テーブルとして選択 (Azure SQL データ ウェアハウス) を作成します。CREATE TABLE AS SELECT (Azure SQL Data Warehouse)

適用対象: XSQL Server XAzure SQL Database○Azure SQL Data Warehouse ○Parallel Data Warehouse THIS TOPIC APPLIES TO: noSQL Server noAzure SQL DatabaseyesAzure SQL Data Warehouse yesParallel Data Warehouse

CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) は、使用可能な最も重要な T-SQL 機能の 1 つです。CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) is one of the most important T-SQL features available. SELECT ステートメントの出力に基づいて新しいテーブルを作成する完全に並列化された操作です。It is a fully parallelized operation that creates a new table based on the output of a SELECT statement. CTAS は、テーブルのコピーを作成する最も簡単で速い方法です。CTAS is the simplest and fastest way to create a copy of a table.

たとえば、次のような場合に CTAS を使用します。For example, use CTAS to:

  • 異なるハッシュ ディストリビューション列を持つテーブルを再作成する。Re-create a table with a different hash distribution column.
  • レプリケート済みとしてテーブルを再作成する。Re-create a table as replicated.
  • テーブル内の一部の列でのみ、列ストア インデックスを作成する。Create a columnstore index on just some of the columns in the table.
  • 外部データをクエリまたはインポートする。Query or import external data.

注意

CTAS はテーブルの作成機能に加えられたものであるため、このトピックでは CREATE TABLE トピックの内容は繰り返しません。Since CTAS adds to the capabilities of creating a table, this topic tries not to repeat the CREATE TABLE topic. 代わりに、CTAS と CREATE TABLE のステートメントの違いについて説明します。Instead, it describes the differences between the CTAS and CREATE TABLE statements. CREATE TABLE の詳細については、CREATE TABLE (Azure SQL Data Warehouse) ステートメントを参照してください。For the CREATE TABLE details, see CREATE TABLE (Azure SQL Data Warehouse) statement.

トピック リンク アイコン Transact-SQL 構文表記規則Topic link icon Transact-SQL Syntax Conventions

構文Syntax

CREATE TABLE [ database_name . [ schema_name ] . | schema_name. ] table_name   
    [ ( column_name [ ,...n ] ) ]  
    WITH ( 
      <distribution_option> -- required
      [ , <table_option> [ ,...n ] ]    
    )  
    AS <select_statement>   
[;]  

<distribution_option> ::=
    { 
        DISTRIBUTION = HASH ( distribution_column_name ) 
      | DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN 
      | DISTRIBUTION = REPLICATE
    }   

<table_option> ::= 
    {   
        CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX --default for SQL Data Warehouse 
      | HEAP --default for Parallel Data Warehouse   
      | CLUSTERED INDEX ( { index_column_name [ ASC | DESC ] } [ ,...n ] ) --default is ASC 
    }  
    | PARTITION ( partition_column_name RANGE [ LEFT | RIGHT ] --default is LEFT  
        FOR VALUES ( [ boundary_value [,...n] ] ) ) 

<select_statement> ::=  
    [ WITH <common_table_expression> [ ,...n ] ]  
    SELECT select_criteria  

引数Arguments

詳細については、CREATE TABLE の「引数」セクションを参照してください。For details, see the Arguments section in CREATE TABLE.

列のオプションColumn options

column_name [ ,...n ]column_name [ ,...n ]
列名では、CREATE TABLE に示されている列のオプションは使用できません。Column names do not allow the column options mentioned in CREATE TABLE. 代わりに、新しいテーブルには 1 つ以上の列名のオプション リストを指定できます。Instead, you can provide an optional list of one or more column names for the new table. 新しいテーブルの列では、指定した名前を使用します。The columns in the new table will use the names you specify. 列名を指定する場合、列リスト内の列の数は、SELECT の結果内の列の数と一致する必要があります。When you specify column names, the number of columns in the column list must match the number of columns in the select results. 列名を指定しない場合、新しいターゲット テーブルでは、SELECT ステートメントの結果の列名を使用します。If you don't specify any column names, the new target table will use the column names in the select statement results.

データ型、照合順序、NULL 値の許容など、その他の列オプションを指定することはできません。You cannot specify any other column options such as data types, collation, or nullability. これらの各属性は、SELECT ステートメントの結果から派生されます。Each of these attributes is derived from the results of the SELECT statement. ただし、SELECT ステートメントを使用して、属性を変更することができます。However, you can use the SELECT statement to change the attributes. 例については、「CTAS を使用して列属性を変更する」を参照してください。For an example, see Use CTAS to change column attributes.

テーブル分散オプションTable distribution options

DISTRIBUTION = HASH ( distribution_column_name ) | ROUND_ROBIN | REPLICATEDISTRIBUTION = HASH ( distribution_column_name ) | ROUND_ROBIN | REPLICATE
CTAS ステートメントには分散オプションが必要であり、既定値はありません。The CTAS statement requires a distribution option and does not have default values. これは、既定値を持つ CREATE TABLE とは異なります。This is different from CREATE TABLE which has defaults.

最適な分散オプションの選択方法などの詳細については、CREATE TABLE の「Table distribution options」 (テーブル分散オプション) セクションを参照してください。For details and to understand how to choose the best distribution column, see the Table distribution options section in CREATE TABLE.

テーブル パーティションのオプションTable partition options

CTAS ステートメントは、ソース テーブルがパーティション分割されている場合でも、既定では、非パーティション テーブルを作成します。The CTAS statement creates a non-partitioned table by default, even if the source table is partitioned. CTAS ステートメントを使用して、パーティション テーブルを作成するには、パーティション オプションを指定する必要があります。To create a partitioned table with the CTAS statement, you must specify the partition option.

詳細については、CREATE TABLE の「Table partition options」 (テーブル パーティションのオプション) セクションを参照してください。For details, see the Table partition options section in CREATE TABLE.

SELECT のオプションSelect options

SELECT ステートメントは、CTAS と CREATE TABLE の基本的な違いです。The select statement is the fundamental difference between CTAS and CREATE TABLE.

WITH common_table_expressionWITH common_table_expression
共通テーブル式 (CTE) と呼ばれる一時的な名前付き結果セットを指定します。Specifies a temporary named result set, known as a common table expression (CTE). 詳細については、「WITH common_table_expression (Transact-SQL)」を参照してください。For more information, see WITH common_table_expression (Transact-SQL).

SELECT select_criteriaSELECT select_criteria
SELECT ステートメントの結果を新しいテーブルを追加します。Populates the new table with the results from a SELECT statement. select_criteria は、新しいテーブルにコピーするデータを決定する SELECT ステートメントの本文です。select_criteria is the body of the SELECT statement that determines which data to copy to the new table. SELECT ステートメントについては、「SELECT (Transact-SQL)」を参照してください。For information about SELECT statements, see SELECT (Transact-SQL).

アクセス許可Permissions

CTAS には、select_criteria で参照されるすべてのオブジェクトに対する SELECT 権限が必要です。CTAS requires SELECT permission on any objects referenced in the select_criteria.

テーブルを作成する権限については、CREATE TABLE の「権限」を参照してください。For permissions to create a table, see Permissions in CREATE TABLE.

全般的な解説General Remarks

詳細については、CREATE TABLE の「全般的な解説」を参照してください。For details, see General Remarks in CREATE TABLE.

制限事項と制約事項Limitations and Restrictions

Azure SQL Data Warehouse では、統計の自動作成や自動更新はまだサポートされていません。Azure SQL Data Warehouse does not yet support auto create or auto update statistics. クエリから最高のパフォーマンスを得るには、CTAS を実行した後と、データで大幅な変更が発生した後に、すべてのテーブルのすべての列の統計を作成することが重要です。In order to get the best performance from your queries, it's important to create statistics on all columns of all tables after you run CTAS and after any substantial changes occur in the data. 詳細については、「 CREATE STATISTICS (Transact-SQL)」をご覧ください。For more information, see CREATE STATISTICS (Transact-SQL).

CTAS では SET ROWCOUNT (Transact-SQL) の効果はありません。SET ROWCOUNT (Transact-SQL) has no effect on CTAS. 同様の動作を実現するには、TOP (Transact-SQL) を使用します。To achieve a similar behavior, use TOP (Transact-SQL).

詳細については、CREATE TABLE の「制限事項と制約」を参照してください。For details, see Limitations and Restrictions in CREATE TABLE.

ロック動作Locking Behavior

詳細については、CREATE TABLE の「ロック動作」を参照してください。For details, see Locking Behavior in CREATE TABLE.

[パフォーマンス]Performance

ハッシュ分散テーブルの場合、CTAS を使用して、結合と集計のパフォーマンスを高めるために異なる分散列を選択できます。For a hash-distributed table, you can use CTAS to choose a different distribution column to achieve better performance for joins and aggregations. 異なる分散列を選択することが目的ではない場合、同じ分散列を指定すると、行の再分散が避けられるため、CTAS の最高のパフォーマンスが得られます。If choosing a different distribution column is not your goal, you will have the best CTAS performance if you specify the same distribution column since this will avoid re-distributing the rows.

CTAS を使用してテーブルを作成するときに、パフォーマンスが重要でない場合は、分散列を決定しなくてすむように ROUND_ROBIN を指定できます。If you are using CTAS to create table and performance is not a factor, you can specify ROUND_ROBIN to avoid having to decide on a distribution column.

後続のクエリでのデータ移動を避けるため、REPLICATE を指定できますが、各計算ノードにテーブルの完全なコピーを読み込むための記憶域は増加します。To avoid data movement in subsequent queries, you can specify REPLICATE at the cost of increased storage for loading a full copy of the table on each Compute node.

テーブルのコピー例Examples for copying a table

A.A. CTAS を使用してテーブルをコピーするUse CTAS to copy a table

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

CTAS の最も一般的な使用方法の 1 つとして、DDL を変更できるようにテーブルのコピーを作成することが考えられます。Perhaps one of the most common uses of CTAS is creating a copy of a table so that you can change the DDL. たとえば、最初に ROUND_ROBIN としてテーブルを作成し、それを列で分散されるテーブルに変更する必要がある場合、CTAS を使用して分散列を変更します。If for example you originally created your table as ROUND_ROBIN and now want change it to a table distributed on a column, CTAS is how you would change the distribution column. また、CTAS を使用して、パーティション、インデックス、列の型を変更することができます。CTAS can also be used to change partitioning, indexing, or column types.

たとえば、分散列が CREATE TABLE で指定されていないため、既定の分散種類である ROUND_ROBIN 分散を使用して、このテーブルを作成したとします。Let's say you created this table using the default distribution type of ROUND_ROBIN distributed since no distribution column was specified in the CREATE TABLE.

CREATE TABLE FactInternetSales
(
    ProductKey int NOT NULL,
    OrderDateKey int NOT NULL,
    DueDateKey int NOT NULL,
    ShipDateKey int NOT NULL,
    CustomerKey int NOT NULL,
    PromotionKey int NOT NULL,
    CurrencyKey int NOT NULL,
    SalesTerritoryKey int NOT NULL,
    SalesOrderNumber nvarchar(20) NOT NULL,
    SalesOrderLineNumber tinyint NOT NULL,
    RevisionNumber tinyint NOT NULL,
    OrderQuantity smallint NOT NULL,
    UnitPrice money NOT NULL,
    ExtendedAmount money NOT NULL,
    UnitPriceDiscountPct float NOT NULL,
    DiscountAmount float NOT NULL,
    ProductStandardCost money NOT NULL,
    TotalProductCost money NOT NULL,
    SalesAmount money NOT NULL,
    TaxAmt money NOT NULL,
    Freight money NOT NULL,
    CarrierTrackingNumber nvarchar(25),
    CustomerPONumber nvarchar(25)
);

ここで、クラスター化列ストア テーブルのパフォーマンスを利用できるように、クラスター化列ストア インデックスを持つこのテーブルの新しいコピーを作成する必要があります。Now you want to create a new copy of this table with a clustered columnstore index so that you can take advantage of the performance of clustered columnstore tables. また、この列の結合を予測しており、ProductKey の結合時にデータが移動されないようにしたいため、ProductKey にこのテーブルを分散する必要があります。You also want to distribute this table on ProductKey since you are anticipating joins on this column and want to avoid data movement during joins on ProductKey. 最後に、古いパーティションを削除して古いデータをすばやく削除できるように、OrderDateKey にパーティションを追加する必要もあります。Lastly you also want to add partitioning on OrderDateKey so that you can quickly delete old data by dropping old partitions. 新しいテーブルに古いテーブルをコピーする CTAS ステートメントを以下に示します。Here is the CTAS statement which would copy your old table into a new table.

CREATE TABLE FactInternetSales_new
WITH
(
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX,
    DISTRIBUTION = HASH(ProductKey),
    PARTITION
    (
        OrderDateKey RANGE RIGHT FOR VALUES
        (
        20000101,20010101,20020101,20030101,20040101,20050101,20060101,20070101,20080101,20090101,
        20100101,20110101,20120101,20130101,20140101,20150101,20160101,20170101,20180101,20190101,
        20200101,20210101,20220101,20230101,20240101,20250101,20260101,20270101,20280101,20290101
        )
    )
)
AS SELECT * FROM FactInternetSales;

最終的に、新しいテーブルの名前を変更して、新しいテーブルを置き換えてから古いテーブルを削除できます。Finally you can rename your tables to swap in your new table and then drop your old table.

RENAME OBJECT FactInternetSales TO FactInternetSales_old;
RENAME OBJECT FactInternetSales_new TO FactInternetSales;

DROP TABLE FactInternetSales_old;

列のオプション例Examples for column options

B.B. CTAS を使用して列属性を変更するUse CTAS to change column attributes

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

この例では CTAS を使用して、DimCustomer2 テーブルのデータ型、NULL 値の許容、いくつかの列の照合順序を変更します。This example uses CTAS to change data types, nullability, and collation for several columns in the DimCustomer2 table.

-- Original table 
CREATE TABLE [dbo].[DimCustomer2] (  
    [CustomerKey] int NOT NULL,  
    [GeographyKey] int NULL,  
    [CustomerAlternateKey] nvarchar(15) COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS NOT NULL  
)  
WITH (CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX, DISTRIBUTION = HASH([CustomerKey]));  

-- CTAS example to change data types, nullability, and column collations  
CREATE TABLE test  
WITH (HEAP, DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN)  
AS  
SELECT  
    CustomerKey AS CustomerKeyNoChange,  
    CustomerKey*1 AS CustomerKeyChangeNullable,  
    CAST(CustomerKey AS DECIMAL(10,2)) AS CustomerKeyChangeDataTypeNullable,  
    ISNULL(CAST(CustomerKey AS DECIMAL(10,2)),0) AS CustomerKeyChangeDataTypeNotNullable,  
    GeographyKey AS GeographyKeyNoChange,  
    ISNULL(GeographyKey,0) AS GeographyKeyChangeNotNullable,  
    CustomerAlternateKey AS CustomerAlternateKeyNoChange,  
    CASE WHEN CustomerAlternateKey = CustomerAlternateKey 
        THEN CustomerAlternateKey END AS CustomerAlternateKeyNullable,  
    CustomerAlternateKey COLLATE Latin1_General_CS_AS_KS_WS AS CustomerAlternateKeyChangeCollation  
FROM [dbo].[DimCustomer2]  

-- Resulting table 
CREATE TABLE [dbo].[test] (
    [CustomerKeyNoChange] int NOT NULL, 
    [CustomerKeyChangeNullable] int NULL, 
    [CustomerKeyChangeDataTypeNullable] decimal(10, 2) NULL, 
    [CustomerKeyChangeDataTypeNotNullable] decimal(10, 2) NOT NULL, 
    [GeographyKeyNoChange] int NULL, 
    [GeographyKeyChangeNotNullable] int NOT NULL, 
    [CustomerAlternateKeyNoChange] nvarchar(15) COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS NOT NULL, 
    [CustomerAlternateKeyNullable] nvarchar(15) COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS NULL, 
    [CustomerAlternateKeyChangeCollation] nvarchar(15) COLLATE Latin1_General_CS_AS_KS_WS NOT NULL
)
WITH (DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN);

最後の手順として、RENAME (Transact-SQL) を使用して、テーブル名を切り替えることができます。As a final step, you can use RENAME (Transact-SQL) to switch the table names. これにより、DimCustomer2 が新しいテーブルになります。This makes DimCustomer2 be the new table.

RENAME OBJECT DimCustomer2 TO DimCustomer2_old;
RENAME OBJECT test TO DimCustomer2;

DROP TABLE DimCustomer2_old;

テーブルの分散例Examples for table distribution

C.C. CTAS を使用してテーブルの分散方法を変更するUse CTAS to change the distribution method for a table

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

この簡単な例では、テーブルの分散方法を変更する方法を示します。This simple example shows how to change the distribution method for a table. これを行う方法のしくみを表示するには、ハッシュ分散テーブルをラウンドロビンに変更してから、ラウンドロビン テーブルをハッシュ分散に戻します。To show the mechanics of how to do this, it changes a hash-distributed table to round-robin and then changes the round-robin table back to hash distributed. 最終的なテーブルは元のテーブルと一致します。The final table matches the original table.

ほとんどの場合、ハッシュ分散テーブルをラウンドロビン テーブルに変更する必要はありません。In most cases you won't need to change a hash-distributed table to a round-robin table. 多くの場合、ラウンドロビン テーブルをハッシュ分散テーブルに変更する必要がある場合があります。More often, you might need to change a round-robin table to a hash distributed table. たとえば、最初にラウンド ロビンとして新しいテーブルを読み込み、後で、結合パフォーマンスを向上させるためにハッシュ分散テーブルに移行する場合があります。For example, you might initially load a new table as round-robin and then later move it to a hash-distributed table to get better join performance.

この例では AdventureWorksDW サンプル データベースを使用します。This example uses the AdventureWorksDW sample database. SQL Data Warehouse バージョンを読み込む場合は、SQL Data Warehouse へのサンプル データの読み込みに関するページを参照してください。To load the SQL Data Warehouse version, see Load sample data into SQL Data Warehouse

-- DimSalesTerritory is hash-distributed.
-- Copy it to a round-robin table.
CREATE TABLE [dbo].[myTable]   
WITH   
  (   
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX,  
    DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN  
  )  
AS SELECT * FROM [dbo].[DimSalesTerritory]; 

-- Switch table names

RENAME OBJECT [dbo].[DimSalesTerritory] to [DimSalesTerritory_old];
RENAME OBJECT [dbo].[myTable] TO [DimSalesTerritory];

DROP TABLE [dbo].[DimSalesTerritory_old];

次に、ハッシュ分散テーブルに戻します。Next, change it back to a hash distributed table.

-- You just made DimSalesTerritory a round-robin table.
-- Change it back to the original hash-distributed table. 
CREATE TABLE [dbo].[myTable]   
WITH   
  (   
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX,  
    DISTRIBUTION = HASH(SalesTerritoryKey) 
  )  
AS SELECT * FROM [dbo].[DimSalesTerritory]; 

-- Switch table names

RENAME OBJECT [dbo].[DimSalesTerritory] to [DimSalesTerritory_old];
RENAME OBJECT [dbo].[myTable] TO [DimSalesTerritory];

DROP TABLE [dbo].[DimSalesTerritory_old];

D.D. CTAS を使用してテーブルをレプリケートされたテーブルに変換するUse CTAS to convert a table to a replicated table

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

この例は、ラウンドロビン テーブルまたはハッシュ分散テーブルをレプリケートされたテーブルに変換する場合に適用されます。This example applies for converting round-robin or hash-distributed tables to a replicated table. この特定の例では、分散の種類を変更する前の方法を 1 歩進めた方法を使用します。This particular example takes the previous method of changing the distribution type one step further. DimSalesTerritory はディメンションであり、より小さいテーブルである可能性があるため、テーブル間の結合時にデータが移動されないようにテーブルをレプリケート済みとして再作成することを選択できます。Since DimSalesTerritory is a dimension and likely a smaller table, you can choose to re-create the table as replicated to avoid data movement when joining to other tables.

-- DimSalesTerritory is hash-distributed.
-- Copy it to a replicated table.
CREATE TABLE [dbo].[myTable]   
WITH   
  (   
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX,  
    DISTRIBUTION = REPLICATE 
  )  
AS SELECT * FROM [dbo].[DimSalesTerritory]; 

-- Switch table names

RENAME OBJECT [dbo].[DimSalesTerritory] to [DimSalesTerritory_old];
RENAME OBJECT [dbo].[myTable] TO [DimSalesTerritory];

DROP TABLE [dbo].[DimSalesTerritory_old];

E.E. CTAS を使用して列が少ないテーブルを作成するUse CTAS to create a table with fewer columns

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

次の例では、myTable (c, ln) という名前のラウンドロビン分散テーブル テーブルを作成します。The following example creates a round-robin distributed table named myTable (c, ln). 新しいテーブルには 2 つの列のみがあります。The new table only has two columns. 列名には、SELECT ステートメントの列の別名を使用します。It uses the column aliases in the SELECT statement for the names of the columns.

CREATE TABLE myTable  
WITH   
  (   
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX,  
    DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN  
  )  
AS SELECT CustomerKey AS c, LastName AS ln  
    FROM dimCustomer;  

クエリ ヒントの例Examples for query hints

F.F. 作成するテーブルとの間でのクエリ ヒントを使用する (CTAS) を選択します。Use a Query Hint with CREATE TABLE AS SELECT (CTAS)

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

このクエリは、CTAS ステートメントを使用してクエリの結合ヒントを使用するための基本構文を示しています。This query shows the basic syntax for using a query join hint with the CTAS statement. クエリが送信されると、 SQL データ ウェアハウスSQL Data Warehouse では、分散ごとにクエリ プランを生成する際にハッシュ結合方法が適用されます。After the query is submitted, SQL データ ウェアハウスSQL Data Warehouse applies the hash join strategy when it generates the query plan for each individual distribution. ハッシュ結合のクエリ ヒントの詳細については、「OPTION 句 (Transact-SQL)」を参照してください。For more information on the hash join query hint, see OPTION Clause (Transact-SQL).

CREATE TABLE dbo.FactInternetSalesNew  
WITH   
  (   
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX,  
    DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN   
  )  
AS SELECT T1.* FROM dbo.FactInternetSales T1 JOIN dbo.DimCustomer T2  
ON ( T1.CustomerKey = T2.CustomerKey )  
OPTION ( HASH JOIN );  

外部テーブルの例Examples for external tables

G.G. CTAS を使用して Azure BLOB ストレージからデータをインポートするUse CTAS to import data from Azure Blob storage

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

外部テーブルからデータをインポートするには、だけで作成表を使用する AS 外部テーブルからを選択します。To import data from an external table, simply use CREATE TABLE AS SELECT to select from the external table. 外部テーブルからデータを選択して SQL データ ウェアハウスSQL Data Warehouse に格納する構文は、通常のテーブルからデータを選択する構文と同じです。The syntax to select data from an external table into SQL データ ウェアハウスSQL Data Warehouse is the same as the syntax for selecting data from a regular table.

次の例では、Azure BLOB ストレージ アカウントのデータに対して外部テーブルを定義します。The following example defines an external table on data in an Azure blob storage account. 使用して、テーブルとして選択の作成、外部テーブルからを選択します。It then uses CREATE TABLE AS SELECT to select from the external table. これで、Azure BLOB ストレージのテキスト区切りファイルからデータがインポートされ、新しい SQL データ ウェアハウスSQL Data Warehouse テーブルにデータが格納されます。This imports the data from Azure blob storage text-delimited files and stores the data into a new SQL データ ウェアハウスSQL Data Warehouse table.

--Use your own processes to create the text-delimited files on Azure blob storage.  
--Create the external table called ClickStream.  
CREATE EXTERNAL TABLE ClickStreamExt (   
    url varchar(50),  
    event_date date,  
    user_IP varchar(50)  
)  
WITH (  
    LOCATION='/logs/clickstream/2015/',  
    DATA_SOURCE = MyAzureStorage,  
    FILE_FORMAT = TextFileFormat)  
;  

--Use CREATE TABLE AS SELECT to import the Azure blob storage data into a new   
--SQL Data Warehouse table called ClickStreamData  
CREATE TABLE ClickStreamData   
WITH  
  (  
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX,  
    DISTRIBUTION = HASH (user_IP)  
  )  
AS SELECT * FROM ClickStreamExt  
;  

H.H. CTAS を使用して外部テーブルから Hadoop データをインポートするUse CTAS to import Hadoop data from an external table

適用対象: Parallel Data WarehouseParallel Data WarehouseApplies to: Parallel Data WarehouseParallel Data Warehouse

外部テーブルからデータをインポートするには、だけで作成表を使用する AS 外部テーブルからを選択します。To import data from an external table, simply use CREATE TABLE AS SELECT to select from the external table. 外部テーブルからデータを選択して Parallel Data WarehouseParallel Data Warehouse に格納する構文は、通常のテーブルからデータを選択する構文と同じです。The syntax to select data from an external table into Parallel Data WarehouseParallel Data Warehouse is the same as the syntax for selecting data from a regular table.

次の例では、Hadoop クラスター上、外部テーブルを定義します。The following example defines an external table on a Hadoop cluster. 使用して、テーブルとして選択の作成、外部テーブルからを選択します。It then uses CREATE TABLE AS SELECT to select from the external table. これで、Hadoop のテキスト区切りファイルからデータがインポートされ、新しい Parallel Data WarehouseParallel Data Warehouse テーブルにデータが格納されます。This imports the data from Hadoop text-delimited files and stores the data into a new Parallel Data WarehouseParallel Data Warehouse table.

-- Create the external table called ClickStream.  
CREATE EXTERNAL TABLE ClickStreamExt (   
    url varchar(50),  
    event_date date,  
    user_IP varchar(50)  
)  
WITH (  
    LOCATION = 'hdfs://MyHadoop:5000/tpch1GB/employee.tbl',  
    FORMAT_OPTIONS ( FIELD_TERMINATOR = '|')  
)  
;  

-- Use your own processes to create the Hadoop text-delimited files 
-- on the Hadoop Cluster.  

-- Use CREATE TABLE AS SELECT to import the Hadoop data into a new 
-- table called ClickStreamPDW  
CREATE TABLE ClickStreamPDW   
WITH  
  (  
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX,  
    DISTRIBUTION = HASH (user_IP)  
  )  
AS SELECT * FROM ClickStreamExt  
;   

CTAS を使用して SQL Server コードを置き換える例Examples using CTAS to replace SQL Server code

CTAS を使用して、サポートされていない一部の機能に対処します。Use CTAS to work around some unsupported features. データ ウェアハウスでコードを実行できるだけでなく、既存のコードを書き直して CTAS を使用することで、通常はパフォーマンスが向上します。Besides being able to run your code on the data warehouse, rewriting existing code to use CTAS will usually improve performance. これは、完全に並列化された設計の結果です。This is a result of its fully parallelized design.

注意

"CTAS を第一" に考えてみてください。Try to think "CTAS first". CTAS を使用して問題を解決できると思われる場合、結果としてより多くのデータを書き込むことになる場合でも、一般的にはこれが最良の方法です。If you think you can solve a problem using CTAS then that is generally the best way to approach it - even if you are writing more data as a result.

I.I. SELECT..INTO の代わりに CTAS を使用するUse CTAS instead of SELECT..INTO

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

SQL Server コードでは通常、SELECT..INTO を使用して、テーブルに SELECT ステートメントの結果を設定します。SQL Server code typically uses SELECT..INTO to populate a table with the results of a SELECT statement. これは、SQL Server の SELECT..INTO ステートメントの例です。This is an example of a SQL Server SELECT..INTO statement.

SELECT *
INTO    #tmp_fct
FROM    [dbo].[FactInternetSales]

この構文は SQL Data Warehouse と Parallel Data Warehouse ではサポートされていません。This syntax is not supported in SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse. この例では、以前の SELECT..INTO ステートメントを CTAS ステートメントとして書き直す方法を示します。This example shows how to rewrite the previous SELECT..INTO statement as a CTAS statement. CTAS 構文に記述されている DISTRIBUTION オプションのいずれかを選択できます。You can choose any of the DISTRIBUTION options described in the CTAS syntax. この例では、ROUND_ROBIN 分散方法を使用します。This example uses the ROUND_ROBIN distribution method.

CREATE TABLE #tmp_fct
WITH
(
    DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN
)
AS
SELECT  *
FROM    [dbo].[FactInternetSales]
;

J.J. CTAS と暗黙の結合を使用して、UPDATE ステートメントの FROM 句で ANSI 結合を置き換えるUse CTAS and implicit joins to replace ANSI joins in the FROM clause of an UPDATE statement

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

UPDATE または DELETE を実行するために ANSI 結合構文を使用して、3 つ以上のテーブルをまとめて結合する更新は複雑になる場合があります。You may find you have a complex update that joins more than two tables together using ANSI joining syntax to perform the UPDATE or DELETE.

たとえば、次のテーブルを更新する必要があるとします。Imagine you had to update this table:

CREATE TABLE [dbo].[AnnualCategorySales]
(   [EnglishProductCategoryName]    NVARCHAR(50)    NOT NULL
,   [CalendarYear]                  SMALLINT        NOT NULL
,   [TotalSalesAmount]              MONEY           NOT NULL
)
WITH
(
    DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN
)
;

元のクエリは次のようになっている可能性があります。The original query might have looked something like this:

UPDATE  acs
SET     [TotalSalesAmount] = [fis].[TotalSalesAmount]
FROM    [dbo].[AnnualCategorySales]     AS acs
JOIN    (
        SELECT  [EnglishProductCategoryName]
        ,       [CalendarYear]
        ,       SUM([SalesAmount])              AS [TotalSalesAmount]
        FROM    [dbo].[FactInternetSales]       AS s
        JOIN    [dbo].[DimDate]                 AS d    ON s.[OrderDateKey]             = d.[DateKey]
        JOIN    [dbo].[DimProduct]              AS p    ON s.[ProductKey]               = p.[ProductKey]
        JOIN    [dbo].[DimProductSubCategory]   AS u    ON p.[ProductSubcategoryKey]    = u.[ProductSubcategoryKey]
        JOIN    [dbo].[DimProductCategory]      AS c    ON u.[ProductCategoryKey]       = c.[ProductCategoryKey]
        WHERE   [CalendarYear] = 2004
        GROUP BY
                [EnglishProductCategoryName]
        ,       [CalendarYear]
        ) AS fis
ON  [acs].[EnglishProductCategoryName]  = [fis].[EnglishProductCategoryName]
AND [acs].[CalendarYear]                = [fis].[CalendarYear]
;

SQL Data Warehouse では UPDATE ステートメントの FROM 句での ANSI 結合がサポートされていないため、この SQL Server コードを少し変更しないと使用できません。Since SQL Data Warehouse does not support ANSI joins in the FROM clause of an UPDATE statement, you cannot use this SQL Server code over without changing it slightly.

CTAS と暗黙の結合を組み合わせて使用して、このコードを置き換えることができます。You can use a combination of a CTAS and an implicit join to replace this code:

-- Create an interim table
CREATE TABLE CTAS_acs
WITH (DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN)
AS
SELECT  ISNULL(CAST([EnglishProductCategoryName] AS NVARCHAR(50)),0)    AS [EnglishProductCategoryName]
,       ISNULL(CAST([CalendarYear] AS SMALLINT),0)                      AS [CalendarYear]
,       ISNULL(CAST(SUM([SalesAmount]) AS MONEY),0)                     AS [TotalSalesAmount]
FROM    [dbo].[FactInternetSales]       AS s
JOIN    [dbo].[DimDate]                 AS d    ON s.[OrderDateKey]             = d.[DateKey]
JOIN    [dbo].[DimProduct]              AS p    ON s.[ProductKey]               = p.[ProductKey]
JOIN    [dbo].[DimProductSubCategory]   AS u    ON p.[ProductSubcategoryKey]    = u.[ProductSubcategoryKey]
JOIN    [dbo].[DimProductCategory]      AS c    ON u.[ProductCategoryKey]       = c.[ProductCategoryKey]
WHERE   [CalendarYear] = 2004
GROUP BY
        [EnglishProductCategoryName]
,       [CalendarYear]
;

-- Use an implicit join to perform the update
UPDATE  AnnualCategorySales
SET     AnnualCategorySales.TotalSalesAmount = CTAS_ACS.TotalSalesAmount
FROM    CTAS_acs
WHERE   CTAS_acs.[EnglishProductCategoryName] = AnnualCategorySales.[EnglishProductCategoryName]
AND     CTAS_acs.[CalendarYear]               = AnnualCategorySales.[CalendarYear]
;

--Drop the interim table
DROP TABLE CTAS_acs
;

K.K. CTAS を使用して、DELETE ステートメントの FROM 句で ANSI 結合を使用する代わりに保持するデータを指定するUse CTAS to specify which data to keep instead of using ANSI joins in the FROM clause of a DELETE statement

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

データを削除するときに CTAS を使用するのが最良の方法である場合があります。Sometimes the best approach for deleting data is to use CTAS. データを削除するのではなく、保持する必要があるデータを選択するだけです。Rather than deleting the data simply select the data you want to keep. SQL Data Warehouse では DELETE ステートメントの FROM 句での ANSI 結合がサポートされていないため、これは特に、ansi 結合構文を使用する DELETE ステートメントの場合に当てはまります。This especially true for DELETE statements that use ansi joining syntax since SQL Data Warehouse does not support ANSI joins in the FROM clause of a DELETE statement.

以下の変換された DELETE ステートメントの例を使用できます。An example of a converted DELETE statement is available below:

CREATE TABLE dbo.DimProduct_upsert
WITH
(   Distribution=HASH(ProductKey)
,   CLUSTERED INDEX (ProductKey)
)
AS -- Select Data you wish to keep
SELECT     p.ProductKey
,          p.EnglishProductName
,          p.Color
FROM       dbo.DimProduct p
RIGHT JOIN dbo.stg_DimProduct s
ON         p.ProductKey = s.ProductKey
;

RENAME OBJECT dbo.DimProduct        TO DimProduct_old;
RENAME OBJECT dbo.DimProduct_upsert TO DimProduct;

L.L. CTAS を使用して MERGE ステートメントを簡略化するUse CTAS to simplify merge statements

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

MERGE ステートメントの少なくとも一部は、CTAS を使用して置き換えることができます。Merge statements can be replaced, at least in part, by using CTAS. INSERTUPDATE を単一のステートメントにまとめることができます。You can consolidate the INSERT and the UPDATE into a single statement. 削除されたレコードは、2 番目のステートメントで閉じる必要があります。Any deleted records would need to be closed off in a second statement.

以下の UPSERT の例を使用できます。An example of an UPSERT is available below:

CREATE TABLE dbo.[DimProduct_upsert]
WITH
(   DISTRIBUTION = HASH([ProductKey])
,   CLUSTERED INDEX ([ProductKey])
)
AS
-- New rows and new versions of rows
SELECT      s.[ProductKey]
,           s.[EnglishProductName]
,           s.[Color]
FROM      dbo.[stg_DimProduct] AS s
UNION ALL  
-- Keep rows that are not being touched
SELECT      p.[ProductKey]
,           p.[EnglishProductName]
,           p.[Color]
FROM      dbo.[DimProduct] AS p
WHERE NOT EXISTS
(   SELECT  *
    FROM    [dbo].[stg_DimProduct] s
    WHERE   s.[ProductKey] = p.[ProductKey]
)
;

RENAME OBJECT dbo.[DimProduct]          TO [DimProduct_old];
RENAME OBJECT dbo.[DimpProduct_upsert]  TO [DimProduct];

M.M. 出力のデータ型と NULL 値の許容を明示的に指定するExplicitly state data type and nullability of output

適用対象: Azure SQL Data Warehouse と Parallel Data WarehouseApplies to: Azure SQL Data Warehouse and Parallel Data Warehouse

SQL Server コードを SQL Data Warehouse に移行したときに、次のようなコーディング パターンが発生する場合があります。When migrating SQL Server code to SQL Data Warehouse, you might find you run across this type of coding pattern:

DECLARE @d decimal(7,2) = 85.455
,       @f float(24)    = 85.455

CREATE TABLE result
(result DECIMAL(7,2) NOT NULL
)
WITH (DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN)

INSERT INTO result
SELECT @d*@f
;

直感的に、このコードを CTAS に移行する必要があり、それが正しいと思うかもしれません。Instinctively you might think you should migrate this code to a CTAS and you would be correct. ただし、ここには隠れた問題があります。However, there is a hidden issue here.

次のコードでは同じ結果が生成されません。The following code does NOT yield the same result:

DECLARE @d decimal(7,2) = 85.455
,       @f float(24)    = 85.455
;

CREATE TABLE ctas_r
WITH (DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN)
AS
SELECT @d*@f as result
;

"結果" 列に、式のデータ型と NULL 値の許容値が引き継がれることに注目してください。Notice that the column "result" carries forward the data type and nullability values of the expression. 注意しないと、これで値が微妙に変化する可能性があります。This can lead to subtle variances in values if you aren't careful.

例として、以下を試してみてください。Try the following as an example:

SELECT result,result*@d
from result
;

SELECT result,result*@d
from ctas_r
;

結果の格納される値が異なります。The value stored for result is different. 結果列に永続化された値が他の式で使用されているため、エラーがさらに重大になります。As the persisted value in the result column is used in other expressions the error becomes even more significant.

CREATE TABLE AS SELECT の結果

これは、データの移行では特に重要です。This is particularly important for data migrations. ほぼ間違いなく、2 番目のクエリがより正確であっても、問題があります。Even though the second query is arguably more accurate there is a problem. ソース システムと比較して、データが異なり、このことが移行での整合性の問題につながります。The data would be different compared to the source system and that leads to questions of integrity in the migration. これは、"間違った" 答えが実際は正しいものである場合のまれなケースの 1 つです。This is one of those rare cases where the "wrong" answer is actually the right one!

2 つの結果の間でこのような違いが見られる理由は、暗黙的な型キャストへの依存です。The reason we see this disparity between the two results is down to implicit type casting. 最初の例では、テーブルで列定義が定義されます。In the first example the table defines the column definition. 行が挿入されたときに、暗黙的な型変換が発生します。When the row is inserted an implicit type conversion occurs. 2 番目の例では、式で列のデータ型が定義されるため、暗黙的な型変換は発生しません。In the second example there is no implicit type conversion as the expression defines data type of the column. また、2 番目の例の列が NULL 許容列として定義されているのに対して、最初の例では定義されていないことに注目してください。Notice also that the column in the second example has been defined as a NULLable column whereas in the first example it has not. 最初の例でテーブルが作成されたときに、列の NULL 値の許容は明示的に定義されました。When the table was created in the first example column nullability was explicitly defined. 2 番目の例では、式にただ任せ、その結果、既定で NULL 定義となります。In the second example it was just left to the expression and by default this would result in a NULL definition.

これらの問題を解決するには、CTAS ステートメントの SELECT 部分で型変換と NULL 値の許容を明示的に設定する必要があります。To resolve these issues you must explicitly set the type conversion and nullability in the SELECT portion of the CTAS statement. CREATE TABLE 部分でこれらのプロパティを設定することはできません。You cannot set these properties in the create table part.

次の例ではコードを修正する方法を示します。The example below demonstrates how to fix the code:

DECLARE @d decimal(7,2) = 85.455
,       @f float(24)    = 85.455

CREATE TABLE ctas_r
WITH (DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN)
AS
SELECT ISNULL(CAST(@d*@f AS DECIMAL(7,2)),0) as result

次のことを考慮してください。Note the following:

  • CAST または CONVERT を使用できたCAST or CONVERT could have been used
  • COALESCE ではなく NULL 値の許容を強制するために ISNULL が使用されているISNULL is used to force NULLability not COALESCE
  • ISNULL は最も外側の関数であるISNULL is the outermost function
  • ISNULL の 2 番目の部分は定数 (つまり、0) であるThe second part of the ISNULL is a constant i.e. 0

注意

NULL 値の許容を正しく設定するには、COALESCE ではなく、ISNULL を使用することが重要です。For the nullability to be correctly set it is vital to use ISNULL and not COALESCE. COALESCE は決定的関数ではないため、式の結果は常に NULL 許容になります。COALESCE is not a deterministic function and so the result of the expression will always be NULLable. ISNULL は異なります。ISNULL is different. これは決定的です。It is deterministic. そのため、ISNULL 関数の 2 番目の部分が定数またはリテラルである場合、結果の値は NOT NULL になります。Therefore when the second part of the ISNULL function is a constant or a literal then the resulting value will be NOT NULL.

このヒントは、計算の整合性を確保するために役立つだけではありません。This tip is not just useful for ensuring the integrity of your calculations. テーブルのパーティション切り替えにも重要になります。It is also important for table partition switching. 以下のテーブルがファクトとして定義されているとします。Imagine you have this table defined as your fact:

CREATE TABLE [dbo].[Sales]
(
    [date]      INT     NOT NULL
,   [product]   INT     NOT NULL
,   [store]     INT     NOT NULL
,   [quantity]  INT     NOT NULL
,   [price]     MONEY   NOT NULL
,   [amount]    MONEY   NOT NULL
)
WITH
(   DISTRIBUTION = HASH([product])
,   PARTITION   (   [date] RANGE RIGHT FOR VALUES
                    (20000101,20010101,20020101
                    ,20030101,20040101,20050101
                    )
                )
)
;

ただし、値フィールドは、ソース データの一部ではない、計算された式です。However, the value field is a calculated expression it is not part of the source data.

パーティション分割されたデータセットを作成するには、次のようにします。To create your partitioned dataset you might want to do this:

CREATE TABLE [dbo].[Sales_in]
WITH    
(   DISTRIBUTION = HASH([product])
,   PARTITION   (   [date] RANGE RIGHT FOR VALUES
                    (20000101,20010101
                    )
                )
)
AS
SELECT
    [date]    
,   [product]
,   [store]
,   [quantity]
,   [price]   
,   [quantity]*[price]  AS [amount]
FROM [stg].[source]
OPTION (LABEL = 'CTAS : Partition IN table : Create')
;

クエリは適切に実行されます。The query would run perfectly fine. パーティション切り替えを実行しようとすると問題が発生します。The problem comes when you try to perform the partition switch. テーブルの定義は一致しません。The table definitions do not match. テーブルの定義を一致させるには、CTAS の変更が必要です。To make the table definitions match the CTAS needs to be modified.

CREATE TABLE [dbo].[Sales_in]
WITH    
(   DISTRIBUTION = HASH([product])
,   PARTITION   (   [date] RANGE RIGHT FOR VALUES
                    (20000101,20010101
                    )
                )
)
AS
SELECT
    [date]    
,   [product]
,   [store]
,   [quantity]
,   [price]   
,   ISNULL(CAST([quantity]*[price] AS MONEY),0) AS [amount]
FROM [stg].[source]
OPTION (LABEL = 'CTAS : Partition IN table : Create');

したがって、型の一貫性と、CTAS で NULL 値の許容プロパティを維持することが適切なエンジニアリングのベスト プラクティスであることがわかります。You can see therefore that type consistency and maintaining nullability properties on a CTAS is a good engineering best practice. 計算の整合性を維持するのに役立ち、また、確実にパーティションを切り替えることができます。It helps to maintain integrity in your calculations and also ensures that partition switching is possible.

参照See Also

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE (Transact-SQL) CREATE EXTERNAL DATA SOURCE (Transact-SQL)
CREATE EXTERNAL FILE FORMAT (Transact-SQL) CREATE EXTERNAL FILE FORMAT (Transact-SQL)
CREATE EXTERNAL TABLE (Transact-SQL) CREATE EXTERNAL TABLE (Transact-SQL)
CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT (Transact-SQL) CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT (Transact-SQL)
CREATE TABLE (Azure SQL Data Warehouse) DROP TABLE (Transact-SQL) CREATE TABLE (Azure SQL Data Warehouse) DROP TABLE (Transact-SQL)
DROP EXTERNAL TABLE (Transact-SQL) DROP EXTERNAL TABLE (Transact-SQL)
ALTER TABLE (Transact-SQL) ALTER TABLE (Transact-SQL)
ALTER EXTERNAL TABLE (Transact-SQL)ALTER EXTERNAL TABLE (Transact-SQL)