Schema fulgilor de zăpadă: o aranjare logică a tabelelor

O schemă Snowflake este un aranjament logic de tabele într-o bază de date multidimensională, astfel încât relațiile de entitate dintre ele să fie organizate ierarhic. Ele sunt similare cu schemele stea, cu excepția faptului că tabelul central dintr-o schemă Snowflake nu este un tabel de fapte, ci un tabel de dimensiuni. Numele „fulg de zăpadă” provine de la faptul că diagrama unei scheme de fulg de zăpadă seamănă cu un fulg de zăpadă.

Folosind Snowflake ca platformă de stocare de date, creăm produse de date mari remarcabile și profitabile pentru clienții Netguru. O startup din San Mateo (California) tocmai a primit 479 de milioane de dolari sub formă de finanțare de la un investitor cu capital de risc aflat în faza avansată. Conform celor mai recente statistici de piață, Snowflake a depășit acum primele 20 de companii globale de unicorn cu cele mai valoroase. Un depozit de date bazat pe Snowflake este mai rapid, mai ușor de utilizat și mai flexibil decât unul bazat pe alte surse de date. Este posibil să înțelegeți și să lucrați cu Snowflake dacă aveți experiență SQL. Toți principalii furnizori de cloud computing acceptă funcționalitatea ieșită din cutie a Snowflake. Depozitele de date ar trebui să fie ușor integrate cu instrumente externe.

Aceasta este o arhitectură de baze de date hibridă care combină arhitecturile tradiționale de bază de date cu disc partajat și arhitectura de bază de date partajată. Perturbarea depozitării de date este de ultimă oră și am proiectat-o ​​pentru a fi la vârf în acest domeniu. O aplicație pentru utilizatorul final bine concepută, concepută special pentru datele dvs., poate crește semnificativ marja de profit din vânzările și închirierile de date.

Datele Snowflake sunt organizate logic în rânduri și coloane pe baza datelor din tabelele bazei de date.

Pe lângă ELT și ETL, Snowflake acceptă o serie de instrumente de integrare a datelor, cum ar fi Informatica, Talend, Tableau, Matillion și altele.

În bazele de date, datele din stocarea Snowflake sunt stocate în același mod în care stocarea Oracle este în formă relațională și semi-structurată. Numai odată ce datele sunt stocate într-un singur strat sunt actualizate, ceea ce face imposibilă modificarea acestora.

Ce tip de SQL este Snowflake?

SQL este de obicei stocat într-un format ANSI, iar acest lucru este acceptat de Snowflake, o platformă de date și un depozit de date. Cu alte cuvinte, toate cele mai comune operațiuni pot fi efectuate în Snowflake. Platforma Snowflake include toate operațiunile care permit depozitarea datelor, cum ar fi crearea, actualizarea, inserarea și așa mai departe.

ANSI SQL este cel mai utilizat cod SQL standard în platformele de date și în depozitele de date. Acest ghid vă va ghida prin pașii de bază pentru configurarea și utilizarea Snowflake. Pentru a interoga în Snowflake, veți avea nevoie de o instrucțiune SELECT convențională și de următoarea sintaxă. Înainte de a efectua orice analiză, trebuie mai întâi să vă consolidați toate sursele într-o bază de date centrală. Hevo este o conductă de date fără cod care vă permite să mutați cu ușurință datele din mai multe surse în Snowflake. Înainte de a putea încărca date în Snowflake, trebuie să aveți o bază de date și un tabel. În acest articol, vom încărca datele într-o bază de date numită demo.

Crearea unui depozit de date este primul pas în înființarea unui depozit virtual. O interogare care necesită un depozit pentru a stoca resurse de calcul va începe automat să ruleze atunci când depozitul este activ în momentul trimiterii. Un fișier poate fi montat în etapele interne sau externe ale Snowflake (de exemplu, Amazon S3, Google Cloud Storage sau Microsoft Azure) înainte de a fi încărcat. Înainte de încărcare, comanda COPY permite utilizarea fișierelor de validare. De asemenea, puteți trece peste subiectul COPY INTO >table> pentru tehnici suplimentare de validare și verificare a erorilor. Instrucțiunile SQL, funcțiile de suport și operatorii pot fi utilizați pentru a interoga cu ușurință datele tabelului emp_details, care au fost încărcate de Snowflake.

Ce bază de date folosește Snowflake?

Nu există un răspuns definitiv la această întrebare, deoarece depinde de implementarea specifică a Snowflake. Cu toate acestea, se știe că Snowflake folosește un format de stocare în coloană, care este diferit de formatul tradițional bazat pe rânduri utilizat de majoritatea bazelor de date relaționale . Acest lucru îi permite lui Snowflake să comprima datele mai eficient și să le interogheze mai eficient.

Oferă stocare de date și metadate, precum și o interfață SQL pentru a manipula și gestiona datele dintr-o bază de date, similar altor platforme de baze de date. De asemenea, poate interoga fișierele de stocare în cloud, fie direct ca tabel extern, fie printr-o instrucțiune COPY pentru a încărca datele în Snowflake. Baza de date Snowflake are scopul de a analiza cantități mari de date, astfel încât să poată fi găsite răspunsuri la întrebări. Dacă aplicația dvs. web este una analitică, backend-ul Snowflake poate fi folosit pentru a gestiona elementele analitice. În cele mai multe cazuri, ați prefera o bază de date tradițională pentru a gestiona datele referitoare la utilizatori și sesiuni.

Dacă sunteți o întreprindere modernă cu multe date, vă va plăcea ușurința de utilizare și analiza rapidă a datelor a lui Snowflake. Este una dintre cele mai rentabile și de înaltă performanță platforme disponibile, ceea ce o face o alegere excelentă pentru companiile care doresc să se extindă rapid.

Fulgul de zăpadă este mai bun decât Mongodb?

Spre deosebire de Snowflake, o bază de date pe coloane și rânduri, MongoDB stochează datele în documente și le recuperează mai rapid. Este cea mai bună alegere pentru a trata cantități mari de date. Cadrele bazate pe cloud sunt disponibile de la o serie de furnizori de cloud de top.

MongoDB are un nivel fantastic de flexibilitate și este potrivit pentru o varietate de aplicații. Datele pot fi stocate, gestionate, utilizate și analizate în cloud cu ajutorul Snowflake. O bază de date cloud globală complet gestionată este găzduită pe AWS, Azure și Google Cloud Platform (GCP). Utilizatorul a fost verificat ca fiind anonim. Acesta este prețul de pornire pentru un milion de dolari. Nu trebuie să plătiți un ban pentru a începe. De asemenea, poate fi reînnoit cu detalii suplimentare.

Interfața acestui sistem de interogare SQL este similară cu cea a altor sisteme pe care le-am folosit și este destul de simplu de utilizat. Deși este mai ușor de înțeles mesajele de eroare atunci când utilizați tabelele temporare, acestea nu sunt întotdeauna simple. Deoarece suntem un utilizator major al Snowflake, avem o echipă tehnică dedicată care poate rezolva rapid orice probleme pe care le avem. Când aveți un furnizor care poate face backup și scala automat cluster-ul dvs., vă face viața mai ușoară. Chiar și pe măsură ce datele tale cresc, motorul tău de stocare Cassandra poate menține scrierile în timp constant. Este mai ușor de utilizat și, de obicei, este mai puțin costisitor atunci când este utilizat în multe cazuri, deoarece poate fi repornit sau suspendat în funcție de utilizare.

Fulgul de zăpadă este doar SQL?

Nu există un răspuns definitiv la această întrebare, deoarece depinde de o serie de factori, inclusiv de opinia personală. Unii oameni pot considera fulgul de nea ca fiind un tip de SQL, în timp ce alții nu.

Folosind Snowflake Scripting, puteți crea scripturi și proceduri stocate în SQL. Include constructe și instrucțiuni de control pentru SQL, cum ar fi instrucțiuni condiționale și bucle. Previzualizarea a arătat că această caracteristică este la mare căutare și a fost utilizată într-un mod semnificativ. Vom trece peste câteva concepte importante în sfaturi de mai jos, astfel încât să puteți începe imediat. Extensia de scripting Snowflake vă permite să creați instrucțiuni de flux de control funcțional și să gestionați excepțiile. Căci, while, repetiția și bucla sunt cele mai comune patru bucle. Cu alte cuvinte, puteți parcurge rezultatele interogării, câte un rând, trăgând cursorul în jurul paginii. În timp ce gestionează o altă excepție, handlerul de excepție poate avea propriul său handler de excepție.

Exemple de baze de date Nosql

Câteva exemple populare de baze de date NoSQL sunt MongoDB, Apache Cassandra, Redis și Amazon DynamoDB. Aceste baze de date sunt adesea folosite pentru date mari și aplicații web în timp real.

Bazele de date non-relaționale, cum ar fi bazele de date NoSQL, stochează date într-un alt format decât bazele de date relaționale. Nu necesită utilizarea unei scheme fixe, evită îmbinările și scala cu ușurință. Odată cu apariția bazelor de date NoSQL, o cantitate mare de date este creată și stocată în baze de date distribuite cu cerințe mari de stocare. În fiecare zi, datele utilizatorilor sunt adunate de companii precum Twitter, Facebook și Google. Bazele de date NoSQL distribuite folosesc o arhitectură shared-nothing, ceea ce înseamnă că baza de date nu are o singură unitate de control sau stocare. Pe termen lung, acest lucru elimină necesitatea ca baze de date diferite să gestioneze aceleași date într-o varietate de moduri. Deoarece datele dintr-o bază de date distribuită sunt întotdeauna disponibile, datele pot fi în continuare distribuite între mai multe copii.

Magazinul cheie-valoare deține totul, în plus față de stocarea ca cheie și valoare. Un Magazin de familie de coloane este un tip de sistem de stocare și procesare a datelor care este construit pentru a gestiona cantități mari de date pe un număr mare de mașini. O bază de date de documente este în esență o versiune modificată a unui document care conține alte colecții cheie-valoare. Formatele de documente, cum ar fi JSON, sunt folosite pentru a stoca informații semi-structurate. Spre deosebire de SQL, bazele de date grafice nu acceptă limbajul de interogare declarativ. În loc să interogăți datele din aceste baze de date, interogați datele într-un anumit model de date. Datele pot fi accesate prin interfețe RESTful pe o varietate de platforme NoSQL.

O bază de date grafică, spre deosebire de o bază de date relațională, este de natură multi-relațională. O bază de date cu grafice poate fi utilizată pentru a stoca mai multe modele de date și pentru a gestiona mai multe backend-uri în același timp. O bază de date cu mai multe modele este un tip foarte nou de bază de date care câștigă popularitate în lumea NoSQL și va exista mai multă zgomot în viitor. Există un clasament al celor mai populare baze de date, precum și o explicație a progresului acestora la http://db-engines.com/en/rankings.html.

Beneficiile bazelor de date Nosql

Utilizarea bazelor de date NoSQL oferă o nouă modalitate de stocare a datelor care este mai eficientă și poate scala mult mai rapid decât bazele de date SQL . Cerințele mari de stocare a datelor necesită utilizarea acestor platforme, deoarece sunt alegeri populare printre aplicațiile care necesită scalabilitate și stocare eficientă. Bazele de date NoSQL precum DynamoDB, Riak, Redis și Cassandra sunt utilizate pe scară largă.

Platforma de date Snowflake

O platformă de date fulg de zăpadă este un sistem care stochează date într-o schemă fulg de zăpadă. O schemă fulg de zăpadă este un tip de schemă stea care utilizează un model de date normalizat. Platforma de date fulg de zăpadă este concepută pentru a oferi utilizatorilor posibilitatea de a interoga datele într-un mod mai eficient.

Prin valorificarea Data Cloud-ului, Morgan Stanley modernizează tehnologiile și analiza datelor. În această lecție, aflați cum Novartis aplică Snowflake pentru a aduce pe piață medicamente care salvează vieți. Eficientizarea sarcinilor dumneavoastră de lucru cele mai critice cu arhitectura de date partajată și platforma complet gestionată de la Snowflake, care profită de resursele cloud. Cu Snowflake, îl puteți folosi pentru a rula stocare de date, lacuri de date și încărcături de lucru pentru știința datelor. Creați un depozit de date bazat pe cloud cu Snowflake și obțineți o probă gratuită de 30 de zile pentru a vedea cât de simplu este și cât de ușor este de utilizat.

Depozitul de date Snowflake

O schemă fulg de zăpadă este o schemă logică în care tabelele de dimensiuni sunt organizate într-o schemă stea, iar tabelul de fapte este normalizat. Denumirea „schemă fulg de zăpadă” provine de la faptul că tabelele dimensionale seamănă cu un fulg de zăpadă, cu tabelul de fapte în centru și tabelele de dimensiuni din jurul lui. Avantajul schemei fulgi de zăpadă este că acceptă interogări mai complexe decât schema stea, fiind în același timp ușor de înțeles și de interogat.

Trei experți în depozitarea datelor au fondat Snowflake în 2012 și este utilizat în prezent în peste 100 de țări. O investiție de capital de risc de 450 de milioane de dolari a fost făcută șase ani mai târziu, iar compania era evaluată la peste 3 miliarde de dolari la acea vreme. Acest articol vă va oferi o prezentare generală cuprinzătoare a Snowflake Data Warehouse. Snowflake Data Warehouse folosește arhitectura MPP pentru a simplifica și maximiza eficiența, rămânând în același timp simplu și eficient. În acest fel, strategiile de reglare a performanței, cum ar fi indexarea, sortarea și așa mai departe, sunt înlocuite cu cele mai bune practici aplicabile în general, pentru a îmbunătăți performanța interogărilor. Mai multe depozite de date virtuale pot fi rulate concomitent cu același număr de noduri de calcul. O conexiune JDBC sau ODBC a fost proiectată pentru a permite Snowflake să comunice cu o varietate de integratori de date.

Cu Hevo Data, puteți transfera date direct din peste 100 de surse (inclusiv peste 30 de surse gratuite) către Snowflake, instrumente de Business Intelligence, Data Warehouses sau orice altă destinație la alegere, într-un mod convenabil, automat și simplu. Când un depozit de date virtual este extins, numărul de noduri este redus. Puteți crește sau reduce numărul de depozite din Snowflake Data Warehouse, în funcție de cerințe. Acest lucru poate avea loc chiar și atunci când depozitul de date rulează, atâta timp cât doar interogările care au fost trimise sau cele care sunt deja în coadă au fost modificate. Datorită capacităților sale de scalare automată și suspendare automată, scalarea automată și suspendarea automată pot gestiona interogări mari, precum și gestionarea costurilor. Cu Snowflake Data Warehouse, este livrată infrastructura necesară pentru a gestiona un lac de date și a rula un depozit de date. Datorită arhitecturii sale multi-cluster, acest sistem poate stoca atât date semistructurate, cât și date structurate în același loc, permițând utilizatorilor să interogheze datele în mod independent.

Fiind un depozit de date cloud complet gestionat, este responsabilitatea utilizatorului final să asigure o funcționare bună în fiecare zi. Utilizatorii se pot integra cu alte lacuri de date precum Amazon S3, Azure Storage și Google Cloud Storage utilizând Snowflake ca motor de interogare flexibil al Data Lake. Amazon Redshift este una dintre cele mai utilizate platforme de stocare de date în cloud (furnizată de Amazon Web Services sau AWS). Cu Snowflake Data Warehouse, puteți accesa și stoca datele în siguranță, scalabil și într-un cloud. Statutul companiei a fost recunoscut prin reproiectare continuă și adaptare la o gamă largă de aplicații industriale. Acest software vă permite să automatizați transferul de date dintr-o sursă la alegere către un depozit de date, instrumente de Business Intelligence sau orice altă destinație dorită cu deplină ușurință.