Datenbanken, Tabellen und Ansichten – Überblick¶

Alle Daten in Snowflake werden in Datenbanken gewartet. Jede Datenbank besteht aus einem oder mehreren Schemas, die logische Gruppierungen von Datenbankobjekten wie Tabellen und Ansichten sind. Snowflake setzt der Anzahl der Datenbanken, Schemas (innerhalb einer Datenbank) oder Objekte (innerhalb eines Schemas), die Sie erstellen können, keine harten Grenzen.

Auf den folgenden Seiten finden Sie Informationen zu Tabellen, Tabellentypen und Ansichten, Hinweise zum Design und weitere verwandte Inhalte.

Grundlegendes zu Tabellenstrukturen in Snowflake: Einführung in Mikropartitionen und Datenclustering, zwei der wichtigsten Konzepte, die in physischen Snowflake-Tabellenstrukturen verwendet werden.
Temporäre und transiente Tabellen: Snowflake unterstützt die Erstellung temporärer Tabellen zur Speicherung nicht permanenter, vorübergehender Daten wie ETL-Daten, sitzungsspezifischer oder anderer kurzlebiger Daten.
Externe Tabellen: Snowflake unterstützt das Konzept einer externen Tabelle. Externe Tabellen sind schreibgeschützt, und ihre Dateien werden in einem externen Stagingbereich gespeichert.
Iceberg-Tabellen: Snowflake unterstützt das offene Tabellenformat Apache Iceberg. Iceberg-Tabellen in Snowflake verwenden Daten in einem externen Cloudspeicher und bieten Ihnen die Möglichkeit, Snowflake als Iceberg-Katalog oder einen externen Iceberg-Katalog zu verwenden oder eine Tabelle aus Dateien im Objektspeicher zu erstellen.
Ansichten: In einer Ansicht kann auf das Ergebnis einer Abfrage so zugegriffen werden, als wäre es eine Tabelle. Ansichten dienen einer Vielzahl von Zwecken, darunter dem Kombinieren, Segregieren und Schützen von Daten.
Sichere Ansichten: Snowflake unterstützt das Konzept einer sicheren Ansicht. Sichere Ansichten sind speziell für den Datenschutz konzipiert. Mit ihnen kann beispielsweise der Zugriff auf sensible Daten beschränkt werden, die nicht für alle Benutzer der zugrunde liegenden Tabelle(n) zugänglich sein sollen.
Materialisierte Ansichten: Materialisierte Ansichten sind vorab verarbeitete Ansichten mit Daten, die aus einer Abfragespezifikation abgeleitet und zur späteren Verwendung gespeichert werden. Das Abfragen von materialisierten Ansichten ist schneller als das Ausführen einer Abfrage auf der Basistabelle der Ansicht, da die Verarbeitung der Daten bereits vorab erfolgt ist.
Best Practices für den Tabellenentwurf: Bewährte Verfahren, allgemeine Richtlinien und wichtige Hinweise zum Entwerfen und Verwalten von Tabellen.
Best Practices für das Klonen: Bewährte Verfahren, allgemeine Richtlinien und wichtige Hinweise zum Klonen von Objekten in Snowflake, insbesondere von Datenbanken, Schemas und permanenten Tabellen.
Hinweise zur Datenspeicherung: Best Practices und Richtlinien zur Kontrolle der Datenspeicherkosten in Verbindung mit Continuous Data Protection (CDP), insbesondere für Tabellen.