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> Amazon Redshift から ClickHouse への SQL 変換リファレンス
# Amazon Redshift SQL 変換ガイド
## データ型
ClickHouse と Redshift の間でデータを移行するユーザーは、ClickHouse のほうがより幅広い型を備え、しかも制約が少ないことにすぐ気付くでしょう。Redshift では、可変長であっても文字列の長さを指定する必要がありますが、ClickHouse では文字列をエンコーディングせずにバイト列として格納するため、この制約や手間がありません。したがって、ClickHouse の String 型 には制限がなく、長さの指定も不要です。
さらに、Redshift にはない Arrays、Tuples、Enums を第一級の機能として利用できます (`SUPER` を使って Arrays/Structs を擬似的に表現することは可能ですが、これはユーザーのよくある不満点です) 。また ClickHouse では、集計状態をクエリ実行時だけでなく、テーブルに永続化することもできます。これにより、通常は materialized view を使ってデータを事前集計でき、一般的なクエリの性能を大幅に向上させることができます。
以下では、各 Redshift 型に対応する ClickHouse の同等の型を示します:
| Redshift | ClickHouse |
| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| [`SMALLINT`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-integer-types) | [`Int8`](/ja/reference/data-types/int-uint) \* |
| [`INTEGER`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-integer-types) | [`Int32`](/ja/reference/data-types/int-uint) \* |
| [`BIGINT`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-integer-types) | [`Int64`](/ja/reference/data-types/int-uint) \* |
| [`DECIMAL`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-decimal-or-numeric-type) | [`UInt128`, `UInt256`, `Int128`, `Int256`](/ja/reference/data-types/int-uint), [`Decimal(P, S)`, `Decimal32(S)`, `Decimal64(S)`, `Decimal128(S)`, `Decimal256(S)`](/ja/reference/data-types/decimal) - (高精度かつ広い範囲に対応) |
| [`REAL`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-floating-point-types) | [`Float32`](/ja/reference/data-types/float) |
| [`DOUBLE PRECISION`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-floating-point-types) | [`Float64`](/ja/reference/data-types/float) |
| [`BOOLEAN`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Boolean_type.html) | [`Bool`](/ja/reference/data-types/boolean) |
| [`CHAR`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Character_types.html#r_Character_types-char-or-character) | [`String`](/ja/reference/data-types/string), [`FixedString`](/ja/reference/data-types/fixedstring) |
| [`VARCHAR`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Character_types.html#r_Character_types-varchar-or-character-varying) \*\* | [`String`](/ja/reference/data-types/string) |
| [`DATE`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Datetime_types.html#r_Datetime_types-date) | [`Date32`](/ja/reference/data-types/date32) |
| [`TIMESTAMP`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Datetime_types.html#r_Datetime_types-timestamp) | [`DateTime`](/ja/reference/data-types/datetime), [`DateTime64`](/ja/reference/data-types/datetime64) |
| [`TIMESTAMPTZ`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Datetime_types.html#r_Datetime_types-timestamptz) | [`DateTime`](/ja/reference/data-types/datetime), [`DateTime64`](/ja/reference/data-types/datetime64) |
| [`GEOMETRY`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/geospatial-overview.html) | [Geoデータ型](/ja/reference/data-types/geo) |
| [`GEOGRAPHY`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/geospatial-overview.html) | [Geo データ型](/ja/reference/data-types/geo) (まだ発展途上で、たとえば座標系はありませんが、[関数を使って](/ja/reference/functions/regular-functions/geo)代用できます) |
| [`HLLSKETCH`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_HLLSKTECH_type.html) | [`AggregateFunction(uniqHLL12, X)`](/ja/reference/data-types/aggregatefunction) |
| [`SUPER`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_SUPER_type.html) | [`Tuple`](/ja/reference/data-types/tuple), [`Nested`](/ja/reference/data-types/nested-data-structures), [`Array`](/ja/reference/data-types/array), [`JSON`](/ja/reference/data-types/newjson), [`Map`](/ja/reference/data-types/map) |
| [`TIME`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Datetime_types.html#r_Datetime_types-time) | [`DateTime`](/ja/reference/data-types/datetime), [`DateTime64`](/ja/reference/data-types/datetime64) |
| [`TIMETZ`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Datetime_types.html#r_Datetime_types-timetz) | [`DateTime`](/ja/reference/data-types/datetime), [`DateTime64`](/ja/reference/data-types/datetime64) |
| [`VARBYTE`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_VARBYTE_type.html) \*\* | [`String`](/ja/reference/data-types/string) と [`Bit`](/ja/reference/functions/regular-functions/bit-functions) および [Encoding](/ja/reference/functions/regular-functions/encoding-functions#hex) 関数の組み合わせ |
\* ClickHouse は、`UInt8`, `UInt32`, `UInt32` and `UInt64` など、より広い範囲を扱える符号なし整数型もサポートしています。
\*\*ClickHouse の String 型はデフォルトでは長さに制限がありませんが、制約を使用して特定の長さに制限できます。
## DDL 構文
### ソートキー
ClickHouse と Redshift はどちらも「ソートキー」という概念を持っており、これは
データの保存時のソート順を定義するものです。Redshift では、ソートキーを
`SORTKEY` 句で定義します。
```sql theme={null}
CREATE TABLE some_table(...) SORTKEY (column1, column2)
```
一方、ClickHouseでは、ソート順を指定するために `ORDER BY` 句を使用します。
```sql theme={null}
CREATE TABLE some_table(...) ENGINE = MergeTree ORDER BY (column1, column2)
```
ほとんどの場合、デフォルトの `COMPOUND` 型を使用していれば、ClickHouse では
Redshift と同じソートキーのカラムと順序を使用できます。Redshift では、データが
追加されたら、`VACUUM` と `ANALYZE`
コマンドを実行して、新しく追加されたデータを再ソートし、クエリプランナー用の統計情報を更新する必要があります。そうしないと、
未ソート領域が増えていきます。ClickHouse では、そのような処理は必要ありません。
Redshift は、ソートキーに関する便利な機能をいくつかサポートしています。1 つ目は
自動ソートキー (`SORTKEY AUTO` の使用) です。これは使い始めには適していますが、
ソートキーを最適に設計できるのであれば、明示的に指定したソートキーのほうが、パフォーマンスとストレージ
効率の両面で最良の結果を得られます。2 つ目は `INTERLEAVED` ソートキーで、
クエリが 1 つ以上の二次ソートカラムを使用する場合のパフォーマンスを向上させるため、
ソートキー内の一部のカラムに同等の重みを与えます。ClickHouse では、
明示的な [プロジェクション](/ja/concepts/features/projections/projections) をサポートしており、設定方法はやや異なるものの、
最終的には同様の結果を実現できます。
「主キー」という概念は、
ClickHouse と Redshift では意味が異なることに注意してください。Redshift では、主キーは従来の
制約を強制することを意図した RDBMS の概念に近いものです。ただし、Redshift ではこれらは
厳密には強制されず、代わりにクエリプランナーへのヒントや、
ノード間でのデータ分散のために使われます。ClickHouse では、主キーは
スパースプライマリインデックスの構築に使用されるカラムを指し、これはデータがディスク上で
順序付けされるようにするために使われます。これにより、圧縮を最大化しつつ、プライマリインデックスの肥大化や
メモリの無駄遣いを防げます。