Snowflake에서 데이터 쿼리하기¶

Snowflake는 ANSI SQL:1999 및 SQL:2003 분석 확장의 하위 세트가 포함된 표준 SQL을 지원합니다. 또한, Snowflake는 이러한 변형이 서로 충돌하지 않는 여러 명령에 대한 공통 변형도 지원합니다.

조인 관련 작업하기

조인에서는 두 테이블의 행을 결합하여, 쿼리에 사용할 수 있는 결합된 새 행을 생성합니다.

조인 개념, 조인 유형 및 조인 작업 방법에 대해 알아보십시오.

시계열 데이터 분석하기

ASOF JOIN 기능, 날짜 및 시간 도우미 함수, 다운샘플링을 위한 집계 함수, 슬라이딩 윈도우 프레임을 지원하는 함수 등 이러한 목적을 위해 설계된 SQL 기능을 사용하여 시계열 데이터를 분석합니다.

ASOF JOIN을 사용하여 값이 서로 밀접하게 따르거나, 서로 앞에 있거나, 정확히 일치하는 경우 타임스탬프 열에서 테이블을 조인하는 방법을 알아보십시오.

중복 조인 제거하기

키 열의 조인이 조인에 필요하지 않은 테이블을 참조할 수 있습니다. 이러한 조인을 중복 조인 이라고 합니다.

중복 조인과 이러한 조인을 제거하여 쿼리 성능을 개선하는 방법에 대해 알아보십시오.

하위 쿼리 관련 작업하기

하위 쿼리는 다른 쿼리 내의 쿼리입니다.

하위 쿼리와 그 사용 방법에 대해 알아보십시오.

계층 구조 데이터 쿼리하기

관계형 데이터베이스에서는 다른 테이블을 사용하여 계층 구조 데이터를 저장하는 경우가 많습니다.

조인, CTE(공통 테이블 식) 및 CONNECT BY을 사용한 계층적 데이터 쿼리에 대해 알아보십시오.

CTEs(일반 테이블 식) 관련 작업하기

CTE(일반 테이블 식)는 WITH 절에 정의된 명명된 하위 쿼리이며, 그 결과가 실질적으로는 테이블입니다.

CTE 식을 작성하고 사용하는 방법을 알아보십시오.

반정형 데이터 쿼리하기

반정형 데이터는 임의의 계층적 데이터 구조를 나타내어, 반정형 형식의 데이터(예: JSON, Avro, ORC, Parquet 또는 XML)를 로딩하고 작동하기 위해 사용할 수 있습니다.

특수 연산자와 함수를 사용하여 VARIANT에 저장된 복잡한 계층적 데이터를 쿼리하는 방법을 알아보십시오.

전체 텍스트 검색 사용하기

전체 텍스트 검색을 사용하면 VARIANT, OBJECT 및 ARRAY 열의 필드를 포함하여 하나 이상의 테이블에서 지정된 열의 문자 데이터(텍스트)를 찾을 수 있습니다.

전체 텍스트 검색을 사용하는 쿼리를 실행하는 방법을 알아보십시오.

런타임에 SQL 구성하기

런타임에 동적으로 SQL 문을 생성하는 프로그램을 만들 수 있습니다.

런타임에 SQL을 생성하는 다양한 옵션에 대해 알아보십시오.

윈도우 함수로 데이터 분석하기

윈도우 함수는 윈도우에서 동작하는데, 윈도우란 어떤 면에서든 관련이 있는 행의 그룹입니다.

윈도우, 윈도우 함수, 윈도우 함수를 사용하여 데이터를 검사하는 방법에 대해 알아보십시오.

패턴과 일치하는 행의 시퀀스 찾기

일부 경우 패턴과 일치하는 테이블 행의 시퀀스를 찾아야 할 수 있습니다.

패턴 일치에 대해 알아보고 MATCH_RECOGNIZE를 사용하여 테이블 행 일치 패턴을 사용하는 방법에 대해 알아보십시오.

시퀀스 사용하기

시퀀스를 사용하면 동시 실행 문 등의 세션 및 문에서 고유 번호를 생성할 수 있습니다.

시퀀스란 무엇이며 어떻게 사용하는지 알아보십시오.

지속형 쿼리 결과 사용하기

쿼리가 실행되면 일정 기간 동안 쿼리 결과가 지속됩니다.

쿼리 결과가 지속되는 방식, 지속된 결과를 사용할 수 있는 기간, 지속된 쿼리 결과를 사용하여 성능을 개선하는 방법을 알아보십시오.

고유 값의 수 계산하기

열 내에 있는 고유 요소의 수를 결정하는 다양한 방법이 있습니다.

데이터에서 고유한 요소를 식별하고 보고하는 방법을 배웁니다.

2개 이상 세트의 유사성 추정하기

Snowflake는 데이터 세트의 유사성을 비교하는 메커니즘을 제공합니다.

Snowflake가 유사성을 결정하는 방법과 여러 데이터 세트의 유사성을 비교하는 방법을 알아보십시오.

자주 나타나는 값 추정하기

Snowflake는 데이터를 검사하여 데이터 내에 값이 얼마나 자주 나타나는지 확인할 수 있습니다.

빈도를 확인하는 방법과 APPROX_TOP_K 함수 패밀리를 사용하여 데이터 빈도를 확인하기 위해 데이터를 쿼리하는 방법을 알아보십시오.

백분위수 값 추정하기

Snowflake는 개선된 t-Digest 알고리즘 버전을 사용하여 값의 백분율을 추정할 수 있습니다.

APPROX_PERCENTILE 함수 패밀리를 사용하여 백분율을 추정하는 방법을 알아보십시오.

워크시트를 사용하여 데이터 쿼리하기

Query Profiles는 쿼리에 대한 실행 세부 정보를 제공합니다.

성능을 이해하고 개선하기 위해 쿼리 프로필을 사용하여 쿼리를 검사하는 방법을 알아보십시오.

쿼리 해시를 사용하여 쿼리의 패턴과 추세 식별하기

쿼리의 패턴과 추세를 식별하려면 선택한 Account Usage 뷰의 query_hash 및 query_parameterized_hash 열과 선택한 Information Schema 테이블 함수의 출력에 포함된 쿼리 텍스트의 해시를 사용할 수 있습니다.

이러한 열의 쿼리 해시를 사용하여 반복 쿼리를 식별하고 쿼리의 패턴과 추세를 감지하는 방법을 알아보십시오.

문 취소하기

실행 중인 문은 일반적으로 쿼리를 시작하는 데 사용되는 인터페이스를 사용하여 취소됩니다.

시스템 함수를 사용하여 특정 쿼리 또는 현재 실행 중인 모든 쿼리를 취소하는 방법을 알아보십시오.