Consulta de dados no Snowflake¶
O Snowflake suporta SQL padrão, incluindo um subconjunto de ANSI SQL:1999 e as extensões analíticas SQL:2003. O Snowflake também suporta variações comuns para uma série de comandos onde essas variações não entram em conflito umas com as outras.
Dica
Você pode usar o serviço de otimização de pesquisa para melhorar o desempenho da consulta. Para obter mais detalhes, consulte Serviço de otimização de pesquisa.
- Como trabalhar com junções
Uma junção combina linhas de duas tabelas para criar uma nova linha combinada que pode ser usada na consulta.
Aprenda conceitos de junção, tipos de junção e como trabalhar com junções.
- Análise de dados de séries temporais
Analisar dados de séries temporais, usando a funcionalidade SQL desenvolvida para esse fim, como o recurso ASOF JOIN, funções auxiliares de data e hora, funções de agregação para redução de amostragem e funções que oferecem suporte a quadros de janela deslizante.
Aprenda a unir tabelas em colunas de carimbo de data/hora utilizando ASOF JOIN, quando seus valores seguem um ao outro, precedem um ao outro ou correspondem exatamente.
- Eliminação de junções redundantes
Uma junção em uma coluna-chave pode se referir a tabelas que não são necessárias para a junção. Tal junção é referida como uma junção redundante.
Aprenda sobre as junções redundantes, e como eliminá-las para melhorar o desempenho das consultas.
- Como trabalhar com subconsultas
Uma subconsulta é uma consulta dentro de outra consulta.
Aprenda sobre as subconsultas e como utilizá-las.
- Consulta de dados hierárquicos
Bancos de dados relacionais geralmente armazenam dados hierárquicos utilizando diferentes tabelas.
Aprenda a consultar dados hierárquicos usando junções, expressões de tabela comum (CTEs) e CONNECT BY.
- Como trabalhar com CTEs (expressões de tabela comuns)
Uma CTE (expressão de tabela comum) é uma subconsulta nomeada definida em uma cláusula WITH, cujo resultado é efetivamente uma tabela.
Aprenda a escrever e trabalhar com expressões CTE.
- Consulta de dados semiestruturados
Os dados semiestruturados representam estruturas de dados hierárquicos arbitrários, que podem ser usados para carregar e operar com dados em formatos semiestruturados (por exemplo, JSON, Avro, ORC, Parquet ou XML).
Aprenda a usar operadores e funções especiais para consultar dados hierárquicos complexos armazenados em um VARIANT.
- Uso da pesquisa de texto completo
É possível usar a pesquisa de texto completo para encontrar dados de caractere (texto) em colunas especificadas de uma ou mais tabelas, incluindo campos nas colunas VARIANT, OBJECT e ARRAY.
Aprenda a executar consultas que usam pesquisa de texto completo.
- Construção de SQL no tempo de execução
É possível criar programas que constroem instruções SQL dinamicamente em tempo de execução.
Aprenda sobre as diferentes opções para construir SQL em tempo de execução.
- Análise de dados com funções de janela
As funções de janela operam em janelas, que são grupos de linhas que estão relacionadas de alguma forma.
Aprenda sobre janelas, funções de janela, e como usar as funções de janela para examinar dados.
- Identificação de sequências de linhas que correspondem a um padrão
Em alguns casos, pode ser necessário identificar sequências de linhas de tabela que correspondam a um padrão.
Aprenda sobre a correspondência de padrões e como usar MATCH_RECOGNIZE para trabalhar com linhas de tabela de correspondência de padrões.
- Uso de sequências
Sequências são usadas para gerar números únicos para sessões e instruções, incluindo instruções simultâneas.
Aprenda o que são sequências e como utilizá-las.
- Uso de resultados de consultas persistentes
Quando uma consulta é executada, o resultado persiste por um período.
Saiba como os resultados das consultas persistem, quanto tempo os resultados das consultas persistem e como usar os resultados das consultas persistentes para melhorar o desempenho.
- Cálculo do número de valores distintos
Existem vários métodos para determinar a contagem de elementos distintos dentro de uma coluna.
Aprenda os métodos para identificar e relatar elementos distintos nos dados.
- Estimativa da similaridade de dois ou mais conjuntos
Snowflake fornece mecanismos para comparar conjuntos de dados quanto à semelhança.
Saiba como o Snowflake determina a semelhança e como comparar vários conjuntos de dados quanto à semelhança.
- Estimativa de valores frequentes
O Snowflake pode examinar os dados para determinar com qual frequência os valores aparecem dentro dos dados.
Aprenda como a frequência é determinada e como consultar dados para determinar a frequência de dados usando a família de funções APPROX_TOP_K.
- Estimativa de valores percentuais
Snowflake pode estimar as porcentagens de valores usando uma versão otimizada do algoritmo t-Digest.
Aprenda a estimar porcentagens usando a família de funções APPROX_PERCENTILE.
- Consulta de dados usando planilhas
Os perfis de consulta fornecem detalhes de execução para uma consulta.
Saiba como examinar as consultas, usando perfis de consulta, para entender e melhorar o desempenho.
- Uso do hash de consulta para identificar padrões e tendências em consultas
Para identificar padrões e tendências em consultas, você pode usar o hash do texto da consulta, que está incluído nas colunas
query_hash
equery_parameterized_hash
na exibição selecionada de Account Usage e na saída das funções de tabela selecionadas do Information Schema.Saiba como usar o hash de consulta nessas colunas para identificar consultas repetidas e detectar padrões e tendências em consultas.
- Cancelamento de instruções
A execução de instruções é normalmente cancelada usando a interface utilizada para iniciar a consulta.
Saiba como usar as funções do sistema para cancelar uma consulta específica ou todas as consultas atualmente em execução.