Sql 雪花中的十进制精度：窗口函数与简单聚合

在Snowflake中，这些查询输出相同的整数值，但小数精度不同。这是预期的行为吗

with cte (num) as

(select 2356 union all
 select 3456 union all
 select 9999)
 
select distinct avg(num) over()
from cte;

输出：5270.333

with cte (num) as

(select 2356 union all
 select 3456 union all
 select 9999)

select avg(num)
from cte;

---

输出：5270.333333

这似乎是由于文字和函数的隐式转换。可以通过显式强制转换文本值来强制一致性：

-- Returns 5270.333333333
with cte (num) as

(select 2356::float union all
 select 3456::float union all
 select 9999::float)
 
select distinct avg(num) over()
from cte;


-- Returns 5270.333333333
with cte (num) as

(select 2356::float union all
 select 3456::float union all
 select 9999::float)

select avg(num)
from cte;

---

Greg洞察的有趣补充：

with cte (num) as
(
  select * from values (2356::number), (3456::number), (9999::number)
)
select distinct avg(num)
from cte;

给出了5270.333333，但添加

OVER（）

会将答案转换为3dp

删除distinct显示了这一点

with cte (num) as
(
  select * from values (2356::number), (3456::number), (9999::number)
)
select avg(num) OVER()
from cte;

给予：

AVG(NUM) OVER()
5270.333
5270.333
5270.333

最初，snowflake只能产生3DP的浮点数学结果，然后在2018年，他们转移到6DP。我怀疑OVER（）函数是该更改的一部分，因此我建议打开一个有支持的bug报告