雪花模式：表格的邏輯排列

Snowflake 模式是多維數據庫中表的邏輯排列，使得它們之間的實體關係按層次結構組織。 它們類似於星型模式，只是雪花模式中的中心表不是事實表，而是維度表。 “雪花”這個名字來源於這樣一個事實，即雪花模式的圖表類似於雪花。

使用 Snowflake 作為數據倉庫平台，我們為 Netguru 的客戶創造了出色且有利可圖的大數據產品。 聖馬特奧（加利福尼亞州）的一家初創公司剛剛從後期風險資本投資者那裡獲得了 4.79 億美元的資金。 根據最新的市場統計，Snowflake 現已超越全球最具價值獨角獸公司前 20 名。 基於 Snowflake 的數據倉庫比基於其他數據源的數據倉庫更快、更易於使用且更靈活。 如果您有 SQL 經驗，則可以理解和使用 Snowflake。 所有主要的雲計算提供商都支持 Snowflake 的開箱即用功能。 數據倉庫應該很容易與外部工具集成。

這是一種混合數據庫架構，結合了傳統的共享磁盤和無共享數據庫架構。 數據倉庫中斷是最前沿的，我們將其設計為處於該領域的最前沿。 專為您的數據設計的精心設計的最終用戶應用程序可以顯著提高數據銷售和租賃的利潤率。

雪花數據根據數據庫表中的數據在邏輯上組織成行和列。

除了 ELT 和 ETL，Snowflake 還支持許多數據集成工具，例如 Informatica、Talend、Tableau、Matillion 等。

在數據庫中， Snowflake 存儲中的數據以與 Oracle 存儲相同的方式存儲在關係和半結構化形式中。 只有在單層中存儲的數據才會更新，因此無法更改它。

Snowflake 是什麼類型的 SQL？

SQL 通常以 ANSI 格式存儲，數據平台和數據倉庫 Snowflake 支持這種格式。 換句話說，所有最常見的操作都可以在 Snowflake 中執行。 Snowflake 平台包括支持數據倉庫的所有操作，例如創建、更新、插入等。

ANSI SQL 是數據平台和數據倉庫中使用最廣泛的標準 SQL 代碼。 本指南將引導您完成配置和使用 Snowflake 的基本步驟。 要在 Snowflake 中查詢，您將需要一個常規的 SELECT 語句和以下語法。 在進行任何分析之前，您必須首先將所有來源整合到一個中央數據庫中。 Hevo 是一種無代碼數據管道，可讓您輕鬆地將數據從多個來源移動到 Snowflake。 在 Snowflake 中加載數據之前，您必須有一個數據庫和一個表。 在本文中，我們會將數據加載到名為 demo 的數據庫中。

創建數據倉庫是建立虛擬倉庫的第一步。 當提交時倉庫處於活動狀態時，需要倉庫存儲計算資源的查詢將自動開始運行。 在加載文件之前，可以將文件暫存在 Snowflake 的內部或外部階段（例如，Amazon S3、Google Cloud Storage 或 Microsoft Azure）。 在加載之前，COPY 命令啟用驗證文件的使用。 您還可以查看 COPY INTO >table> 主題以了解其他驗證和錯誤檢查技術。 使用SQL語句、支持函數和運算符可以方便地查詢Snowflake加載的emp_details表的數據。

Snowflake 使用什麼數據庫？

這個問題沒有確定的答案，因為它取決於 Snowflake 的具體實現。 但是，眾所周知，Snowflake 使用列式存儲格式，這與大多數關係數據庫使用的傳統基於行的格式不同。 這使得 Snowflake 可以更有效地壓縮數據並更有效地查詢它。

它提供數據存儲和元數據以及 SQL 接口來操作和管理數據庫中的數據，類似於其他數據庫平台。 它還可以查詢雲存儲文件，直接作為外部表或通過 COPY 語句將數據加載到 Snowflake 本身。 Snowflake 數據庫旨在分析大量數據，以便找到問題的答案。 如果您的 Web 應用程序是一個分析應用程序，則可以使用 Snowflake 後端來管理分析元素。 在大多數情況下，您更喜歡使用傳統數據庫來處理與用戶和會話相關的數據。

如果您是擁有大量數據的現代企業，您會喜歡 Snowflake 的易用性和快速數據分析。 它是可用的最具成本效益和高性能的平台之一，使其成為想要快速擴展的企業的絕佳選擇。

Snowflake 比 Mongodb 好嗎？

與列和行數據庫 Snowflake 相比，MongoDB 將數據存儲在文檔中並更快地檢索它。 是處理大量數據的最佳選擇。 許多領先的雲提供商都提供基於雲的框架。

MongoDB 具有出色的靈活性，非常適合各種應用程序。 借助Snowflake，可以在雲端存儲、管理、利用和分析數據。 一個完全託管的全球雲數據庫託管在 AWS、Azure 和谷歌云平台 (GCP) 上。 該用戶已被驗證為匿名。 這是一百萬美元的起步價。 您無需支付一分錢即可開始使用。 它也可以更新更多細節。

這個 SQL 查詢系統的界面與我用過的其他系統的界面相似，而且使用起來相當簡單。 雖然使用臨時表時更容易理解錯誤消息，但它們並不總是直截了當的。 因為我們是 Snowflake 的主要用戶，所以我們有專門的技術團隊可以快速解決我們遇到的任何問題。 當您有一個可以自動備份和擴展您的集群的供應商時，它會讓生活變得更輕鬆。 即使您的數據在增長，您的 Cassandra 存儲引擎也可以保持恆定時間寫入。 它更易於使用，並且在許多情況下使用時通常更便宜，因為它可以根據使用情況重新啟動或暫停。

Snowflake 只是 Sql 嗎？

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於許多因素，包括個人意見。 有些人可能認為 snowflake 是一種 SQL，而其他人可能不是。

使用 Snowflake Scripting，您可以在 SQL 中創建腳本和存儲過程。 它包括 SQL 的構造和控制語句，例如條件語句和循環語句。 預覽顯示此功能的需求量很大，並且已被大量使用。 我們將在下面的提示中介紹一些重要概念，以便您可以立即開始。 Snowflake 腳本擴展允許您創建功能控制流語句和處理異常。 For、while、repetition 和 loop 是四種最常見的循環。 換句話說，您可以通過在頁面上拖動光標來一次一行地遍歷查詢結果。 在處理另一個異常時，異常處理程序可能有自己的異常處理程序。

Nosql 數據庫示例

NoSQL 數據庫的一些流行示例是 MongoDB、Apache Cassandra、Redis 和 Amazon DynamoDB。 這些數據庫通常用於大數據和實時 Web 應用程序。

非關係數據庫，例如 NoSQL 數據庫，以不同於關係數據庫的格式存儲數據。 它不需要使用固定模式，避免連接，並且易於擴展。 隨著NoSQL數據庫的出現，大量的數據被創建並存儲在對存儲要求很高的分佈式數據庫中。 每天，Twitter、Facebook 和 Google 等公司都會收集用戶數據。 分佈式 NoSQL 數據庫使用無共享架構，這意味著數據庫沒有單一的控制單元或存儲。 從長遠來看，這消除了不同數據庫以各種方式處理相同數據的需要。 因為分佈式數據庫中的數據始終可用，所以數據仍然可以分佈在多個副本之間。

鍵值存儲除了將其存儲為鍵和值之外還包含所有內容。 列族存儲是一種數據存儲和處理系統，旨在處理大量機器上的大量數據。 文檔數據庫本質上是包含其他鍵值集合的文檔的修改版本。 JSON 等文檔格式用於存儲半結構化信息。 與 SQL 不同，圖數據庫不支持聲明式查詢語言。 不是查詢這些數據庫中的數據，而是查詢特定數據模型中的數據。 可以通過各種 NoSQL 平台上的 RESTful 接口訪問數據。

與關係數據庫相反，圖形數據庫本質上是多關係的。 圖數據庫可用於存儲多個數據模型並同時處理多個後端。 多模型數據庫是一種非常新型的數據庫，在 NoSQL 世界中越來越受歡迎，未來會有更多關於它的討論。 在 http://db-engines.com/en/rankings.html 上有最流行的數據庫排名以及對它們進展的解釋。

Nosql 數據庫的好處

NoSQL 數據庫的使用提供了一種新的數據存儲方式，這種方式比SQL 數據庫更高效且擴展速度更快。 大數據存儲要求需要使用這些平台，因為它們是需要可擴展性和高效存儲的應用程序中的流行選擇。 廣泛使用 NoSQL 數據庫，如 DynamoDB、Riak、Redis 和 Cassandra。

雪花數據平台

雪花數據平台是一種以雪花模式存儲數據的系統。 雪花模式是一種使用規範化數據模型的星型模式。 雪花數據平台旨在讓用戶能夠以更高效的方式查詢數據。

通過利用數據云，摩根士丹利正在實現數據分析和技術的現代化。 在本課中，了解 Novartis 如何應用 Snowflake 將救命藥物推向市場。 使用 Snowflake 的共享數據架構和充分利用雲資源的完全託管平台簡化最關鍵的工作負載。 借助 Snowflake，您可以使用它來運行數據倉庫、數據湖和數據科學工作負載。 使用 Snowflake 創建一個基於雲的數據倉庫並獲得 30 天免費試用，看看它是多麼簡單和易用。

雪花數據倉庫

雪花模式是一種邏輯模式，其中維度表被組織成星型模式，事實表被規範化。 “雪花模式”這個名字來源於這樣一個事實，即維度表類似於雪花，事實表位於中心，維度表圍繞著它。 雪花模式的優點是它支持比星型模式更複雜的查詢，同時仍然易於理解和查詢。

三位數據倉庫專家於 2012 年創立了 Snowflake，目前已在 100 多個國家使用。 六年後獲得了 4.5 億美元的風險投資，當時該公司的估值超過 30 億美元。 本文將為您提供 Snowflake 數據倉庫的全面概述。 Snowflake 數據倉庫使用 MPP 架構來簡化和最大化效率，同時仍然保持簡單和高效。 以這種方式，索引、排序等性能調整策略被普遍適用的最佳實踐所取代，以提高查詢性能。 多個虛擬數據倉庫可以在相同數量的計算節點下同時運行。 JDBC 或 ODBC 連接旨在允許 Snowflake 與各種數據集成器進行通信。

借助 Hevo Data，您可以以方便、自動化和直接的方式將數據從 100 多個來源（包括 30 多個免費來源）直接傳輸到 Snowflake、商業智能工具、數據倉庫或您選擇的任何其他目的地。 當虛擬數據倉庫擴展時，其節點數會減少。 您可以根據需要增加或減少 Snowflake Data Warehouse 中的倉庫數量。 這甚至可以在數據倉庫運行時發生，只要只更改了已提交的查詢或已經排隊的查詢。 由於其 Auto-scale 和 Auto-suspend 功能，Auto-scale 和 Auto-suspend 可以處理大型查詢並提供成本管理。 借助 Snowflake 數據倉庫，可以交付處理數據湖和運行數據倉庫所需的基礎設施。 由於其多集群架構，該系統可以將半結構化和結構化數據存儲在同一個地方，允許用戶獨立查詢數據。

作為完全託管的雲數據倉庫，確保日常平穩運行是最終用戶的責任。 通過使用 Snowflake 作為數據湖的靈活查詢引擎，用戶可以與其他數據湖（如 Amazon S3、Azure 存儲和谷歌云存儲）集成。 Amazon Redshift 是使用最廣泛的雲數據倉庫平台之一（由 Amazon Web Services 或 AWS 提供）。 借助 Snowflake 數據倉庫，您可以安全、可擴展地在雲中訪問和存儲數據。 通過不斷重新設計和針對廣泛的工業應用進行定制，公司的地位得到了認可。 該軟件使您能夠完全輕鬆地將數據從您選擇的源自動傳輸到數據倉庫、商業智能工具或任何其他所需的目的地。