雪花模式：表格的逻辑排列

Snowflake 模式是多维数据库中表的逻辑排列，使得它们之间的实体关系按层次结构组织。 它们类似于星型模式，只是雪花模式中的中心表不是事实表，而是维度表。 “雪花”这个名字来源于这样一个事实，即雪花模式的图表类似于雪花。

使用 Snowflake 作为数据仓库平台，我们为 Netguru 的客户创造了出色且有利可图的大数据产品。 圣马特奥（加利福尼亚州）的一家初创公司刚刚从后期风险资本投资者那里获得了 4.79 亿美元的资金。 根据最新的市场统计，Snowflake 现已超越全球最具价值独角兽公司前 20 名。 基于 Snowflake 的数据仓库比基于其他数据源的数据仓库更快、更易于使用且更灵活。 如果您有 SQL 经验，则可以理解和使用 Snowflake。 所有主要的云计算提供商都支持 Snowflake 的开箱即用功能。 数据仓库应该很容易与外部工具集成。

这是一种混合数据库架构，结合了传统的共享磁盘和无共享数据库架构。 数据仓库中断是最前沿的，我们将其设计为处于该领域的最前沿。 专为您的数据设计的精心设计的最终用户应用程序可以显着提高数据销售和租赁的利润率。

雪花数据根据数据库表中的数据在逻辑上组织成行和列。

除了 ELT 和 ETL，Snowflake 还支持许多数据集成工具，例如 Informatica、Talend、Tableau、Matillion 等。

在数据库中， Snowflake 存储中的数据以与 Oracle 存储相同的方式存储在关系和半结构化形式中。 只有在单层中存储的数据才会更新，因此无法更改它。

Snowflake 是什么类型的 SQL？

SQL 通常以 ANSI 格式存储，数据平台和数据仓库 Snowflake 支持这种格式。 换句话说，所有最常见的操作都可以在 Snowflake 中执行。 Snowflake 平台包括支持数据仓库的所有操作，例如创建、更新、插入等。

ANSI SQL 是数据平台和数据仓库中使用最广泛的标准 SQL 代码。 本指南将引导您完成配置和使用 Snowflake 的基本步骤。 要在 Snowflake 中查询，您将需要一个常规的 SELECT 语句和以下语法。 在进行任何分析之前，您必须首先将所有来源整合到一个中央数据库中。 Hevo 是一种无代码数据管道，可让您轻松地将数据从多个来源移动到 Snowflake。 在 Snowflake 中加载数据之前，您必须有一个数据库和一个表。 在本文中，我们会将数据加载到名为 demo 的数据库中。

创建数据仓库是建立虚拟仓库的第一步。 当提交时仓库处于活动状态时，需要仓库存储计算资源的查询将自动开始运行。 在加载文件之前，可以将文件暂存在 Snowflake 的内部或外部阶段（例如，Amazon S3、Google Cloud Storage 或 Microsoft Azure）。 在加载之前，COPY 命令启用验证文件的使用。 您还可以查看 COPY INTO >table> 主题以了解其他验证和错误检查技术。 使用SQL语句、支持函数和运算符可以方便地查询Snowflake加载的emp_details表的数据。

Snowflake 使用什么数据库？

这个问题没有确定的答案，因为它取决于 Snowflake 的具体实现。 但是，众所周知，Snowflake 使用列式存储格式，这与大多数关系数据库使用的传统基于行的格式不同。 这使得 Snowflake 可以更有效地压缩数据并更有效地查询它。

它提供数据存储和元数据以及 SQL 接口来操作和管理数据库中的数据，类似于其他数据库平台。 它还可以查询云存储文件，直接作为外部表或通过 COPY 语句将数据加载到 Snowflake 本身。 Snowflake 数据库旨在分析大量数据，以便找到问题的答案。 如果您的 Web 应用程序是一个分析应用程序，则可以使用 Snowflake 后端来管理分析元素。 在大多数情况下，您更喜欢使用传统数据库来处理与用户和会话相关的数据。

如果您是拥有大量数据的现代企业，您会喜欢 Snowflake 的易用性和快速数据分析。 它是可用的最具成本效益和高性能的平台之一，使其成为想要快速扩展的企业的绝佳选择。

Snowflake 比 Mongodb 好吗？

与列和行数据库 Snowflake 相比，MongoDB 将数据存储在文档中并更快地检索它。 是处理大量数据的最佳选择。 许多领先的云提供商都提供基于云的框架。

MongoDB 具有出色的灵活性，非常适合各种应用程序。 借助Snowflake，可以在云端存储、管理、利用和分析数据。 一个完全托管的全球云数据库托管在 AWS、Azure 和谷歌云平台 (GCP) 上。 该用户已被验证为匿名。 这是一百万美元的起步价。 您无需支付一分钱即可开始使用。 它也可以更新更多细节。

这个 SQL 查询系统的界面与我用过的其他系统的界面相似，而且使用起来相当简单。 虽然使用临时表时更容易理解错误消息，但它们并不总是直截了当的。 因为我们是 Snowflake 的主要用户，所以我们有专门的技术团队可以快速解决我们遇到的任何问题。 当您有一个可以自动备份和扩展您的集群的供应商时，它会让生活变得更轻松。 即使您的数据在增长，您的 Cassandra 存储引擎也可以保持恒定时间写入。 它更易于使用，并且在许多情况下使用时通常更便宜，因为它可以根据使用情况重新启动或暂停。

Snowflake 只是 Sql 吗？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于许多因素，包括个人意见。 有些人可能认为 snowflake 是一种 SQL，而其他人可能不是。

使用 Snowflake Scripting，您可以在 SQL 中创建脚本和存储过程。 它包括 SQL 的构造和控制语句，例如条件语句和循环语句。 预览显示此功能的需求量很大，并且已被大量使用。 我们将在下面的提示中介绍一些重要概念，以便您可以立即开始。 Snowflake 脚本扩展允许您创建功能控制流语句和处理异常。 For、while、repetition 和 loop 是四种最常见的循环。 换句话说，您可以通过在页面上拖动光标来一次一行地遍历查询结果。 在处理另一个异常时，异常处理程序可能有自己的异常处理程序。

Nosql 数据库示例

NoSQL 数据库的一些流行示例是 MongoDB、Apache Cassandra、Redis 和 Amazon DynamoDB。 这些数据库通常用于大数据和实时 Web 应用程序。

非关系数据库，例如 NoSQL 数据库，以不同于关系数据库的格式存储数据。 它不需要使用固定模式，避免连接，并且易于扩展。 随着NoSQL数据库的出现，大量的数据被创建并存储在对存储要求很高的分布式数据库中。 每天，Twitter、Facebook 和 Google 等公司都会收集用户数据。 分布式 NoSQL 数据库使用无共享架构，这意味着数据库没有单一的控制单元或存储。 从长远来看，这消除了不同数据库以各种方式处理相同数据的需要。 因为分布式数据库中的数据始终可用，所以数据仍然可以分布在多个副本之间。

键值存储除了将其存储为键和值之外还包含所有内容。 列族存储是一种数据存储和处理系统，旨在处理大量机器上的大量数据。 文档数据库本质上是包含其他键值集合的文档的修改版本。 JSON 等文档格式用于存储半结构化信息。 与 SQL 不同，图数据库不支持声明式查询语言。 不是查询这些数据库中的数据，而是查询特定数据模型中的数据。 可以通过各种 NoSQL 平台上的 RESTful 接口访问数据。

与关系数据库相反，图形数据库本质上是多关系的。 图数据库可用于存储多个数据模型并同时处理多个后端。 多模型数据库是一种非常新型的数据库，在 NoSQL 世界中越来越受欢迎，未来会有更多关于它的讨论。 在 http://db-engines.com/en/rankings.html 上有最流行的数据库排名以及对它们进展的解释。

Nosql 数据库的好处

NoSQL 数据库的使用提供了一种新的数据存储方式，这种方式比SQL 数据库更高效且扩展速度更快。 大数据存储要求需要使用这些平台，因为它们是需要可扩展性和高效存储的应用程序中的流行选择。 广泛使用 NoSQL 数据库，如 DynamoDB、Riak、Redis 和 Cassandra。

雪花数据平台

雪花数据平台是一种以雪花模式存储数据的系统。 雪花模式是一种使用规范化数据模型的星型模式。 雪花数据平台旨在让用户能够以更高效的方式查询数据。

通过利用数据云，摩根士丹利正在实现数据分析和技术的现代化。 在本课中，了解 Novartis 如何应用 Snowflake 将救命药物推向市场。 使用 Snowflake 的共享数据架构和充分利用云资源的完全托管平台简化最关键的工作负载。 借助 Snowflake，您可以使用它来运行数据仓库、数据湖和数据科学工作负载。 使用 Snowflake 创建一个基于云的数据仓库并获得 30 天免费试用，看看它是多么简单和易用。

雪花数据仓库

雪花模式是一种逻辑模式，其中维度表被组织成星型模式，事实表被规范化。 “雪花模式”这个名字来源于这样一个事实，即维度表类似于雪花，事实表位于中心，维度表围绕着它。 雪花模式的优点是它支持比星型模式更复杂的查询，同时仍然易于理解和查询。

三位数据仓库专家于 2012 年创立了 Snowflake，目前已在 100 多个国家使用。 六年后获得了 4.5 亿美元的风险投资，当时该公司的估值超过 30 亿美元。 本文将为您提供 Snowflake 数据仓库的全面概述。 Snowflake 数据仓库使用 MPP 架构来简化和最大化效率，同时仍然保持简单和高效。 以这种方式，索引、排序等性能调整策略被普遍适用的最佳实践所取代，以提高查询性能。 多个虚拟数据仓库可以在相同数量的计算节点下同时运行。 JDBC 或 ODBC 连接旨在允许 Snowflake 与各种数据集成器进行通信。

借助 Hevo Data，您可以以方便、自动化和直接的方式将数据从 100 多个来源（包括 30 多个免费来源）直接传输到 Snowflake、商业智能工具、数据仓库或您选择的任何其他目的地。 当虚拟数据仓库扩展时，其节点数会减少。 您可以根据需要增加或减少 Snowflake Data Warehouse 中的仓库数量。 这甚至可以在数据仓库运行时发生，只要只更改了已提交的查询或已经排队的查询。 由于其 Auto-scale 和 Auto-suspend 功能，Auto-scale 和 Auto-suspend 可以处理大型查询并提供成本管理。 借助 Snowflake 数据仓库，可以交付处理数据湖和运行数据仓库所需的基础设施。 由于其多集群架构，该系统可以将半结构化和结构化数据存储在同一个地方，允许用户独立查询数据。

作为完全托管的云数据仓库，确保日常平稳运行是最终用户的责任。 通过使用 Snowflake 作为数据湖的灵活查询引擎，用户可以与其他数据湖（如 Amazon S3、Azure 存储和谷歌云存储）集成。 Amazon Redshift 是使用最广泛的云数据仓库平台之一（由 Amazon Web Services 或 AWS 提供）。 借助 Snowflake 数据仓库，您可以安全、可扩展地在云中访问和存储数据。 通过不断重新设计和针对广泛的工业应用进行定制，公司的地位得到了认可。 该软件使您能够完全轻松地将数据从您选择的源自动传输到数据仓库、商业智能工具或任何其他所需的目的地。