워크시트를 사용하여 데이터 쿼리하기¶

워크시트 컨텍스트 설정하기¶

데이터베이스 그리고 선택적으로 워크시트 컨텍스트로서 데이터베이스 스키마를 설정하면 쿼리에서 오브젝트 이름을 정규화하지 않고도 스키마의 오브젝트를 참조할 수 있습니다.

자동 완성으로 쿼리 작성하기¶

쿼리 편집기에 스크립트를 입력할 때 자동 완성 기능이 다음을 추천합니다.

• SQL 함수 또는 별칭과 같은 쿼리 구문 키워드.

• 스키마 내에서 테이블 또는 열 이름과 일치하는 값.

함수를 선택하면 그 구문과 간략한 설명을 볼 수 있습니다.

Snowflake는 테이블 별칭을 추적하고 자동 완성 옵션으로 제안을 제공합니다. 예를 들어 posts as p 또는 posts p 를 별칭으로 사용하여 쿼리를 실행하면 다음에 p 를 입력할 때 자동 완성 기능이 별칭을 옵션으로 제안합니다.

Snowflake Copilot 을 사용하여 쿼리 작성¶

Snowflake Copilot 은 데이터 분석을 간소화하는 LLM 기반 어시스턴트입니다. 자연어 요청을 사용하여 새로운 데이터 세트를 탐색하고, 쿼리를 생성하거나 기존 쿼리를 구체화할 수 있습니다.

Snowflake Copilot 에 대해 자세히 알아보려면 Snowflake Copilot 사용하기 을 참조하고 시작하기 위한 프롬프트 예제를 확인하십시오.

기존 워크시트에 SQL 스크립트 추가하기¶

파일에 SQL 스크립트가 있는 경우 다음을 수행하여 기존 워크시트에 스크립트를 추가할 수 있습니다.

1. Snowsight 에 로그인합니다.

2. Projects » Worksheets 를 선택하여 워크시트 목록을 엽니다.

3. 워크시트를 엽니다.

4. 워크시트의 탭을 마우스로 가리키고 을 선택한 다음 Import SQL from File 을 선택합니다.

5. 컴퓨터에서 SQL 파일을 찾아봅니다.

   파일 내용이 워크시트에 추가됩니다.

워크시트에서 데이터베이스 오브젝트 이름 참조하기¶

워크시트에 쿼리를 작성하는 동안 Databases 탐색기에서 쿼리와 관련된 데이터베이스 오브젝트를 참조하십시오. 특정 데이터베이스 오브젝트로 드릴다운하거나 검색을 사용하여 액세스 권한이 있는 데이터베이스, 스키마 또는 오브젝트를 찾을 수 있습니다.

Databases 탐색기를 사용하여 빠르게 참조 가능하도록 데이터베이스와 데이터베이스 오브젝트를 고정할 수 있습니다. 데이터베이스 오브젝트를 커서로 가리킬 때 Pin 아이콘을 선택하여 고정합니다. 고정된 오브젝트는 Pinned 섹션의 Databases 탐색기 상단에 나타납니다. 고정된 오브젝트를 전부 보려면 섹션을 확장해야 할 수 있습니다.

데이터베이스 오브젝트를 찾은 후 편집 중인 워크시트에 오브젝트의 이름을 넣을 수 있습니다.

1. Snowsight 에 로그인합니다.

2. Projects » Worksheets 를 선택하여 워크시트 목록을 엽니다.

3. 워크시트를 엽니다.

4. Databases 탐색기에서 데이터베이스 오브젝트를 찾습니다.

5. 오브젝트 이름을 커서로 가리키고 … 더 보기 메뉴 » Place Name in Editor 를 선택합니다.

   워크시트에서 커서 위치 뒤에 정규화된 오브젝트 이름이 나타납니다.

데이터베이스 테이블과 뷰의 경우 편집 중인 워크시트에 열 이름을 추가할 수도 있습니다.

1. Snowsight 에 로그인합니다.

2. Projects » Worksheets 를 선택하여 워크시트 목록을 엽니다.

3. 워크시트를 엽니다.

4. Databases 탐색기에서 데이터베이스 오브젝트를 찾습니다.

5. 오브젝트 이름을 커서로 가리키고 … 더 보기 메뉴 » Add Columns in Editor 를 선택합니다.

   워크시트에서 커서 위치 뒤에 쉼표로 구분된 열 이름이 나타납니다.

쿼리 형식 지정하기¶

워크시트가 열리면 워크시트의 이름을 선택하여 워크시트에서 쿼리 형식을 지정하고 바로 가기 키를 볼 수 있습니다.

1. Snowsight 에 로그인합니다.

2. Projects » Worksheets 를 선택하여 워크시트 목록을 엽니다.

3. 워크시트를 엽니다.

4. 워크시트의 탭을 마우스로 가리키고 을 선택합니다.

5. 드롭다운 목록에서 Format query 를 선택하여 가독성이 향상되도록 쿼리 텍스트의 형식을 지정합니다.

테이블에 데이터 로드하기¶

워크시트를 사용 중이고 작업할 일부 데이터를 추가하려는 경우 워크시트를 종료하지 않고 테이블에 데이터를 로드할 수 있습니다.

1. Snowsight 에 로그인합니다.

2. 탐색 메뉴에서 Projects » Worksheets 를 선택합니다.

3. 워크시트를 엽니다.

4. Objects 를 선택하여 오브젝트 탐색기를 살펴봅니다.

5. 검색 또는 찾아보기로 특정 테이블을 찾습니다.

6. 특정 테이블 이름을 마우스로 가리키고 » Load Data 를 선택합니다.

7. 프롬프트에 따라 50MB 이하의 정형 파일이나 비정형 파일을 하나 이상 업로드합니다.

자세한 내용은 웹 인터페이스를 사용하여 데이터 로드하기 섹션을 참조하십시오.

폴더에서 워크시트 실행하기¶

폴더에는 더 이상 할당된 역할이 없습니다. 폴더에 있는 워크시트의 소유자 또는 편집자는 어떤 역할로든 실행하도록 워크시트를 변경할 수 있습니다. 폴더의 워크시트에 USE ROLE 을 추가하여 다른 역할로 워크시트의 다른 문을 실행할 수도 있습니다.

폴더 내부에 워크시트를 만들면 현재 세션의 역할로 워크시트가 생성됩니다.

쿼리 결과를 변환하기 위한 비용 고려 사항¶

Snowsight 워크시트의 쿼리 결과에 대해 수행되는 일부 열 변환 작업에는 컴퓨팅 비용이 발생합니다. 컴퓨팅 비용은 쿼리를 실행하는 데 사용된 것과 동일한 웨어하우스에서 청구됩니다.

예를 들어, 열 옵션을 사용하여 열을 오름차순이나 내림차순으로 정렬하는 경우 변경 사항은 반환된 처음 10,000개 행에만 적용되는 것이 아니라 모든 결과에 적용되며 컴퓨팅 비용이 발생합니다.

컴퓨팅 비용이 발생하는 상호 작용을 식별하려면 Query History 페이지를 필터링하여 SQL Text: snowsight_transform_cte 가 포함된 SQL 문만 확인하십시오.

다음 변환에는 비용이 발생하지 않습니다.

• 숫자 열에 대한 천 단위 구분 기호를 표시합니다.

• 열을 백분율로 표시합니다.

• 소수점 전체 자릿수를 늘리거나 줄입니다.

• 날짜 및 타임스탬프 열 서식 지정합니다.

또한, 제한된 결과 집합을 기반으로 공유 워크시트를 수신하는 수신자가 수행하는 변환에는 비용이 발생하지 않습니다. 공유 워크시트 결과에 대한 자세한 내용은 워크시트의 과거 실행 결과 보기 섹션을 참조하십시오.

컴퓨팅 비용에 대한 자세한 내용은 컴퓨팅 비용 살펴보기 섹션을 참조하십시오.

자동 상황별 통계¶

결과 테이블에서 열, 셀, 행 또는 범위를 선택하여 결과 테이블 오른쪽에 있는 검사기 창에서 선택된 데이터에 대한 관련 정보를 볼 수 있습니다. 상황별 통계는 모든 열 타입에 대해 자동으로 생성됩니다. 통계의 목적은 데이터를 한 눈에 이해할 수 있도록 지원하는 것입니다.

열 개요에는 각 열에 대한 통계 미리 보기가 표시됩니다. 자세한 열 통계를 보려면 검사기 또는 열 헤더에서 열을 선택합니다.

통계 창은 다양한 타입의 열과 관련한 다양한 메트릭을 생성합니다. 통계 창에 있는 항목을 사용하여 상호 작용하고 필터링할 수 있습니다.

채워진/빈 측정기

모든 열은 채워진 행과 비어 있는 행의 수를 보여줍니다. 이메일 및 JSON 등과 같은 일부 데이터 타입을 표시하는 열도 잘못된 행의 수를 나타냅니다.

히스토그램

모든 날짜, 시간 및 숫자 열에 대해 표시됩니다.

히스토그램은 특정 범위에 속하는 행을 나타냅니다. 막대를 클릭하거나 히스토그램 위로 드래그하여 범위를 선택합니다. 히스토그램 위의 값 레이블을 클릭하여 특정 값을 입력해 선택 항목을 세부적으로 조정할 수 있습니다.

빈도 분포

모든 카테고리 열에 대해 표시됩니다. 카테고리 열은 동일한 값이 두 번 이상 사용되는 텍스트 열입니다.

이메일 도메인 분포

이메일 열에 표시됩니다. 이메일 도메인 분포는 도메인 이름 발생 빈도 분포를 보여줍니다.

키 분포

JSON 열에 표시됩니다. 키 분포는 모든 행에 JSON 오브젝트가 포함된 경우 결과 세트에 있는 상위 키의 빈도를 보여줍니다. 열에 JSON 배열이 포함된 경우 키 분포는 열에 있는 JSON 값의 상대적 타입을 보여줍니다.

뷰 쿼리 세부 정보¶

Query Details 는 다음을 비롯하여 쿼리 실행에 대한 정보를 포함합니다.

• 쿼리 실행 기간.

• 결과의 행 수.

• 실행 완료 시점.

• 쿼리로 스캔하는 데이터의 양.

• 쿼리 실행에 사용되는 역할.

• 쿼리 실행에 사용되는 웨어하우스.

일부 쿼리 세부 정보는 14일 동안만 사용할 수 있습니다.

쿼리 프로필 보기¶

쿼리의 자세한 프로필에 액세스하려면 Query Details 창에서 … 더 보기 메뉴 » View Query Profile 을 선택하십시오.

쿼리 프로필은 새 브라우저 탭에서 열립니다.

쿼리 결과 다운로드하기¶

쿼리 결과를 CSV 형식 또는 TSV 형식의 파일로 다운로드하려면 Download results 를 선택하십시오.

파일의 크기는 쿼리에서 반환된 데이터의 양에 따라 다릅니다. Snowflake는 쿼리 결과를 위해 내보낸 파일의 크기를 제한하지 않습니다.

쿼리 기록 보기¶

워크시트에서 SQL을 실행한 후 워크시트에서 실행된 쿼리 기록을 검토하여, 예컨대 다양한 쿼리 실행 결과 비교할 수 있습니다. 워크시트에 대한 쿼리 기록을 보려면 워크시트와 동일한 역할을 사용해야 합니다.

Results 창이 표시되면 (Query history)를 선택하여 워크시트에서 실행된 쿼리뿐 아니라 해당 쿼리의 결과를 검토하십시오. 기록에는 현재 세션과 지난 14일간의 이전 세션 동안 해당 워크시트에서 실행된 최대 25개의 쿼리가 포함됩니다.

다음 정보를 검토할 수 있습니다.

• 진행 중인 쿼리의 상태.

• 쿼리가 실행된 시간.

• 쿼리를 실행하는 데 걸린 시간(밀리초 또는 초).

• 실행된 쿼리.

• 쿼리 ID.

Results 창에서 해당 쿼리 실행의 결과를 보려면 행을 선택하십시오. Query history 에서 보는 쿼리를 실행하는 데 사용되는 기본 역할이 없으면 해당 쿼리의 결과를 볼 수 없습니다. 저장 프로시저 또는 Python 워크시트에서 생성된 하위 쿼리는 표시되지 않습니다.

상태, 웨어하우스 또는 기타 측면을 기준으로 워크시트의 쿼리 기록을 필터링하려면 다음을 수행하십시오.

• 상태를 기준으로 쿼리 실행을 필터링합니다. 예를 들어 여전히 Running 또는 Queued 상태이고 아직 결과를 보여주지 않는 쿼리를 살펴보십시오.

• 웨어하우스, 쿼리의 SQL 텍스트, 특정 쿼리 ID 또는 특정 기간보다 긴 지속 시간을 기준으로 필터링하려면 을 선택하십시오.

쿼리 실행 행을 마우스로 가리켜 실행된 SQL 문의 전체 미리 보기를 확인하고, 쿼리 ID를 복사하고, 선택적으로 쿼리 실행에 대한 쿼리 세부 정보를 엽니다. 쿼리 세부 정보에 대한 자세한 내용은 Snowsight를 사용하여 쿼리 기록 검토하기 섹션을 참조하십시오.

Snowflake Native App 에서 수정된 기록 데이터 쿼리¶

Snowflake Native App 과 관련된 쿼리의 경우 query_text 및 error_message 필드는 다음 컨텍스트의 쿼리 기록 에서 수정됩니다.

• 앱이 설치되거나 업그레이드될 때 실행되는 쿼리.

• 앱이 소유한 저장 프로시저의 하위 작업에서 발생하는 쿼리.

이러한 각 상황에서 Snowsight 의 쿼리 기록 셀은 공백으로 나타납니다.