Snowflake-Schema: Eine logische Anordnung von Tabellen

Ein Snowflake-Schema ist eine logische Anordnung von Tabellen in einer mehrdimensionalen Datenbank, sodass die Entitätsbeziehungen zwischen ihnen hierarchisch organisiert sind. Sie ähneln Sternschemata, außer dass die zentrale Tabelle in einem Snowflake-Schema keine Faktentabelle, sondern eine Dimensionstabelle ist. Der Name „Schneeflocke“ rührt daher, dass das Diagramm eines Schneeflockenschemas einer Schneeflocke ähnelt.

Mit Snowflake als Datawarehousing-Plattform erstellen wir herausragende und profitable Big-Data-Produkte für Kunden bei Netguru. Ein Start-up in San Mateo (Kalifornien) hat gerade 479 Millionen US-Dollar von einem Venture-Capital-Investor in der Spätphase erhalten. Laut den neuesten Marktstatistiken hat Snowflake nun die Top 20 der wertvollsten globalen Unicorn-Unternehmen übertroffen. Ein auf Snowflake basierendes Data Warehouse ist schneller, benutzerfreundlicher und flexibler als eines, das auf anderen Datenquellen basiert. Es ist möglich, Snowflake zu verstehen und damit zu arbeiten, wenn Sie über SQL-Erfahrung verfügen. Alle großen Cloud-Computing-Anbieter unterstützen die Out-of-the-Box-Funktionalität von Snowflake. Data Warehouses sollten einfach mit externen Tools integriert werden können.

Dies ist eine hybride Datenbankarchitektur, die herkömmliche Shared-Disk- und Shared-Nothing-Datenbankarchitekturen kombiniert. Data-Warehousing- Disruption ist bahnbrechend, und wir haben es so konzipiert, dass es an der Spitze dieses Bereichs steht. Eine gut gestaltete Endbenutzeranwendung, die speziell für Ihre Daten entwickelt wurde, kann die Gewinnspanne beim Verkauf und Verleih von Daten erheblich steigern.

Snowflake-Daten sind basierend auf Daten in Datenbanktabellen logisch in Zeilen und Spalten organisiert.

Neben ELT und ETL unterstützt Snowflake eine Reihe von Datenintegrationstools wie Informatica, Talend, Tableau, Matillion und andere.

In Datenbanken werden die Daten im Snowflake-Speicher genauso gespeichert wie der Oracle-Speicher in relationaler und halbstrukturierter Form. Nur einmal gespeicherte Daten in einer einzigen Schicht werden aktualisiert, sodass sie nicht mehr geändert werden können.

Welche Art von SQL ist Snowflake?

SQL wird normalerweise in einem ANSI-Format gespeichert, und dies wird von Snowflake, einer Datenplattform und einem Data Warehouse, unterstützt. Mit anderen Worten, alle gängigen Vorgänge können in Snowflake ausgeführt werden. Die Snowflake-Plattform umfasst alle Vorgänge, die Data Warehousing ermöglichen, wie z. B. Erstellen, Aktualisieren, Einfügen usw.

ANSI SQL ist der am weitesten verbreitete Standard-SQL-Code in Datenplattformen und Data Warehouses. Dieser Leitfaden führt Sie durch die grundlegenden Schritte zur Konfiguration und Verwendung von Snowflake. Für Abfragen in Snowflake benötigen Sie eine herkömmliche SELECT-Anweisung und die folgende Syntax. Bevor Sie eine Analyse durchführen, müssen Sie zunächst alle Ihre Quellen in einer zentralen Datenbank konsolidieren. Hevo ist eine No-Code-Datenpipeline, mit der Sie Daten einfach aus mehreren Quellen nach Snowflake verschieben können. Bevor Sie Daten in Snowflake laden können, müssen Sie über eine Datenbank und eine Tabelle verfügen. In diesem Artikel laden wir Daten in eine Datenbank namens demo.

Die Erstellung eines Data Warehouse ist der erste Schritt zum Aufbau eines virtuellen Warehouse. Eine Abfrage, die ein Warehouse zum Speichern von Rechenressourcen erfordert, wird automatisch ausgeführt, wenn das Warehouse zum Zeitpunkt der Übermittlung aktiv ist. Eine Datei kann vor dem Laden in den internen oder externen Stages von Snowflake (z. B. Amazon S3, Google Cloud Storage oder Microsoft Azure) bereitgestellt werden. Vor dem Laden ermöglicht der COPY-Befehl die Verwendung von Validierungsdateien. Sie können auch das COPY INTO >table>-Thema für zusätzliche Validierungs- und Fehlerprüfungstechniken durchgehen. SQL-Anweisungen, unterstützende Funktionen und Operatoren können verwendet werden, um die Daten der emp_details-Tabelle, die von Snowflake geladen wurden, einfach abzufragen.

Welche Datenbank verwendet Snowflake?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von der konkreten Implementierung von Snowflake abhängt. Es ist jedoch bekannt, dass Snowflake ein spaltenweises Speicherformat verwendet, das sich von dem traditionellen zeilenbasierten Format unterscheidet, das von den meisten relationalen Datenbanken verwendet wird. Dadurch kann Snowflake Daten effektiver komprimieren und effizienter abfragen.

Es bietet Datenspeicherung und Metadaten sowie eine SQL-Schnittstelle zum Manipulieren und Verwalten von Daten in einer Datenbank, ähnlich wie andere Datenbankplattformen . Es kann auch Cloud-Speicherdateien abfragen, entweder direkt als externe Tabelle oder über eine COPY-Anweisung, um die Daten in Snowflake selbst zu laden. Die Snowflake-Datenbank soll große Datenmengen analysieren, um Antworten auf Fragen zu finden. Wenn Ihre Webanwendung eine analytische ist, kann das Snowflake-Backend verwendet werden, um die analytischen Elemente zu verwalten. In den meisten Fällen bevorzugen Sie eine traditionelle Datenbank, um Daten zu Benutzern und Sitzungen zu verarbeiten.

Wenn Sie ein modernes Unternehmen mit vielen Daten sind, werden Sie die Benutzerfreundlichkeit und schnelle Datenanalyse von Snowflake lieben. Es ist eine der kostengünstigsten und leistungsstärksten verfügbaren Plattformen und damit eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die schnell skalieren möchten.

Ist Snowflake besser als Mongodb?

Im Gegensatz zu Snowflake, einer Spalten- und Zeilendatenbank, speichert MongoDB Daten in Dokumenten und ruft sie schneller ab. Es ist die beste Wahl für den Umgang mit großen Datenmengen. Cloud-basierte Frameworks sind von einer Reihe führender Cloud-Anbieter erhältlich.

MongoDB hat ein fantastisches Maß an Flexibilität und eignet sich gut für eine Vielzahl von Anwendungen. Mithilfe von Snowflake können Daten in der Cloud gespeichert, verwaltet, genutzt und analysiert werden. Eine vollständig verwaltete globale Cloud-Datenbank wird auf AWS, Azure und Google Cloud Platform (GCP) gehostet. Der Benutzer wurde als anonym verifiziert. Das ist der Einstiegspreis von einer Million Dollar. Sie müssen keinen Cent bezahlen, um loszulegen. Es kann auch in zusätzlichen Details verlängert werden.

Die Benutzeroberfläche dieses SQL-Abfragesystems ähnelt der anderer Systeme, die ich verwendet habe, und es ist ziemlich einfach zu verwenden. Obwohl es einfacher ist, Fehlermeldungen zu verstehen, wenn temporäre Tabellen verwendet werden, sind sie nicht immer einfach. Da wir ein wichtiger Benutzer von Snowflake sind, haben wir ein engagiertes technisches Team, das alle Probleme, die wir haben, schnell lösen kann. Wenn Sie einen Anbieter haben, der Ihren Cluster automatisch sichern und skalieren kann, macht das das Leben einfacher. Selbst wenn Ihre Daten wachsen, kann Ihre Cassandra-Speicher-Engine Schreibvorgänge in konstanter Zeit aufrechterhalten. Es ist einfacher zu verwenden und in vielen Fällen in der Regel kostengünstiger, da es je nach Nutzung neu gestartet oder ausgesetzt werden kann.

Ist Snowflake nur SQL?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von einer Reihe von Faktoren abhängt, einschließlich der persönlichen Meinung. Einige Leute betrachten Snowflake möglicherweise als eine Art von SQL, während andere dies nicht tun.

Mit Snowflake Scripting können Sie Skripts und gespeicherte Prozeduren in SQL erstellen. Es enthält Konstrukte und Steueranweisungen für SQL, wie z. B. Bedingungs- und Schleifenanweisungen. Die Vorschau hat gezeigt, dass diese Funktion sehr gefragt ist und in erheblichem Umfang genutzt wurde. Wir gehen in den folgenden Tipps auf einige wichtige Konzepte ein, damit Sie sofort loslegen können. Mit der Snowflake-Skripterweiterung können Sie funktionale Ablaufsteuerungsanweisungen erstellen und Ausnahmen behandeln. For, While, Repetition und Loop sind die vier häufigsten Schleifen. Mit anderen Worten, Sie können die Abfrageergebnisse zeilenweise durchlaufen, indem Sie den Cursor über die Seite ziehen. Während der Behandlung einer anderen Ausnahme kann der Ausnahmehandler seinen eigenen Ausnahmehandler haben.

Beispiele für Nosql-Datenbanken

Einige beliebte Beispiele für NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Apache Cassandra, Redis und Amazon DynamoDB. Diese Datenbanken werden häufig für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen verwendet.

Nicht relationale Datenbanken wie NoSQL-Datenbanken speichern Daten in einem anderen Format als relationale Datenbanken. Es erfordert nicht die Verwendung eines festen Schemas, vermeidet Verknüpfungen und lässt sich leicht skalieren. Mit dem Aufkommen von NoSQL-Datenbanken werden große Datenmengen erstellt und in verteilten Datenbanken mit hohem Speicherbedarf gespeichert. Jeden Tag werden Benutzerdaten von Unternehmen wie Twitter, Facebook und Google gesammelt. Die verteilten NoSQL-Datenbanken verwenden eine Shared-Nothing-Architektur, was bedeutet, dass die Datenbank nicht über eine einzelne Steuereinheit oder einen einzelnen Speicher verfügt. Langfristig entfällt dadurch die Notwendigkeit, dass verschiedene Datenbanken dieselben Daten auf unterschiedliche Weise verarbeiten. Da die Daten in einer verteilten Datenbank immer verfügbar sind, können die Daten dennoch auf mehrere Kopien verteilt werden.

Der Schlüsselwertspeicher enthält alles zusätzlich zur Speicherung als Schlüssel und Wert. Ein Column Family Store ist eine Art Datenspeicher- und -verarbeitungssystem, das für die Verarbeitung großer Datenmengen auf einer großen Anzahl von Computern ausgelegt ist. Eine Dokumentdatenbank ist im Wesentlichen eine modifizierte Version eines Dokuments, das andere Schlüsselwertsammlungen enthält. Dokumentformate wie JSON werden verwendet, um halbstrukturierte Informationen zu speichern. Im Gegensatz zu SQL unterstützen Graphdatenbanken keine deklarative Abfragesprache. Statt Daten in diesen Datenbanken abzufragen, fragen Sie Daten in einem bestimmten Datenmodell ab. Auf Daten kann über RESTful-Schnittstellen auf einer Vielzahl von NoSQL-Plattformen zugegriffen werden.

Eine Graphdatenbank ist im Gegensatz zu einer relationalen Datenbank von Natur aus multirelational. Eine Graphdatenbank kann verwendet werden, um mehrere Datenmodelle zu speichern und mehrere Backends gleichzeitig zu verarbeiten. Eine Multi-Model-Datenbank ist ein sehr neuer Datenbanktyp, der in der NoSQL-Welt immer beliebter wird und in Zukunft noch mehr Aufsehen erregen wird. Unter http://db-engines.com/en/rankings.html gibt es eine Rangliste der beliebtesten Datenbanken sowie eine Erläuterung ihres Fortschritts.

Die Vorteile von Nosql-Datenbanken

Die Verwendung von NoSQL-Datenbanken bietet eine neue Möglichkeit zum Speichern von Daten, die effizienter ist und viel schneller skaliert werden kann als SQL-Datenbanken . Große Datenspeicheranforderungen erfordern die Verwendung dieser Plattformen, da sie eine beliebte Wahl für Anwendungen sind, die Skalierbarkeit und effiziente Speicherung erfordern. NoSQL-Datenbanken wie DynamoDB, Riak, Redis und Cassandra werden häufig verwendet.

Snowflake-Datenplattform

Eine Snowflake-Datenplattform ist ein System, das Daten in einem Snowflake-Schema speichert. Ein Schneeflockenschema ist eine Art Sternschema, das ein normalisiertes Datenmodell verwendet. Die Snowflake-Datenplattform wurde entwickelt, um Benutzern die Möglichkeit zu geben, Daten effizienter abzufragen.

Durch die Nutzung der Data Cloud modernisiert Morgan Stanley Datenanalysen und -technologien. In dieser Lektion erfahren Sie, wie Novartis Snowflake einsetzt, um lebensrettende Medikamente auf den Markt zu bringen. Optimieren Sie Ihre kritischsten Workloads mit der gemeinsam genutzten Datenarchitektur und der vollständig verwalteten Plattform von Snowflake, die Cloud-Ressourcen nutzt. Mit Snowflake können Sie damit Data Warehousing, Data Lakes und Data Science-Workloads ausführen. Erstellen Sie mit Snowflake ein Cloud-basiertes Data Warehouse und erhalten Sie eine kostenlose 30-Tage-Testversion, um zu sehen, wie einfach es ist und wie einfach es zu verwenden ist.

Snowflake-Data Warehouse

Ein Schneeflockenschema ist ein logisches Schema, in dem die Dimensionstabellen in einem Sternschema organisiert sind und die Faktentabelle normalisiert ist. Der Name „Schneeflockenschema“ kommt daher, dass die Dimensionstabellen einer Schneeflocke ähneln, mit der Faktentabelle in der Mitte und den Dimensionstabellen darum herum. Der Vorteil des Snowflake-Schemas besteht darin, dass es komplexere Abfragen als das Star-Schema unterstützt und dennoch einfach zu verstehen und abzufragen ist.

Snowflake wurde 2012 von drei Data Warehousing-Experten gegründet und wird derzeit in über 100 Ländern eingesetzt. Sechs Jahre später wurde eine Risikokapitalinvestition in Höhe von 450 Millionen US-Dollar getätigt, und das Unternehmen wurde zu diesem Zeitpunkt mit über 3 Milliarden US-Dollar bewertet. Dieser Artikel gibt Ihnen einen umfassenden Überblick über Snowflake Data Warehouse. Das Snowflake Data Warehouse verwendet die MPP-Architektur, um die Effizienz zu vereinfachen und zu maximieren und gleichzeitig einfach und effizient zu bleiben. Auf diese Weise werden Strategien zur Leistungsoptimierung wie Indizierung, Sortierung usw. durch allgemein anwendbare Best Practices ersetzt, um die Abfrageleistung zu verbessern. Mehrere virtuelle Data Warehouses können gleichzeitig mit der gleichen Anzahl von Rechenknoten ausgeführt werden. Eine JDBC- oder ODBC-Verbindung wurde entwickelt, damit Snowflake mit einer Vielzahl von Datenintegratoren kommunizieren kann.

Mit Hevo Data können Sie Daten bequem, automatisiert und unkompliziert direkt aus über 100 Quellen (darunter über 30 kostenlose Quellen) zu Snowflake, Business Intelligence-Tools, Data Warehouses oder jedem anderen Ziel Ihrer Wahl übertragen. Wenn ein virtuelles Data Warehouse hochskaliert wird, wird die Anzahl seiner Knoten reduziert. Sie können die Anzahl der Warehouses in Snowflake Data Warehouse je nach Bedarf vergrößern oder verkleinern. Dies kann auch bei laufendem Datawarehouse erfolgen, solange nur die eingereichten oder bereits in der Warteschlange befindlichen Abfragen geändert wurden. Aufgrund der Autoscale- und Autosuspend-Funktionen können Autoscale und Autosuspend große Abfragen verarbeiten und Kostenmanagement bieten. Mit Snowflake Data Warehouse wird die Infrastruktur bereitgestellt, die für die Handhabung eines Data Lake und den Betrieb eines Data Warehouse erforderlich ist. Aufgrund seiner Multi-Cluster-Architektur kann dieses System sowohl halbstrukturierte als auch strukturierte Daten am selben Ort speichern, sodass Benutzer Daten unabhängig voneinander abfragen können.

Als vollständig verwaltetes Cloud Data Warehouse liegt es in der Verantwortung des Endbenutzers, täglich für einen reibungslosen Betrieb zu sorgen. Benutzer können sich in andere Data Lakes wie Amazon S3, Azure Storage und Google Cloud Storage integrieren, indem sie Snowflake als flexible Abfrage-Engine von Data Lake verwenden. Amazon Redshift ist eine der am weitesten verbreiteten Cloud-Data-Warehousing-Plattformen (bereitgestellt von Amazon Web Services oder AWS). Mit dem Snowflake Data Warehouse können Sie sicher, skalierbar und in einer Cloud auf Daten zugreifen und diese speichern. Der Status des Unternehmens wurde durch kontinuierliche Überarbeitung und Anpassung an eine breite Palette industrieller Anwendungen anerkannt. Mit dieser Software können Sie die Übertragung von Daten von einer Quelle Ihrer Wahl zu einem Data Warehouse, Business Intelligence-Tools oder jedem anderen gewünschten Ziel ganz einfach automatisieren.