スノーフレーク スキーマ: テーブルの論理配置

Snowflake スキーマは、テーブル間のエンティティ関係が階層的に編成されるように、多次元データベース内のテーブルを論理的に配置したものです。 Snowflake スキーマの中央のテーブルがファクト テーブルではなく、ディメンション テーブルであることを除いて、それらはスター スキーマに似ています。 「スノーフレーク」という名前は、スノーフレーク スキーマの図がスノーフレークに似ていることに由来しています。

Snowflake をデータ ウェアハウジング プラットフォームとして使用して、Netguru のクライアント向けに優れた収益性の高いビッグ データ製品を作成しています。 サンマテオ (カリフォルニア州) の新興企業が、後期段階のベンチャー キャピタル投資家から 4 億 7,900 万ドルの資金を受け取ったところです。 最新の市場統計によると、Snowflake は現在、最も価値のあるグローバル ユニコーン企業のトップ 20 を超えています。 Snowflake に基づくデータ ウェアハウスは、他のデータ ソースに基づくものよりも高速で、使いやすく、柔軟性があります。 SQL の経験があれば、Snowflake を理解して操作することができます。 主要なクラウド コンピューティング プロバイダーはすべて、Snowflake のすぐに使える機能をサポートしています。 データ ウェアハウスは、外部ツールと簡単に統合できる必要があります。

これは、従来の共有ディスクと非共有データベース アーキテクチャを組み合わせたハイブリッド データベース アーキテクチャです。 データ ウェアハウジングの破壊は最先端であり、私たちはこの分野の最先端になるように設計しました。 データ専用に設計された適切に設計されたエンド ユーザー アプリケーションは、データの販売とレンタルの利益率を大幅に向上させることができます。

Snowflake データは、データベース テーブルのデータに基づいて行と列に論理的に編成されます。

ELT と ETL に加えて、Snowflake は Informatica、Talend、Tableau、Matillion などの多くのデータ統合ツールをサポートしています。

データベースでは、 Snowflake ストレージのデータは、Oracle ストレージがリレーショナルおよび半構造化された形式であるのと同じ方法で保存されます。 1 つのレイヤーに格納されたデータは 1 回だけ更新され、変更することはできません。

スノーフレークとはどのような種類の SQL ですか?

SQL は通常 ANSI 形式で保存され、これはデータ プラットフォームおよびデータ ウェアハウスである Snowflake でサポートされています。 つまり、最も一般的な操作はすべて Snowflake 内で実行できます。 Snowflake プラットフォームには、作成、更新、挿入など、データ ウェアハウジングを可能にするすべての操作が含まれています。

ANSI SQL は、データ プラットフォームおよびデータ ウェアハウスで最も広く使用されている標準 SQL コードです。 このガイドでは、Snowflake の構成と使用の基本的な手順について説明します。 Snowflake でクエリを実行するには、従来の SELECT ステートメントと次の構文が必要です。 分析を行う前に、まずすべてのソースを中央データベースに統合する必要があります。 Hevo は、複数のソースから Snowflake にデータを簡単に移動できるノーコード データ パイプラインです。 Snowflake にデータをロードする前に、データベースとテーブルが必要です。 この記事では、demo という名前のデータベースにデータをロードします。

データ ウェアハウスの作成は、仮想ウェアハウスを確立するための最初のステップです。 コンピューティング リソースを格納するためのウェアハウスを必要とするクエリは、送信時にウェアハウスがアクティブになると、自動的に実行が開始されます。 ファイルは、ロードされる前に、Snowflake の内部または外部ステージ (Amazon S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure など) でステージングできます。 ロードする前に、COPY コマンドを使用すると、検証ファイルを使用できます。 COPY INTO >table> トピックで、追加の検証とエラー チェックの手法を確認することもできます。 SQL ステートメント、サポート関数、および演算子を使用して、Snowflake によってロードされた emp_details テーブルのデータを簡単にクエリできます。

Snowflake はどのデータベースを使用しますか?

Snowflakeの特定の実装に依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 ただし、Snowflake は、ほとんどのリレーショナル データベースで使用される従来の行ベースの形式とは異なる列形式のストレージ形式を使用することが知られています。 これにより、Snowflake はデータをより効果的に圧縮し、より効率的にクエリを実行できます。

他のデータベース プラットフォームと同様に、データ ストレージとメタデータ、およびデータベース内のデータを操作および管理するための SQL インターフェイスを提供します。 また、外部テーブルとして直接、または COPY ステートメントを介してクラウド ストレージ ファイルにクエリを実行し、データを Snowflake 自体にロードすることもできます。 Snowflake データベースは、大量のデータを分析して、質問に対する回答を見つけることを目的としています。 Web アプリケーションが分析的なものである場合、Snowflake バックエンドを使用して分析要素を管理できます。 ほとんどの場合、ユーザーとセッションに関するデータを処理するには、従来のデータベースを使用することをお勧めします。

大量のデータを扱う現代の企業であれば、Snowflake の使いやすさと迅速なデータ分析が気に入るはずです。 これは、利用可能な最も費用対効果の高い高性能プラットフォームの 1 つであり、迅速に拡張したい企業にとって優れた選択肢となります。

Snowflake は Mongodb より優れていますか?

列と行のデータベースである Snowflake とは対照的に、MongoDB はデータをドキュメントに格納し、より高速に取得します。 これは、大量のデータを処理するための最良の選択です。 クラウドベースのフレームワークは、多数の主要なクラウド プロバイダーから入手できます。

MongoDB は素晴らしいレベルの柔軟性を備えており、さまざまなアプリケーションに適しています。 Snowflakeの助けを借りて、データをクラウドに保存、管理、利用、分析できます。 フル マネージドのグローバル クラウド データベースは、AWS、Azure、Google Cloud Platform (GCP) でホストされています。 ユーザーは匿名であることが確認されています。 これは、100 万ドルの開始価格です。 始めるために一銭も支払う必要はありません。 また、追加の詳細で更新することもできます。

この SQL クエリ システムのインターフェイスは、私が使用した他のシステムのインターフェイスと似ており、非常に簡単に使用できます。 一時テーブルを使用するとエラー メッセージを理解しやすくなりますが、常に単純であるとは限りません。 私たちは Snowflake の主要なユーザーであるため、問題を迅速に解決できる専任の技術チームがいます。 クラスターを自動的にバックアップおよびスケーリングできるベンダーがあれば、作業が楽になります。 データが増大しても、Cassandra ストレージ エンジンは一定時間の書き込みを維持できます。 より使いやすく、使用状況に応じて再起動または一時停止できるため、多くの場合に使用すると通常は安価になります。

SnowflakeはSQLのみですか?

個人的な意見を含む多くの要因に依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。 Snowflake を SQL の一種と考える人もいれば、そうでない人もいます。

Snowflake Scripting を使用すると、SQL でスクリプトとストアド プロシージャを作成できます。 これには、条件付きステートメントやループ ステートメントなど、SQL の構造と制御ステートメントが含まれます。 プレビューは、この機能の需要が高く、重要な方法で使用されていることを示しています。 すぐに始められるように、以下のヒントでいくつかの重要な概念について説明します。 Snowflake スクリプト拡張機能を使用すると、機能的な制御フロー ステートメントを作成し、例外を処理できます。 for、while、repetition、および loop は、最も一般的な 4 つのループです。 つまり、カーソルをページ上でドラッグすることで、一度に 1 行ずつクエリ結果を反復処理できます。 別の例外を処理している間、例外ハンドラーは独自の例外ハンドラーを持つ場合があります。

Nosql データベースの例

NoSQL データベースの一般的な例として、MongoDB、Apache Cassandra、Redis、および Amazon DynamoDB があります。 これらのデータベースは、ビッグ データやリアルタイム Web アプリケーションによく使用されます。

NoSQL データベースなどの非リレーショナル データベースは、リレーショナル データベース以外の形式でデータを格納します。 固定スキーマを使用する必要がなく、結合を回避し、簡単にスケーリングできます。 NoSQL データベースの出現により、大量のデータが作成され、ストレージ要件の高い分散データベースに保存されます。 毎日、ユーザーのデータは Twitter、Facebook、Google などの企業によって収集されます。 分散型 NoSQL データベースはシェアード ナッシング アーキテクチャを使用しており、データベースに単一の制御ユニットまたはストレージがないことを意味します。 長期的には、これにより、異なるデータベースで同じデータをさまざまな方法で処理する必要がなくなります。 分散データベース内のデータは常に利用できるため、データは複数のコピー間で分散できます。

キーと値のストアは、キーと値として保存するだけでなく、すべてを保持します。 列ファミリ ストアは、多数のマシンで大量のデータを処理するために構築されたデータ ストレージおよび処理システムの一種です。 ドキュメント データベースは、基本的に、他のキーと値のコレクションを含むドキュメントの修正版です。 JSON などのドキュメント形式は、半構造化された情報を格納するために使用されます。 SQL とは対照的に、グラフ データベースは宣言型クエリ言語をサポートしていません。 これらのデータベースでデータをクエリする代わりに、特定のデータ モデルでデータをクエリします。 さまざまな NoSQL プラットフォームで RESTful インターフェイスを介してデータにアクセスできます。

リレーショナル データベースとは対照的に、グラフ データベースは本質的にマルチリレーショナルです。 グラフ データベースは、複数のデータ モデルを格納し、複数のバックエンドを同時に処理するために使用できます。 マルチモデル データベースは、NoSQL の世界で人気が高まっている非常に新しいタイプのデータベースであり、今後も話題になるでしょう。 http://db-engines.com/en/rankings.html には、最も人気のあるデータベースのランキングとその進行状況の説明があります。

Nosql データベースの利点

NoSQL データベースを使用すると、データを格納するための新しい方法が提供されます。この方法は、 SQL データベースよりも効率的で、はるかに高速にスケーリングできます。 これらのプラットフォームは、スケーラビリティと効率的なストレージを必要とするアプリケーションの間で一般的な選択肢であるため、大規模なデータ ストレージ要件ではこれらのプラットフォームを使用する必要があります。 DynamoDB、Riak、Redis、Cassandra などの NoSQL データベースが広く使用されています。

Snowflake データ プラットフォーム

スノーフレーク データ プラットフォームは、スノーフレーク スキーマにデータを格納するシステムです。 スノーフレーク スキーマは、正規化されたデータ モデルを使用するスター スキーマの一種です。 スノーフレーク データ プラットフォームは、ユーザーがより効率的な方法でデータをクエリできるように設計されています。

データ クラウドを活用することで、モルガン スタンレーはデータ分析とテクノロジーをモダナイズしています。 このレッスンでは、Novartis が Snowflake を適用して命を救う医薬品を市場に投入する方法を学びます。 Snowflake の共有データ アーキテクチャと、クラウド リソースを活用するフル マネージド プラットフォームを使用して、最も重要なワークロードを合理化します。 Snowflake を使用すると、データ ウェアハウジング、データ レイク、データ サイエンス ワークロードを実行できます。 Snowflake を使用してクラウドベースのデータ ウェアハウスを作成し、30 日間の無料試用版を入手して、それがいかにシンプルで使いやすいかを確認してください。

Snowflake データ ウェアハウス

スノーフレーク スキーマは、ディメンション テーブルがスター スキーマに編成され、ファクト テーブルが正規化される論理スキーマです。 「スノーフレーク スキーマ」という名前は、ディメンション テーブルがスノーフレークに似ており、ファクト テーブルが中央にあり、ディメンション テーブルがその周りにあることに由来しています。 スノーフレーク スキーマの利点は、理解とクエリが簡単でありながら、スター スキーマよりも複雑なクエリをサポートすることです。

Snowflake は 2012 年に 3 人のデータ ウェアハウジングの専門家によって設立され、現在 100 か国以上で使用されています。 6 年後に 4 億 5000 万ドルのベンチャー キャピタル投資が行われ、当時の企業価値は 30 億ドルを超えました。 この記事では、Snowflake データ ウェアハウスの包括的な概要を説明します。 Snowflake データ ウェアハウスは、MPP アーキテクチャを使用して、シンプルで効率的でありながら、効率を簡素化して最大化します。 このように、クエリのパフォーマンスを向上させるために、インデックス作成や並べ替えなどのパフォーマンス チューニング戦略は、一般的に適用可能なベスト プラクティスに置き換えられます。 複数の仮想データ ウェアハウスを、同じ数の計算ノードで同時に実行できます。 JDBC または ODBC 接続は、Snowflake がさまざまなデータ インテグレーターと通信できるように設計されています。

Hevo Data を使用すると、便利で自動化された簡単な方法で、100 以上のソース (30 以上の無料ソースを含む) から Snowflake、ビジネス インテリジェンス ツール、データ ウェアハウス、または選択したその他の宛先にデータを直接転送できます。 仮想データ ウェアハウスがスケールアップされると、そのノード数が減少します。 要件に応じて、Snowflake データ ウェアハウスのウェアハウスの数を増減できます。 これは、送信されたクエリまたは既にキューに入れられているクエリのみが変更されている限り、データ ウェアハウスが実行されている場合でも発生する可能性があります。 Auto-scale および Auto-suspend 機能により、Auto-scale および Auto-suspend は大規模なクエリを処理し、コスト管理を提供できます。 Snowflake Data Warehouse を使用すると、データ レイクを処理し、データ ウェアハウスを実行するために必要なインフラストラクチャが提供されます。 このシステムはマルチクラスター アーキテクチャであるため、半構造化データと構造化データの両方を同じ場所に格納できるため、ユーザーはデータを個別にクエリできます。

完全に管理されたクラウド データ ウェアハウスとして、日常的に円滑な運用を確保することはエンド ユーザーの責任です。 ユーザーは、Snowflake を Data Lake の柔軟なクエリ エンジンとして使用することで、Amazon S3、Azure Storage、Google Cloud Storage などの他の Data Lakes と統合できます。 Amazon Redshift は、最も広く使用されているクラウド データ ウェアハウジング プラットフォームの 1 つです (Amazon Web Services または AWS によって提供されます)。 Snowflake データ ウェアハウスを使用すると、データに安全かつスケーラブルにアクセスしてクラウドに保存できます。 同社のステータスは、幅広い産業用途に合わせた継続的な再設計と調整によって認められています。 このソフトウェアを使用すると、選択したソースからデータ ウェアハウス、ビジネス インテリジェンス ツール、またはその他の目的の宛先へのデータ転送を完全に簡単に自動化できます。