듯이 이 옵션은 스캔 출력에 NULL 값을 명시적으로 표시하지 않습니다.
"person":
 {
  "name": "Adam",
  "age": 34
  "phone_numbers":
  [
   "1234567890",
   "0987654321",
   "6781234590"
  ]
 }
Copy
이 옵션은 시간과 타임스탬프를 다음과 같이 처리합니다.

Parquet

USE_LOGICAL_TYPE = TRUE인 경우

USE_LOGICAL_TYPE = FALSE인 경우

TimeType(isAdjustedToUtc=True/False, 단위=MILLIS/MICROS)

TIME

TIME(ConvertedType이 있는 경우)

INTEGER(ConvertedType이 없는 경우)

TimeType(isAdjustedToUtc=True/False, 단위=NANOS)

TIME

INTEGER

TimestampType(isAdjustedToUtc=True, 단위=MILLIS/MICROS)

TIMESTAMP_LTZ

TIMESTAMP_NTZ

TimestampType(isAdjustedToUtc=True, 단위=NANOS)

TIMESTAMP_LTZ

INTEGER

TimestampType(isAdjustedToUtc=False, 단위=MILLIS/MICROS)

TIMESTAMP_NTZ

TIMESTAMP_LTZ(ConvertedType이 있는 경우)

INTEGER(ConvertedType이 없는 경우)

TimestampType(isAdjustedToUtc=False, 단위=NANOS)

TIMESTAMP_NTZ

INTEGER

INT96

TIMESTAMP_NTZ

TIMESTAMP_NTZ

REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE

Parquet	USE_LOGICAL_TYPE = TRUE인 경우	USE_LOGICAL_TYPE = FALSE인 경우
TimeType(isAdjustedToUtc=True/False, 단위=MILLIS/MICROS)	TIME	TIME(ConvertedType이 있는 경우) INTEGER(ConvertedType이 없는 경우)
TimeType(isAdjustedToUtc=True/False, 단위=NANOS)	TIME	INTEGER
TimestampType(isAdjustedToUtc=True, 단위=MILLIS/MICROS)	TIMESTAMP_LTZ	TIMESTAMP_NTZ
TimestampType(isAdjustedToUtc=True, 단위=NANOS)	TIMESTAMP_LTZ	INTEGER
TimestampType(isAdjustedToUtc=False, 단위=MILLIS/MICROS)	TIMESTAMP_NTZ	TIMESTAMP_LTZ(ConvertedType이 있는 경우) INTEGER(ConvertedType이 없는 경우)
TimestampType(isAdjustedToUtc=False, 단위=NANOS)	TIMESTAMP_NTZ	INTEGER
INT96	TIMESTAMP_NTZ	TIMESTAMP_NTZ

유효하지 않은 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자(�)로 대체할지 여부를 지정하는 부울. 복사 옵션은 일대일 문자 대체를 수행합니다.

TRUE 로 설정하면 Snowflake가 잘못된 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자로 바꿉니다.

FALSE 로 설정하면 잘못된 UTF-8 문자 인코딩이 감지될 때 로딩 작업에서 오류가 발생합니다.

기본값:: FALSE

NULL_IF = ( 'string1' [ , 'string2' , ... ] )

이 파일 형식 옵션은 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하여 Parquet 데이터를 별도의 열에 로딩할 때만 다음 작업에 적용됩니다.

예:

NULL_IF = ('\N', 'NULL', 'NUL', '')

이 옵션에는 빈 문자열이 포함될 수 있습니다.

기본값:: \N (즉, NULL)

TYPE = XML¶

지원되는 값	참고
`AUTO`	현재 자동으로 감지할 수 없는 Brotli 압축 파일을 제외하고 압축 알고리즘이 자동으로 감지됩니다. Brotli 압축 파일을 로딩하는 경우 `AUTO` 대신 `BROTLI` 를 명시적으로 사용합니다.
`GZIP`
`BZ2`
`BROTLI`
`ZSTD`
`DEFLATE`	Deflate 압축 파일(zlib 헤더 RFC1950 포함).
`RAW_DEFLATE`	원시 Deflate 압축 파일(헤더 RFC1951 제외).
`NONE`	로딩할 데이터 파일이 압축되지 않았습니다.

기본값:: AUTO

IGNORE_UTF8_ERRORS = TRUE | FALSE

UTF-8 인코딩 오류가 오류 조건을 생성하는지 여부를 지정하는 부울입니다. 이는 REPLACE_INVALID_CHARACTERS 의 대체 구문입니다.

TRUE 로 설정하면 잘못된 UTF-8 시퀀스가 전부 유니코드 문자 U+FFFD (즉, “대체 문자”)로 자동으로 바뀝니다.

FALSE 로 설정하면 잘못된 UTF-8 문자 인코딩이 감지될 때 로딩 작업에서 오류가 발생합니다.

기본값:: FALSE

PRESERVE_SPACE = TRUE | FALSE

XML 파서가 요소 콘텐츠의 선행 및 후행 공백을 보존할지 여부를 지정하는 부울입니다.

기본값:: FALSE

STRIP_OUTER_ELEMENT = TRUE | FALSE

XML 파서가 외부 XML 요소를 제거하여 2차 수준 요소를 별개의 문서로 노출할지 여부를 지정하는 부울입니다.

기본값:: FALSE

DISABLE_AUTO_CONVERT = TRUE | FALSE

XML 파서가 숫자 값과 부울 값을 텍스트에서 기본 표현으로 자동 변환하지 못하게 할지 여부를 지정하는 부울입니다.

기본값:: FALSE

REPLACE_INVALID_CHARACTERS = TRUE | FALSE

유효하지 않은 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자(�)로 대체할지 여부를 지정하는 부울. 복사 옵션은 일대일 문자 대체를 수행합니다.

TRUE 로 설정하면 Snowflake가 잘못된 UTF-8 문자를 유니코드 대체 문자로 바꿉니다.

FALSE 로 설정하면 잘못된 UTF-8 문자 인코딩이 감지될 때 로딩 작업에서 오류가 발생합니다.

기본값:: FALSE

SKIP_BYTE_ORDER_MARK = TRUE | FALSE

기본값:: TRUE

복사 옵션(`copyOptions`)¶

다음 복사 옵션(공백, 쉼표 또는 줄 바꿈으로 구분) 중 하나 이상을 지정할 수 있습니다.

ON_ERROR = CONTINUE | SKIP_FILE | SKIP_FILE_num | 'SKIP_FILE_num%' | ABORT_STATEMENT

용도:

데이터 로딩 전용

정의:

로딩 작업에 대한 오류 처리를 지정하는 문자열(상수)입니다.

중요

ON_ERROR 복사 옵션 값을 신중하게 고려하십시오. 기본값은 일반적인 시나리오에서 적절하지만, 항상 최상의 옵션인 것은 아닙니다.

값:

CONTINUE

오류가 발견된 경우 파일을 계속 로딩합니다. COPY 문은 데이터 파일당 최대 하나의 오류가 발견된 경우 오류 메시지를 반환합니다.

ROWS_PARSED 열 값과 ROWS_LOADED 열 값의 차는 검색된 오류를 포함하는 행의 개수를 나타냅니다. 하지만 이들 행의 각각에 여러 개의 오류가 포함될 수 있습니다. 데이터 파일의 모든 오류를 보려면 VALIDATION_MODE 매개 변수를 사용하거나 VALIDATE 함수를 쿼리하십시오.
SKIP_FILE

오류가 발견된 경우 파일을 건너뜁니다.

SKIP_FILE 작업은 오류 발견 여부와 관계없이 전체 파일을 버퍼링합니다. 이러한 이유로 SKIP_FILE 은 CONTINUE 또는 ABORT_STATEMENT 보다 느립니다. 적은 수의 오류로 인해 큰 파일을 건너뛰면 지연이 발생하고 크레딧이 낭비될 수 있습니다. 논리적 설명이 없는 파일에서 많은 수의 레코드를 로딩할 때(예: 파일이 대략적인 간격으로 자동 생성됨) 대신 CONTINUE 를 지정하는 것이 좋습니다.

추가 패턴:

SKIP_FILE_num (예: SKIP_FILE_10)
파일에서 발견된 오류 행 수가 지정된 수와 같거나 초과하면 파일을 건너뜁니다.

'SKIP_FILE_num%' (예: 'SKIP_FILE_10%')
파일에서 발견된 오류 행의 백분율이 지정된 백분율을 초과하면 파일을 건너뜁니다.
ABORT_STATEMENT

데이터 파일에서 오류가 발견되면 로딩 작업을 중단합니다.

로드 작업은 FILES 매개 변수에 명시적으로 지정된 데이터 파일을 찾을 수 없는 경우에만 중단됩니다. 그렇지 않으면 (예컨대 데이터 파일이 존재하지 않거나 액세스할 수 없는 등의 이유로) 데이터 파일을 찾을 수 없는 경우에는 로드 작업이 중단되지 않습니다.

데이터 파일이 수집되지 않았으므로 COPY_HISTORY 에 중단된 작업은 표시되지 않습니다. QUERY_HISTORY 에서 오류가 있는지 검색해 보는 것이 좋습니다.

기본값:

COPY를 사용한 대량 로딩:: ABORT_STATEMENT
Snowpipe:: SKIP_FILE

SIZE_LIMIT = num

정의:

주어진 COPY 문에 대해 로딩할 데이터의 최대 크기(바이트)를 지정하는 (0보다 큰) 숫자입니다. 임계값을 초과하면 COPY 작업에서 파일 로딩이 중단됩니다. 이 옵션은 일반적으로 여러 COPY 문을 사용하여 공통 파일 그룹을 로딩하는 데 사용됩니다. 각각의 문에 대해 지정된 SIZE_LIMIT 값을 초과할 때까지 데이터 로딩이 계속된 후에 그다음 문으로 이동합니다.

예를 들어, 스테이지 경로에 있는 파일 세트의 크기가 각각 10MB라고 해봅시다. 여러 COPY 문이 SIZE_LIMIT를 25000000 (25MB)로 설정하면 각각 3개의 파일을 로딩합니다. 즉, SIZE_LIMIT 임계값을 초과하면 각 COPY 작업이 중단됩니다.

로딩할 파일이 하나라도 있다면 SIZE_LIMIT 에 대해 지정된 값과 관계없이 최소한 한 개의 파일이 로딩됩니다.

기본값:

null(크기 제한 없음)

PURGE = TRUE | FALSE

정의:

데이터가 성공적으로 로딩된 후 스테이지에서 데이터 파일을 자동으로 제거할지 여부를 지정하는 부울입니다.

이 옵션을 TRUE 로 설정하면 성공적으로 로딩된 데이터 파일을 제거하기 위한 최선의 노력이 이루어집니다. 어떤 이유로든 제거 작업이 실패할 경우 현재는 아무런 오류도 반환되지 않습니다. 따라서 (LIST 를 사용하여) 스테이징된 파일을 주기적으로 나열하고 성공적으로 로딩된 파일이 있는 경우 이를 수동으로 제거하는 것이 좋습니다.

기본값:

FALSE

RETURN_FAILED_ONLY = TRUE | FALSE

정의:: 문 결과에서 로딩하지 못한 파일만 반환할지 여부를 지정하는 부울입니다.
기본값:: FALSE

MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_SENSITIVE | CASE_INSENSITIVE | NONE

정의:

데이터에 표시된 해당 열과 일치하는 대상 테이블의 열로 반정형 데이터를 로딩할지 여부를 지정하는 문자열입니다.

중요

모든 경우에 로드 중 데이터 변환을 위해 SELECT 문과 함께 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션을 사용하지 마십시오. 이 두 옵션은 별도로 사용할 수 있지만 함께 사용할 수는 없습니다. 그렇게 하려고 하면 SQL compilation error: match_by_column_name is not supported with copy transform. 오류가 발생합니다.

예를 들어 다음 구문은 허용되지 않습니다.

COPY INTO [<namespace>.]<table_name> [ ( <col_name> [ , <col_name> ... ] ) ]
FROM ( SELECT [<alias>.]$<file_col_num>[.<element>] [ , [<alias>.]$<file_col_num>[.<element>] ... ]
    FROM { internalStage | externalStage } )
[ FILES = ( '<file_name>' [ , '<file_name>' ] [ , ... ] ) ]
[ PATTERN = '<regex_pattern>' ]
[ FILE_FORMAT = ( { FORMAT_NAME = '[<namespace>.]<file_format_name>' |
            TYPE = { CSV | JSON | AVRO | ORC | PARQUET | XML } [ formatTypeOptions ] } ) ]
MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_SENSITIVE | CASE_INSENSITIVE | NONE
[ other copyOptions ]

Copy

자세한 내용은 로드 중 데이터 변환하기 를 참조하십시오.

이 복사 옵션은 다음 데이터 타입에 대해 지원됩니다.

JSON
Avro
ORC
Parquet
CSV

열이 일치하려면 다음 기준을 충족해야 합니다.

데이터에 표시된 열의 이름이 테이블에 있는 열의 이름과 정확히 같아야 합니다. 이 복사 옵션은 열 이름의 대/소문자 구분을 지원합니다. 열 순서는 중요하지 않습니다.
테이블의 열에 있는 데이터 타입이 데이터에 표시된 열의 값과 호환되어야 합니다. 예를 들어, 문자열, 숫자, 부울 값을 모두 베리언트 열에 로딩할 수 있습니다.

값:

CASE_SENSITIVE | CASE_INSENSITIVE

데이터에 표시된 해당 열과 일치하는 대상 테이블의 열로 반정형 데이터를 로딩합니다. 열 이름은 대/소문자를 구분하거나(CASE_SENSITIVE) 대/소문자를 구분하지 않습니다(CASE_INSENSITIVE).

COPY 작업은 대상 테이블에 있는 하나 이상의 열이 데이터 파일에 표시된 열과 일치하는지 확인합니다. 일치하는 항목을 찾은 경우 데이터 파일의 값이 열에 로딩됩니다. 일치하는 항목이 없으면 파일의 각 레코드에 대한 NULL 값 세트가 테이블에 로딩됩니다.

참고

데이터 파일에 일치하지 않는 열이 추가로 있는 경우 이러한 열의 값은 로딩되지 않습니다.
대상 테이블에 일치하지 않는 열이 추가로 있는 경우 COPY 작업은 이러한 열에 NULL 값을 삽입합니다. 이러한 열은 NULL 값을 지원해야 합니다.

NONE

COPY 작업에서는 반정형 데이터를 베리언트 열에 로딩하거나, COPY 문에 쿼리가 포함된 경우에는 데이터를 변환합니다.

기본값:

NONE

참고

현재는 다음 제한 사항이 적용됩니다.

COPY 문에 MATCH_BY_COLUMN_NAME을 VALIDATION_MODE 매개 변수와 함께 사용하여 스테이징 상태 데이터를 대상 테이블에 로딩하는 대신 유효성 검사를 할 수 없습니다.

Parquet 데이터만 해당. MATCH_BY_COLUMN_NAME이 CASE_SENSITIVE 또는 CASE_INSENSITIVE 로 설정되어 있을 때는 열 값이 비어 있는 경우(예: "col1": "") 오류가 발생합니다.

INCLUDE_METADATA = ( column_name = METADATA$field [ , column_name = METADATA$field ... ] )

정의:

대상 테이블의 기존 열과 METADATA$ 열 간의 사용자 정의 매핑입니다. 이 복사 옵션은 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션에서만 사용할 수 있습니다. METADATA$field 에 유효한 입력은 다음과 같습니다.

METADATA$FILENAME
METADATA$FILE_ROW_NUMBER
METADATA$FILE_CONTENT_KEY
METADATA$FILE_LAST_MODIFIED
METADATA$START_SCAN_TIME

메타데이터 열에 대한 자세한 내용은 스테이징된 파일에 대한 메타데이터 쿼리하기 섹션을 참조하십시오.

이 복사 옵션을 사용하여 매핑을 정의하면 다음 예제와 같이 column_name 열이 지정된 메타데이터 값으로 채워집니다.

COPY INTO table1 FROM @stage1
MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_INSENSITIVE
INCLUDE_METADATA = (
    ingestdate = METADATA$START_SCAN_TIME, filename = METADATA$FILENAME);

Copy

+-----+-----------------------+---------------------------------+-----+
| ... | FILENAME              | INGESTDATE                      | ... |
|---------------------------------------------------------------+-----|
| ... | example_file.json.gz  | Thu, 22 Feb 2024 19:14:55 +0000 | ... |
+-----+-----------------------+---------------------------------+-----+

기본값:

NULL

참고

INCLUDE_METADATA 대상 열 이름은 테이블에 먼저 있어야 합니다. 대상 열 이름이 존재하지 않으면 자동으로 추가되지 않습니다.
INCLUDE_METADATA 열에는 고유한 열 이름을 사용합니다. INCLUDE_METADATA 대상 열이 데이터 파일의 열과 이름이 충돌하는 경우 INCLUDE_METADATA 에서 정의한 METADATA$ 값이 우선합니다.
CSV를 INCLUDE_METADATA 로 로드할 때는 파일 형식 옵션 ERROR_ON_COLUMN_COUNT_MISMATCH 를 FALSE 로 설정합니다.

ENFORCE_LENGTH = TRUE | FALSE

정의:

(다른 시스템과의 호환성을 위해) 반대 논리를 가진 TRUNCATECOLUMNS 의 대체 구문

대상 열 길이를 초과하는 텍스트 문자열을 자를지 여부를 지정하는 부울입니다.

TRUE 인 경우 COPY 문 실행 시 로딩된 문자열이 대상 열 길이를 초과하면 오류가 발생합니다.
FALSE 인 경우에는 문자열이 대상 열 길이에 맞춰 자동으로 잘립니다.

이 복사 옵션은 관계형 테이블에 있는 별개의 열에 로딩 시 반정형 데이터의 문자열 값뿐 아니라 CSV 데이터도 지원합니다.

기본값:

TRUE

참고

대상 문자열 열의 길이가 최대값(예: VARCHAR (16777216))으로 설정된 경우 수신 문자열은 이 길이를 초과할 수 없으며, 그렇지 않으면 COPY 명령에서 오류가 발생합니다.
이 매개 변수는 기능적으로는 TRUNCATECOLUMNS 와 같지만, 동작은 반대로 이루어집니다. 이 매개 변수는 다른 데이터베이스와의 호환성을 위해 제공됩니다. 원하는 출력을 생성하려면 COPY 문에 이 두 매개 변수 중 하나만 포함해야 합니다.

TRUNCATECOLUMNS = TRUE | FALSE

정의:

(다른 시스템과의 호환성을 위해) 반대 논리를 가진 ENFORCE_LENGTH 의 대체 구문

대상 열 길이를 초과하는 텍스트 문자열을 자를지 여부를 지정하는 부울입니다.

TRUE 인 경우에는 문자열이 대상 열 길이에 맞춰 자동으로 잘립니다.
FALSE 인 경우 COPY 문 실행 시 로딩된 문자열이 대상 열 길이를 초과하면 오류가 발생합니다.

이 복사 옵션은 관계형 테이블에 있는 별개의 열에 로딩 시 반정형 데이터의 문자열 값뿐 아니라 CSV 데이터도 지원합니다.

기본값:

FALSE

참고

대상 문자열 열의 길이가 최대값(예: VARCHAR (16777216))으로 설정된 경우 수신 문자열은 이 길이를 초과할 수 없으며, 그렇지 않으면 COPY 명령에서 오류가 발생합니다.
이 매개 변수는 기능적으로는 ENFORCE_LENGTH 와 같지만, 동작은 반대로 이루어집니다. 이 매개 변수는 다른 데이터베이스와의 호환성을 위해 제공됩니다. 원하는 출력을 생성하려면 COPY 문에 이 두 매개 변수 중 하나만 포함해야 합니다.

FORCE = TRUE | FALSE

정의:: 이전에 로딩되었고 그 이후로 변경되지 않았는지 여부와는 관계없이 모든 파일을 로딩하도록 지정하는 부울입니다. 이 옵션은 파일을 다시 로딩하여 테이블의 데이터를 복제할 수 있습니다.
기본값:: FALSE

LOAD_UNCERTAIN_FILES = TRUE | FALSE

정의:

로드 상태를 알 수 없는 파일을 로딩하도록 지정하는 부울입니다. COPY 명령은 기본적으로 이러한 파일을 건너뜁니다.

다음 조건이 모두 참이면 로드 상태를 알 수 없습니다.

파일의 LAST_MODIFIED 날짜(즉, 파일을 스테이징한 날짜)가 64일보다 오래되었습니다.
초기 데이터 세트가 65일 이상 전에 테이블에 로딩되었습니다.
파일을 테이블에 성공적으로 이미 로딩한 경우 이 이벤트가 65일 이상 전에 발생한 것입니다.

로드 상태를 알고 있는지 여부와 관계없이 COPY 명령이 모든 파일을 강제로 로딩하도록 하려면 FORCE 옵션을 대신 사용하십시오.

로드 상태 불확실성에 대한 자세한 내용은 오래된 파일 로드하기 섹션을 참조하십시오.

기본값:

FALSE

FILE_PROCESSOR = (SCANNER = custom_scanner_type SCANNER_OPTIONS = (scanner_options))

정의:

비정형 데이터 처리에 사용되는 스캐너와 스캐너 옵션을 지정합니다.

SCANNER (필수): 비정형 데이터 처리에 사용되는 사용자 지정 스캐너의 유형을 지정합니다. 현재는 document_ai 사용자 지정 스캐너 유형만 지원됩니다.
SCANNER_OPTIONS: 사용자 지정 스캐너 유형의 속성을 지정합니다. 예를 들어, document_ai 를 SCANNER 의 유형으로 지정하는 경우 document_ai 의 속성을 지정해야 합니다. document_ai 에 대해 미리 정의된 속성 세트는 다음과 같습니다.
- project_name: Document AI 모델을 생성하는 프로젝트의 이름입니다.
- model_name (document_ai 에 필수): Document AI 모델의 이름입니다.
- model_version (document_ai 에 필수): Document AI 모델의 버전입니다.

자세한 내용은 Document AI로 비정형 데이터 로드하기 섹션을 참조하십시오.

참고

이 복사 옵션은 MATCH_BY_COLUMN_NAME 에서 작동하지 않습니다.

LOAD_MODE = { FULL_INGEST | ADD_FILES_COPY }

정의:

Parquet 파일에서 Snowflake가 관리하는 Iceberg 테이블 로 데이터 로딩 시 사용할 모드를 지정합니다.

FULL_INGEST: Snowflake가 파일을 스캔하고 Iceberg 테이블의 기본 위치 아래에 Parquet 데이터를 다시 작성합니다. 파일을 Iceberg 테이블에 등록하기 전에 데이터를 변환하거나 변환해야 하는 경우 이 선택 사항을 사용하십시오.
ADD_FILES_COPY: Snowflake는 원본 Parquet 파일을 서버 측에서 Iceberg 테이블의 기본 위치로 복사한 다음 파일을 테이블에 등록합니다. 이를 통해 원시 Parquet 파일을 리전 간 또는 클라우드 간을 넘어 Iceberg 테이블로 수집할 수 있습니다.

참고

ADD_FILES_COPY 옵션은 변환 없이 Iceberg 호환 원시 Parquet 파일에서 데이터를 로드하는 경우에만 지원됩니다. 원시 Iceberg 호환 Parquet 파일은 Iceberg 카탈로그에 등록되어 있지 않지만 Iceberg 호환 데이터 타입을 포함합니다.

파일 읽기 오버헤드를 방지하려면 이 옵션을 사용합니다. 저장소 비용을 최소화하려면 이 옵션과 함께 PURGE = TRUE 를 사용하십시오. 이렇게 하면 데이터가 성공적으로 로딩된 후 Snowflake가 원래 위치에서 데이터 파일을 자동으로 제거하도록 지시합니다.

추가 사용법 노트는 LOAD_MODE 사용법 노트 섹션을 참조하십시오. 예는 Iceberg와 호환되는 Parquet 데이터를 Iceberg 테이블에 로드하기 을 참조하십시오.

기본값:: FULL_INGEST

사용법 노트¶

일부 사용 사례는 완전히 지원되지 않으며, 다음과 같은 사용 사례를 포함하여 일관되지 않거나 예기치 않은 ON_ERROR 동작이 발생할 수 있습니다.
- SELECT 문에 DISTINCT 키워드 지정.
- 클러스터된 테이블과 함께 COPY 사용.
CSV 데이터를 로드할 때 스트림 가 대상 테이블에 있는 경우 ON_ERROR 복사 옵션이 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다.
Google Cloud Storage에서만 로딩: 외부 스테이지에 대해 반환된 오브젝트의 목록에 하나 이상의 “디렉터리 blob”이 포함될 수 있는데, 기본적으로 슬래시 문자(/)로 끝나는 경로이며 예를 들면 다음과 같습니다.
```
LIST @my_gcs_stage;

+---------------------------------------+------+----------------------------------+-------------------------------+
| name                                  | size | md5                              | last_modified                 |
|---------------------------------------+------+----------------------------------+-------------------------------|
| my_gcs_stage/load/                    |  12  | 12348f18bcb35e7b6b628ca12345678c | Mon, 11 Sep 2019 16:57:43 GMT |
| my_gcs_stage/load/data_0_0_0.csv.gz   |  147 | 9765daba007a643bdff4eae10d43218y | Mon, 11 Sep 2019 18:13:07 GMT |
+---------------------------------------+------+----------------------------------+-------------------------------+
```
Copy
Google에서 제공하는 다른 도구를 사용하지 않고 Google Cloud console 에서 디렉터리를 만들 때 이러한 blob이 나열됩니다.

오브젝트 목록에 디렉터리 blob이 포함되면 스테이지를 참조하는 COPY 문이 실패할 수 있습니다. 오류를 방지하려면 스테이지의 파일 목록에 디렉터리 blob이 포함된 경우 파일 패턴(즉, PATTERN 절) 일치를 사용하여 포함할 파일을 식별하는 것이 좋습니다. 예는 이 항목에 있는 패턴 일치를 사용하여 로딩 섹션을 참조하십시오. 또는 COPY 문에 ON_ERROR = SKIP_FILE을 설정합니다.
STORAGE_INTEGRATION, CREDENTIALS, ENCRYPTION 은 개인/보호된 저장소 위치에서 직접 로딩하는 경우에만 적용됩니다.
- 공용 버킷에서 로딩하는 경우 보안 액세스가 필요하지 않습니다.
- 명명된 외부 스테이지에서 로딩하는 경우 스테이지에서 버킷에 액세스하는 데 필요한 모든 자격 증명 정보를 제공합니다.
COPY 명령을 실행하는 동안 오류가 발생하면 명령이 완료된 후 VALIDATE 테이블 함수를 사용하여 오류를 생성한 파일의 유효성을 검사할 수 있습니다.

참고

VALIDATE 함수는 표준 데이터 로딩을 수행하는 데 사용되는 COPY 명령의 출력만 반환하며, 데이터 로딩(예: 데이터 열의 일부 로딩 또는 데이터 열 재정렬) 중 변환을 수행하는 COPY 명령은 지원하지 않습니다.
FORCE = TRUE 를 복사 옵션 중 하나로 명시적으로 지정하지 않을 경우 이 명령은 테이블로 이미 로딩된 스테이지 상태 데이터 파일을 무시합니다. 데이터를 다시 로딩하려면 FORCE = TRUE 를 지정하거나 파일을 수정하고 다시 스테이징해야 새 체크섬이 생성됩니다.
COPY 명령은 Parquet 파일의 데이터 타입 변환의 유효성을 검사하지 않습니다.
하이브리드 테이블 로딩에 대한 자세한 내용은 데이터 로딩하기 섹션을 참조하십시오.

LOAD_MODE 를 사용하여 Iceberg 호환 Parquet 파일에서 로드하기:
- LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY 옵션을 사용할 때는 다음 전제 조건을 충족해야 합니다.
  - 대상 테이블은 소스 Parquet 파일 데이터 타입과 호환되는 열 데이터 타입을 가진 Snowflake 관리 Iceberg 테이블이어야 합니다. 자세한 내용은 Apache Iceberg™ 테이블의 데이터 타입 섹션을 참조하십시오.
  - 소스 파일 형식은 Iceberg 호환 Parquet이어야 하며 벡터화된 스캐너 FILE_FORMAT = ( TYPE = PARQUET USE_VECTORIZED_SCANNER = TRUE) 를 사용해야 합니다.
  - MATCH_BY_COLUMN_NAME 옵션을 CASE_SENSITIVE 로 설정해야 합니다.
- 다음 옵션은 LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY 를 사용할 때 지원되지 않습니다.
  - 클라우드 저장소 위치를 지정하고 저장소 통합을 지정하여 스테이징되지 않은 데이터를 복사본으로 만듭니다.
  - FILE_FORMAT = ( TYPE = PARQUET USE_VECTORIZED_SCANNER = TRUE) 이외의 모든 파일 형식 구성.
  - MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_INSENSITIVE | NONE.
  - ON_ERROR = CONTINUE | SKIP_FILE_N | SKIP_FILE_X%.
  - VALIDATION_MODE.
  - 데이터를 로드하기 전에 데이터 변환 또는 필터링하기. 데이터를 변환하려면 FULL_INGEST 옵션을 대신 사용하십시오.
  - Snowpipe를 사용하여 데이터 로딩하기.
- ADD_FILES_COPY 의 경우 더 큰 웨어하우스를 사용해도 COPY 쿼리 기간이 크게 줄어들지 않습니다. 대부분의 COPY 작업에서는 클라우드 서비스 컴퓨팅 리소스를 활용합니다.
저장소 통합을 사용하는 외부 스테이지에서 이 명령을 실행하려면 저장소 통합에 대한 USAGE 권한이 있거나 이를 상속받은 역할을 사용해야 합니다.

자세한 내용은 스테이지 권한 섹션을 참조하십시오.
아웃바운드 비공개 연결 의 경우 외부 위치(외부 저장소 URI)에서 직접 로딩하는 기능은 지원되지 않습니다. 대신 아웃바운드 비공개 연결을 위해 구성된 저장소 통합이 있는 외부 스테이지를 사용하십시오.

출력¶

이 명령은 다음과 같은 열을 반환합니다.

열 이름	데이터 타입	설명
FILE	TEXT	원본 파일의 이름과 파일의 상대 경로
STATUS	TEXT	상태: 로딩됨, 로딩 실패 또는 일부 로딩됨
ROWS_PARSED	NUMBER	소스 파일에서 구분 분석된 행 수
ROWS_LOADED	NUMBER	소스 파일에서 로딩된 행 수
ERROR_LIMIT	NUMBER	오류 수가 이 한계에 도달하면 중단함
ERRORS_SEEN	NUMBER	소스 파일에 있는 오류 행의 수
FIRST_ERROR	TEXT	소스 파일의 첫 번째 오류
FIRST_ERROR_LINE	NUMBER	첫 번째 오류의 줄 번호
FIRST_ERROR_CHARACTER	NUMBER	첫 번째 오류 문자의 위치
FIRST_ERROR_COLUMN_NAME	TEXT	첫 번째 오류의 열 이름

예¶

데이터 로딩 변환의 예는 로드 중 데이터 변환하기 을 참조하십시오.

내부 스테이지에서 파일 로딩하기¶

참고

이러한 예에서는 PUT 명령을 사용하여 파일을 이전 스테이지로 복사한 것으로 가정합니다.

명명된 내부 스테이지에서 테이블로 파일 로딩:

COPY INTO mytable
FROM @my_int_stage;

Copy

테이블의 스테이지에서 테이블로 파일 로딩:

COPY INTO mytable
FILE_FORMAT = (TYPE = CSV);
Copy
참고

테이블 위치의 파일에서 데이터를 복사할 때, Snowflake가 테이블 위치에 있는 파일을 자동으로 검사하므로 FROM 절을 생략할 수 있습니다.

사용자의 개인 스테이지에서 테이블로 파일 로딩:

COPY INTO mytable from @~/staged
FILE_FORMAT = (FORMAT_NAME = 'mycsv');

Copy

명명된 외부 스테이지에서 파일 로딩하기¶

CREATE STAGE 명령을 사용하여 이전에 만들어 명명한 외부 스테이지에서 파일을 로딩합니다. 명명된 외부 스테이지는 외부 위치(Amazon S3, Google Cloud Storage 또는 Microsoft Azure)를 참조하고 이 위치에 액세스하는 데 필요한 모든 자격 증명과 기타 세부 정보를 포함합니다.

COPY INTO mycsvtable
  FROM @my_ext_stage/tutorials/dataloading/contacts1.csv;

Copy

열 일치를 사용하여 파일 로딩하기¶

대/소문자를 구분하지 않고 파일의 열 이름을 테이블에 정의된 열 이름과 일치시켜 MATCH_BY_COLUMN_NAME 복사 옵션으로 명명된 외부 스테이지에서 테이블로 파일을 로드합니다. 이 옵션에서는 파일의 열 순서가 테이블의 열 순서와 일치하지 않아도 됩니다.

COPY INTO mytable
  FROM @my_ext_stage/tutorials/dataloading/sales.json.gz
  FILE_FORMAT = (TYPE = 'JSON')
  MATCH_BY_COLUMN_NAME='CASE_INSENSITIVE';

Copy

외부 위치에서 직접 파일 로딩하기¶

참고

이 옵션은 아웃바운드 비공개 연결 에 대해서는 지원되지 않습니다. 대신 외부 스테이지를 사용하십시오.

다음 예에서는 명명된 my_csv_format 파일 형식을 사용하여 저장소 위치(Amazon S3, Google Cloud Storage 또는 Microsoft Azure)에서 data/files 접두사가 붙은 모든 파일을 로딩합니다.

Amazon S3

이름이 myint 인 참조된 저장소 통합을 사용하여 참조된 S3 버킷에 액세스합니다. 두 예제에서 모두 MASTER_KEY 값이 잘린다는 점에 유의하십시오.
COPY INTO mytable
  FROM s3://mybucket/data/files
  STORAGE_INTEGRATION = myint
  ENCRYPTION=(MASTER_KEY = 'eSx...')
  FILE_FORMAT = (FORMAT_NAME = my_csv_format);
Copy
제공된 자격 증명을 사용하여 참조된 S3 버킷에 액세스:
COPY INTO mytable
  FROM s3://mybucket/data/files
  CREDENTIALS=(AWS_KEY_ID='$AWS_ACCESS_KEY_ID' AWS_SECRET_KEY='$AWS_SECRET_ACCESS_KEY')
  ENCRYPTION=(MASTER_KEY = 'eSx...')
  FILE_FORMAT = (FORMAT_NAME = my_csv_format);
Copy

Google Cloud Storage

이름이 myint 인 참조된 저장소 통합을 사용하여 참조된 GCS 버킷에 액세스:
COPY INTO mytable
  FROM 'gcs://mybucket/data/files'
  STORAGE_INTEGRATION = myint
  FILE_FORMAT = (FORMAT_NAME = my_csv_format);
Copy

Microsoft Azure

이름이 myint 인 참조된 저장소 통합을 사용하여 참조된 컨테이너에 액세스합니다. 두 예제에서 모두 MASTER_KEY 값이 잘린다는 점에 유의하십시오.

COPY INTO mytable
  FROM 'azure://myaccount.blob.core.windows.net/data/files'
  STORAGE_INTEGRATION = myint
  ENCRYPTION=(TYPE='AZURE_CSE' MASTER_KEY = 'kPx...')
  FILE_FORMAT = (FORMAT_NAME = my_csv_format);

Copy

제공된 자격 증명을 사용하여 참조된 컨테이너에 액세스:

COPY INTO mytable
  FROM 'azure://myaccount.blob.core.windows.net/mycontainer/data/files'
  CREDENTIALS=(AZURE_SAS_TOKEN='?sv=2016-05-31&ss=b&srt=sco&sp=rwdl&se=2018-06-27T10:05:50Z&st=2017-06-27T02:05:50Z&spr=https,http&sig=bgqQwoXwxzuD2GJfagRg7VOS8hzNr3QLT7rhS8OFRLQ%3D')
  ENCRYPTION=(TYPE='AZURE_CSE' MASTER_KEY = 'kPx...')
  FILE_FORMAT = (FORMAT_NAME = my_csv_format);

Copy

패턴 일치를 사용하여 로딩하기¶

임의의 경로에서 압축된 CSV 파일의 데이터만 로딩하기 위한 패턴 일치를 사용하여 테이블의 스테이지에서 테이블로 파일을 로딩합니다.

COPY INTO mytable
  FILE_FORMAT = (TYPE = 'CSV')
  PATTERN='.*/.*/.*[.]csv[.]gz';

Copy

여기서 .* 는 “임의의 문자 0회 또는 그 이상 발생”으로 해석됩니다. 대괄호는 파일 확장명 앞에 있는 마침표 문자(.)를 이스케이프합니다.

이름에 문자열 sales 가 포함된 압축되지 않은 CSV 파일만 로딩하려면 패턴 일치를 사용하여 테이블 스테이지에서 테이블로 파일을 로딩하십시오.

COPY INTO mytable
  FILE_FORMAT = (FORMAT_NAME = myformat)
  PATTERN='.*sales.*[.]csv';

Copy

VARIANT 열로 JSON 데이터 로딩하기¶

다음 예에서는 VARIANT 형식의 단일 열이 있는 테이블로 JSON 데이터를 로딩합니다.

스테이지 상태 JSON 배열은 다음과 같이 줄 바꿈으로 구분되는 세 오브젝트로 구성됩니다.

[{
    "location": {
      "city": "Lexington",
      "zip": "40503",
      },
      "sq__ft": "1000",
      "sale_date": "4-25-16",
      "price": "75836"
},
{
    "location": {
      "city": "Belmont",
      "zip": "02478",
      },
      "sq__ft": "1103",
      "sale_date": "6-18-16",
      "price": "92567"
}
{
    "location": {
      "city": "Winchester",
      "zip": "01890",
      },
      "sq__ft": "1122",
      "sale_date": "1-31-16",
      "price": "89921"
}]

Copy

/* Create a JSON file format that strips the outer array. */

CREATE OR REPLACE FILE FORMAT json_format
  TYPE = 'JSON'
  STRIP_OUTER_ARRAY = TRUE;

/* Create an internal stage that references the JSON file format. */

CREATE OR REPLACE STAGE mystage
  FILE_FORMAT = json_format;

/* Stage the JSON file. */

PUT file:///tmp/sales.json @mystage AUTO_COMPRESS=TRUE;

/* Create a target table for the JSON data. */

CREATE OR REPLACE TABLE house_sales (src VARIANT);

/* Copy the JSON data into the target table. */

COPY INTO house_sales
   FROM @mystage/sales.json.gz;

SELECT * FROM house_sales;

+---------------------------+
| SRC                       |
|---------------------------|
| {                         |
|   "location": {           |
|     "city": "Lexington",  |
|     "zip": "40503"        |
|   },                      |
|   "price": "75836",       |
|   "sale_date": "4-25-16", |
|   "sq__ft": "1000",       |
|   "type": "Residential"   |
| }                         |
| {                         |
|   "location": {           |
|     "city": "Belmont",    |
|     "zip": "02478"        |
|   },                      |
|   "price": "92567",       |
|   "sale_date": "6-18-16", |
|   "sq__ft": "1103",       |
|   "type": "Residential"   |
| }                         |
| {                         |
|   "location": {           |
|     "city": "Winchester", |
|     "zip": "01890"        |
|   },                      |
|   "price": "89921",       |
|   "sale_date": "1-31-16", |
|   "sq__ft": "1122",       |
|   "type": "Condo"         |
| }                         |
+---------------------------+

Copy

파일 다시 로딩하기¶

변경되지 않은(즉, 처음 로딩되었을 때와 같은 체크섬을 가진) 스테이지 상태 데이터 파일 세트에서 데이터를 다시 로딩(복제)하려면 COPY 명령에 FORCE = TRUE 를 추가하십시오.

다음 예에서, 첫 번째 명령은 지정된 파일을 로딩하고 두 번째 명령은 파일 내용이 변경되지 않았더라도 똑같은 파일을 강제로 다시 로딩합니다(중복 행 생성).

COPY INTO load1 FROM @%load1/data1/
    FILES=('test1.csv', 'test2.csv');

COPY INTO load1 FROM @%load1/data1/
    FILES=('test1.csv', 'test2.csv')
    FORCE=TRUE;

Copy

로딩 후 파일 제거하기¶

테이블의 스테이지에서 테이블로 파일을 로딩하고 로딩 후 파일을 제거합니다. 기본적으로, COPY는 이 위치에서 로딩된 파일을 제거하지 않습니다. 로딩 후 파일을 제거하려면 다음을 수행하십시오.

계정에 파일이 저장된 버킷 또는 컨테이너에 대한 쓰기 권한이 있는지 확인하십시오.
로딩 후 테이블에 성공적으로 로딩된 모든 파일을 제거하도록 지정하려면 테이블에 대해 PURGE=TRUE 를 설정하십시오.
ALTER TABLE mytable SET STAGE_COPY_OPTIONS = (PURGE = TRUE); COPY INTO mytable;
Copy
COPY 명령에서 직접 복사 옵션을 재정의할 수도 있습니다.
COPY INTO mytable PURGE = TRUE;
Copy

파일이 테이블에 로딩된 후에는 파일이 저장된 버킷 또는 컨테이너에서 파일이 삭제됩니다. 파일이 삭제 프로세스를 시작한 후에는 쿼리를 취소할 수 없습니다.

스테이징된 파일 유효성 검사하기¶

로딩하지 않고 스테이지에서 파일 유효성 검사:

유효성 검사 모드에서 COPY 명령을 실행하고 모든 오류를 확인합니다.

COPY INTO mytable VALIDATION_MODE = 'RETURN_ERRORS';

+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+------+-----------+-------------+----------+--------+-----------+----------------------+------------+----------------+
|                                                         ERROR                                                                 |            FILE        | LINE | CHARACTER | BYTE_OFFSET | CATEGORY |  CODE  | SQL_STATE |   COLUMN_NAME        | ROW_NUMBER | ROW_START_LINE |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+------+-----------+-------------+----------+--------+-----------+----------------------+------------+----------------+
| Field delimiter ',' found while expecting record delimiter '\n'                                                               | @MYTABLE/data1.csv.gz  | 3    | 21        | 76          | parsing  | 100016 | 22000     | "MYTABLE"["QUOTA":3] | 3          | 3              |
| NULL result in a non-nullable column. Use quotes if an empty field should be interpreted as an empty string instead of a null | @MYTABLE/data3.csv.gz  | 3    | 2         | 62          | parsing  | 100088 | 22000     | "MYTABLE"["NAME":1]  | 3          | 3              |
| End of record reached while expected to parse column '"MYTABLE"["QUOTA":3]'                                                   | @MYTABLE/data3.csv.gz  | 4    | 20        | 96          | parsing  | 100068 | 22000     | "MYTABLE"["QUOTA":3] | 4          | 4              |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+------+-----------+-------------+----------+--------+-----------+----------------------+------------+----------------+

Copy

지정된 행 수에 대해 유효성 검사 모드에서 COPY 명령을 실행합니다. 이 예에서는 처음 실행할 때 지정된 행 수에서 오류가 발생하지 않고 성공적으로 완료되어 테이블에 로딩될 때 나타날 정보를 표시합니다. 두 번째로 실행하면 지정된 행 수에서 오류가 발생하고 다음 오류와 함께 실패합니다.

COPY INTO mytable VALIDATION_MODE = 'RETURN_2_ROWS';

+--------------------+----------+-------+
|        NAME        |    ID    | QUOTA |
+--------------------+----------+-------+
| Joe Smith          |  456111  | 0     |
| Tom Jones          |  111111  | 3400  |
+--------------------+----------+-------+

COPY INTO mytable VALIDATION_MODE = 'RETURN_3_ROWS';

FAILURE: NULL result in a non-nullable column. Use quotes if an empty field should be interpreted as an empty string instead of a null
  File '@MYTABLE/data3.csv.gz', line 3, character 2
  Row 3, column "MYTABLE"["NAME":1]

Copy

Iceberg와 호환되는 Parquet 데이터를 Iceberg 테이블에 로드하기¶

이 예제에서는 Iceberg 테이블을 생성한 다음 외부 스테이지의 Iceberg 호환 Parquet 데이터 파일에서 데이터를 로딩하는 방법을 다룹니다.

데모 목적으로 이 예제에서는 다음 리소스를 사용합니다.

iceberg_ingest_vol 이라는 외부 볼륨. 외부 볼륨을 생성하려면 외부 볼륨 구성 섹션을 참조하십시오.
my_parquet_stage 라는 외부 스테이지에 Iceberg와 호환되는 Parquet 파일이 있습니다. 외부 스테이지를 생성하려면 CREATE STAGE 섹션을 참조하십시오.

Iceberg 호환 Parquet 데이터(TYPE = PARQUET USE_VECTORIZED_SCANNER = TRUE)를 복사하는 데 필요한 구성을 사용하여 스테이징된 Parquet 파일을 설명하는 파일 형식 오브젝트를 만듭니다.
```
CREATE OR REPLACE FILE FORMAT my_parquet_format
  TYPE = PARQUET
  USE_VECTORIZED_SCANNER = TRUE;
```
Copy

원본 Parquet 파일 데이터 타입과 호환되는 데이터 타입으로 열을 정의하여 Snowflake 관리형 Iceberg 테이블을 만듭니다.

CREATE OR REPLACE ICEBERG TABLE customer_iceberg_ingest (
  c_custkey INTEGER,
  c_name STRING,
  c_address STRING,
  c_nationkey INTEGER,
  c_phone STRING,
  c_acctbal INTEGER,
  c_mktsegment STRING,
  c_comment STRING
)
  CATALOG = 'SNOWFLAKE'
  EXTERNAL_VOLUME = 'iceberg_ingest_vol'
  BASE_LOCATION = 'customer_iceberg_ingest/';

Copy

참고

예제 문은 Snowflake 데이터 타입에 매핑되는 Iceberg 데이터 타입을 지정합니다. 자세한 내용은 Apache Iceberg™ 테이블의 데이터 타입 섹션을 참조하십시오.

COPY INTO 문을 사용하여 스테이징된 Parquet 파일(URL 경로 바로 아래에 위치)의 데이터를 Iceberg 테이블로 로드합니다.

COPY INTO customer_iceberg_ingest
  FROM @my_parquet_stage
  FILE_FORMAT = 'my_parquet_format'
  LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY
  PURGE = TRUE
  MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_SENSITIVE;

Copy

참고

이 예제에서는 LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY 를 지정하여 Snowflake가 파일을 외부 볼륨 위치에 복사본으로 복사한 다음 파일을 테이블에 등록하도록 지시합니다.

이 선택 사항은 원본 Parquet 파일을 스캔하여 데이터를 새 Parquet 파일로 다시 작성하지 않으므로 파일 요금을 피할 수 있습니다.

출력:

+---------------------------------------------------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------+
| file                                                          | status | rows_parsed | rows_loaded | error_limit | errors_seen | first_error | first_error_line | first_error_character | first_error_column_name |
|---------------------------------------------------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------|
| my_parquet_stage/snow_af9mR2HShTY_AABspxOVwhc_0_1_008.parquet | LOADED |       15000 |       15000 |           0 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| my_parquet_stage/snow_af9mR2HShTY_AABspxOVwhc_0_1_006.parquet | LOADED |       15000 |       15000 |           0 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| my_parquet_stage/snow_af9mR2HShTY_AABspxOVwhc_0_1_005.parquet | LOADED |       15000 |       15000 |           0 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| my_parquet_stage/snow_af9mR2HShTY_AABspxOVwhc_0_1_002.parquet | LOADED |           5 |           5 |           0 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| my_parquet_stage/snow_af9mR2HShTY_AABspxOVwhc_0_1_010.parquet | LOADED |       15000 |       15000 |           0 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
+---------------------------------------------------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------+

테이블을 쿼리합니다.

SELECT
    c_custkey,
    c_name,
    c_mktsegment
  FROM customer_iceberg_ingest
  LIMIT 10;

Copy

출력:

+-----------+--------------------+--------------+
| C_CUSTKEY | C_NAME             | C_MKTSEGMENT |
|-----------+--------------------+--------------|
|     75001 | Customer#000075001 | FURNITURE    |
|     75002 | Customer#000075002 | FURNITURE    |
|     75003 | Customer#000075003 | MACHINERY    |
|     75004 | Customer#000075004 | AUTOMOBILE   |
|     75005 | Customer#000075005 | FURNITURE    |
|         1 | Customer#000000001 | BUILDING     |
|         2 | Customer#000000002 | AUTOMOBILE   |
|         3 | Customer#000000003 | AUTOMOBILE   |
|         4 | Customer#000000004 | MACHINERY    |
|         5 | Customer#000000005 | HOUSEHOLD    |
+-----------+--------------------+--------------+

`@[namespace.]int_stage_name[/path]`	파일이 지정된 명명된 내부 스테이지에 있습니다.
`@[namespace.]ext_stage_name[/path]`	파일이 지정된 명명된 외부 스테이지에 있습니다.
`@[namespace.]%table_name[/path]`	파일이 지정된 테이블의 스테이지에 있습니다.
`@~[/path]`	파일이 현재 사용자의 스테이지에 있습니다.
`'protocol://bucket[/path]'`	파일이 지정된 외부 위치(S3 버킷)에 있습니다. 추가 매개 변수가 필요할 수도 있습니다. 자세한 내용은 이 항목에 있는 추가 클라우드 공급자 매개 변수 섹션을 참조하십시오.
`'gcs://bucket[/path]'`	파일이 지정된 외부 위치(Google Cloud Storage 버킷)에 있습니다. 추가 매개 변수가 필요할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 항목에 있는 추가 클라우드 공급자 매개 변수 섹션을 참조하십시오.
`'azure://account.blob.core.windows.net/container[/path]'`	파일이 지정된 외부 위치(Azure 컨테이너)에 있습니다. 추가 매개 변수가 필요할 수도 있습니다. 자세한 내용은 이 항목에 있는 추가 클라우드 공급자 매개 변수 섹션을 참조하십시오.

`alias`	`FROM` 값의 선택적 별칭을 지정합니다(예: `COPY INTO t1 (c1) FROM (SELECT d.$1 FROM @mystage/file1.csv.gz d);` 의 `d`).
`file_col_num`	로딩할 데이터가 있는 (파일 내) 필드/열의 위치 번호를 지정합니다(첫 번째 필드는 `1` , 두 번째 필드는 `2` 등).
`element`	데이터 파일에서 반복되는 값의 경로 및 요소 이름을 지정합니다(반정형 데이터 파일 에만 적용됨).

COPY INTO <테이블>¶

구문¶

필수 매개 변수¶

추가 클라우드 공급자 매개 변수¶

변환 매개 변수¶

선택적 매개 변수¶

형식 유형 옵션(formatTypeOptions)¶

TYPE = CSV¶

TYPE = JSON¶

TYPE = AVRO¶

TYPE = ORC¶

TYPE = PARQUET¶

TYPE = XML¶

복사 옵션(copyOptions)¶

사용법 노트¶

출력¶

예¶

내부 스테이지에서 파일 로딩하기¶

명명된 외부 스테이지에서 파일 로딩하기¶

열 일치를 사용하여 파일 로딩하기¶

외부 위치에서 직접 파일 로딩하기¶

패턴 일치를 사용하여 로딩하기¶

VARIANT 열로 JSON 데이터 로딩하기¶

파일 다시 로딩하기¶

로딩 후 파일 제거하기¶

스테이징된 파일 유효성 검사하기¶

Iceberg와 호환되는 Parquet 데이터를 Iceberg 테이블에 로드하기¶

형식 유형 옵션(`formatTypeOptions`)¶

복사 옵션(`copyOptions`)¶