Schemat płatka śniegu: logiczny układ tabel

Schemat płatka śniegu to logiczne rozmieszczenie tabel w wielowymiarowej bazie danych, w taki sposób, że relacje encji między nimi są zorganizowane hierarchicznie. Są podobne do schematów gwiaździstych, z tą różnicą, że centralna tabela w schemacie płatka śniegu nie jest tabelą faktów, ale tabelą wymiarów. Nazwa „płatek śniegu” pochodzi od faktu, że diagram schematu płatka śniegu przypomina płatek śniegu.

Wykorzystując Snowflake jako platformę do przechowywania danych, tworzymy wyjątkowe i dochodowe produkty Big Data dla klientów Netguru. Startup z San Mateo (Kalifornia) właśnie otrzymał finansowanie w wysokości 479 milionów dolarów od inwestora venture capital na późnym etapie rozwoju. Zgodnie z najnowszymi statystykami rynkowymi, Snowflake wyprzedziła już 20 najcenniejszych globalnych firm-jednorożców. Hurtownia danych oparta na Snowflake jest szybsza, łatwiejsza w obsłudze i bardziej elastyczna niż oparta na innych źródłach danych. Zrozumienie i praca z Snowflake jest możliwe, jeśli masz doświadczenie w SQL. Wszyscy główni dostawcy usług w chmurze obsługują gotową funkcjonalność Snowflake. Hurtownie danych powinny być łatwo integrowane z narzędziami zewnętrznymi.

Jest to hybrydowa architektura bazy danych, która łączy tradycyjne architektury baz danych z dyskami współużytkowanymi i bazami danych bez współdzielenia. Zakłócenia w hurtowniach danych są nowatorskie, a my zaprojektowaliśmy je tak, aby były w czołówce w tej dziedzinie. Dobrze zaprojektowana aplikacja dla użytkownika końcowego, zaprojektowana specjalnie pod kątem Twoich danych, może znacznie zwiększyć marżę zysku ze sprzedaży i wynajmu danych.

Dane Snowflake są logicznie zorganizowane w wiersze i kolumny na podstawie danych w tabelach bazy danych.

Oprócz ELT i ETL Snowflake obsługuje szereg narzędzi do integracji danych, takich jak Informatica, Talend, Tableau, Matillion i inne.

W bazach danych dane w pamięci masowej Snowflake są przechowywane w taki sam sposób, jak pamięć masowa Oracle w formie relacyjnej i częściowo ustrukturyzowanej. Dopiero gdy dane są przechowywane w jednej warstwie, są aktualizowane, co uniemożliwia ich zmianę.

Jakim typem sql jest płatek śniegu?

SQL jest zwykle przechowywany w formacie ANSI i jest obsługiwany przez Snowflake, platformę danych i hurtownię danych. Innymi słowy, wszystkie najczęstsze operacje mogą być wykonywane w Snowflake. Platforma Snowflake obejmuje wszystkie operacje umożliwiające przechowywanie danych, takie jak tworzenie, aktualizowanie, wstawianie itd.

ANSI SQL jest najczęściej używanym standardowym kodem SQL w platformach danych i hurtowniach danych. Ten przewodnik przeprowadzi Cię przez podstawowe kroki konfiguracji i używania Snowflake. Aby wykonać zapytanie w Snowflake, potrzebujesz konwencjonalnej instrukcji SELECT i następującej składni. Przed przeprowadzeniem jakiejkolwiek analizy należy najpierw skonsolidować wszystkie źródła w centralnej bazie danych. Hevo to potok danych bez kodu, który umożliwia łatwe przenoszenie danych z wielu źródeł do Snowflake. Zanim będziesz mógł załadować dane w Snowflake, musisz mieć bazę danych i tabelę. W tym artykule załadujemy dane do bazy danych o nazwie demo.

Stworzenie hurtowni danych to pierwszy krok w tworzeniu hurtowni wirtualnej. Zapytanie wymagające hurtowni do przechowywania zasobów obliczeniowych zostanie automatycznie uruchomione, gdy hurtownia będzie aktywna w momencie przesłania. Plik może zostać umieszczony w wewnętrznych lub zewnętrznych etapach Snowflake (na przykład Amazon S3, Google Cloud Storage lub Microsoft Azure) przed załadowaniem. Przed załadowaniem polecenie COPY umożliwia użycie sprawdzania poprawności plików. Możesz także przejść do tematu COPY INTO >table>, aby zapoznać się z dodatkowymi technikami sprawdzania poprawności i sprawdzania błędów. Instrukcje SQL, funkcje pomocnicze i operatory mogą być używane do łatwego wykonywania zapytań dotyczących danych tabeli emp_details, która została załadowana przez Snowflake.

Z jakiej bazy danych korzysta Snowflake?

Nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od konkretnej implementacji Snowflake. Wiadomo jednak, że Snowflake używa kolumnowego formatu przechowywania, który różni się od tradycyjnego formatu opartego na wierszach, używanego przez większość relacyjnych baz danych . Dzięki temu Snowflake może skuteczniej kompresować dane i wydajniej wysyłać do nich zapytania.

Zapewnia przechowywanie danych i metadane, a także interfejs SQL do manipulowania danymi w bazie danych i zarządzania nimi, podobnie jak inne platformy bazodanowe . Może również wysyłać zapytania do plików w chmurze, bezpośrednio jako tabela zewnętrzna lub za pomocą instrukcji COPY, aby załadować dane do samego płatka śniegu. Baza danych Snowflake ma za zadanie analizować duże ilości danych, aby można było znaleźć odpowiedzi na pytania. Jeśli Twoja aplikacja internetowa jest aplikacją analityczną, backend Snowflake może być wykorzystany do zarządzania elementami analitycznymi. W większości przypadków wolisz tradycyjną bazę danych do obsługi danych dotyczących użytkowników i sesji.

Jeśli jesteś nowoczesnym przedsiębiorstwem z dużą ilością danych, pokochasz łatwość obsługi Snowflake i szybką analizę danych. Jest to jedna z najbardziej opłacalnych i wydajnych platform dostępnych na rynku, co czyni ją doskonałym wyborem dla firm, które chcą szybko się skalować.

Czy płatek śniegu jest lepszy niż Mongodb?

W przeciwieństwie do Snowflake, bazy danych opartej na kolumnach i wierszach, MongoDB przechowuje dane w dokumentach i szybciej je pobiera. To najlepszy wybór do obsługi dużych ilości danych. Struktury oparte na chmurze są dostępne u wielu wiodących dostawców usług w chmurze.

MongoDB ma fantastyczny poziom elastyczności i dobrze nadaje się do różnych zastosowań. Dane mogą być przechowywane, zarządzane, wykorzystywane i analizowane w chmurze za pomocą Snowflake. W pełni zarządzana globalna baza danych w chmurze jest hostowana na platformach AWS, Azure i Google Cloud Platform (GCP). Użytkownik został zweryfikowany jako anonimowy. To cena wyjściowa za milion dolarów. Nie musisz płacić ani grosza, aby zacząć. Można go również odnowić w dodatkowych szczegółach.

Interfejs tego systemu zapytań SQL jest podobny do interfejsu innych systemów, z których korzystałem, i jest dość prosty w użyciu. Chociaż łatwiej jest zrozumieć komunikaty o błędach podczas korzystania z tabel tymczasowych, nie zawsze są one proste. Ponieważ jesteśmy głównym użytkownikiem Snowflake, mamy oddany zespół techniczny, który może szybko rozwiązać wszelkie problemy. Gdy masz dostawcę, który może automatycznie tworzyć kopie zapasowe i skalować klaster, życie staje się łatwiejsze. Nawet gdy Twoje dane rosną, Twój mechanizm pamięci masowej Cassandra może utrzymywać stały czas zapisu. Jest łatwiejszy w użyciu i zwykle tańszy, gdy jest używany w wielu przypadkach, ponieważ można go ponownie uruchomić lub zawiesić w zależności od użycia.

Czy płatek śniegu to tylko Sql?

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od wielu czynników, w tym osobistych opinii. Niektórzy ludzie mogą uważać płatek śniegu za rodzaj SQL, podczas gdy inni mogą nie.

Używając Snowflake Scripting, możesz tworzyć skrypty i procedury składowane w SQL. Obejmuje konstrukcje i instrukcje sterujące dla języka SQL, takie jak instrukcje warunkowe i instrukcje pętli. Podgląd pokazał, że ta funkcja jest bardzo poszukiwana i była używana w znaczący sposób. W poniższych wskazówkach omówimy kilka ważnych pojęć, abyś mógł od razu zacząć. Rozszerzenie skryptów Snowflake umożliwia tworzenie funkcjonalnych instrukcji przepływu sterowania i obsługę wyjątków. For, while, powtórzenie i pętla to cztery najczęstsze pętle. Innymi słowy, możesz przeglądać wyniki zapytania jeden wiersz na raz, przeciągając kursor po stronie. Podczas obsługi innego wyjątku program obsługi wyjątków może mieć własny program obsługi wyjątków.

Przykłady baz danych Nosql

Niektóre popularne przykłady baz danych NoSQL to MongoDB, Apache Cassandra, Redis i Amazon DynamoDB. Te bazy danych są często używane w przypadku dużych zbiorów danych i aplikacji internetowych działających w czasie rzeczywistym.

Nierelacyjne bazy danych, takie jak bazy danych NoSQL, przechowują dane w formacie innym niż relacyjne bazy danych. Nie wymaga stosowania stałego schematu, unika połączeń i łatwo się skaluje. Wraz z pojawieniem się baz danych NoSQL duża ilość danych jest tworzona i przechowywana w rozproszonych bazach danych o wysokich wymaganiach dotyczących pamięci masowej. Każdego dnia dane użytkowników są zbierane przez firmy takie jak Twitter, Facebook i Google. Rozproszone bazy danych NoSQL wykorzystują architekturę „nic nie współdzielonego”, co oznacza, że ​​baza danych nie ma ani jednej jednostki sterującej ani pamięci masowej. W dłuższej perspektywie eliminuje to konieczność obsługi tych samych danych przez różne bazy danych na różne sposoby. Ponieważ dane w rozproszonej bazie danych są zawsze dostępne, dane nadal mogą być dystrybuowane między wieloma kopiami.

Magazyn klucz-wartość zawiera wszystko oprócz przechowywania go jako klucza i wartości. Column Family Store to typ systemu przechowywania i przetwarzania danych, który jest zbudowany do obsługi dużych ilości danych na dużej liczbie komputerów. Baza danych dokumentów to zasadniczo zmodyfikowana wersja dokumentu, która zawiera inne kolekcje klucz-wartość. Formaty dokumentów, takie jak JSON, są używane do przechowywania częściowo ustrukturyzowanych informacji. W przeciwieństwie do SQL, bazy danych grafów nie obsługują deklaratywnego języka zapytań. Zamiast kwerendować dane w tych bazach danych, kwerenduj dane w określonym modelu danych. Dostęp do danych można uzyskać za pośrednictwem interfejsów RESTful na różnych platformach NoSQL.

Grafowa baza danych, w przeciwieństwie do relacyjnej bazy danych, ma charakter wielorelacyjny. Baza danych wykresów może służyć do przechowywania wielu modeli danych i jednoczesnej obsługi wielu backendów. Wielomodelowa baza danych to bardzo nowy typ bazy danych, który zyskuje popularność w świecie NoSQL, aw przyszłości będzie o nim więcej szumu. Na stronie http://db-engines.com/en/rankings.html znajduje się ranking najpopularniejszych baz danych oraz wyjaśnienie ich postępów.

Korzyści z baz danych Nosql

Korzystanie z baz danych NoSQL zapewnia nowy sposób przechowywania danych, który jest bardziej wydajny i można go skalować znacznie szybciej niż bazy danych SQL . Duże wymagania dotyczące przechowywania danych wymagają korzystania z tych platform, ponieważ są one popularnym wyborem wśród aplikacji wymagających skalowalności i wydajnej pamięci masowej. Bazy danych NoSQL, takie jak DynamoDB, Riak, Redis i Cassandra, są szeroko stosowane.

Platforma danych płatka śniegu

Platforma danych płatka śniegu to system, który przechowuje dane w schemacie płatka śniegu. Schemat płatka śniegu to rodzaj schematu gwiazdy, który wykorzystuje znormalizowany model danych. Platforma danych Snowflake została zaprojektowana, aby dać użytkownikom możliwość wyszukiwania danych w bardziej efektywny sposób.

Wykorzystując Data Cloud, Morgan Stanley unowocześnia analitykę danych i technologie. Z tej lekcji dowiesz się, jak firma Novartis wykorzystuje Snowflake, aby wprowadzić na rynek leki ratujące życie. Usprawnianie najbardziej krytycznych obciążeń roboczych dzięki architekturze współdzielonych danych Snowflake i w pełni zarządzanej platformie, która korzysta z zasobów w chmurze. Dzięki Snowflake możesz go używać do obsługi hurtowni danych, jezior danych i zadań analizy danych. Utwórz magazyn danych w chmurze za pomocą Snowflake i uzyskaj bezpłatną 30-dniową wersję próbną, aby przekonać się, jakie to proste i łatwe w użyciu.

Hurtownia danych płatka śniegu

Schemat płatka śniegu to schemat logiczny, w którym tabele wymiarów są zorganizowane w schemat gwiazdy, a tabela faktów jest znormalizowana. Nazwa „schemat płatka śniegu” pochodzi od faktu, że tabele wymiarów przypominają płatek śniegu, z tabelą faktów pośrodku i tabelami wymiarów wokół niej. Zaletą schematu płatka śniegu jest to, że obsługuje on bardziej złożone zapytania niż schemat gwiazdy, a jednocześnie jest łatwy do zrozumienia i zapytania.

Trzech ekspertów ds. hurtowni danych założyło Snowflake w 2012 roku i jest obecnie używane w ponad 100 krajach. Sześć lat później dokonano inwestycji typu venture capital o wartości 450 milionów dolarów, a wartość firmy wyceniono wówczas na ponad 3 miliardy dolarów. Ten artykuł zawiera kompleksowe omówienie Snowflake Data Warehouse. Hurtownia danych Snowflake wykorzystuje architekturę MPP, aby uprościć i zmaksymalizować wydajność, pozostając jednocześnie prostym i wydajnym. W ten sposób strategie dostrajania wydajności, takie jak indeksowanie, sortowanie itd., są zastępowane ogólnie stosowanymi najlepszymi praktykami w celu poprawy wydajności zapytań. Wiele wirtualnych hurtowni danych może działać jednocześnie z taką samą liczbą węzłów obliczeniowych. Połączenie JDBC lub ODBC zostało zaprojektowane, aby umożliwić Snowflake komunikację z różnymi integratorami danych.

Dzięki Hevo Data możesz przesyłać dane bezpośrednio z ponad 100 źródeł (w tym ponad 30 bezpłatnych źródeł) do Snowflake, narzędzi Business Intelligence, hurtowni danych lub dowolnego innego miejsca docelowego w wygodny, zautomatyzowany i prosty sposób. Gdy wirtualna hurtownia danych jest skalowana w górę, zmniejsza się liczba jej węzłów. Możesz skalować w górę lub w dół liczbę magazynów w Snowflake Data Warehouse w zależności od wymagań. Może to mieć miejsce nawet wtedy, gdy hurtownia danych jest uruchomiona, o ile tylko zapytania, które zostały przesłane lub te, które już znajdują się w kolejce, zostały zmienione. Ze względu na funkcje automatycznego skalowania i automatycznego wstrzymywania, automatyczne skalowanie i automatyczne wstrzymywanie mogą obsługiwać duże zapytania, a także zapewniać zarządzanie kosztami. Dzięki Snowflake Data Warehouse dostarczana jest infrastruktura wymagana do obsługi jeziora danych i prowadzenia hurtowni danych. Dzięki wieloklastrowej architekturze system ten może przechowywać w tym samym miejscu zarówno dane częściowo ustrukturyzowane, jak i ustrukturyzowane, umożliwiając użytkownikom niezależne wyszukiwanie danych.

Jako w pełni zarządzana hurtownia danych w chmurze, obowiązkiem użytkownika końcowego jest zapewnienie płynnego codziennego działania. Użytkownicy mogą integrować się z innymi Data Lakes, takimi jak Amazon S3, Azure Storage i Google Cloud Storage, używając Snowflake jako elastycznego aparatu zapytań Data Lake. Amazon Redshift to jedna z najczęściej używanych platform do przechowywania danych w chmurze (dostarczana przez Amazon Web Services lub AWS). Dzięki usłudze Snowflake Data Warehouse możesz uzyskiwać dostęp do danych i przechowywać je w sposób bezpieczny, skalowalny iw chmurze. Status firmy został doceniony poprzez ciągłe przeprojektowywanie i dostosowywanie do szerokiego zakresu zastosowań przemysłowych. To oprogramowanie umożliwia zautomatyzowanie przesyłania danych z wybranego źródła do hurtowni danych, narzędzi Business Intelligence lub dowolnego innego miejsca docelowego z całkowitą łatwością.