Tables dynamiques¶

Les tables dynamiques simplifient l’ingénierie des données dans Snowflake en fournissant un moyen fiable, rentable et automatisé de transformer les données. Au lieu de gérer les étapes de transformation avec des tâches et des planifications, vous définissez l’état final à l’aide de tables dynamiques et laissez Snowflake s’occuper de la gestion du pipeline.

Voici pourquoi c’est intéressant :

• Programmation déclarative : définissez les résultats de votre pipeline à l’aide de SQL déclaratif sans vous soucier des étapes à suivre pour y parvenir, ce qui réduit la complexité.

• Orchestration transparente : créez facilement des pipelines de différentes formes, des chaînes linéaires aux graphiques dirigés, en liant des tables dynamiques. Snowflake gère l’orchestration et la planification de l’actualisation du pipeline en fonction de votre objectif de niveau d’actualisation des données.

• Augmentation des performances grâce au traitement incrémentiel : pour les charges de travail favorables qui conviennent au traitement incrémentiel, les tables dynamiques peuvent apporter une amélioration significative des performances par rapport aux actualisations complètes.

• Commutation aisée : passez en toute transparence du traitement par lots à la diffusion en continu à l’aide d’une seule commande ALTER DYNAMIC TABLE. Vous contrôlez la fréquence d’actualisation des données dans votre pipeline, ce qui permet d’équilibrer les coûts et le niveau d’actualisation des données.

• Opérationnalisation : les tables dynamiques sont entièrement observables et gérables via Snowsight, et offrent également un accès programmatique pour créer vos propres applications d’observabilité.

Une table dynamique reflète les résultats de la requête, ce qui élimine la nécessité d’une table cible distincte et d’un code personnalisé pour la transformation des données. Un processus automatisé met régulièrement à jour les résultats par le biais d’actualisations planifiées. Le contenu d’une table dynamique étant basé sur la requête, vous ne pouvez pas le modifier à l’aide d’opérations DML. Le processus d’actualisation automatisé matérialise les résultats de la requête dans la table dynamique.

Les sujets suivants présentent les concepts des tables dynamiques et expliquent comment transformer des données dans un pipeline de données continu à l’aide de tables dynamiques.