UDF・Stored Procedure完全ガイド｜Snowflakeカスタムロジック実装

Snowflakeでは、組み込み関数だけでは実現できないカスタムロジックをUDF（User Defined Function）とStored Procedure（ストアドプロシージャ）で実装できます。UDFはSELECT文内で値の変換・計算に使用し、Stored ProcedureはCALL文でDDL/DMLを含む複雑な処理フローを実行します。

この記事では、UDFとStored Procedureの比較表・各言語での作成SQL・Vectorized UDF・権限モデル（Caller's Rights / Owner's Rights）を網羅的に解説します。SnowPro Core試験のData Transformationドメインで頻出するトピックです。

UDF vs Stored Procedure 比較表

UDFとStored Procedureの違いを一覧表で整理します。SnowPro試験では両者の使い分けが頻繁に問われます。

UDFの種類：スカラーUDFとテーブルUDF（UDTF）

スカラーUDF

入力として1つ以上の値を受け取り、単一の値を返します。SELECT句・WHERE句・JOIN条件などあらゆる場所で使用でき、例えば独自のハッシュ関数やビジネスルール計算を定義します。

-- SQL スカラーUDF：税込価格の計算
CREATE OR REPLACE FUNCTION calc_tax_price(price NUMBER, tax_rate NUMBER)
RETURNS NUMBER(12,2)
LANGUAGE SQL
AS
$
  price * (1 + tax_rate)
$;

-- 使用例
SELECT product_name, calc_tax_price(price, 0.10) AS tax_included
FROM products;

テーブルUDF（UDTF）

テーブル形式（複数行・複数列）の結果を返す関数です。FROM句でTABLE(my_udtf(args))として呼び出し、1行の入力から複数行を生成する展開処理や、複数行をまたぐ集計に使います。

-- Python UDTF：CSV文字列を行に分割
CREATE OR REPLACE FUNCTION split_csv(csv_string VARCHAR)
RETURNS TABLE(item VARCHAR)
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.11'
HANDLER = 'SplitCSV'
AS
$
class SplitCSV:
    def process(self, csv_string):
        for item in csv_string.split(','):
            yield (item.strip(),)
$;

-- 使用例
SELECT t.item
FROM my_table, TABLE(split_csv(my_table.tags)) t;

言語別対応表

Vectorized UDF（Pandas UDF）

Vectorized UDFはPython UDFの高速バージョンです。通常のスカラーUDFが1行ごとにPython関数を呼び出すのに対し、Vectorized UDFは入力をpandas.Seriesのバッチとして受け取り、ベクトル化演算を行います。大量行の数値計算で5〜50倍のスループット向上が見込めます。

-- Vectorized UDF：pandas.Seriesで受け取りバッチ処理
CREATE OR REPLACE FUNCTION normalize_score(score NUMBER)
RETURNS NUMBER
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.11'
PACKAGES = ('pandas')
HANDLER = 'normalize'
AS
$
import pandas as pd

def normalize(score: pd.Series) -> pd.Series:
    return (score - score.mean()) / score.std()
$;

Snowparkでは@udfデコレータのinput_typesにPandasSeriesを指定することで同等のVectorized UDFを定義できます。

Stored Procedureの実装パターン

Stored ProcedureはCALL文で呼び出すプログラムロジックで、DDL/DMLの実行・トランザクション制御・条件分岐・例外処理を含む複雑な処理を実装できます。

-- Snowflake Scripting（SQL）Stored Procedure
CREATE OR REPLACE PROCEDURE archive_old_orders(cutoff_date DATE)
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE SQL
EXECUTE AS OWNER
AS
$
BEGIN
  INSERT INTO orders_archive
    SELECT * FROM orders WHERE order_date < :cutoff_date;
  DELETE FROM orders WHERE order_date < :cutoff_date;
  RETURN 'Archived orders before ' || :cutoff_date;
EXCEPTION
  WHEN OTHER THEN
    ROLLBACK;
    RETURN 'Error: ' || SQLERRM;
END;
$;

-- 実行
CALL archive_old_orders('2025-01-01');

権限モデル：Owner's Rights vs Caller's Rights

-- Caller's Rights の指定例
CREATE OR REPLACE PROCEDURE list_tables(db_name VARCHAR)
RETURNS TABLE(table_name VARCHAR)
LANGUAGE SQL
EXECUTE AS CALLER
AS
$
BEGIN
  RETURN TABLE(
    SELECT table_name FROM information_schema.tables
    WHERE table_catalog = :db_name
  );
END;
$;

Snowparkでの作成パターン

Snowpark APIでは@udf・@udtf・@sprocデコレータで関数を定義し、セッション経由でSnowflakeに登録します。

• Pythonの型ヒントからSnowflakeの型マッピングを自動生成
• サードパーティパッケージをpackagesパラメータで指定
• カスタムモジュールをimportsパラメータでアップロード
• is_permanent=TrueでPermanent UDF/Stored Procedureとして永続化

問題例

よくある質問（FAQ）