> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-fix-nav-issues.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
> Referencia para la traducción de SQL de Amazon Redshift a ClickHouse
# Guía de traducción de SQL de Amazon Redshift
## Tipos de datos
Los usuarios que mueven datos entre ClickHouse y Redshift notarán de inmediato
que ClickHouse ofrece una gama de tipos más amplia, y además menos
restrictiva. Mientras que Redshift exige a los usuarios especificar las posibles
longitudes de las cadenas, incluso cuando son variables, ClickHouse elimina esa restricción y esa carga
al almacenar las cadenas como bytes sin codificación. Por lo tanto, el tipo String de ClickHouse
no tiene límites ni requiere especificar una longitud.
Además, puede sacar partido de Arrays, Tuples y Enums, que no existen en
Redshift como tipos de primera clase (aunque Arrays/Structs pueden imitarse
con `SUPER`), una limitación que suele frustrar a los usuarios. ClickHouse además
permite persistir estados de agregación, ya sea en tiempo de consulta o incluso en una tabla.
Esto permite preagregar los datos, normalmente
mediante una vista materializada, y puede mejorar drásticamente el rendimiento de las consultas
más habituales.
A continuación, mostramos el tipo equivalente de ClickHouse para cada tipo de Redshift:
| Redshift | ClickHouse |
| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [`SMALLINT`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-integer-types) | [`Int8`](/es/reference/data-types/int-uint) \* |
| [`INTEGER`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-integer-types) | [`Int32`](/es/reference/data-types/int-uint) \* |
| [`BIGINT`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-integer-types) | [`Int64`](/es/reference/data-types/int-uint) \* |
| [`DECIMAL`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-decimal-or-numeric-type) | [`UInt128`, `UInt256`, `Int128`, `Int256`](/es/reference/data-types/int-uint), [`Decimal(P, S)`, `Decimal32(S)`, `Decimal64(S)`, `Decimal128(S)`, `Decimal256(S)`](/es/reference/data-types/decimal) - (alta precisión y amplios rangos posibles) |
| [`REAL`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-floating-point-types) | [`Float32`](/es/reference/data-types/float) |
| [`DOUBLE PRECISION`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Numeric_types201.html#r_Numeric_types201-floating-point-types) | [`Float64`](/es/reference/data-types/float) |
| [`BOOLEAN`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Boolean_type.html) | [`Bool`](/es/reference/data-types/boolean) |
| [`CHAR`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Character_types.html#r_Character_types-char-or-character) | [`String`](/es/reference/data-types/string), [`FixedString`](/es/reference/data-types/fixedstring) |
| [`VARCHAR`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Character_types.html#r_Character_types-varchar-or-character-varying) \*\* | [`String`](/es/reference/data-types/string) |
| [`DATE`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Datetime_types.html#r_Datetime_types-date) | [`Date32`](/es/reference/data-types/date32) |
| [`TIMESTAMP`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Datetime_types.html#r_Datetime_types-timestamp) | [`DateTime`](/es/reference/data-types/datetime), [`DateTime64`](/es/reference/data-types/datetime64) |
| [`TIMESTAMPTZ`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Datetime_types.html#r_Datetime_types-timestamptz) | [`DateTime`](/es/reference/data-types/datetime), [`DateTime64`](/es/reference/data-types/datetime64) |
| [`GEOMETRY`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/geospatial-overview.html) | [Tipos de datos geoespaciales](/es/reference/data-types/geo) |
| [`GEOGRAPHY`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/geospatial-overview.html) | [Tipos de datos geográficos](/es/reference/data-types/geo) (menos desarrollados; por ejemplo, no tienen sistemas de coordenadas, pero se pueden emular [con funciones](/es/reference/functions/regular-functions/geo)) |
| [`HLLSKETCH`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_HLLSKTECH_type.html) | [`AggregateFunction(uniqHLL12, X)`](/es/reference/data-types/aggregatefunction) |
| [`SUPER`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_SUPER_type.html) | [`Tuple`](/es/reference/data-types/tuple), [`Nested`](/es/reference/data-types/nested-data-structures), [`Array`](/es/reference/data-types/array), [`JSON`](/es/reference/data-types/newjson), [`Map`](/es/reference/data-types/map) |
| [`TIME`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Datetime_types.html#r_Datetime_types-time) | [`DateTime`](/es/reference/data-types/datetime), [`DateTime64`](/es/reference/data-types/datetime64) |
| [`TIMETZ`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Datetime_types.html#r_Datetime_types-timetz) | [`DateTime`](/es/reference/data-types/datetime), [`DateTime64`](/es/reference/data-types/datetime64) |
| [`VARBYTE`](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_VARBYTE_type.html) \*\* | [`String`](/es/reference/data-types/string) combinado con las funciones [`Bit`](/es/reference/functions/regular-functions/bit-functions) y de [codificación](/es/reference/functions/regular-functions/encoding-functions#hex) |
\* ClickHouse también admite enteros sin signo con rangos más amplios; es decir, `UInt8`, `UInt32`, `UInt32` y `UInt64`.
\*\*El tipo String de ClickHouse es ilimitado de forma predeterminada, pero puede limitarse a longitudes específicas mediante restricciones.
## Sintaxis de DDL
### Claves de ordenación
Tanto ClickHouse como Redshift utilizan el concepto de «clave de ordenación», que define
cómo se ordenan los datos al almacenarlos. Redshift define la clave de ordenación mediante la
cláusula `SORTKEY`:
```sql theme={null}
CREATE TABLE some_table(...) SORTKEY (column1, column2)
```
En comparación, ClickHouse usa una cláusula `ORDER BY` para especificar el criterio de ordenación:
```sql theme={null}
CREATE TABLE some_table(...) ENGINE = MergeTree ORDER BY (column1, column2)
```
En la mayoría de los casos, puede usar las mismas columnas y el mismo orden de la clave de ordenación en ClickHouse
que en Redshift, siempre que use el tipo `COMPOUND` predeterminado. Cuando se
agregan datos a Redshift, debe ejecutar los comandos `VACUUM` y `ANALYZE` para reordenar
los datos recién agregados y actualizar las estadísticas para el planificador de consultas; de lo contrario, el
espacio no ordenado aumenta. En ClickHouse no se requiere ningún proceso de este tipo.
Redshift admite un par de funciones prácticas para las claves de ordenación. La primera son
las claves de ordenación automáticas (mediante `SORTKEY AUTO`). Aunque esto puede ser apropiado para
empezar, las claves de ordenación explícitas garantizan el mejor rendimiento y la mayor eficiencia de almacenamiento
cuando la clave de ordenación es óptima. La segunda es la clave de ordenación `INTERLEAVED`,
que da el mismo peso a un subconjunto de columnas de la clave de ordenación para mejorar el
rendimiento cuando una consulta usa una o más columnas de ordenación secundarias. ClickHouse
admite [proyecciones](/es/concepts/features/projections/projections) explícitas, que logran el
mismo resultado final con una configuración ligeramente distinta.
Debe tener en cuenta que el concepto de “clave primaria” representa cosas diferentes
en ClickHouse y Redshift. En Redshift, la clave primaria se asemeja al concepto tradicional
de los RDBMS destinado a aplicar restricciones. Sin embargo, no se aplican estrictamente
en Redshift y, en cambio, actúan como indicaciones para el planificador de consultas y la
distribución de datos entre nodos. En ClickHouse, la clave primaria denota las columnas usadas
para construir el índice primario disperso, que se utiliza para garantizar que los datos estén ordenados en
disco, maximizando la compresión y evitando al mismo tiempo contaminar el índice primario y
desperdiciar memoria.