Bases de données, tables et vues - Vue d’ensemble¶

Toutes les données de Snowflake sont conservées dans des bases de données. Chaque base de données est constituée d’un ou plusieurs schémas, qui sont des regroupements logiques d’objets de base de données, tels que des tables et des vues. Snowflake ne place pas de limites strictes sur le nombre de bases de données, de schémas (dans une base de données) ou d’objets (dans un schéma) que vous pouvez créer.

Utilisez les pages suivantes pour en savoir plus sur les tables et les types de tables, les vues, les considérations liées à la conception et d’autres contenus connexes.

Fonctionnement des structures de table dans Snowflake: Introduction aux micro-partitions et au clustering de données, deux des principaux concepts utilisés dans les structures physiques des tables Snowflake.
Tables temporaires et transitoires: Snowflake prend en charge la création de tables temporaires pour le stockage de données non permanentes et transitoires telles que les données ETL, les données spécifiques à une session ou d’autres données de courte durée.
Tables externes: Snowflake prend en charge le concept de table externe. Les tables externes sont en lecture seule et leurs fichiers sont stockés dans une zone de préparation externe.
Hybrid Tables: Snowflake prend en charge le concept de table hybride. Les tables hybrides offrent des performances optimisées pour les opérations de lecture et d’écriture dans les charges de travail transactionnelles et hybrides.
Iceberg Tables: Snowflake prend en charge le format de table ouvert Iceberg Apache. Les tables Iceberg Snowflake utilisent des données dans un stockage Cloud externe et vous permettent d’utiliser Snowflake comme catalogue Iceberg, un catalogue Iceberg externe, ou de créer une table à partir de fichiers dans un stockage d’objets.
Vues: Une vue permet d’accéder au résultat d’une requête comme s’il s’agissait d’une table. Les vues servent à diverses fins, notamment la combinaison, la séparation et la protection des données.
Vues sécurisées: Snowflake prend en charge le concept de vue sécurisée. Les vues sécurisées sont spécialement conçues pour la confidentialité des données. Par exemple, pour limiter l’accès à des données sensibles qui ne doivent pas être exposées à tous les utilisateurs des tables sous-jacentes.
Vues matérialisées: Les vues matérialisées sont des vues précalculées à partir de données dérivées d’une spécification de requête et stockées en vue d’une utilisation ultérieure. L’interrogation d’une vue matérialisée est plus rapide que l’exécution d’une requête sur la table de base de la vue, car les données sont précalculées.
Meilleures pratiques en matière de conception de tables: Meilleures pratiques, lignes directrices générales et remarques importantes sur la conception et la gestion de tables.
Meilleures pratiques en matière de clonage: Meilleures pratiques, directives générales et considérations importantes lors du clonage d’objets dans Snowflake, en particulier les bases de données, les schémas et les tables permanentes.
Remarques relatives au stockage de données: Meilleures pratiques et lignes directrices pour le contrôle des coûts de stockage des données associés à la protection continue des données (CDP), en particulier pour les tables.