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Snowflake数据平台全方位解析

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发布时间: 2025-09-03 01:58:49 阅读量: 291 订阅数: 30 AIGC
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Snowflake权威指南精要

# Snowflake数据平台全方位解析 ## 1. Snowflake的发布计划 Snowflake每周会进行两次计划内发布,包含以下类型: - 完整发布:除周五外的任意一天进行部署,涵盖新功能、功能增强或更新以及问题修复。 - 补丁发布 此外,每月还会进行一次行为变更发布。 ## 2. Snowpark支持的语言 Snowpark支持多种客户端开放API语言,为开发者提供了丰富的选择: - Node.js - .NET - Go - Java - Python - SQL Snowflake数据平台对开发者十分友好,允许应用开发者在多种编程语言中进行选择。 ## 3. 查询性能测试设置 在测试聚类和搜索优化服务的查询性能时,我们将`USE_CACHED_RESULT`设置为`FALSE`,以避免利用缓存结果。若不将其值改为`false`,多次重新运行查询时将无法获得准确的性能测试结果。 ## 4. 聚类与搜索优化的应用场景 对于点查找查询,使用搜索优化比聚类更为合适。一般情况下,Snowflake能在表中生成良好聚类的数据,但随着时间推移,特别是在大型表上进行数据操作(DML)时,部分表行的数据可能无法在期望维度上实现最优聚类。对于排序不理想的大型表,也需要更好的方式将数据共置于相同的微分区中。在这两种情况下,Snowflake的聚类功能可以发挥作用。 在网络安全工作负载中,团队通常需要对具有高度选择性过滤器的关键仪表板做出快速响应,这往往需要进行点查找查询。因此,对点查找查询有用的搜索优化服务可用于支持Snowflake的网络安全工作负载。 ## 5. 数据建模方法 ### 5.1 Data Vault建模方法 Data Vault建模方法可以利用Snowflake的大规模并行处理计算集群和优化的列存储格式。与Inmon方法相比,Data Vault方法和Kimball方法相对简单,实施所需时间更少。Kimball方法基于四步规范化过程,而Data Vault使用敏捷方法。一般来说,实施Data Vault建模方法的成本最低,但它需要更多的存储空间,并且在数据简单且不需要数据审计时并非最佳选择。 ### 5.2 数据工程师的职责 数据工程师不负责创建治理规则和条例,但需要负责实施这些规则。 ### 5.3 数据货币化定价策略 数据货币化的两种常见定价策略是成本定价和价值定价。 ## 6. Snowflake对象命名最佳实践 ### 6.1 字符相关规则 - 创建简短且有意义的名称,长度超过8个字符时尽量使用缩写。虽然名称最多可包含128个字符,但最好不超过24个字符。可使用注释或标签作为描述符,而非在名称中使用更多字符。 - 避免使用混合大小写字母。若不使用全大写或全小写字母,则需在名称周围加上引号,否则Snowflake会将名称转换为全大写。 - 避免使用空格,使用下划线(_)代替,以免给某些第三方应用带来问题。 - 表和字段使用单数术语,例如`Customer`表可以有`CustomerID`字段。 - 避免使用特殊字符,如`#`、`-`、`@`和`!`。尽管Snowflake允许部分特殊字符,但它们可能会给某些第三方应用带来问题。 ### 6.2 非字符相关规则 - 使用推荐的Snowflake系统定义角色创建对象,例如使用`SYSDAMIN`角色创建数据库和虚拟仓库。 - 在创建新对象时,使用`IF NOT EXISTS`语法。在实践中,特别是在生产环境中,务必使用此语法。若在生产环境中误使用`OR REPLACE`语法,可使用Snowflake的时间旅行功能将对象恢复到原始状态。 - 语言标准化,选择如美式英语这样的地区或方言,例如使用`COLOR`而非`COLOUR`。 - 避免使用介词,例如使用`ERROR_CODE`而非`CODE_FOR_ERROR`。 - 避免使用后置形容词,例如使用`APPROVED_ARTICLES`而非`ARTICLES_APPROVED`。 - 避免使用通用短语,如`OTHER`和`MISC`。 - 避免为表和列使用前缀,谨慎使用下划线。 - 避免与不同对象类型使用相同的名称,例如不要在同一模式中为临时表和永久表使用相同的名称。 - 避免使用保留字,Snowflake文档中提供了保留关键字列表。 ### 6.3 标准标签缩写 | 缩写 | 含义 | | ---- | ---- | | DEV | 用于数据库和角色的开发环境(前缀) | | EXT | 用于阶段和表的外部(前缀) | | FB | 用于数据库和角色的功能分支环境(前缀) | | FF | 文件格式(前缀) | | POC | 用于数据库和角色的概念验证环境(前缀) | | PROD | 用于数据库和角色的生产环境(前缀) | | QA | 用于数据库和角色的测试/质量保证环境(前缀) | | SP | 存储过程(前缀) | | TSK | 任务(前缀) | | DB | 数据库 | | INT | 集成 | | MVW | 物化视图 | | RM | 资源监视器 | | STG | 阶段 | | SVC | 服务账户 | | TBL | 表(可选) | | VW | 视图 | | WH | 仓库 | ## 7. 设置Snowflake试用账户 与大多数公共云提供商的解决方案不同,Snowflake为用户提供了单一且一致的入口点,降低了复杂性和管理开销。注册Snowflake账户后,用户将获得一个以`snowflakecomputing.com`结尾的唯一URL,实例创建后,用户无需了解底层云平台,其映射由Snowflake管理。此外,Snowflake可在多个云和地区提供统一的数据体验。 设置新的Snowflake试用账户的步骤如下: 1. 访问Snowflake注册页面。 2. 填写第一页的信息后,需要选择Snowflake版本、云提供商和地区。选择时需考虑以下因素:建议选择与大多数数据应用所在的相同公共云和地区,这样在需要进行数据传输时将更加便捷且成本更低。 Sn
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勃斯李

大数据技术专家
超过10年工作经验的资深技术专家,曾在一家知名企业担任大数据解决方案高级工程师,负责大数据平台的架构设计和开发工作。后又转战入互联网公司,担任大数据团队的技术负责人,负责整个大数据平台的架构设计、技术选型和团队管理工作。拥有丰富的大数据技术实战经验,在Hadoop、Spark、Flink等大数据技术框架颇有造诣。
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