Snowflakeでデータをクエリする¶

Snowflakeは、 ANSI SQL:1999および SQL:2003分析拡張機能のサブセットを含む、標準の SQL をサポートしています。Snowflakeは、多くのコマンドの一般的なバリエーションもサポートしていますが、それらのバリエーションは互いに競合しません。

JOIN（結合）は、2つのテーブルの行を結合して、クエリで使用できる新しい結合行を作成します。

結合の概念、結合の種類、および結合の操作方法について学びます。

キー列での結合が、結合に不要なテーブルを参照することがあります。このような結合は、 冗長な結合 と呼ばれます。

冗長な結合と、それらを排除してクエリのパフォーマンスを向上させる方法について学びます。

サブクエリは、別のクエリ内のクエリです。

サブクエリとその使用方法について学びます。

リレーショナルデータベースは、多くの場合、異なるテーブルを使用して階層データを格納します。

結合、共通テーブル式（CTEs）および CONNECT BY を使用した階層データのクエリについて学びます。

CTE （共通テーブル式）は、 WITH 句で定義された名前付きサブクエリで、結果は事実上テーブルになります。

CTE 式の記述方法と操作方法を学びます。

ウィンドウ関数は、なんらかの方法で関連する行のグループであるウィンドウで動作します。

ウィンドウ、ウィンドウ関数、およびウィンドウ関数を使用してデータを調べる方法について学びます。

場合によっては、パターンに一致するテーブル行のシーケンスを識別する必要があります。

パターンマッチングと、 MATCH_RECOGNIZE を使用してパターンに一致するテーブル行を処理する方法について学びます。

シーケンスは、同時ステートメントを含むセッションおよびステートメント全体で一意の番号を生成するために使用されます。

シーケンスとは何か、およびその使用方法を学びます。

クエリが実行されると、結果は一定期間保持されます。

クエリ結果を永続化する方法、永続化された結果を利用できる期間、永続化されたクエリ結果を使用してパフォーマンスを向上させる方法について学びます。

列内にある個別の要素の数を決定するには、さまざまな方法があります。

データ内の個別の要素を識別して報告する方法を学びます。

Snowflakeは、データセットの類似性を比較するメカニズムを提供します。

Snowflakeが類似性を判断する方法と、類似性について複数のデータセットを比較する方法を学びます。

Snowflakeは、データを調べてデータ内の値の頻度を判断できます。

頻度を決定する方法と、 APPROX_TOP_K ファミリの関数を使用してデータをクエリしてデータ頻度を決定する方法を学びます。

Snowflakeは、t-Digestアルゴリズムの改良バージョンを使用して値のパーセンテージを推定できます。

APPROX_PERCENTILE 関数ファミリを使用してパーセンテージを推定する方法を学びます

クエリプロファイルは、クエリの実行の詳細を提供します。

パフォーマンスを理解して改善するために、クエリプロファイルを使用してクエリを調べる方法を学びます。

実行中のステートメントは、通常、クエリの開始に使用されたインターフェイスを使用してキャンセルされます。

システム関数を使用して、特定のクエリまたは現在実行中のすべてのクエリをキャンセルする方法を学びます。