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Snowflake（在 Automation Cloud 中使用）和 SQL Server（在本地开发中使用）之间的 SQL 语法差异可能会影响 Process Mining 中的转换结果。
SQL Server 对比Snowflake
在本地开发环境中，转换在 SQL Server 上运行，而在 Process Mining Automation Cloud 中使用 Snowflake。尽管大多数 SQL 语句可同时在 SQL Server 和 Snowflake 上运行，但语法上可能略有不同，这可能会导致返回结果不同。
要编写可在两个数据库系统上运行的 SQL 语句，请执行以下操作：
- 用双引号将字段名称写入，例如
Table."Field"。 - 防止使用 Snowflake 和 SQL Server 中不同的 SQL 函数，例如
string_agg()和listagg()。
pm_utils包附带一组适用于这两种数据库类型的函数，请参阅“多个数据库” 。例如，如果不使用string_agg()或listagg() ，则使用pm_utils.string_agg()将为两个数据库带来相同的行为。如果pm_utils不包含所需的函数，则应创建 Jinja 语句，以确保在每个数据库上调用正确的函数。
字符串连接
要合并为字符串，请使用pm_utils.concat()函数。 这将为 SQL Server 和 Snowflake 生成相同的结果。
示例： pm_utils.concat("This is a nice string", null) = "This is a nice string"不应使用+或||等运算符连接字符串，因为这两个数据库的运算符不同（Snowflake 使用|| ，SQL Server 使用+ ）。 此外，标准concat()函数在两个系统上的行为也不同：
| SQL 服务器 | Snowflake |
|---|---|
null 值将被忽略并被视为空字符串。 | null 值将导致整个结果为null 。 |
排序
在 Snowflake 和 SQL Server 中，排序的处理方式有所不同。
示例：... order by "Attribute_1" desc, "Attribute_2" ...。
Null 值
| SQL 服务器 | Snowflake |
|---|---|
null 将默认排在前面 (升序) | null 默认情况下排在最后 (升序) |
处理大写字母
| SQL 服务器 | Snowflake |
|---|---|
| 大写字母按预期排序 (AaBbCc) | 首先按大写字母排序，然后按非大写字母排序 (ABCabc) |
虚线
示例：-Accountant-。
| SQL 服务器 | Snowflake |
|---|---|
| 排序时将忽略短划线（因此“-Accountant-”与“Accountant”相同） | 短划线将在顶部排序 |
空格处理
当您按值“A”和“A”进行分组时，这在 SQL Server 中被视为一个值，但在 Snowflake 中被视为两个不同的值。 因此，如果您的数据可能会导致此问题，则建议进行修剪。
区分大小写
默认情况下，SQL Server 不区分大小写，而 Snowflake 区分大小写。 这意味着Table."Field" = "Some_value"和Table."Field" = "SOME_VALUE"将在 SQL Server 中返回相同的结果集，但在 Snowflake 中可能会返回两个不同的结果集。
建议您更改本地 SQL Server 数据库的行为以匹配雪花行为，以防止出现任何问题。 这可以通过将数据库排序规则设置为区分大小写的值来实现。