눈송이 스키마: 테이블의 논리적 배열

Snowflake 스키마는 테이블 간의 엔터티 관계가 계층적으로 구성되도록 다차원 데이터베이스의 테이블을 논리적으로 배열한 것입니다. Snowflake 스키마의 중앙 테이블이 팩트 테이블이 아니라 차원 테이블이라는 점을 제외하면 스타 스키마와 유사합니다. "눈송이"라는 이름은 눈송이 스키마의 다이어그램이 눈송이와 유사하다는 사실에서 유래되었습니다.

Snowflake를 데이터 웨어하우징 플랫폼으로 사용하여 Netguru의 고객을 위한 우수하고 수익성 있는 빅 데이터 제품을 만듭니다. San Mateo(캘리포니아)의 한 신생 기업은 막 후기 단계의 벤처 캐피털 투자자로부터 4억 7,900만 달러의 자금을 받았습니다. 가장 최근의 시장 통계에 따르면 Snowflake는 이제 가장 가치 있는 글로벌 유니콘 기업 상위 20위권을 넘어섰습니다. Snowflake를 기반으로 하는 데이터 웨어하우스는 다른 데이터 소스를 기반으로 하는 것보다 더 빠르고 사용하기 쉬우며 더 유연합니다. SQL 경험이 있으면 Snowflake를 이해하고 사용할 수 있습니다. 모든 주요 클라우드 컴퓨팅 공급자는 Snowflake의 즉시 사용 가능한 기능을 지원합니다. 데이터 웨어하우스는 외부 도구와 쉽게 통합되어야 합니다.

이는 기존의 공유 디스크 및 비공유 데이터베이스 아키텍처를 결합한 하이브리드 데이터베이스 아키텍처입니다. 데이터 웨어하우징 중단은 최첨단이며 우리는 이 분야의 최첨단에 있도록 설계했습니다. 귀하의 데이터를 위해 특별히 설계된 잘 설계된 최종 사용자 애플리케이션은 데이터 판매 및 대여에 대한 이윤을 크게 증가시킬 수 있습니다.

Snowflake 데이터 는 데이터베이스 테이블의 데이터를 기반으로 행과 열로 논리적으로 구성됩니다.

ELT 및 ETL 외에도 Snowflake는 Informatica, Talend, Tableau, Matillion 등과 같은 다양한 데이터 통합 ​​도구를 지원합니다.

데이터베이스에서 Snowflake 스토리지 의 데이터는 Oracle 스토리지가 관계형 및 반구조화된 형식으로 저장되는 것과 동일한 방식으로 저장됩니다. 단일 레이어에 저장된 데이터는 한 번만 업데이트되므로 변경할 수 없습니다.

Snowflake는 어떤 유형의 SQL입니까?

SQL은 일반적으로 ANSI 형식으로 저장되며 이는 데이터 플랫폼 및 데이터 웨어하우스인 Snowflake에서 지원됩니다. 즉, 가장 일반적인 모든 작업을 Snowflake 내에서 수행할 수 있습니다. Snowflake 플랫폼에는 생성, 업데이트, 삽입 등과 같이 데이터 웨어하우징을 가능하게 하는 모든 작업이 포함됩니다.

ANSI SQL은 데이터 플랫폼 및 데이터 웨어하우스에서 가장 널리 사용되는 표준 SQL 코드입니다. 이 가이드는 Snowflake를 구성하고 사용하는 기본 단계를 안내합니다. Snowflake에서 쿼리하려면 일반적인 SELECT 문과 다음 구문이 필요합니다. 분석을 수행하기 전에 먼저 모든 소스를 중앙 데이터베이스에 통합해야 합니다. Hevo는 여러 소스에서 Snowflake로 데이터를 쉽게 이동할 수 있는 코드 없는 데이터 파이프라인입니다. Snowflake에서 데이터를 로드하려면 먼저 데이터베이스와 테이블이 있어야 합니다. 이 문서에서는 demo라는 데이터베이스에 데이터를 로드합니다.

데이터 웨어하우스 생성은 가상 웨어하우스 구축의 첫 번째 단계입니다. 컴퓨팅 리소스를 저장하기 위해 웨어하우스가 필요한 쿼리는 제출 시 웨어하우스가 활성화되면 자동으로 실행되기 시작합니다. 파일은 로드되기 전에 Snowflake의 내부 또는 외부 단계(예: Amazon S3, Google Cloud Storage 또는 Microsoft Azure)에서 준비될 수 있습니다. 로드하기 전에 COPY 명령을 사용하면 유효성 검사 파일을 사용할 수 있습니다. 추가 유효성 검사 및 오류 검사 기술에 대해 COPY INTO >table> 항목을 검토할 수도 있습니다. SQL 문, 지원 함수 및 연산자를 사용하여 Snowflake에서 로드한 emp_details 테이블의 데이터를 쉽게 쿼리할 수 있습니다.

Snowflake는 어떤 데이터베이스를 사용합니까?

Snowflake의 특정 구현에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 그러나 Snowflake는 대부분의 관계형 데이터베이스 에서 사용하는 기존의 행 기반 형식과 다른 열 저장 형식을 사용하는 것으로 알려져 있습니다. 이를 통해 Snowflake는 데이터를 보다 효과적으로 압축하고 보다 효율적으로 쿼리할 수 있습니다.

다른 데이터베이스 플랫폼 과 유사하게 데이터베이스의 데이터를 조작하고 관리하기 위한 SQL 인터페이스뿐만 아니라 데이터 스토리지 및 메타데이터를 제공합니다. 또한 외부 테이블로 직접 또는 COPY 문을 통해 클라우드 스토리지 파일을 쿼리하여 Snowflake 자체에 데이터를 로드할 수 있습니다. Snowflake 데이터베이스는 질문에 대한 답변을 찾을 수 있도록 대량의 데이터를 분석하기 위한 것입니다. 웹 애플리케이션이 분석 애플리케이션인 경우 Snowflake 백엔드를 사용하여 분석 요소를 관리할 수 있습니다. 대부분의 경우 사용자 및 세션과 관련된 데이터를 처리하기 위해 기존 데이터베이스를 선호합니다.

데이터가 많은 현대 기업이라면 Snowflake의 사용 편의성과 빠른 데이터 분석이 마음에 드실 것입니다. 사용 가능한 가장 비용 효율적인 고성능 플랫폼 중 하나이므로 빠르게 확장하려는 기업에게 탁월한 선택입니다.

Snowflake가 Mongodb보다 나은가요?

열 및 행 데이터베이스인 Snowflake와 달리 MongoDB는 데이터를 문서에 저장하고 더 빠르게 검색합니다. 대량의 데이터를 처리하는 데 가장 적합한 선택입니다. 클라우드 기반 프레임워크는 여러 주요 클라우드 제공업체에서 제공합니다.

MongoDB는 환상적인 수준의 유연성을 제공하며 다양한 애플리케이션에 매우 적합합니다. 데이터는 Snowflake의 도움으로 클라우드에서 저장, 관리, 활용 및 분석할 수 있습니다. 완전 관리형 글로벌 클라우드 데이터베이스는 AWS, Azure 및 Google Cloud Platform(GCP)에서 호스팅됩니다. 사용자는 익명으로 확인되었습니다. 이것은 백만 달러의 시작 가격입니다. 시작하기 위해 한 푼도 지불할 필요가 없습니다. 추가 세부 사항으로 갱신할 수도 있습니다.

이 SQL 쿼리 시스템의 인터페이스는 내가 사용해 본 다른 시스템의 인터페이스와 유사하며 사용이 매우 간단합니다. 임시 테이블을 사용할 때 오류 메시지를 이해하는 것이 더 쉽지만 항상 간단하지는 않습니다. 우리는 Snowflake의 주요 사용자이기 때문에 우리가 가진 모든 문제를 신속하게 해결할 수 있는 전담 기술 팀이 있습니다. 클러스터를 자동으로 백업하고 확장할 수 있는 공급업체가 있으면 작업이 더 쉬워집니다. 데이터가 증가하더라도 Cassandra 스토리지 엔진은 일정한 시간 쓰기를 유지할 수 있습니다. 사용하기 쉽고 사용량에 따라 다시 시작하거나 일시 중단할 수 있기 때문에 많은 경우에 사용할 때 일반적으로 비용이 적게 듭니다.

Snowflake는 Sql입니까?

개인의 의견을 포함하여 여러 요인에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 어떤 사람들은 눈송이를 SQL의 한 유형으로 생각할 수 있지만 다른 사람들은 그렇지 않을 수 있습니다.

Snowflake 스크립팅을 사용하여 SQL에서 스크립트 및 저장 프로시저를 생성할 수 있습니다. 여기에는 조건문 및 루프문과 같은 SQL에 대한 구문 및 제어문이 포함됩니다. 미리 보기는 이 기능이 수요가 많고 중요한 방식으로 사용되었음을 보여줍니다. 바로 시작할 수 있도록 아래 도움말에서 몇 가지 중요한 개념을 살펴보겠습니다. Snowflake 스크립팅 확장을 사용하면 기능 제어 흐름 문을 만들고 예외를 처리할 수 있습니다. For, while, 반복 및 루프는 가장 일반적인 네 가지 루프입니다. 즉, 페이지 주위로 커서를 끌어 쿼리 결과를 한 번에 한 행씩 반복할 수 있습니다. 다른 예외를 처리하는 동안 예외 처리기는 자체 예외 처리기를 가질 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 예

NoSQL 데이터베이스의 인기 있는 예로는 MongoDB, Apache Cassandra, Redis 및 Amazon DynamoDB가 있습니다. 이러한 데이터베이스는 빅 데이터 및 실시간 웹 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스와 같은 비관계형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스가 아닌 형식으로 데이터를 저장합니다. 고정 스키마를 사용할 필요가 없으며 조인을 피하고 쉽게 확장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 출현으로 많은 양의 데이터가 생성되고 스토리지 요구 사항이 높은 분산 데이터베이스에 저장됩니다. 매일 사용자 데이터는 Twitter, Facebook 및 Google과 같은 회사에서 수집됩니다. 분산형 NoSQL 데이터베이스는 비공유 아키텍처를 사용하므로 데이터베이스에 단일 제어 장치 또는 스토리지가 없음을 의미합니다. 장기적으로 이것은 다양한 방식으로 동일한 데이터를 처리하기 위해 서로 다른 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 분산 데이터베이스의 데이터는 항상 사용 가능하므로 여러 복사본 간에 데이터를 계속 분산할 수 있습니다.

키-값 저장소는 키와 값으로 저장하는 것 외에도 모든 것을 보유합니다. Column Family Store는 많은 수의 시스템에서 많은 양의 데이터를 처리하도록 구축된 일종의 데이터 저장 및 처리 시스템입니다. 문서 데이터베이스는 본질적으로 다른 키-값 컬렉션을 포함하는 문서의 수정된 버전입니다. JSON과 같은 문서 형식은 반구조화된 정보를 저장하는 데 사용됩니다. SQL과 달리 그래프 데이터베이스는 선언적 쿼리 언어를 지원하지 않습니다. 이러한 데이터베이스의 쿼리 데이터 대신 특정 데이터 모델의 데이터를 쿼리합니다. 다양한 NoSQL 플랫폼에서 RESTful 인터페이스를 통해 데이터에 액세스할 수 있습니다.

그래프 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 본질적으로 다중 관계형입니다. 그래프 데이터베이스를 사용하여 여러 데이터 모델을 저장하고 동시에 여러 백엔드를 처리할 수 있습니다. 다중 모델 데이터베이스는 NoSQL 세계에서 인기를 얻고 있는 매우 새로운 유형의 데이터베이스이며 앞으로 더 많은 화제가 될 것입니다. http://db-engines.com/en/rankings.html에는 가장 인기 있는 데이터베이스의 순위와 진행 상황에 대한 설명이 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 이점

NoSQL 데이터베이스를 사용하면 SQL 데이터베이스 보다 훨씬 더 효율적이고 빠르게 확장할 수 있는 새로운 데이터 저장 방법이 제공됩니다. 확장성 및 효율적인 스토리지가 필요한 애플리케이션 중에서 널리 사용되는 플랫폼이므로 대용량 데이터 스토리지 요구 사항을 충족하려면 이러한 플랫폼을 사용해야 합니다. DynamoDB, Riak, Redis 및 Cassandra와 같은 NoSQL 데이터베이스가 광범위하게 사용됩니다.

눈송이 데이터 플랫폼

눈송이 데이터 플랫폼 은 눈송이 스키마에 데이터를 저장하는 시스템입니다. 눈송이 스키마는 정규화된 데이터 모델을 사용하는 스타 스키마 유형입니다. Snowflake 데이터 플랫폼은 사용자에게 보다 효율적인 방식으로 데이터를 쿼리할 수 있는 기능을 제공하도록 설계되었습니다.

데이터 클라우드를 활용하여 Morgan Stanley는 데이터 분석 및 기술을 현대화하고 있습니다. 이 강의에서는 Novartis가 Snowflake를 적용하여 생명을 구하는 의약품을 시장에 출시하는 방법을 알아봅니다. Snowflake의 공유 데이터 아키텍처 와 클라우드 리소스를 활용하는 완전 관리형 플랫폼으로 가장 중요한 워크로드를 간소화합니다. Snowflake를 사용하여 데이터 웨어하우징, 데이터 레이크 및 데이터 과학 워크로드를 실행할 수 있습니다. Snowflake로 클라우드 기반 데이터 웨어하우스를 만들고 30일 무료 평가판을 받아 얼마나 간단하고 사용하기 쉬운지 확인하십시오.

눈송이 데이터 웨어하우스

눈송이 스키마는 차원 테이블이 스타 스키마로 구성되고 팩트 테이블이 정규화되는 논리적 스키마입니다. "눈송이 스키마"라는 이름은 차원 테이블이 중앙에 팩트 테이블이 있고 그 주위에 차원 테이블이 있는 눈송이와 비슷하다는 사실에서 유래되었습니다. Snowflake 스키마의 장점은 스타 스키마보다 더 복잡한 쿼리를 지원하면서도 여전히 이해하고 쿼리하기 쉽다는 것입니다.

3명의 데이터 웨어하우징 전문가가 2012년에 Snowflake를 설립했으며 현재 100개 이상의 국가에서 사용되고 있습니다. 6년 후 4억 5000만 달러의 벤처 캐피털 투자가 이루어졌고 당시 회사 가치는 30억 달러가 넘었습니다. 이 문서에서는 Snowflake 데이터 웨어하우스에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. Snowflake 데이터 웨어하우스는 MPP 아키텍처를 사용하여 단순성과 효율성을 유지하면서 효율성을 단순화하고 극대화합니다. 이러한 방식으로 인덱싱, 정렬 등과 ​​같은 성능 튜닝 전략은 쿼리 성능을 향상시키기 위해 일반적으로 적용 가능한 모범 사례로 대체됩니다. 여러 가상 데이터 웨어하우스는 같은 수의 컴퓨팅 노드로 동시에 실행할 수 있습니다. JDBC 또는 ODBC 연결은 Snowflake가 다양한 데이터 통합자와 통신할 수 있도록 설계되었습니다.

Hevo Data를 사용하면 100개 이상의 소스(30개 이상의 무료 소스 포함)에서 Snowflake, 비즈니스 인텔리전스 도구, 데이터 웨어하우스 또는 원하는 다른 대상으로 편리하고 자동화되고 간단한 방식으로 직접 데이터를 전송할 수 있습니다. 가상 데이터 웨어하우스가 확장되면 노드 수가 줄어듭니다. 요구 사항에 따라 Snowflake 데이터 웨어하우스의 웨어하우스 수를 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이는 데이터 웨어하우스가 실행 중인 경우에도 제출된 쿼리 또는 이미 대기 중인 쿼리만 변경된 경우 발생할 수 있습니다. 자동 크기 조정 및 자동 일시 중단 기능으로 인해 자동 크기 조정 및 자동 일시 중단은 대규모 쿼리를 처리하고 비용 관리를 제공할 수 있습니다. Snowflake 데이터 웨어하우스를 사용하면 데이터 레이크를 처리하고 데이터 웨어하우스를 실행하는 데 필요한 인프라가 제공됩니다. 다중 클러스터 아키텍처로 인해 이 시스템은 반정형 데이터와 정형 데이터를 같은 위치에 저장할 수 있으므로 사용자가 데이터를 독립적으로 쿼리할 수 있습니다.

완전히 관리되는 클라우드 데이터 웨어하우스로서 매일 원활한 운영을 보장하는 것은 최종 사용자의 책임입니다. 사용자는 Snowflake를 Data Lake의 유연한 쿼리 엔진으로 사용하여 Amazon S3, Azure Storage 및 Google Cloud Storage와 같은 다른 Data Lake와 통합할 수 있습니다. Amazon Redshift는 가장 널리 사용되는 클라우드 데이터 웨어하우징 플랫폼(Amazon Web Services 또는 AWS에서 제공) 중 하나입니다. Snowflake 데이터 웨어하우스를 사용하면 클라우드에서 데이터를 안전하고 확장 가능하게 액세스하고 저장할 수 있습니다. 이 회사의 위상은 광범위한 산업 응용 분야에 맞게 지속적으로 리엔지니어링하고 조정함으로써 인정받았습니다. 이 소프트웨어를 사용하면 선택한 소스에서 데이터 웨어하우스, 비즈니스 인텔리전스 도구 또는 기타 원하는 대상으로 데이터를 완전히 쉽게 자동으로 전송할 수 있습니다.