Kar Tanesi Şeması: Tabloların Mantıksal Bir Düzenlemesi

Bir Kar Tanesi şeması, çok boyutlu bir veritabanındaki tabloların, aralarındaki varlık ilişkilerinin hiyerarşik olarak düzenlendiği şekilde mantıksal bir düzenlemesidir. Bir Kar Tanesi şemasındaki merkezi tablonun bir olgu tablosu değil, bir boyut tablosu olması dışında yıldız şemalarına benzerler. "Kar tanesi" adı, bir kar tanesi şemasının diyagramının bir kar tanesine benzemesinden gelir.

Snowflake'i bir veri ambarı platformu olarak kullanarak, Netguru'daki müşteriler için olağanüstü ve kârlı büyük veri ürünleri yaratıyoruz. Bir San Mateo (California) girişimi, geç aşamadaki bir risk sermayesi yatırımcısından 479 milyon dolarlık fon aldı. En son piyasa istatistiklerine göre, Snowflake şimdi dünyanın en değerli 20 tek boynuzlu at şirketini geride bıraktı. Snowflake tabanlı bir veri ambarı, diğer veri kaynaklarına dayalı bir veri ambarından daha hızlı, kullanımı daha kolay ve daha esnektir. SQL deneyiminiz varsa Snowflake'i anlamak ve onunla çalışmak mümkündür. Tüm büyük bulut bilgi işlem sağlayıcıları, Snowflake'in kullanıma hazır işlevlerini destekler. Veri ambarları, harici araçlarla kolayca entegre edilmelidir.

Bu, geleneksel paylaşılan disk ve hiçbir şey paylaşmayan veritabanı mimarilerini birleştiren hibrit bir veritabanı mimarisidir. Veri ambarı kesintisi son teknolojidir ve biz onu bu alanda en ileri teknoloji olacak şekilde tasarladık. Verileriniz için özel olarak tasarlanmış iyi tasarlanmış bir son kullanıcı uygulaması, veri satış ve kiralamalarında kar marjını önemli ölçüde artırabilir.

Kar tanesi verileri , veritabanı tablolarındaki verilere dayalı olarak mantıksal olarak satırlar ve sütunlar halinde düzenlenir.

ELT ve ETL'ye ek olarak Snowflake, Informatica, Talend, Tableau, Matillion ve diğerleri gibi bir dizi veri entegrasyon aracını destekler.

Veritabanlarında, Snowflake deposundaki veriler, Oracle depolaması ile aynı şekilde ilişkisel ve yarı yapılandırılmış biçimde depolanır. Veriler yalnızca tek bir katmanda depolandığında güncellenir, bu da değiştirilmesini imkansız hale getirir.

Kar Tanesi Ne Tür Sql'dir?

SQL tipik olarak bir ANSI biçiminde depolanır ve bu, bir veri platformu ve veri ambarı olan Snowflake tarafından desteklenir. Başka bir deyişle, en yaygın işlemlerin tümü Snowflake içinde gerçekleştirilebilir. Snowflake platformu, veri ambarı oluşturma, güncelleme, ekleme gibi veri ambarını mümkün kılan tüm işlemleri içerir.

ANSI SQL, veri platformlarında ve Veri Ambarlarında en yaygın kullanılan standart SQL kodudur. Bu kılavuz, Snowflake'i yapılandırmanın ve kullanmanın temel adımlarında size yol gösterecektir. Snowflake'te sorgulamak için geleneksel bir SELECT ifadesine ve aşağıdaki sözdizimine ihtiyacınız olacak. Herhangi bir analiz yapmadan önce, tüm kaynaklarınızı merkezi bir veritabanında birleştirmelisiniz. Hevo, verileri birden çok kaynaktan kolayca Snowflake'e taşımanıza olanak tanıyan Kodsuz bir Veri İşlem Hattıdır. Snowflake'te veri yüklemeden önce bir veritabanınız ve tablonuz olmalıdır. Bu yazımızda demo isimli bir veritabanına veri yükleyeceğiz.

Bir veri ambarının oluşturulması, sanal bir ambar kurmanın ilk adımıdır. Bilgi işlem kaynaklarını depolamak için bir ambar gerektiren bir sorgu, gönderim sırasında ambar etkin olduğunda otomatik olarak çalışmaya başlar. Bir dosya, yüklenmeden önce Snowflake'in dahili veya harici aşamalarında (örneğin, Amazon S3, Google Cloud Storage veya Microsoft Azure) hazırlanabilir. Yüklemeden önce, COPY komutu dosyaların doğrulanmasının kullanılmasını sağlar. İlave doğrulama ve hata kontrol teknikleri için COPY INTO >tablo> konusunu da inceleyebilirsiniz. Snowflake tarafından yüklenen emp_details tablosunun verilerini kolayca sorgulamak için SQL ifadeleri, destekleyici işlevler ve operatörler kullanılabilir.

Snowflake Hangi Veritabanını Kullanıyor?

Snowflake'in özel uygulamasına bağlı olduğundan, bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Bununla birlikte, Snowflake'in çoğu ilişkisel veritabanı tarafından kullanılan geleneksel satır tabanlı biçimden farklı olarak sütunlu bir depolama biçimi kullandığı bilinmektedir. Bu, Snowflake'in verileri daha etkili bir şekilde sıkıştırmasını ve daha verimli bir şekilde sorgulamasını sağlar.

Diğer veritabanı platformlarına benzer şekilde, bir veritabanındaki verileri işlemek ve yönetmek için veri depolama ve meta verilerin yanı sıra bir SQL arabirimi sağlar. Ayrıca, verileri Snowflake'in kendisine yüklemek için doğrudan harici bir tablo olarak veya bir COPY deyimi aracılığıyla bulut depolama dosyalarını sorgulayabilir. Snowflake veri tabanı, soruların cevaplarının bulunabilmesi için büyük miktarda veriyi analiz etmeyi amaçlamaktadır. Web uygulamanız analitik ise, analitik öğeleri yönetmek için Snowflake arka ucu kullanılabilir. Çoğu durumda, kullanıcılar ve oturumlarla ilgili verileri işlemek için geleneksel bir veritabanını tercih edersiniz.

Çok fazla veriye sahip modern bir kuruluşsanız, Snowflake'in kullanım kolaylığına ve hızlı veri analizine bayılacaksınız. Mevcut en uygun maliyetli ve yüksek performanslı platformlardan biridir ve hızla ölçeklendirmek isteyen işletmeler için mükemmel bir seçimdir.

Snowflake Mongodb'dan Daha mı İyi?

Bir sütun ve satır veritabanı olan Snowflake'in aksine, MongoDB verileri belgelerde depolar ve daha hızlı alır. Büyük miktarda veriyle uğraşmak için en iyi seçimdir. Bulut tabanlı çerçeveler, bir dizi önde gelen bulut sağlayıcısından edinilebilir.

MongoDB harika bir esnekliğe sahiptir ve çeşitli uygulamalar için çok uygundur. Veriler, Snowflake'in yardımıyla bulutta depolanabilir, yönetilebilir, kullanılabilir ve analiz edilebilir. AWS, Azure ve Google Cloud Platform'da (GCP) tam olarak yönetilen bir küresel bulut veritabanı barındırılır. Kullanıcının anonim olduğu doğrulandı. Bu bir milyon dolar için başlangıç ​​fiyatı. Başlamak için bir kuruş ödemenize gerek yok. Ek detaylarda da yenilenebilir.

Bu SQL sorgulama sisteminin arayüzü, kullandığım diğer sistemlere benzer ve kullanımı oldukça basittir. Geçici tabloları kullanırken hata mesajlarını anlamak daha kolay olsa da, bunlar her zaman basit değildir. Snowflake'in önemli bir kullanıcısı olduğumuz için, karşılaştığımız sorunları hızla çözebilecek özel bir teknik ekibimiz var. Kümenizi otomatik olarak yedekleyebilen ve ölçeklendirebilen bir satıcıya sahip olduğunuzda bu, hayatınızı kolaylaştırır. Verileriniz büyüse bile, Cassandra depolama motorunuz sabit zamanlı yazma işlemlerini sürdürebilir. Kullanımı daha kolaydır ve kullanıma bağlı olarak yeniden başlatılabileceği veya askıya alınabileceği için birçok durumda kullanıldığında genellikle daha ucuzdur.

Kar Tanesi Sadece Sql mi?

Kişisel görüş de dahil olmak üzere bir dizi faktöre bağlı olduğu için bu sorunun kesin bir cevabı yoktur. Bazı insanlar snowflake'i bir tür SQL olarak görebilirken, diğerleri düşünmeyebilir.

Snowflake Scripting'i kullanarak, SQL'de betikler ve saklı yordamlar oluşturabilirsiniz. Koşullu ve döngü ifadeleri gibi SQL için yapılar ve kontrol ifadeleri içerir. Önizleme, bu özelliğin yüksek talep gördüğünü ve önemli ölçüde kullanıldığını gösterdi. Hemen başlayabilmeniz için aşağıdaki ipuçlarında bazı önemli kavramların üzerinden geçeceğiz. Snowflake komut dizisi uzantısı, işlevsel kontrol akışı ifadeleri oluşturmanıza ve istisnaları işlemenize olanak tanır. For, while, tekrar ve döngü en yaygın dört döngüdür. Diğer bir deyişle, imlecinizi sayfada sürükleyerek sorgu sonuçlarında her seferinde bir satır yineleyebilirsiniz. Başka bir istisna işlenirken, istisna işleyicinin kendi istisna işleyicisi olabilir.

Nosql Veritabanlarına Örnekler

NoSQL veritabanlarının bazı popüler örnekleri MongoDB, Apache Cassandra, Redis ve Amazon DynamoDB'dir. Bu veritabanları genellikle büyük veri ve gerçek zamanlı web uygulamaları için kullanılır.

NoSQL veritabanları gibi ilişkisel olmayan veritabanları, verileri ilişkisel veritabanlarından farklı bir biçimde depolar. Sabit bir şema kullanımını gerektirmez, birleştirmelerden kaçınır ve kolayca ölçeklenir. NoSQL veritabanlarının ortaya çıkmasıyla birlikte, yüksek depolama gereksinimleri olan dağıtılmış veritabanlarında büyük miktarda veri oluşturulur ve depolanır. Kullanıcıların verileri her gün Twitter, Facebook ve Google gibi şirketler tarafından toplanıyor. Dağıtılmış NoSQL veritabanları, veri tabanının tek bir kontrol birimine veya depolamaya sahip olmadığını ima eden, paylaşımsız bir mimari kullanır. Uzun vadede bu, aynı verileri çeşitli şekillerde işlemek için farklı veritabanlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Dağıtılmış bir veritabanındaki veriler her zaman kullanılabilir olduğundan, veriler yine de birden çok kopya arasında dağıtılabilir.

Anahtar/değer deposu, bir anahtar ve bir değer olarak saklamanın yanı sıra her şeyi tutar. Sütun Ailesi Deposu, çok sayıda makinede büyük miktarda veriyi işlemek için oluşturulmuş bir tür veri depolama ve işleme sistemidir. Bir belge veritabanı, esas olarak, diğer anahtar/değer koleksiyonlarını içeren bir belgenin değiştirilmiş bir sürümüdür. JSON gibi belge biçimleri, yarı yapılandırılmış bilgileri depolamak için kullanılır. SQL'in aksine, grafik veritabanları bildirime dayalı sorgulama dilini desteklemez. Bu veritabanlarındaki verileri sorgulamak yerine, verileri belirli bir veri modelinde sorgulayın. Verilere, çeşitli NoSQL platformlarındaki RESTful arabirimleri aracılığıyla erişilebilir.

Bir grafik veritabanı, ilişkisel bir veritabanının aksine, doğası gereği çok-ilişkilidir. Birden çok veri modelini depolamak ve aynı anda birden çok arka ucu işlemek için bir grafik veritabanı kullanılabilir. Çok modelli bir veritabanı, NoSQL dünyasında popülerlik kazanan çok yeni bir veritabanı türüdür ve gelecekte bu konuda daha fazla konuşulacaktır. http://db-engines.com/en/rankings.html adresinde en popüler veritabanlarının bir sıralaması ve ilerlemelerinin bir açıklaması bulunmaktadır.

Nosql Veritabanlarının Faydaları

NoSQL veritabanlarının kullanımı, SQL veritabanlarından çok daha verimli ve çok daha hızlı ölçeklenebilen verileri depolamak için yeni bir yol sağlar. Ölçeklenebilirlik ve verimli depolama gerektiren uygulamalar arasında popüler seçimler olduklarından, büyük veri depolama gereksinimleri bu platformların kullanılmasını zorunlu kılar. DynamoDB, Riak, Redis ve Cassandra gibi NoSQL veritabanları yoğun olarak kullanılmaktadır.

Kar Tanesi Veri Platformu

Bir kar tanesi veri platformu , verileri bir kar tanesi şemasında depolayan bir sistemdir. Bir kar tanesi şeması, normalleştirilmiş bir veri modeli kullanan bir tür yıldız şemasıdır. Snowflake veri platformu, kullanıcılara verileri daha verimli bir şekilde sorgulama olanağı sağlamak için tasarlanmıştır.

Morgan Stanley, Data Cloud'dan yararlanarak veri analitiğini ve teknolojilerini modernize ediyor. Bu derste, Novartis'in hayat kurtaran ilaçları piyasaya sürmek için Kar Tanesi'ni nasıl uyguladığını öğrenin. Snowflake'in paylaşılan veri mimarisi ve bulut kaynaklarından yararlanan tam olarak yönetilen platformuyla en kritik iş yüklerinizi kolaylaştırın. Snowflake ile veri ambarı, veri gölleri ve veri bilimi iş yüklerini çalıştırmak için kullanabilirsiniz. Snowflake ile bulut tabanlı bir veri ambarı oluşturun ve ne kadar basit ve kullanımının ne kadar kolay olduğunu görmek için 30 günlük ücretsiz deneme süresi kazanın.

Kar Tanesi Veri Ambarı

Bir kar tanesi şeması, boyut tablolarının bir yıldız şeması halinde düzenlendiği ve olgu tablosunun normalleştirildiği mantıksal bir şemadır. “Kar tanesi şeması” adı, olgu tablosunun merkezde ve boyut tablolarının çevresinde olacak şekilde boyut tablolarının bir kar tanesine benzemesinden gelmektedir. Kar tanesi şemasının avantajı, yıldız şemasından daha karmaşık sorguları desteklerken anlaşılması ve sorgulanması kolay olmasıdır.

Üç veri ambarı uzmanı, 2012 yılında Snowflake'i kurdu ve şu anda 100'den fazla ülkede kullanılıyor. Altı yıl sonra 450 milyon dolarlık bir risk sermayesi yatırımı yapıldı ve o sırada şirketin değeri 3 milyar doların üzerindeydi. Bu makale size Snowflake Veri Ambarı hakkında kapsamlı bir genel bakış sağlayacaktır. Snowflake Veri Ambarı, basit ve etkili olmaya devam ederken verimliliği basitleştirmek ve en üst düzeye çıkarmak için MPP mimarisini kullanır. Bu şekilde, sorgu performansını iyileştirmek için indeksleme, sıralama vb. performans ayarlama stratejileri genel olarak uygulanabilir en iyi uygulamalarla değiştirilir. Birden çok sanal veri ambarı, aynı sayıda bilgi işlem düğümüyle aynı anda çalıştırılabilir. Snowflake'in çeşitli veri entegratörleri ile iletişim kurmasını sağlamak için bir JDBC veya ODBC bağlantısı tasarlanmıştır.

Hevo Data ile 100'den fazla kaynaktan (30'dan fazla ücretsiz kaynak dahil) verileri doğrudan Snowflake'e, İş Zekası araçlarına, Veri Ambarlarına veya seçtiğiniz herhangi bir hedefe uygun, otomatik ve basit bir şekilde aktarabilirsiniz. Bir sanal veri ambarı ölçeklendirildiğinde, düğüm sayısı azalır. Snowflake Veri Ambarı'ndaki ambar sayısını gereksinimlere göre artırabilir veya azaltabilirsiniz. Bu, yalnızca gönderilmiş veya zaten kuyruğa alınmış sorgular değiştirildiği sürece, veri ambarı çalışırken bile gerçekleşebilir. Otomatik Ölçeklendirme ve Otomatik Askıya Alma özellikleri sayesinde, Otomatik Ölçeklendirme ve Otomatik Askıya Alma, maliyet yönetimi sağlamanın yanı sıra büyük sorguları da işleyebilir. Snowflake Veri Ambarı ile bir veri gölünü işlemek ve bir veri ambarını çalıştırmak için gereken altyapı sağlanır. Çoklu küme mimarisi sayesinde, bu sistem hem yarı yapılandırılmış hem de yapılandırılmış verileri aynı yerde depolayabilir ve kullanıcıların verileri bağımsız olarak sorgulamasına olanak tanır.

Tamamen yönetilen bir bulut veri ambarı olarak, günlük olarak sorunsuz bir operasyon sağlamak son kullanıcının sorumluluğundadır. Kullanıcılar, Data Lake'in esnek sorgu motoru olarak Snowflake'i kullanarak Amazon S3, Azure Storage ve Google Cloud Storage gibi diğer Data Lake'lerle entegre olabilir. Amazon Redshift, en yaygın kullanılan bulut veri ambarı platformlarından biridir (Amazon Web Services veya AWS tarafından sağlanır). Snowflake Veri Ambarı ile verilere güvenli, ölçeklenebilir bir şekilde ve bir bulutta erişebilir ve bunları depolayabilirsiniz. Şirketin durumu, sürekli olarak yeniden yapılanma ve çok çeşitli endüstriyel uygulamalara göre uyarlama yoluyla tanınmıştır. Bu yazılım, seçtiğiniz bir kaynaktan bir Veri Ambarı'na, İş Zekası araçlarına veya istediğiniz başka bir hedefe veri aktarımını tam bir kolaylıkla otomatikleştirmenize olanak tanır.