Snowflakeを20分で紹介¶

紹介¶

このチュートリアルでは、Snowflakeコマンドラインクライアント SnowSQL を使用して、次のような主要な概念とタスクを紹介します。

• Snowflakeオブジェクトの作成---データを格納するためのデータベースとテーブルを作成します。

• データのロード---テーブルにロードするための小さなサンプル CSV データファイルを提供します。

• クエリ---クエリのサンプルを詳しく見ます。

前提条件¶

このチュートリアルでは、データをロードおよびクエリするためにデータベース、テーブル、仮想ウェアハウスが必要です。これらのSnowflakeオブジェクトの作成には、必要なアクセス制御権限のあるロールを持つSnowflakeユーザーが必要です。さらに、チュートリアルの SQL ステートメントを実行するには、 SnowSQL が必要です。最後に、チュートリアルでは、ロードするサンプルデータが含まれる CSV ファイルが必要です。

このチュートリアルは、既存のSnowflakeウェアハウス、データベース、テーブル、および独自のローカルデータファイルを使用して完了できますが、Snowflakeオブジェクトと提供されたデータセットを使用することをお勧めします。

このチュートリアルのためにSnowflakeを設定するには、続行する前に以下を完了します。

1. ユーザーを作成する

   データベース、テーブル、および仮想ウェアハウスを作成するには、これらのオブジェクトを作成する権限を付与するロールがあるSnowflakeユーザーとしてログインする必要があります。

   • 30日間の試用アカウントを使用している場合は、アカウント用に作成されたユーザーとしてログインできます。このユーザーには、オブジェクトの作成に必要な権限を持ったロールがあります。

   • Snowflakeのユーザーがない場合は、このチュートリアルを実行することはできません。ユーザーを作成できるロールがない場合は、そのロールを持っている人にこのステップを実行してもらいます。ユーザーを作成できるのは、 ACCOUNTADMIN または SECURITYADMIN ロールを持つユーザーのみです。

2. SnowSQL をインストールする

   SnowSQL をインストールするには、 SnowSQL のインストール をご参照ください。

3. サンプルデータファイルをダウンロードする

   このチュートリアルでは、Snowflakeが提供するサンプルの従業員データファイルを CSV 形式でダウンロードします。

   サンプルデータファイルをダウンロードして解凍するには、

   1. サンプルデータファイルのセットをダウンロードします。アーカイブファイルの名前 getting-started.zip を右クリックし、リンク/ファイルをローカルファイルシステムに保存します。

   2. サンプルファイルを解凍します。このチュートリアルでは、以下のいずれかのディレクトリにファイルを解凍することを想定しています。

   • Linux/macOS: /tmp

   • Windows： C:\\temp

   各ファイルには5つのデータの記録があります。データは、フィールド区切り文字としてコンマ（,）文字を使用します。次は記録の例です。

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

   Copy

各記録のフィールドを区切るコンマの前後には、空白が ありません 。これは、Snowflakeが CSV データのロード時に予期するデフォルトです。

SnowSQL にログインする¶

SnowSQL を取得した後、 SnowSQL を起動してSnowflakeに接続します。

1. コマンドラインウィンドウを開きます。

2. SnowSQL を開始します。

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

   Copy

   条件:

   • <account_identifier> はSnowflakeアカウント用の一意の識別子です。

     アカウント識別子 の推奨形式は次のとおりです。

     organization_name-account_name

     Snowflake組織とアカウントの名前。詳細については、 形式1（推奨）: 組織内のアカウント名。 をご参照ください。

   • <ユーザー名> は、Snowflakeユーザーのログイン名。

   注釈

   アカウントにIDプロバイダー（IdP）が定義されている場合は、次の例に示すように、パスワードの代わりにウェブブラウザーを使用して認証することができます。

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

   Copy

   詳細については、 フェデレーション認証/SSO 用のウェブブラウザーの使用 をご参照ください。

3. SnowSQL のプロンプトが表示されたら、Snowflakeユーザーのパスワードを入力します。

ログインに成功すると、 SnowSQL は、現在のウェアハウス、データベース、およびスキーマを含むコマンドプロンプトを表示します。

Snowflakeユーザーがデフォルトのウェアハウス、データベース、およびスキーマを持っていない場合、またはデフォルトのウェアハウス、データベース、およびスキーマを指定するように SnowSQL を構成しなかった場合、プロンプトには no warehouse、 no database、および no schema が表示されます。例:

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

このプロンプトは、現在のセッションで選択されたウェアハウス、データベース、およびスキーマがないことを示しています。次のステップでこれらのオブジェクトを作成します。このチュートリアルの次のステップに従ってこれらのオブジェクトを作成すると、プロンプトが自動的に更新され、これらのオブジェクトの名前が含まれるようになります。

詳細については、 SnowSQL を介した接続 をご参照ください。

Snowflakeオブジェクトを作成する¶

このステップでは、次のSnowflakeオブジェクトを作成します。

• データベース（sf_tuts）とテーブル（emp_basic）。サンプルデータをこのテーブルにロードします。

• 仮想ウェアハウス （sf_tuts_wh）。このウェアハウスは、データをテーブルにロードし、テーブルに対してクエリを実行するために必要なコンピューティングリソースを提供します。このチュートリアルでは、XSサイズのウェアハウスを作成します。

このチュートリアルの完了時に、これらのオブジェクトを削除します。

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          |
+---------------------+

データファイルをステージする¶

Snowflakeステージは、テーブルからデータをロードおよびアンロードするために使用するクラウドストレージ内の場所です。Snowflakeは、次のステージの型をサポートしています。

• 内部ステージ---Snowflake内部でデータファイルを保存するために使用します。Snowflakeの各ユーザーとテーブルは、データファイルをステージングするためにデフォルトで内部ステージを取得します。

• 外部ステージ---Amazon S3、Google Cloud Storage、またはMicrosoft Azureで外部データファイルを保存するために使用します。データがこれらのクラウドストレージサービスにすでに保存されている場合は、外部ステージを使用してSnowflakeテーブルにデータをロードできます。

このチュートリアルでは、サンプルデータファイル（前提条件 でダウンロード）を、前に作成した emp_basic テーブルの内部ステージにアップロードします。 PUT コマンドを使用して、そのステージにサンプルデータファイルをアップロードします。

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 |
+--------------------+------+----------------------------------+------------------------------+

データをターゲットテーブルにコピーする¶

ステージングされたデータをターゲットテーブルにロードするには、 COPY INTO <テーブル> を実行します。

COPY INTO <テーブル> コマンドは、 Snowflakeオブジェクトを作成する で作成した仮想ウェアハウスを使用してファイルをコピーします。

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';

条件:

• FROM 句は、データファイルを含む場所（テーブルの内部ステージ）を指定します。

• FILE_FORMAT 句は、ファイルタイプを CSV として指定し、文字列を囲むために使用する文字として二重引用符（"）を指定します。Snowflakeは、さまざまなファイルタイプとオプションをサポートしています。これらは CREATE FILE FORMAT で説明されています。

• PATTERN 句は、コマンドがこの正規表現（.*employees0[1-5].csv.gz）に一致するファイル名からデータをロードする必要があることを指定します。

• ON_ERROR 句は、 COPY コマンドでファイルにエラーが発生した場合の処理を指定します。デフォルトでは、コマンドは最初のエラーが発生したときにデータのロードを停止します。この例では、エラーを含むファイルはスキップされ、次のファイルのロードに移ります。（このチュートリアルのファイルにはエラーは含まれていません。これは単に説明を目的としたものです。）

COPY コマンドには、ファイルをロードする前にファイルを確認するためのオプションもあります。追加のエラーチェックと検証の手順の詳細については、 COPY INTO <テーブル> トピックと他の データロードチュートリアル をご参照ください。

COPY コマンドは、コピーされたファイルのリストと関連情報を示す結果を返します。

+--------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------+
| 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                    |
+--------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------+

ロードされたデータをクエリする¶

標準の SQL、サポートされている 関数 また 演算子 を使用して、 emp_basic テーブルにロードされたデータをクエリできます。

標準の DML コマンド を使用して、ロードされたデータの更新や追加データの挿入など、データを操作することもできます。

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                   |
+------------+-----------+------------------------------+

概要、クリーンアップ、および追加のリソース¶

おめでとうございます。この入門チュートリアルを無事完了しました。

数分かけて、短い要約とチュートリアルで説明されている重要な点を確認します。チュートリアルで作成したオブジェクトをドロップして、クリーンアップを検討することもできます。詳細は、Snowflakeドキュメントの他のトピックをご参照ください。

DROP DATABASE IF EXISTS sf_tuts;

DROP WAREHOUSE IF EXISTS sf_tuts_wh;