Verwalten von Snowflake¶

Unter diesen Themen werden die Aufgaben beschrieben, die mit der Verwendung von Snowflake verbunden sind.

• Virtuelle Warehouses – Wichtige Konzepte und Aufgaben für die Erstellung und Nutzung virtueller Warehouses zur Ausführung von Abfragen und DML-Operationen, wie z. B. das Laden und Entladen von Daten:

  • Übersicht zu Warehouses

  • Multi-Cluster-Warehouses

  • Hinweise zu Warehouses

  • Verwenden von Warehouses

  • Verwenden des Query Acceleration Service

  • Überwachen des Warehouse-Workloads

• Datenbanken, Tabellen & Ansichten – Wichtige Konzepte und Aufgaben im Zusammenhang mit dem Verständnis und der Verwendung von Snowflake-Datenbanken und -Tabellen:

  • Grundlegendes zu Tabellenstrukturen in Snowflake

  • Verwenden von temporären und transienten Tabellen

  • Verwenden von externen Tabellen

  • Übersicht zu Ansichten

  • Verwenden von sicheren Ansichten

  • Verwenden von materialisierten Ansichten

  • Hinweise zum Tabellenentwurf

  • Hinweise zum Klonen

  • Hinweise zur Datenspeicherung

• Daten in Snowflake abfragen – Wichtige Konzepte und Aufgaben im Zusammenhang mit der Ausführung von Abfragen in Snowflake:

  • Verwenden von Verknüpfungen (Joins)

  • Erläuterungen zum Beseitigen redundanter Join-Verknüpfungen durch Snowflake

  • Verwenden von Unterabfragen

  • Abfragen hierarchischer Daten

  • Arbeiten mit CTEs (allgemeinen Tabellenausdrücken)

  • Abfragen von semistrukturierten Daten

  • Verwenden der Fensterfunktionen

  • Identifizieren von Sequenzen von Zeilen, die einem Muster entsprechen

  • Verwenden von Sequenzen

  • Verwenden von persistent gespeicherten Abfrageergebnissen

  • Berechnen der Anzahl diskreter Werte

  • Schätzung der Ähnlichkeit von zwei oder mehr Sets

  • Schätzen häufiger Werte

  • Schätzen von Perzentilwerten

  • Analysieren von Abfragen mithilfe von Query Profile

  • Abbrechen von Anweisungen

• Datentypen für Datum und Uhrzeit – Referenzinformationen und Beispiele für die Arbeit mit Daten, Uhrzeiten und Zeitstempeln sowie Zeitzonen in Snowflake:

  • Eingabe- und Ausgabeformate für Datum und Uhrzeit

  • Verwenden von Datums- und Zeitwerten

• Semistrukturierte Daten – Wichtige Konzepte und Aufgaben für die Arbeit mit JSON und anderen Arten von semistrukturierten Daten:

  • Einführung in das Laden semistrukturierter Daten

  • Unterstützte Formate für semistrukturierte Daten

  • Hinweise zu in VARIANT gespeicherten semistrukturierten Daten

  • Tutorial: JSON-Grundlagen

• Einführung in das Laden unstrukturierter Daten – Schlüsselkonzepte und Aufgaben für die Arbeit mit unstrukturierten Daten:

  • Verzeichnistabellen

  • REST-API für die Unterstützung unstrukturierter Daten

  • Freigeben von unstrukturierten Daten mithilfe einer sicheren Ansicht

  • Problembehandlung bei der Verarbeitung von unstrukturierten Daten

• Zeichenfolgen- und Binärdatentypen – Referenzinformationen und Beispiele für die Arbeit mit binären Daten in Snowflake:

  • Binary Input and Output

  • Verwenden von Binärdaten

• Snowflake Time Travel & Fail-safe – Wichtige Konzepte und Aufgaben zum Verständnis der Fragen, wie Snowflake den Zugriff auf gelöschte und geänderte Daten aufrechterhält und wie Snowflake im Fall eines Datenverlusts eine Wiederherstellung der Daten ermöglicht:

  • Verstehen und Verwenden von Time Travel

  • Erläuterungen zu und Anzeigen von Fail-safe

  • Speicherkosten für Time Travel und Fail-safe

• Kontinuierliche Datenpipelines – Wichtige Konzepte und Aufgaben zur Transformation und Optimierung geladener Daten für Analysen:

  • Änderungsnachverfolgung mit Tabellenstreams

  • Ausführen von SQL-Anweisungen für einen Zeitplan mithilfe von Aufgaben

• Einführung in Geschäftskontinuität und Notfallwiederherstellung – Wichtige Konzepte und Aufgaben für das Replizieren und für das Failover von Objekten über mehrere Snowflake-Konten hinweg sowie für das Umleiten von Clientverbindungen für Geschäftskontinuität und Notfallwiederherstellung:

  • Einführung in Replikation und Failover über mehrere Konten

  • Umleiten von Clientverbindungen

• Beispiel-Datasets – Wichtige Konzepte und Aufgaben im Zusammenhang mit der Verwendung der mit Snowflake bereitgestellten Beispiel-Datasets:

  • Verwenden der Beispieldatenbank

  • Beispieldaten: TPC-H

  • Beispieldaten: OpenWeatherMap – Veraltet