如何将所有数据提取到拆分行中的雪花对象数组中？答案

【问题标题】：How to fetch all data into splitted row into array of objects in Snowflake?如何将所有数据提取到拆分行中的雪花对象数组中？
【发布时间】：2021-01-13 14:56:02
【问题描述】：

我有这个过程，我们指定阶段文件的路径以及应该使用哪种文件格式，然后我们获取它的前 2 列并将其作为具有以下结构的类型数组的变体返回：

result = [
    { dim_label_name: 'Test1', dim_ona_name: 'Ona Test1' },
    { dim_label_name: 'Test2', dim_ona_name: 'Ona Test2' },
]

程序如下：

CREATE OR REPLACE PROCEDURE ADD_FIELD_AND_DIMENSION(FILE_FULL_PATH STRING, FILE_FORMAT_NAME STRING)
RETURNS VARIANT
LANGUAGE JAVASCRIPT
EXECUTE AS CALLER
AS
$$
    var dimension_array = [];
    try{
      // Get the unique values of the available dimensions
      var unique_dimension_query = "SELECT t.$1, t.$2 FROM "+FILE_FULL_PATH+"(FILE_FORMAT=>"+FILE_FORMAT_NAME+") t GROUP BY t.$1, t.$2";
      var unique_dimension_stmt = snowflake.createStatement({sqlText: unique_dimension_query});
      var rs = unique_dimension_stmt.execute();
      var dimension_object = {};
      while (rs.next()) {
        dimension_object['dim_label_name'] += rs.getColumnValue(1);
        dimension_object['dim_ona_name'] += rs.getColumnValue(2);
      }
      dimension_array.push(dimension_object);
      return dimension_array;
    }
    catch(error) {
        return error;
    }
$$;

CALL ADD_FIELD_AND_DIMENSION('@ingest_stage_temp/my_file.csv', 'my_file_format');

返回的dimension_array 的结构只有一个对象的所有值都适合每个属性：

[
    { 'dim_label_name': 'Test1Test2Test3...', 'dim_ona_name': 'ONA Test1 ONA Test2 ONA Test3...' }
]

如何在 Snowflake 中将所有数据提取到拆分行中的对象数组中？

【问题讨论】：

标签： javascript sql stored-procedures snowflake-cloud-data-platform

【解决方案1】：

您对维度数组的推送超出了收集结果集的循环。它只会将结果集中的最后一行推送到数组中。

另外，您希望使用 = 将字符串分配给数组的元素。 += 将值连接到字符串元素，这就是为什么它们都在一个字符串中。

这部分有问题：

  while (rs.next()) {
    dimension_object['dim_label_name'] += rs.getColumnValue(1);
    dimension_object['dim_ona_name'] += rs.getColumnValue(2);
  }
  dimension_array.push(dimension_object);

应该是这样的：

  while (rs.next()) {
    dimension_object['dim_label_name'] = rs.getColumnValue(1);
    dimension_object['dim_ona_name'] = rs.getColumnValue(2);
    dimension_array.push(dimension_object);
  }

【讨论】：