Verwenden von Snowflake

Beschreibt die Konzepte und Aufgaben, die mit der Verwendung von Snowflake verbunden sind.

• Snowsight: Die Snowflake-Weboberfläche – Erfahren Sie, wie Sie Snowsight, die Snowflake-Weboberfläche, für Ihre Snowflake-Operationen nutzen können:

  • Erste Schritte mit Snowsight

  • Verwenden von Arbeitsblättern

  • Visualisieren von Daten mit Dashboards

  • Verwalten von Daten

  • Snowflake Data Marketplace

  • Überwachen der Aktivität

  • Verwalten von Snowflake

  • Hilfe und Support

• Klassische Weboberfläche – Grundlegende Informationen zur Nutzung der klassischen Weboberfläche sowie Details zur Verwendung der Seiten Worksheets und History :

  • Verwenden der klassischen Weboberfläche: Allgemeine Nutzungshinweise

  • Ändern des Kennworts / Wechseln der (Sitzungs-)Rolle / Abmelden

  • Verwalten Ihrer Benutzereinstellungen

  • Verwenden von Arbeitsblättern für Abfragen / DML / DDL

  • Verwenden der Verlaufsseite zum Überwachen von Abfragen

• 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

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

  • Verwenden von Verknüpfungen (Joins)

  • 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

• Datums- und Uhrzeitdaten – Referenzinformationen und Beispiele für die Arbeit mit Daten, Uhrzeiten und Zeitstempeln sowie Zeitzonen in Snowflake:

  • Eingabe/Ausgabe von Datum und Uhrzeit

  • Verwenden von Datumsangaben und Zeitstempeln

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

  • Einführung in semistrukturierte Daten

  • Unterstützte Formate für semistrukturierte Daten

  • Hinweise zu in VARIANT gespeicherten semistrukturierten Daten

  • Tutorial: JSON-Grundlagen

• Unstrukturierte Daten – Schlüsselkonzepte und Aufgaben für die Arbeit mit unstrukturierten Daten:

  • Einführung in die Unterstützung von unstrukturierten Daten

  • Verzeichnistabellen

  • REST-API für die Unterstützung unstrukturierter Daten

  • Freigeben von unstrukturierten Daten

  • Problembehandlung bei der Verarbeitung von unstrukturierten Daten

• Binärdaten – Referenzinformationen und Beispiele für die Arbeit mit binären Daten in Snowflake:

  • Eingabe und Ausgabe von Binärdaten

  • 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

  • Verstehen 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

• Replikation und Failover/Failback – Wichtige Konzepte und Aufgaben für das Replizieren und für das Failover von Datenbanken über mehrere Snowflake-Konten hinweg sowie für das Umleiten von Clientverbindungen für Geschäftskontinuität und Notfallwiederherstellung:

  • Einführung in Geschäftskontinuität und Notfallwiederherstellung

  • Datenbankreplikation und Failover/Failback

  • 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