Snowflake in 20 Minuten¶

Einführung¶

In diesem Tutorial werden die wichtigsten Konzepte und Funktionen von Snowflake unter Verwendung des Snowflake-Befehlszeilenclients SnowSQL vorgestellt. Dazu zählen:

• Erstellen von Snowflake-Objekten – Sie erstellen eine Datenbank und eine Tabelle, um Daten zu speichern.

• Laden von Daten – Wir stellen kleine CSV-Beispieldatendateien zur Verfügung, die Sie in die Tabelle laden können.

• Abfragen – Sie untersuchen Beispielabfragen.

Voraussetzungen¶

Für diese Tutorial sind eine Datenbank, eine Tabelle und ein virtuelles Warehouse erforderlich, um Daten laden und abfragen zu können. Für das Erstellen dieser Snowflake-Objekte ist ein Snowflake-Benutzer erforderlich, der über eine Rolle mit den erforderlichen Zugriffssteuerungsrechten verfügt. Darüber hinaus wird SnowSQL benötigt, um die SQL-Anweisungen des Tutorials auszuführen. Schließlich benötigt das Tutorial CSV-Dateien die Beispieldaten zum Laden enthalten.

Sie können das Tutorial mit einem vorhandenen Snowflake-Warehouse, einer vorhandenen Datenbank und einer vorhandenen Tabelle sowie Ihren eigenen lokalen Datendateien durchführen, aber wir empfehlen, dass Sie die von uns bereitgestellten Snowflake-Objekte und -Datendateien verwenden.

Um Snowflake für dieses Tutorial einzurichten, müssen Sie folgende Schritte ausführen, bevor Sie fortfahren:

1. Benutzer erstellen

   Um die Datenbank, die Tabelle und das virtuelle Warehouse zu erstellen, müssen Sie als Snowflake-Benutzer mit einer Rolle angemeldet sein, die über die Berechtigungen zum Erstellen dieser Objekte verfügt.

   • Wenn Sie ein 30-Tage-Testkonto verwenden, können Sie sich als der Benutzer anmelden, der für das Konto erstellt wurde. Dieser Benutzer hat die Rolle mit den Berechtigungen, die zum Erstellen der Objekte erforderlich sind.

   • Wenn Sie keinen Snowflake-Benutzer haben, können Sie dieses Tutorial nicht durchführen. Wenn Sie keine Rolle haben, mit der Sie einen Benutzer erstellen können, müssen Sie jemanden mit dieser Rolle darum bitten, diesen Schritt für Sie auszuführen. Benutzer mit der Rolle ACCOUNTADMIN oder SECURITYADMIN können Benutzer erstellen.

2. SnowSQL installieren

   Informationen zum Installieren von SnowSQL finden Sie unter Installieren von SnowSQL.

3. Beispieldatendateien herunterladen

   Für dieses Tutorial laden Sie Beispieldatendateien mit Mitarbeiterdaten im CSV-Format herunter, die von Snowflake bereitgestellt werden.

   So laden Sie die Beispieldatendateien herunter und entpacken diese:

   1. Laden Sie die Beispieldatendateien herunter. Klicken Sie dazu mit der rechten Maustaste auf den Namen der Archivdatei getting-started.zip, und speichern Sie den Link bzw. die Datei in Ihrem lokalen Dateisystem.

   2. Entpacken Sie die Beispieldateien. Das Tutorial setzt voraus, dass Sie die Dateien in eines der folgenden Verzeichnisse entpackt haben:

   • Linux/macOS: /tmp

   • Windows: C:\\temp

   Jede Datei enthält fünf Datensätze. Die Daten verwenden ein Komma (,) als Feldtrennzeichen. Nachfolgend sehen Sie ein Beispiel für einen Datensatz:

   Althea,Featherstone,afeatherstona@sf_tuts.com,"8172 Browning Street, Apt B",Calatrava,7/12/2017
   

   Copy

Es gibt keine Leerzeichen vor oder nach den Kommas, die die Felder in jedem Datensatz trennen. Dies ist der Standard, den Snowflake beim Laden von CSV-Daten erwartet.

Bei SnowSQL anmelden¶

Nachdem Sie SnowSQL haben, starten Sie SnowSQL, um eine Verbindung zu Snowflake herzustellen:

1. Öffnen Sie ein Befehlszeilenfenster.

2. Starten Sie SnowSQL:

   $ snowsql -a <account_identifier> -u <user_name>
   

   Copy

   Wobei:

   • <account_identifier> ist ein eindeutiger Bezeichner für Ihr Snowflake-Konto.

     Das bevorzugte Format für den Kontobezeichner ist wie folgt:

     organization_name-account_name

     Namen Ihrer Snowflake-Organisation und Ihres Snowflake-Kontos. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Format 1 (bevorzugt): Kontoname in Ihrer Organisation.

   • <Benutzername> ist der Anmeldename für Ihren Snowflake-Benutzer.

   Bemerkung

   Wenn Ihr Konto über einen Identitätsanbieter (IdP) verfügt, der für Ihr Konto definiert wurde, können Sie zur Authentifizierung einen Webbrowser anstelle eines Kennworts verwenden, wie das folgende Beispiel zeigt.

   $ snowsql -a <account_identifier> -u <user_name> --authenticator externalbrowser
   

   Copy

   Weitere Informationen dazu finden Sie unter Verwenden eines Webbrowsers für Verbundauthentifizierung/SSO.

3. Wenn Sie von SnowSQL aufgefordert werden, geben Sie das Kennwort des Snowflake-Benutzers ein.

Wenn die Anmeldung erfolgreich war, zeigt SnowSQL eine Eingabeaufforderung an, die Ihr aktuelles Warehouse, Ihre Datenbank und Ihr Schema enthält.

Wenn Ihr Snowflake-Benutzer keine Standard-Einstellungen für Warehouse, Datenbank und Schema hat, oder wenn Sie SnowSQL nicht so konfiguriert haben, dass Standard-Warehouse, Standard-Datenbank und Standard-Schema angegeben werden, zeigt die Eingabeaufforderung no warehouse, no database und no schema an. Beispiel:

user-name#(no warehouse)@(no database).(no schema)>

Diese Eingabeaufforderung zeigt an, dass für die aktuelle Sitzung kein Warehouse, keine Datenbank und kein Schema ausgewählt ist. Diese Objekte erstellen Sie im nächsten Schritt. Wenn Sie die nächsten Schritte in diesem Tutorial ausführen, um diese Objekte zu erstellen, wird die Eingabeaufforderung automatisch aktualisiert und enthält dann die Namen dieser Objekte.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Verbinden über SnowSQL.

Snowflake-Objekte erstellen¶

In diesem Schritt erstellen Sie die folgenden Snowflake-Objekte:

• Eine Datenbank (sf_tuts) und eine Tabelle (emp_basic). Sie laden Beispieldaten in diese Tabelle.

• Ein virtuelles Warehouse (sf_tuts_wh). Dieses Warehouse stellt die Computeressourcen bereit, die zum Laden von Daten in die Tabelle und für Abfragen auf der Tabelle erforderlich sind. In diesem Tutorial erstellen Sie ein Warehouse der Größe „X-Small“.

Nach Abschluss dieses Tutorials werden Sie diese Objekte wieder entfernen.

CREATE OR REPLACE DATABASE sf_tuts;

SELECT CURRENT_DATABASE(), CURRENT_SCHEMA();

+--------------------+------------------+
| CURRENT_DATABASE() | CURRENT_SCHEMA() |
|--------------------+------------------|
| SF_TUTS            | PUBLIC           |
+--------------------+------------------+

CREATE OR REPLACE TABLE emp_basic (
   first_name STRING ,
   last_name STRING ,
   email STRING ,
   streetaddress STRING ,
   city STRING ,
   start_date DATE
   );

CREATE OR REPLACE WAREHOUSE sf_tuts_wh WITH
   WAREHOUSE_SIZE='X-SMALL'
   AUTO_SUSPEND = 180
   AUTO_RESUME = TRUE
   INITIALLY_SUSPENDED=TRUE;

SELECT CURRENT_WAREHOUSE();

+---------------------+
| CURRENT_WAREHOUSE() |
|---------------------|
| SF_TUTS_WH          |
+---------------------+

Datendateien im Stagingbereich bereitstellen¶

Eine Snowflake-Stagingbereich ist ein Ort im Cloudspeicher, den Sie zum Laden und Entladen von Daten aus einer Tabelle verwenden. Snowflake unterstützt die folgenden Typen von Stagingbereichen:

• Interne Stagingbereiche – Wird zum internen Speichern von Datendateien innerhalb von Snowflake verwendet. Jeder Benutzer und jede Tabelle in Snowflake erhält standardmäßig einen internen Stagingbereich für die Bereitstellung von Datendateien.

• Externe Stagingbereiche: – Werden verwendet, um Datendateien extern in Amazon S3, Google Cloud Storage oder Microsoft Azure zu speichern. Wenn Ihre Daten bereits bei diesen Cloudspeicherdiensten gespeichert werden, können Sie einen externen Stagingbereich verwenden, um Daten in Snowflake-Tabellen zu laden.

In diesem Tutorial laden wir die Beispieldatendateien (im Abschnitt Voraussetzungen heruntergeladen) in den für die zuvor erstellt Tabelle emp_basic vorgesehenen internen Stagingbereich hoch. Verwenden Sie den Befehl PUT, um die Beispieldatendateien in diesen Stagingbereich hochzuladen.

PUT file://<file-path>[/\]employees0*.csv @sf_tuts.public.%emp_basic;

+-----------------+--------------------+-------------+-------------+--------------------+--------------------+----------+---------+
| source          | target             | source_size | target_size | source_compression | target_compression | status   | message |
|-----------------+--------------------+-------------+-------------+--------------------+--------------------+----------+---------|
| employees01.csv | employees01.csv.gz |         360 |         287 | NONE               | GZIP               | UPLOADED |         |
| employees02.csv | employees02.csv.gz |         355 |         274 | NONE               | GZIP               | UPLOADED |         |
| employees03.csv | employees03.csv.gz |         397 |         295 | NONE               | GZIP               | UPLOADED |         |
| employees04.csv | employees04.csv.gz |         366 |         288 | NONE               | GZIP               | UPLOADED |         |
| employees05.csv | employees05.csv.gz |         394 |         299 | NONE               | GZIP               | UPLOADED |         |
+-----------------+--------------------+-------------+-------------+--------------------+--------------------+----------+---------+

LIST @sf_tuts.public.%emp_basic;

+--------------------+------+----------------------------------+------------------------------+
| name               | size | md5                              | last_modified                |
|--------------------+------+----------------------------------+------------------------------|
| employees01.csv.gz |  288 | a851f2cc56138b0cd16cb603a97e74b1 | Tue, 9 Jan 2018 15:31:44 GMT |
| employees02.csv.gz |  288 | 125f5645ea500b0fde0cdd5f54029db9 | Tue, 9 Jan 2018 15:31:44 GMT |
| employees03.csv.gz |  304 | eafee33d3e62f079a054260503ddb921 | Tue, 9 Jan 2018 15:31:45 GMT |
| employees04.csv.gz |  304 | 9984ab077684fbcec93ae37479fa2f4d | Tue, 9 Jan 2018 15:31:44 GMT |
| employees05.csv.gz |  304 | 8ad4dc63a095332e158786cb6e8532d0 | Tue, 9 Jan 2018 15:31:44 GMT |
+--------------------+------+----------------------------------+------------------------------+

Kopieren von Daten in Zieltabellen¶

Zum Laden Ihrer im Stagingbereich bereitgestellten Daten in die Zieltabelle führen Sie COPY INTO <Tabelle> aus.

Der Befehl COPY INTO <Tabelle> verwendet zum Kopieren von Dateien das virtuelle Warehouse, das Sie unter Snowflake-Objekte erstellen erstellt haben.

COPY INTO emp_basic
  FROM @%emp_basic
  FILE_FORMAT = (type = csv field_optionally_enclosed_by='"')
  PATTERN = '.*employees0[1-5].csv.gz'
  ON_ERROR = 'skip_file';

Wobei:

• Die FROM-Klausel gibt den Speicherort der Datendateien an (der interne Stagingbereich für die Tabelle).

• Die FILE_FORMAT-Klausel gibt CSV als Dateityp und das doppelte Anführungszeichen (") als Zeichen zum Umschließen von Zeichenfolgen an. Snowflake unterstützt verschiedene Dateitypen und Optionen. Diese sind unter CREATE FILE FORMAT beschrieben.

• Die PATTERN-Klausel gibt an, dass der Befehl Daten aus Dateien mit Namen laden soll, die dem regulären Ausdruck .*employees0[1-5].csv.gz entsprechen.

• Die ON_ERROR-Klausel gibt an, was zu tun ist, wenn der COPY-Befehl Fehler in den Dateien feststellt. Der Befehl stoppt standardmäßig das Laden von Daten, wenn der erste Fehler auftritt. In diesem Beispiel wird jede Datei übersprungen, die einen Fehler enthält, und dann mit dem Laden der nächsten Datei fortgefahren. (Keine der Dateien in diesem Tutorial enthält Fehler, dies dient nur der Veranschaulichung.)

Der COPY-Befehl bietet auch eine Option, mit der Sie Dateien vor dem Laden überprüfen können. Weitere Informationen zu Fehlerprüfung und Validierung finden Sie unter dem Thema COPY INTO <Tabelle> und in den anderen Tutorials zum Laden von Daten.

Der COPY-Befehl gibt als Ergebnis eine Liste der kopierten Dateien und zugehörige Informationen zurück:

+--------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------+
| file               | status | rows_parsed | rows_loaded | error_limit | errors_seen | first_error | first_error_line | first_error_character | first_error_column_name |
|--------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------|
| employees02.csv.gz | LOADED |           5 |           5 |           1 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| employees04.csv.gz | LOADED |           5 |           5 |           1 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| employees05.csv.gz | LOADED |           5 |           5 |           1 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| employees03.csv.gz | LOADED |           5 |           5 |           1 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| employees01.csv.gz | LOADED |           5 |           5 |           1 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
+--------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------+

Geladen Daten abfragen¶

Sie können die in die Tabelle emp_basic geladenen Daten mit Standard-SQL sowie mit allen unterstützten Funktionen und Operatoren abfragen.

Sie können die Daten auch bearbeiten, z. B. die geladenen Daten aktualisieren oder weitere Daten einfügen, indem Sie standardmäßige DML-Befehle verwenden.

SELECT * FROM emp_basic;

+------------+--------------+---------------------------+-----------------------------+--------------------+------------+
| FIRST_NAME | LAST_NAME    | EMAIL                     | STREETADDRESS               | CITY               | START_DATE |
|------------+--------------+---------------------------+-----------------------------+--------------------+------------|
| Arlene     | Davidovits   | adavidovitsk@sf_tuts.com  | 7571 New Castle Circle      | Meniko             | 2017-05-03 |
| Violette   | Shermore     | vshermorel@sf_tuts.com    | 899 Merchant Center         | Troitsk            | 2017-01-19 |
| Ron        | Mattys       | rmattysm@sf_tuts.com      | 423 Lien Pass               | Bayaguana          | 2017-11-15 |
 ...
 ...
 ...
| Carson     | Bedder       | cbedderh@sf_tuts.co.au    | 71 Clyde Gallagher Place    | Leninskoye         | 2017-03-29 |
| Dana       | Avory        | davoryi@sf_tuts.com       | 2 Holy Cross Pass           | Wenlin             | 2017-05-11 |
| Ronny      | Talmadge     | rtalmadgej@sf_tuts.co.uk  | 588 Chinook Street          | Yawata             | 2017-06-02 |
+------------+--------------+---------------------------+-----------------------------+--------------------+------------+

INSERT INTO emp_basic VALUES
   ('Clementine','Adamou','cadamou@sf_tuts.com','10510 Sachs Road','Klenak','2017-9-22') ,
   ('Marlowe','De Anesy','madamouc@sf_tuts.co.uk','36768 Northfield Plaza','Fangshan','2017-1-26');

SELECT email FROM emp_basic WHERE email LIKE '%.uk';

+--------------------------+
| EMAIL                    |
|--------------------------|
| gbassfordo@sf_tuts.co.uk |
| rtalmadgej@sf_tuts.co.uk |
| madamouc@sf_tuts.co.uk   |
+--------------------------+

SELECT first_name, last_name, DATEADD('day',90,start_date) FROM emp_basic WHERE start_date <= '2017-01-01';

+------------+-----------+------------------------------+
| FIRST_NAME | LAST_NAME | DATEADD('DAY',90,START_DATE) |
|------------+-----------+------------------------------|
| Granger    | Bassford  | 2017-03-30                   |
| Catherin   | Devereu   | 2017-03-17                   |
| Cesar      | Hovie     | 2017-03-21                   |
| Wallis     | Sizey     | 2017-03-30                   |
+------------+-----------+------------------------------+

Zusammenfassung, Bereinigen und weitere Informationen¶

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben dieses Einführungstutorial erfolgreich abgeschlossen.

Nehmen Sie sich nun ein paar Minuten Zeit, um noch einmal eine kurze Zusammenfassung und die wichtigsten Punkte des Tutorials zu lesen. Möglicherweise sollten Sie auch eine Bereinigung des Datenspeichers in Betracht ziehen, indem Sie alle Objekte, die Sie im Tutorial erstellt haben, wieder löschen. Weitere Informationen finden Sie unter den anderen Themen der Snowflake-Dokumentation.

DROP DATABASE IF EXISTS sf_tuts;

DROP WAREHOUSE IF EXISTS sf_tuts_wh;