Schema del fiocco di neve: una disposizione logica delle tabelle

Uno schema Snowflake è una disposizione logica delle tabelle in un database multidimensionale in modo tale che le relazioni tra le entità siano organizzate gerarchicamente. Sono simili agli schemi a stella, tranne per il fatto che la tabella centrale in uno schema Snowflake non è una tabella dei fatti, ma una tabella delle dimensioni. Il nome "fiocco di neve" deriva dal fatto che il diagramma di uno schema a fiocco di neve ricorda un fiocco di neve.

Utilizzando Snowflake come piattaforma di datawarehousing, creiamo prodotti di big data eccezionali e redditizi per i clienti di Netguru. Una startup di San Mateo (California) ha appena ricevuto un finanziamento di 479 milioni di dollari da un investitore di capitale di rischio in fase avanzata. Secondo le più recenti statistiche di mercato, Snowflake ha ora superato le prime 20 società di unicorni globali di maggior valore. Un data warehouse basato su Snowflake è più veloce, più facile da usare e più flessibile di uno basato su altre fonti di dati. È possibile comprendere e lavorare con Snowflake se si ha esperienza con SQL. Tutti i principali provider di cloud computing supportano le funzionalità predefinite di Snowflake. I data warehouse dovrebbero essere facilmente integrati con strumenti esterni.

Si tratta di un'architettura di database ibrida che combina le tradizionali architetture di database con disco condiviso e niente condiviso. L'interruzione del data warehousing è all'avanguardia e l'abbiamo progettata per essere all'avanguardia in questo campo. Un'applicazione per l'utente finale ben progettata e progettata specificamente per i tuoi dati può aumentare significativamente il margine di profitto sulle vendite e sui noleggi di dati.

I dati di Snowflake sono organizzati logicamente in righe e colonne in base ai dati nelle tabelle del database.

Oltre a ELT ed ETL, Snowflake supporta una serie di strumenti di integrazione dei dati come Informatica, Talend, Tableau, Matillion e altri.

Nei database, i dati nello storage Snowflake vengono archiviati nello stesso modo in cui lo storage Oracle è in forma relazionale e semi-strutturata. Solo una volta che i dati vengono archiviati in un singolo livello vengono aggiornati, rendendo impossibile la modifica.

Che tipo di Sql è Snowflake?

SQL è in genere archiviato in un formato ANSI e questo è supportato da Snowflake, una piattaforma dati e un data warehouse. In altre parole, tutte le operazioni più comuni possono essere eseguite all'interno di Snowflake. La piattaforma Snowflake include tutte le operazioni che abilitano il data warehousing, come la creazione, l'aggiornamento, l'inserimento e così via.

ANSI SQL è il codice SQL standard più utilizzato nelle piattaforme dati e nei data warehouse. Questa guida ti guiderà attraverso i passaggi di base della configurazione e dell'utilizzo di Snowflake. Per eseguire query in Snowflake, avrai bisogno di un'istruzione SELECT convenzionale e della seguente sintassi. Prima di condurre qualsiasi analisi, devi prima consolidare tutte le tue fonti in un database centrale. Hevo è una pipeline di dati senza codice che ti consente di spostare facilmente i dati da più fonti a Snowflake. Prima di poter caricare i dati in Snowflake, devi disporre di un database e di una tabella. In questo articolo, caricheremo i dati in un database denominato demo.

La creazione di un data warehouse è il primo passo per stabilire un magazzino virtuale. Una query che richiede a un magazzino di archiviare le risorse di elaborazione inizierà automaticamente a essere eseguita quando il magazzino è attivo al momento dell'invio. Un file può essere gestito nelle fasi interne o esterne di Snowflake (ad esempio, Amazon S3, Google Cloud Storage o Microsoft Azure) prima di essere caricato. Prima del caricamento, il comando COPY abilita l'uso dei file di convalida. Puoi anche esaminare l'argomento COPY INTO >table> per ulteriori tecniche di convalida e controllo degli errori. Le istruzioni SQL, le funzioni di supporto e gli operatori possono essere utilizzati per interrogare facilmente i dati della tabella emp_details, che è stata caricata da Snowflake.

Quale database utilizza Snowflake?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda poiché dipende dall'implementazione specifica di Snowflake. Tuttavia, è noto che Snowflake utilizza un formato di archiviazione a colonne, che è diverso dal tradizionale formato basato su righe utilizzato dalla maggior parte dei database relazionali . Ciò consente a Snowflake di comprimere i dati in modo più efficace e di interrogarli in modo più efficiente.

Fornisce l'archiviazione dei dati e i metadati, nonché un'interfaccia SQL per manipolare e gestire i dati in un database, in modo simile ad altre piattaforme di database . Può anche eseguire query sui file di archiviazione cloud, direttamente come tabella esterna o tramite un'istruzione COPY per caricare i dati nello stesso Snowflake. Il database Snowflake ha lo scopo di analizzare grandi quantità di dati in modo da poter trovare le risposte alle domande. Se la tua applicazione web è analitica, il backend Snowflake può essere utilizzato per gestire gli elementi analitici. Nella maggior parte dei casi, preferiresti un database tradizionale per gestire i dati relativi a utenti e sessioni.

Se sei un'azienda moderna con molti dati, apprezzerai la facilità d'uso e la rapida analisi dei dati di Snowflake. È una delle piattaforme più convenienti e ad alte prestazioni disponibili, il che la rende una scelta eccellente per le aziende che desiderano scalare rapidamente.

Snowflake è migliore di MongoDB?

A differenza di Snowflake, un database di colonne e righe, MongoDB memorizza i dati nei documenti e li recupera più velocemente. È la scelta migliore per gestire grandi quantità di dati. I framework basati su cloud sono disponibili presso numerosi provider cloud leader.

MongoDB ha un fantastico livello di flessibilità ed è adatto per una varietà di applicazioni. I dati possono essere archiviati, gestiti, utilizzati e analizzati nel cloud con l'aiuto di Snowflake. Un database cloud globale completamente gestito è ospitato su AWS, Azure e Google Cloud Platform (GCP). L'utente è stato verificato per essere anonimo. Questo è il prezzo di partenza per un milione di dollari. Non devi pagare un centesimo per iniziare. Può anche essere rinnovato in ulteriori dettagli.

L'interfaccia di questo sistema di query SQL è simile a quella di altri sistemi che ho usato ed è abbastanza semplice da usare. Sebbene sia più semplice comprendere i messaggi di errore quando si utilizzano le tabelle temporanee, non sono sempre semplici. Poiché siamo uno dei principali utenti di Snowflake, abbiamo un team tecnico dedicato che può risolvere rapidamente qualsiasi problema che abbiamo. Quando hai un fornitore che può eseguire automaticamente il backup e ridimensionare il tuo cluster, semplifica la vita. Anche se i tuoi dati crescono, il tuo motore di archiviazione Cassandra può mantenere scritture a tempo costante. È più facile da usare e di solito è meno costoso se utilizzato in molti casi perché può essere riavviato o sospeso in base all'utilizzo.

Snowflake è solo Sql?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda poiché dipende da una serie di fattori, inclusa l'opinione personale. Alcune persone potrebbero considerare il fiocco di neve come un tipo di SQL, mentre altri no.

Utilizzando Snowflake Scripting, puoi creare script e stored procedure in SQL. Include costrutti e istruzioni di controllo per SQL, come istruzioni condizionali e loop. L'anteprima ha mostrato che questa funzionalità è molto richiesta ed è stata utilizzata in modo significativo. Esamineremo alcuni concetti importanti nei suggerimenti di seguito in modo che tu possa iniziare subito. L'estensione di scripting Snowflake consente di creare istruzioni del flusso di controllo funzionale e gestire le eccezioni. For, while, repeat e loop sono i quattro loop più comuni. In altre parole, puoi scorrere i risultati della query una riga alla volta trascinando il cursore sulla pagina. Durante la gestione di un'altra eccezione, il gestore di eccezioni può avere il proprio gestore di eccezioni.

Esempi di database Nosql

Alcuni esempi popolari di database NoSQL sono MongoDB, Apache Cassandra, Redis e Amazon DynamoDB. Questi database sono spesso utilizzati per big data e applicazioni web in tempo reale.

I database non relazionali, come i database NoSQL, memorizzano i dati in un formato diverso dai database relazionali. Non richiede l'uso di uno schema fisso, evita i join e si ridimensiona facilmente. Con l'avvento dei database NoSQL, una grande quantità di dati viene creata e archiviata in database distribuiti con elevati requisiti di archiviazione. Ogni giorno, i dati degli utenti vengono raccolti da aziende come Twitter, Facebook e Google. I database NoSQL distribuiti utilizzano un'architettura senza condivisione, il che implica che il database non ha una singola unità di controllo o archiviazione. A lungo termine, ciò elimina la necessità che database diversi gestiscano gli stessi dati in vari modi. Poiché i dati in un database distribuito sono sempre disponibili, i dati possono ancora essere distribuiti tra più copie.

L'archivio valore-chiave contiene tutto oltre a memorizzarlo come chiave e valore. Un Column Family Store è un tipo di sistema di archiviazione ed elaborazione dei dati creato per gestire grandi quantità di dati su un numero elevato di macchine. Un database di documenti è essenzialmente una versione modificata di un documento che contiene altre raccolte di valori-chiave. Formati di documenti come JSON vengono utilizzati per archiviare informazioni semi-strutturate. A differenza di SQL, i database a grafo non supportano il linguaggio di query dichiarativo. Invece di eseguire query sui dati in questi database, eseguire query sui dati in un modello di dati specifico. È possibile accedere ai dati tramite interfacce RESTful su una varietà di piattaforme NoSQL.

Un database grafico, al contrario di un database relazionale, è di natura multirelazionale. Un database grafico può essere utilizzato per archiviare più modelli di dati e gestire più back-end contemporaneamente. Un database multi-modello è un tipo di database molto nuovo che sta guadagnando popolarità nel mondo NoSQL e in futuro ci saranno più voci al riguardo. C'è una classifica dei database più popolari e una spiegazione dei loro progressi su http://db-engines.com/en/rankings.html.

I vantaggi dei database Nosql

L'utilizzo dei database NoSQL offre un nuovo modo di archiviare i dati che è più efficiente e può scalare molto più velocemente rispetto ai database SQL . I requisiti di archiviazione di dati di grandi dimensioni richiedono l'uso di queste piattaforme, in quanto sono scelte popolari tra le applicazioni che richiedono scalabilità e archiviazione efficiente. I database NoSQL come DynamoDB, Riak, Redis e Cassandra sono ampiamente utilizzati.

Piattaforma dati Snowflake

Una piattaforma dati snowflake è un sistema che archivia i dati in uno schema snowflake. Uno schema a fiocco di neve è un tipo di schema a stella che utilizza un modello di dati normalizzato. La piattaforma dati Snowflake è progettata per offrire agli utenti la possibilità di interrogare i dati in modo più efficiente.

Sfruttando il Data Cloud, Morgan Stanley sta modernizzando l'analisi e le tecnologie dei dati. In questa lezione, scopri come Novartis applica Snowflake per portare sul mercato farmaci salvavita. Semplificazione dei carichi di lavoro più critici con l' architettura dei dati condivisi di Snowflake e la piattaforma completamente gestita che sfrutta le risorse cloud. Con Snowflake, puoi utilizzarlo per eseguire data warehousing, data lake e carichi di lavoro di data science. Crea un data warehouse basato su cloud con Snowflake e ottieni una prova gratuita di 30 giorni per vedere quanto è semplice e facile da usare.

Datawarehouse del fiocco di neve

Uno schema a fiocco di neve è uno schema logico in cui le tabelle delle dimensioni sono organizzate in uno schema a stella e la tabella dei fatti è normalizzata. Il nome “schema a fiocco di neve” deriva dal fatto che le tabelle dimensionali assomigliano a un fiocco di neve, con la tabella dei fatti al centro e le tabelle delle dimensioni intorno. Il vantaggio dello schema a fiocco di neve è che supporta query più complesse rispetto allo schema a stella, pur rimanendo facile da comprendere e da interrogare.

Tre esperti di data warehousing hanno fondato Snowflake nel 2012 ed è attualmente utilizzato in oltre 100 paesi. Sei anni dopo è stato effettuato un investimento di capitale di rischio di 450 milioni di dollari e all'epoca la società aveva un valore di oltre 3 miliardi di dollari. Questo articolo ti fornirà una panoramica completa di Snowflake Data Warehouse. Snowflake Data Warehouse utilizza l'architettura MPP per semplificare e massimizzare l'efficienza pur rimanendo semplice ed efficiente. In questo modo, le strategie di ottimizzazione delle prestazioni come l'indicizzazione, l'ordinamento e così via vengono sostituite con best practice generalmente applicabili per migliorare le prestazioni delle query. Più data warehouse virtuali possono essere eseguiti contemporaneamente con lo stesso numero di nodi di calcolo. Una connessione JDBC o ODBC è stata progettata per consentire a Snowflake di comunicare con una varietà di integratori di dati.

Con Hevo Data, puoi trasferire i dati direttamente da oltre 100 fonti (incluse oltre 30 fonti gratuite) a Snowflake, strumenti di business intelligence, data warehouse o qualsiasi altra destinazione di tua scelta in modo comodo, automatizzato e diretto. Quando un data warehouse virtuale viene ampliato, il numero di nodi viene ridotto. Puoi aumentare o diminuire il numero di data warehouse in Snowflake Data Warehouse a seconda dei requisiti. Ciò può avvenire anche quando il data warehouse è in esecuzione, purché siano state modificate solo le query che sono state inoltrate o quelle che sono già in coda. Grazie alle funzionalità di scalabilità automatica e sospensione automatica, la scalabilità automatica e la sospensione automatica possono gestire query di grandi dimensioni e fornire la gestione dei costi. Con Snowflake Data Warehouse, viene fornita l'infrastruttura necessaria per gestire un data lake ed eseguire un data warehouse. Grazie alla sua architettura multi-cluster, questo sistema può archiviare nello stesso posto sia i dati semi-strutturati che quelli strutturati, consentendo agli utenti di interrogare i dati in modo indipendente.

In quanto data warehouse su cloud completamente gestito, è responsabilità dell'utente finale garantire un funzionamento regolare su base giornaliera. Gli utenti possono integrarsi con altri Data Lake come Amazon S3, Azure Storage e Google Cloud Storage utilizzando Snowflake come motore di query flessibile di un Data Lake. Amazon Redshift è una delle piattaforme di data warehousing cloud più utilizzate (fornita da Amazon Web Services o AWS). Con Snowflake Data Warehouse, puoi accedere e archiviare i dati in modo sicuro, scalabile e in un cloud. Lo status dell'azienda è stato riconosciuto grazie alla continua riprogettazione e adattamento a un'ampia gamma di applicazioni industriali. Questo software ti consente di automatizzare il trasferimento dei dati da una fonte di tua scelta a un data warehouse, strumenti di business intelligence o qualsiasi altra destinazione desiderata con la massima facilità.