Skema Kepingan Salju: Susunan Tabel yang Logis

Skema kepingan salju adalah susunan tabel yang logis dalam basis data multidimensi sedemikian rupa sehingga hubungan entitas di antara mereka diatur secara hierarkis. Mereka mirip dengan skema bintang, hanya saja tabel pusat dalam skema Kepingan Salju bukanlah tabel fakta, melainkan tabel dimensi. Nama "kepingan salju" berasal dari fakta bahwa diagram skema kepingan salju menyerupai kepingan salju.

Menggunakan Snowflake sebagai platform penyimpanan data, kami membuat produk data besar yang luar biasa dan menguntungkan untuk klien di Netguru. Startup San Mateo (California) baru saja menerima $479 juta dana dari investor modal ventura tahap akhir. Menurut statistik pasar terbaru, Snowflake kini telah melampaui 20 besar perusahaan unicorn global paling berharga. Gudang data berdasarkan Snowflake lebih cepat, lebih mudah digunakan, dan lebih fleksibel daripada yang didasarkan pada sumber data lainnya. Dimungkinkan untuk memahami dan bekerja dengan Snowflake jika Anda memiliki pengalaman SQL. Semua penyedia komputasi awan utama mendukung fungsionalitas Snowflake yang out-of-the-box. Gudang data harus mudah diintegrasikan dengan alat eksternal.

Ini adalah arsitektur database hybrid yang menggabungkan arsitektur shared-disk tradisional dan shared-nothing database. Disrupsi pergudangan data adalah yang terdepan, dan kami telah merancangnya untuk menjadi yang terdepan di bidang ini. Aplikasi pengguna akhir yang dirancang dengan baik yang dirancang khusus untuk data Anda dapat secara signifikan meningkatkan margin keuntungan pada penjualan dan penyewaan data.

Data kepingan salju diatur secara logis ke dalam baris dan kolom berdasarkan data dalam tabel database.

Selain ELT dan ETL, Snowflake mendukung sejumlah alat integrasi data seperti Informatica, Talend, Tableau, Matillion, dan lainnya.

Dalam database, data dalam penyimpanan Snowflake disimpan dengan cara yang sama seperti penyimpanan Oracle dalam bentuk relasional dan semi-terstruktur. Hanya sekali data yang disimpan dalam satu lapisan diperbarui, sehingga tidak mungkin untuk mengubahnya.

Apa Jenis Sql Itu Kepingan Salju?

SQL biasanya disimpan dalam format ANSI, dan ini didukung oleh Snowflake, sebuah platform data dan gudang data. Dengan kata lain, semua operasi yang paling umum dapat dilakukan di dalam Snowflake. Platform Snowflake mencakup semua operasi yang memungkinkan pergudangan data, seperti pembuatan, pemutakhiran, penyisipan, dan sebagainya.

ANSI SQL adalah kode SQL standar yang paling banyak digunakan di platform data dan Gudang Data. Panduan ini akan memandu Anda melalui langkah-langkah dasar mengonfigurasi dan menggunakan Snowflake. Untuk melakukan kueri di Snowflake, Anda memerlukan pernyataan SELECT konvensional dan sintaks berikut. Sebelum melakukan analisis apa pun, Anda harus terlebih dahulu menggabungkan semua sumber Anda ke dalam database pusat. Hevo adalah No-Code Data Pipeline yang memungkinkan Anda dengan mudah memindahkan data dari berbagai sumber ke Snowflake. Sebelum Anda dapat memuat data di Snowflake, Anda harus memiliki database dan tabel. Pada artikel ini, kami akan memuat data ke dalam database bernama demo.

Pembuatan gudang data adalah langkah pertama dalam membangun gudang virtual. Kueri yang memerlukan gudang untuk menyimpan sumber daya komputasi akan mulai berjalan secara otomatis saat gudang aktif pada saat pengiriman. File dapat dipentaskan dalam tahapan internal atau eksternal Snowflake (misalnya, Amazon S3, Google Cloud Storage, atau Microsoft Azure) sebelum dimuat. Sebelum memuat, perintah COPY memungkinkan penggunaan file validasi. Anda juga dapat membuka topik COPY INTO >table> untuk validasi tambahan dan teknik pemeriksaan kesalahan. Pernyataan SQL, fungsi pendukung, dan operator dapat digunakan untuk dengan mudah menanyakan data tabel emp_details, yang telah dimuat oleh Snowflake.

Basis Data Apa yang Digunakan Kepingan Salju?

Tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini karena tergantung pada implementasi spesifik Snowflake. Namun, diketahui bahwa Snowflake menggunakan format penyimpanan kolom, yang berbeda dari format berbasis baris tradisional yang digunakan oleh sebagian besar basis data relasional . Hal ini memungkinkan Snowflake untuk mengompresi data secara lebih efektif dan melakukan kueri dengan lebih efisien.

Ini menyediakan penyimpanan data dan metadata serta antarmuka SQL untuk memanipulasi dan mengelola data dalam database, mirip dengan platform database lainnya. Itu juga dapat menanyakan file penyimpanan cloud, baik secara langsung sebagai tabel eksternal atau melalui pernyataan COPY untuk memuat data ke Snowflake itu sendiri. Database Snowflake dimaksudkan untuk menganalisis data dalam jumlah besar sehingga jawaban atas pertanyaan dapat ditemukan. Jika aplikasi web Anda bersifat analitik, backend Snowflake dapat digunakan untuk mengelola elemen analitik. Dalam kebanyakan kasus, Anda lebih memilih database tradisional untuk menangani data yang berkaitan dengan pengguna dan sesi.

Jika Anda adalah perusahaan modern dengan banyak data, Anda akan menyukai kemudahan penggunaan Snowflake dan analisis data yang cepat. Ini adalah salah satu platform paling hemat biaya dan berkinerja tinggi yang tersedia, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk bisnis yang ingin berkembang pesat.

Apakah Kepingan Salju Lebih Baik Daripada Mongodb?

Berbeda dengan Snowflake, database kolom dan baris, MongoDB menyimpan data dalam dokumen dan mengambilnya lebih cepat. Ini adalah pilihan terbaik untuk menangani data dalam jumlah besar. Kerangka kerja berbasis cloud tersedia dari sejumlah penyedia cloud terkemuka.

MongoDB memiliki tingkat fleksibilitas yang fantastis dan sangat cocok untuk berbagai aplikasi. Data dapat disimpan, dikelola, dimanfaatkan, dan dianalisis di cloud dengan bantuan Snowflake. Database cloud global yang terkelola sepenuhnya dihosting di AWS, Azure, dan Google Cloud Platform (GCP). Pengguna telah diverifikasi untuk menjadi anonim. Ini adalah harga awal untuk satu juta dolar. Anda tidak perlu membayar sepeser pun untuk memulai. Itu juga dapat diperbarui dengan detail tambahan.

Antarmuka sistem kueri SQL ini mirip dengan sistem lain yang pernah saya gunakan, dan cukup mudah digunakan. Meskipun lebih mudah untuk memahami pesan kesalahan saat menggunakan tabel temp, namun tidak selalu mudah. Karena kami adalah pengguna utama Snowflake, kami memiliki tim teknis khusus yang dapat dengan cepat menyelesaikan masalah apa pun yang kami miliki. Saat Anda memiliki vendor yang dapat mencadangkan dan menskalakan klaster Anda secara otomatis, itu membuat hidup lebih mudah. Bahkan saat data Anda bertambah, mesin penyimpanan Cassandra Anda dapat mempertahankan penulisan waktu konstan. Lebih mudah digunakan, dan biasanya lebih murah bila digunakan dalam banyak kasus karena dapat dimulai ulang atau ditangguhkan berdasarkan penggunaan.

Apakah Kepingan Salju Hanya Sql?

Tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini karena tergantung pada sejumlah faktor, termasuk pendapat pribadi. Beberapa orang mungkin menganggap kepingan salju sebagai jenis SQL, sementara yang lain mungkin tidak.

Menggunakan Snowflake Scripting, Anda dapat membuat skrip dan prosedur tersimpan dalam SQL. Ini termasuk konstruksi dan pernyataan kontrol untuk SQL, seperti pernyataan bersyarat dan loop. Pratinjau telah menunjukkan bahwa fitur ini sangat diminati dan telah digunakan secara signifikan. Kami akan membahas beberapa konsep penting dalam tips di bawah ini agar Anda dapat segera memulai. Ekstensi skrip Snowflake memungkinkan Anda membuat pernyataan alur kontrol fungsional dan menangani pengecualian. For, while, repetisi, dan loop adalah empat loop yang paling umum. Dengan kata lain, Anda dapat mengulang melalui hasil kueri satu baris dalam satu waktu dengan menyeret kursor Anda di sekitar halaman. Saat menangani pengecualian lain, penangan pengecualian mungkin memiliki penangan pengecualiannya sendiri.

Contoh Database Nosql

Beberapa contoh database NoSQL yang populer adalah MongoDB, Apache Cassandra, Redis, dan Amazon DynamoDB. Basis data ini sering digunakan untuk data besar dan aplikasi web real-time.

Database non-relasional, seperti database NoSQL, menyimpan data dalam format selain database relasional. Itu tidak memerlukan penggunaan skema tetap, menghindari gabungan, dan menskalakan dengan mudah. Dengan munculnya database NoSQL, sejumlah besar data dibuat dan disimpan dalam database terdistribusi dengan kebutuhan penyimpanan yang tinggi. Setiap hari, data pengguna dikumpulkan oleh perusahaan seperti Twitter, Facebook, dan Google. Basis data NoSQL terdistribusi menggunakan arsitektur shared-nothing, menyiratkan bahwa basis data tidak memiliki unit kontrol atau penyimpanan tunggal. Dalam jangka panjang, ini menghilangkan kebutuhan akan database yang berbeda untuk menangani data yang sama dengan berbagai cara. Karena data dalam database terdistribusi selalu tersedia, data masih dapat didistribusikan di antara banyak salinan.

Penyimpanan nilai kunci menyimpan segalanya selain menyimpannya sebagai kunci dan nilai. Column Family Store adalah jenis penyimpanan data dan sistem pemrosesan yang dibangun untuk menangani sejumlah besar data pada sejumlah besar mesin. Basis data dokumen pada dasarnya adalah versi modifikasi dari dokumen yang berisi kumpulan nilai kunci lainnya. Format dokumen seperti JSON digunakan untuk menyimpan informasi semi-terstruktur. Berbeda dengan SQL, database grafik tidak mendukung bahasa kueri deklaratif. Alih-alih data kueri dalam database ini, kueri data dalam model data tertentu. Data dapat diakses melalui antarmuka RESTful di berbagai platform NoSQL.

Database grafik, berbeda dengan database relasional, bersifat multi-relasional. Database grafik dapat digunakan untuk menyimpan beberapa model data dan menangani beberapa backend secara bersamaan. Basis data multi-model adalah jenis basis data yang sangat baru yang mendapatkan popularitas di dunia NoSQL, dan akan ada lebih banyak desas-desus tentangnya di masa mendatang. Ada peringkat database paling populer serta penjelasan tentang perkembangannya di http://db-engines.com/en/rankings.html.

Manfaat Database Nosql

Penggunaan database NoSQL menyediakan cara baru untuk menyimpan data yang lebih efisien dan dapat menskalakan jauh lebih cepat daripada database SQL . Persyaratan penyimpanan data yang besar mengharuskan penggunaan platform ini, karena merupakan pilihan populer di antara aplikasi yang memerlukan skalabilitas dan penyimpanan yang efisien. Database NoSQL seperti DynamoDB, Riak, Redis, dan Cassandra digunakan secara ekstensif.

Platform Data Kepingan Salju

Platform data kepingan salju adalah sistem yang menyimpan data dalam skema kepingan salju. Skema kepingan salju adalah jenis skema bintang yang menggunakan model data yang dinormalisasi. Platform data kepingan salju dirancang untuk memberi pengguna kemampuan untuk meminta data dengan cara yang lebih efisien.

Dengan memanfaatkan Cloud Data, Morgan Stanley memodernisasi analitik dan teknologi data. Dalam pelajaran ini, pelajari bagaimana Novartis menerapkan Snowflake untuk membawa obat penyelamat hidup ke pasar. Menyederhanakan beban kerja Anda yang paling penting dengan arsitektur data bersama Snowflake dan platform terkelola sepenuhnya yang memanfaatkan sumber daya cloud. Dengan Snowflake, Anda dapat menggunakannya untuk menjalankan pergudangan data, danau data, dan beban kerja sains data. Buat gudang data berbasis cloud dengan Snowflake dan dapatkan uji coba gratis selama 30 hari untuk melihat betapa sederhana dan mudahnya menggunakannya.

Gudang Data Kepingan Salju

Skema kepingan salju adalah skema logis di mana tabel dimensi disusun menjadi skema bintang, dan tabel fakta dinormalisasi. Nama "skema kepingan salju" berasal dari fakta bahwa tabel dimensi menyerupai kepingan salju, dengan tabel fakta di tengah dan tabel dimensi di sekelilingnya. Keuntungan dari skema kepingan salju adalah mendukung kueri yang lebih kompleks daripada skema bintang, namun tetap mudah dipahami dan dikueri.

Tiga pakar pergudangan data mendirikan Snowflake pada tahun 2012, dan saat ini digunakan di lebih dari 100 negara. Investasi modal ventura senilai $450 juta dilakukan enam tahun kemudian, dan perusahaan tersebut bernilai lebih dari $3 miliar pada saat itu. Artikel ini akan memberi Anda gambaran menyeluruh tentang Gudang Data Snowflake. Gudang Data Snowflake menggunakan arsitektur MPP untuk menyederhanakan dan memaksimalkan efisiensi namun tetap sederhana dan efisien. Dengan cara ini, strategi penyempurnaan kinerja seperti pengindeksan, pengurutan, dan seterusnya diganti dengan praktik terbaik yang dapat diterapkan secara umum untuk meningkatkan kinerja kueri. Beberapa gudang data virtual dapat dijalankan secara bersamaan dengan jumlah node komputasi yang sama. Koneksi JDBC atau ODBC telah dirancang untuk memungkinkan Snowflake berkomunikasi dengan berbagai integrator data.

Dengan Hevo Data, Anda dapat mentransfer data langsung dari 100+ sumber (termasuk 30+ sumber gratis) ke Snowflake, alat Business Intelligence, Gudang Data, atau tujuan lain pilihan Anda dengan cara yang nyaman, otomatis, dan mudah. Saat gudang data virtual ditingkatkan, jumlah simpulnya berkurang. Anda dapat menaikkan atau menurunkan jumlah gudang di Gudang Data Snowflake bergantung pada persyaratan. Hal ini dapat terjadi bahkan saat gudang data sedang berjalan, selama hanya kueri yang telah dikirimkan atau yang sudah antrean yang diubah. Karena kemampuan Auto-scale dan Auto-suspend, Auto-scale dan Auto-suspend dapat menangani kueri besar serta menyediakan manajemen biaya. Dengan Snowflake Data Warehouse, infrastruktur yang diperlukan untuk menangani data lake dan menjalankan data warehouse telah tersedia. Karena arsitektur multi-clusternya, sistem ini dapat menyimpan data semi-terstruktur dan terstruktur di tempat yang sama, memungkinkan pengguna untuk melakukan kueri data secara mandiri.

Sebagai gudang data cloud yang dikelola sepenuhnya, pengguna akhir bertanggung jawab untuk memastikan kelancaran operasi setiap hari. Pengguna dapat berintegrasi dengan Data Lake lain seperti Amazon S3, Azure Storage, dan Google Cloud Storage dengan menggunakan Snowflake sebagai mesin kueri fleksibel Data Lake. Amazon Redshift adalah salah satu platform pergudangan data cloud yang paling banyak digunakan (disediakan oleh Amazon Web Services atau AWS). Dengan Snowflake Data Warehouse, Anda dapat mengakses dan menyimpan data dengan aman, dapat diskalakan, dan di cloud. Status perusahaan telah diakui dengan rekayasa ulang terus-menerus dan menyesuaikan berbagai aplikasi industri. Perangkat lunak ini memungkinkan Anda untuk mengotomatiskan transfer data dari sumber pilihan Anda ke Gudang Data, alat Kecerdasan Bisnis, atau tujuan lain yang diinginkan dengan sangat mudah.