Snowflakeで半構造化データを扱ってみた

分析屋

2023年8月17日 16:34

分析屋の中田(ナカタ)です。
Snowflakeの半構造化データ操作を試してみました。

半構造化データとは

一般に、Excel管理できるようなテーブルデータを構造化データ
それ以外を非構造化データと呼びます。
非構造化データには画像・動画・音声・半構造化データなどがあります。

今回のテーマの半構造化データは、テーブルデータほどガッチリ管理されていないものの
JSONやXMLのように決まったフォーマットを持つテキストを指します。

今回やること

以下リンク先の、Snowflakeの学習用サイトに登場する半構造化データ用の関数を元に
半構造化データの練習をします。

Tasty Bytes：半構造化データ | Snowflake Documentation

環境

Snowflakeのエディション：エンタープライズ版
クラウド：AWS（東京リージョン）

事前準備

先述の学習用サイトで手順を進めると、様々な練習用テーブルが作成されます。
そのうちの以下のデータを使用します。
データベース名：frostbyte_tasty_bytes
スキーマ名：raw_pos
テーブル名：menu
カラム名：menu_item_health_metrics_obj

データは以下の通り、JSON形式になっています。
このデータに対して、半構造化データ用の関数を試していきます。

SELECT
    m.menu_item_health_metrics_obj
FROM
    frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.menu m
;

１行目のデータをコピペしたものは以下の通りです。

{
  "menu_item_health_metrics": [
    {
      "ingredients": [
        "Lemons",
        "Sugar",
        "Water"
      ],
      "is_dairy_free_flag": "Y",
      "is_gluten_free_flag": "Y",
      "is_healthy_flag": "N",
      "is_nut_free_flag": "Y"
    }
  ],
  "menu_item_id": 10
}

まずは第１階層として
"menu_item_health_metrics"
"menu_item_id"
の２属性があります。

さらに
"menu_item_health_metrics"の値は配列で
"ingredients"
"is_dairy_free_flag"
"is_gluten_free_flag"
"is_healthy_flag"
"is_nut_free_flag"

という５属性のJSON形式です。
さらに"ingredients"は値として配列を持っています。

ドット表記

半構造化データから、特定の属性のデータを抽出します。
そのためにはドット表記と呼ばれる記法を使用します。

ドット表記 | Snowflakeドキュメント

サンプルとして以下のデータを用意しました。

SELECT * FROM sample_json;

上記のように、JSON形式でネストされたデータについては下記のクエリで値を取得します。

SELECT
    json_data:"col1"."col2"."col3"
FROM
    sample_json
;

Snowflakeの学習用サンプルデータでも同様にドット表記を用いて
まずは第１階層を取得してみます。

--ドット表記
SELECT
    m.menu_item_health_metrics_obj:"menu_item_health_metrics"
FROM
    frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.menu m
;

第１階層の"menu_item_health_metrics"の中身を取得できました。

ここから配下の”ingredients”の値を取得するために以下のクエリを書きたくなりますが
これは失敗します。

SELECT
    m.menu_item_health_metrics_obj:"menu_item_health_metrics"."ingredients"
FROM
    frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.menu m
;

このデータはJSON形式でネストされているわけではなく
配列になっています。

上記画像のように、角かっこ [ ] で囲まれているものは配列です。
この中身はJSON形式の第２階層としてドット表記でアクセスできず
“ingredients”というキーがないとしてNULLが返ってきます。

FLATTEN関数

配列をほぐすため、FLATTEN関数を使用します。
例として、[1,2,3]という配列をほぐすクエリを書きます。

SELECT
    VALUE
FROM
    TABLE(FLATTEN(input => PAESE_JSON('[1,2,3]')))
;

FLATTEN関数の引数inputに対して、PARSE_JSON関数で文字列の[1,2,3]を半構造化データとして認識させています。
戻り値としてVALUEという項目があり、これがほぐされた結果です。
TABLE関数によって、FLATTEN関数の結果をテーブルとしてFROM句に指定できるようにしています。

ここまで散々でてきた「配列をほぐす」というのは
１行に[1,2,3]の配列としてまとまっていたデータを、上記画像のように複数行に分けて縦に分割することです。
ちなみにGoogleスプレッドシートやPythonのNumPyにも、同様のFLATTEN関数が存在します。

さっそく、学習用データも配列をほぐしてみます。
対象は以下のデータです。

SELECT
    menu_item_health_metrics_obj:menu_item_health_metrics
FROM
    frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.menu
;

このSELECT文をまるごとFLATTEN関数の引数inputに渡せばいいのかな？
ということでこんなクエリを書くとエラーになります。

SELECT 
    obj.VALUE:"ingredients"
FROM
    TABLE(FLATTEN(input => SELECT menu_item_health_metrics_obj:menu_item_health_metrics FROM frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.menu)) obj;

そのままぶちこんでもダメらしいので書き換えます。

LATERAL結合

SELECT 
    obj.VALUE:"ingredients"
FROM
    frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.menu m,
    LATERAL FLATTEN (input => m.menu_item_health_metrics_obj:menu_item_health_metrics) obj
;

無事、ingredientsの値を取得できています。

ここで使用したLATERAL結合とは
FROM 左側テーブル , LATERAL (右側インラインビュー)
の形式で使用します。

右側インラインビューは、SELECT文やFLATTEN関数を指定します。
適当なサンプルテーブル(tbl1とtbl2)を作ってLATERAL結合してみます。

tbl1の中身

tbl2の中身

SELECT
    *
FROM
    tbl1
    ,LATERAL (SELECT * FROM tbl2)
;

結果は以下の通りです。

これって・・・いわゆる直積ですね。
この使い方だとCROSS JOIN(もしくはカンマ単体)と同じですが
LATERAL結合は左側テーブルの列を、右側で使用することができます。

例えば以下のクエリです。

SELECT
    *
FROM
    tbl1
    ,LATERAL (SELECT tbl1.col1 + tbl2.col2 FROM tbl2)
;

CROSS JOINではエラーになります。

SELECT
    *
FROM
    tbl1
    CROSS JOIN (SELECT tbl1.col1 + tbl2.col2 FROM tbl2)
;

通常はJOINの右側を、左側の行を使って動的に変えることはできません。
CROSS JOINで同じ結果を作るなら、右側テーブルを固定して以下のように書きます。

SELECT
    tbl1.col1
    ,tbl1.col1 + tbl2.col2
FROM
    tbl1
    CROSS JOIN tbl2
;

LATERAL結合の右側は、左側テーブルを使って動的に変えられるということで
これも相関サブクエリの一種と言えます。

話を戻しまして・・・
FLATTEN関数で配列をほぐしたい場合は
FROM 元のテーブル , LATERAL FLATTEN (input => 元のテーブル.配列のカラム)
という書き方になります。
ということでLATERAL FLATTENはワンセットでよく登場するようです。

配列の要素

学習用テーブルの半構造化データを解析していき
配列まで分解できました。
配列の要素へのアクセスは、プログラミングの配列同様にインデックス番号でアクセスします。
インデックス番号は0番はじまりです。

以下は、配列の最初の要素を調べるクエリです。

SELECT 
    obj.VALUE:"ingredients"[0]
FROM
    frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.menu m,
    LATERAL FLATTEN (input => m.menu_item_health_metrics_obj:menu_item_health_metrics) obj
;

行によって要素数が違ってもOKです。
以下はインデックス番号2(つまり3番目の要素)を取得するクエリですが
要素数が1つや2つの行はNULLが表示されます。

SELECT 
    obj.VALUE:"ingredients"[2]
FROM
    frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.menu m,
    LATERAL FLATTEN (input => m.menu_item_health_metrics_obj:menu_item_health_metrics) obj
;

最後に

半構造化データはメリット・デメリットがあるため扱いには要注意です。
メリットとしては、カラムを動的に追加することができる点です。
デメリットとしては、テーブルのように制約を指定できない点です。
いわゆるEAVアンチパターンになるため、最初からJSON型を選択するのではなく
必要な場面になれば使うという認識になります。
例えば、アプリケーション側で属性情報を自由に追加したいという要求があった場合
JSON型のカラムを持たせると良さそうです。

ここまでお読みいただき、ありがとうございました！
この記事が少しでも参考になりましたら「スキ」を押していただけると幸いです！

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