Schneeflocke: Der endgültige Leitfaden

Kapitel 1. Erste Schritte

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Cloud Computing zeichnet sich durch die Verfügbarkeit von Datenspeicherung und Rechenleistung auf Abruf aus. Ein Hauptvorteil von Cloud Computing ist, dass die Nutzer/innen nicht direkt oder aktiv in die Verwaltung dieser Computersystemressourcen eingebunden werden müssen. Weitere Vorteile sind der Zugang zu unbegrenzter Speicherung, automatische Software-Updates, sofortige Skalierbarkeit, hohe Geschwindigkeit und Kostenreduzierung. Wie erwartet hat die jüngste Explosion des Cloud Computing, angeführt von AWS Redshift, Google BigQuery und Microsoft Azure Data Warehouse, zu einem Rückgang der Rechenzentren vor Ort geführt.

Viele der großen Data Warehouse-Anbieter wie Oracle und IBM, die als traditionell gehostete Lösung entwickelt wurden, haben sich später an die Cloud-Umgebung angepasst. Im Gegensatz zu diesen traditionellen Lösungen wurde Snowflake von Anfang an nativ für die Cloud entwickelt. Obwohl Snowflake ursprünglich als bahnbrechendes Cloud Data Warehouse entwickelt wurde, hat es sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt und ist heute weit mehr als ein innovatives, modernes Data Warehouse.

Auf dem Weg dorthin hat Snowflake einige beeindruckende Auszeichnungen erhalten. Snowflake gewann den ersten Platz beim Startup-Wettbewerb Strata + Hadoop World 2015 und wurde im Magic Quadrant 2015 DBMS Report von Gartner als "Cool Vendor" bezeichnet. Im Jahr 2019 wurde Snowflake auf Platz 2 der Cloud 100-Liste des Magazins Forbes und auf Platz 1 der US-Liste der Top-Startups von LinkedIn gelistet. Am 16. September 2020 wurde Snowflake zum größten Software-Börsengang (IPO) der Geschichte.

Heute bricht die Snowflake Data Cloud Platform Silos auf und ermöglicht viele verschiedene Arbeitslasten. Neben den traditionellen Data-Engineering- und Data-Warehouse-Workloads unterstützt Snowflake auch Data-Lake-, Data-Collaboration-, Data-Analytics-, Data-Application-, Data-Science-, Cybersecurity- und Unistore-Workloads. Der Snowflake-Ansatz "Viele Daten-Workloads, eine Plattform" bietet Unternehmen die Möglichkeit, schnell und auf sichere und geregelte Weise Werte aus schnell wachsenden Datenbeständen zu ziehen und so die Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Seit seiner Gründung vor 10 Jahren hat Snowflake sein hohes Innovationstempo in der Data Cloud beibehalten .

Die Gründer von Snowflake haben sich 2012 mit der Vision zusammengetan, ein Data Warehouse für die Cloud zu entwickeln, das von Grund auf das wahre Potenzial grenzenloser Erkenntnisse aus riesigen Mengen unterschiedlicher Datentypen freisetzt. Ihr Ziel war es, eine sichere und leistungsstarke Lösung zu entwickeln, die gleichzeitig kostengünstig und einfach zu warten ist. Nur drei Jahre später, im Jahr 2015, wurde das Cloud-basierte Data Warehouse von Snowflake auf den Markt gebracht. Mit seiner einzigartigen Architektur und seinem Cloud-unabhängigen Ansatz hat Snowflake den Data-Warehousing-Markt sofort auf den Kopf gestellt. Die bahnbrechende Snowflake-Plattform machte das Data Engineering auch geschäftsorientierter, weniger technisch und weniger zeitaufwändig, was mehr Möglichkeiten zur Demokratisierung der Datenanalyse schuf, indem es Nutzern auf allen Ebenen eines Unternehmens ermöglichte, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Um die einzigartigen Qualitäten und den Ansatz von Snowflake zu verstehen, ist es wichtig, die zugrunde liegende Snowflake-Architektur zu kennen. Ab Kapitel 2 und im weiteren Verlauf des Buches erfährst du, auf welch vielfältige Weise Snowflake fast ohne Verwaltungsaufwand auskommt, um einen Großteil des Verwaltungs- und Managementaufwands zu eliminieren, der mit traditionellen Data Warehouses verbunden ist. Du wirst aus erster Hand erfahren, wie Snowflake funktioniert, denn jedes Kapitel enthält SQL-Beispiele, die du selbst ausprobieren kannst. Außerdem gibt es am Ende jedes Kapitels einen Wissenstest.

Einige der innovativsten Snowflake-Workloads basieren auf den 2018 eingeführten Snowflake Secure Data Sharing-Funktionen. Snowflake Secure Data Sharing ermöglicht die praktisch sofortige, sichere Freigabe von verwalteten Daten im gesamten Ökosystem deines Unternehmens. Außerdem eröffnet es viele Möglichkeiten, Datenbestände zu monetarisieren. Kapitel 10 ist ganz diesem innovativen Snowflake-Workload gewidmet.

In 2021 hat Snowflake die Möglichkeit eingeführt, mit Snowflake Organizations mehrere Konten einfach zu verwalten. Die Verwaltung mehrerer Konten ermöglicht es, verschiedene Umgebungen, wie z. B. Entwicklungs- und Produktionsumgebungen, getrennt zu verwalten und eine Multi-Cloud-Strategie zu verfolgen. Das bedeutet auch, dass du die Kosten besser verwalten kannst, da du die Funktionen, die du für jedes einzelne Konto benötigst, selbst auswählen kannst. Die Verwaltung der Snowflake Organisation wird in Kapitel 5 näher erläutert.

Snowflake hat mit der Einführung von Snowpark im Juni 2021 auch die Möglichkeiten der Data Cloud erweitert. In der gesamten Branche gilt Snowpark als wegweisend für die Bereiche Data Engineering und maschinelles Lernen. Snowpark ist ein Entwickler-Framework, das neue Möglichkeiten der Datenprogrammierung in die Cloud bringt und es Entwicklern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht, Java, Scala oder Python zu verwenden, um Code serverlos zu verteilen.

Der Security Data Lake , den Snowflake 2022 eingeführt hat, ist ein innovativer Workload, der Cybersecurity- und Compliance-Teams einen umfassenden Einblick in Sicherheitsprotokolle in großem Umfang ermöglicht und gleichzeitig die Kosten für SIEM-Systeme (Security Information and Event Management) reduziert. Interessanterweise kann dieser Cybersecurity-Workload mit Cybersecurity-Partnern auf dem Snowflake Data Exchange erweitert werden, die Threat Detection, Threat Hunting, Anomaly Detection und vieles mehr anbieten können. In Kapitel 12 werden wir einen tieferen Einblick in Snowpark und die Security Data Lake Workloads geben. Auch der neueste Snowflake-Workload, Unistore (ein Workload für Transaktions- und Analysedaten), wird in Kapitel 12 behandelt.

Dieses erste Kapitel führt dich in Snowflake ein und macht dich mit der Navigation in Snowsight, der neuen Web-Oberfläche von Snowflake, vertraut. Darüber hinaus enthält das Kapitel Informationen über die Snowflake-Community, Zertifizierungen und Snowflake-Events. Außerdem gibt es einen Abschnitt, in dem Vorbehalte gegen die Codebeispiele im Buch formuliert werden. Wenn du dir die Zeit nimmst, dich in diesem Kapitel zu orientieren, wirst du in den folgenden Kapiteln erfolgreich sein.

Snowflake Web User Interfaces

Zwei unterschiedliche Snowflake-Web-Benutzeroberflächen sind verfügbar: die klassische Konsole und Snowsight, die neue Snowflake-Web-UI. Snowsight wurde erstmals 2021 eingeführt und ist jetzt die Standard-Benutzeroberfläche für neu eingerichtete Snowflake-Konten. Es wird erwartet, dass Snowsight Anfang 2023 zur Standard-Benutzeroberfläche für alle Konten wird und die Classic Console kurz darauf abgeschafft wird. Wenn nicht anders angegeben, werden alle unsere praktischen Beispiele in Snowsight durchgeführt.

Wie alle anderen Funktionen von Snowflake wird auch Snowsight ständig verbessert. Daher kann es vorkommen, dass die Screenshots in den Kapiteln geringfügig von dem abweichen, was in der Snowsight-Weboberfläche, in der du arbeitest, angezeigt wird.

Hinweis

Um schnelle Innovationen zu unterstützen, veröffentlicht Snowflake zwei geplante Releases pro Woche und ein Verhaltensänderungsrelease pro Monat. Weitere Informationen über Snowflake-Releases findest du in der Snowflake-Dokumentation.

Vorbereitungsarbeiten

Im Vorbereitungsabschnitt jedes Kapitels erstellen wir alle Ordner, Arbeitsblätter und Snowflake-Objekte, die wir für die praktischen Beispiele in diesem Kapitel benötigen.

Du brauchst Zugang zu einer Snowflake-Instanz, um den Kapiteln zu folgen und die praktischen Beispiele auszuführen. Wenn du noch keinen Zugang zu einer Snowflake-Instanz hast, kannst du ein kostenloses Snowflake-Probekonto einrichten. Wenn du wissen willst, wie du ein kostenloses Snowflake-Probekonto einrichtest, lies Anhang C.

Wenn du Zugang zu einer Snowflake-Org hast, die standardmäßig auf die Classic Console zugreift, kannst du Snowsight auf zwei Arten aufrufen. In der Weboberfläche der Classic Console kannst du auf die Schaltfläche Snowsight in der oberen rechten Ecke des Bildschirms klicken (siehe Abbildung 1-1). Alternativ kannst du dich auch direkt bei Snowsight anmelden.

Abbildung 1-1. Die Weboberfläche der Classic Console zeigt die Schaltfläche Snowsight

Sobald du in Snowsight geöffnet hast, ist Arbeitsblätter die Standardregisterkarte (siehe Abbildung 1-2). Du kannst auch auf einige der anderen Registerkarten klicken, z. B. auf die Registerkarte Daten und Berechnen, um einige der verfügbaren Menüoptionen zu sehen. Wie wir später sehen werden, zeigt die Unterregisterkarte Datenbanken die Datenbanken an, die dir im Rahmen deiner Zugriffsrechte zur Verfügung stehen.

Abbildung 1-2. Snowsight UI-Registerkarten mit der Registerkarte "Arbeitsblätter" als Standard

Wenn du bisher in der Weboberfläche der Classic Console gearbeitet hast oder dich zum ersten Mal anmeldest, wird dir beim ersten Aufruf von Snowsight die Option zum Importieren deiner Arbeitsblätter angezeigt (siehe Abbildung 1-3).

Abbildung 1-3. Wenn du Snowsight zum ersten Mal verwendest, wird dir eine Option zum Importieren von Arbeitsblättern angezeigt

Wenn du ein Arbeitsblatt aus der Classic Console UI importierst, wird ein neuer Ordner mit Zeitstempel erstellt (wie in Abbildung 1-4 gezeigt).

Abbildung 1-4. Der Ordnername ist standardmäßig der Tag und die Uhrzeit, zu der du deine Arbeitsblätter importierst

Du kannst auf Snowsight mit einer der neuesten Versionen von Google Chrome, Mozilla Firefox oder Apple Safari für macOS zugreifen. Nachdem du dich angemeldet hast, wird eine Client-Sitzung bei fortgesetzter Benutzeraktivität auf unbestimmte Zeit aufrechterhalten. Nach vier Stunden Inaktivität wird die aktuelle Sitzung beendet und du musst dich erneut anmelden. Die standardmäßige Sitzungsdauer von vier Stunden kann geändert werden; der minimale konfigurierbare Wert für eine Sitzungsdauer beträgt fünf Minuten .

Schneesicht-Orientierung

Wenn du dich bei Snowsight anmeldest, hast du Zugriff auf dein Benutzermenü und dein Hauptmenü. Im Benutzermenü kannst du deinen Benutzernamen und deine aktuelle Rolle sehen. Standardmäßig wird dir die Rolle SYSADMIN zugewiesen, wenn du dich zum ersten Mal für ein Testkonto anmeldest .

Du wirst auch feststellen, dass das Hauptmenü standardmäßig die Auswahl Arbeitsblätter enthält. In dem Bereich rechts neben dem Hauptmenü hast du weitere Optionen für deine Hauptmenüauswahl. In Abbildung 1-5 siehst du das Menü Arbeitsblätter rechts neben dem Hauptmenü. Unterhalb des Menüs Arbeitsblätter befinden sich Untermenüs, die sich auf die Auswahl im Hauptmenü beziehen.

Abbildung 1-5. Snowsight Menüoptionen

Als Nächstes stellen wir unsere Snowsight-Einstellungen ein und verbringen ein paar Minuten mit der Navigation im Bereich der Snowsight-Arbeitsblätter.

Snowsight Präferenzen

Um deine Einstellungen vorzunehmen, klicke direkt auf deinen Namen oder benutze den Dropdown-Pfeil neben deinem Namen, um zu den Untermenüs zu gelangen (wie in Abbildung 1-6 gezeigt). Du wirst feststellen, dass es hier möglich ist, die Rolle zu wechseln. Versuche, deine Rolle in eine andere Rolle zu wechseln und sie dann wieder auf SYSADMIN zu setzen. Das wird im Laufe des Kapitels wichtig sein, denn wir werden regelmäßig zwischen den Rollen wechseln müssen.

Du wirst feststellen, dass der Snowflake-Support unter im Benutzermenü verfügbar ist. Wenn du einen Fall einreichen möchtest, klicke einfach auf Support. Es ist wichtig zu wissen, dass du mit einem kostenlosen Testkonto keinen Supportfall erstellen kannst.

Abbildung 1-6. Auswahlmöglichkeiten im Benutzermenü

Klicke auf die Option Profil und das Untermenü Profil steht dir zur Verfügung (wie in Abbildung 1-7 dargestellt). Hier kannst du u. a. deine bevorzugte Sprache ändern und dich für die Multifaktor-Authentifizierung (MFA) anmelden. Hier würdest du auch hingehen, wenn du dein Passwort ändern möchtest.

Wenn du Änderungen an deinem Profil vornimmst, klicke auf die Schaltfläche Speichern. Andernfalls klickst du auf die Schaltfläche Schließen.

Abbildung 1-7. Untermenü Profil

Arbeitsblätter zum Navigieren in Snowsight

Wenn du durch Snowsight navigierst und die Übungen in diesem Buch machst, wirst du feststellen, dass die automatische Speicherung in Snowsight aktiviert ist. Eine der großartigen Funktionen von Snowsight ist die Versionshistorie, mit der du bei Bedarf zu einer früheren Version des Arbeitsblatts zurückkehren kannst .

Kontext Einstellung

Der Kontext für Abfragen wird in unseren Beispielen immer wieder vorkommen. Um den Kontext festzulegen, müssen wir das virtuelle Lagerhaus auswählen, das wir verwenden, sowie die Rolle, mit der wir die Abfragen ausführen wollen. Außerdem müssen wir die Datenbank und das Schema auswählen, die wir für unsere Abfragen verwenden wollen.

Virtuelle Lagerhäuser, Rollen und andere Snowflake-Objekte werden in den nächsten Kapiteln vorgestellt. Bis dahin solltest du wissen, dass deine aktuelle Rolle bestimmt, welche Daten du sehen und welche Aktionen du in Snowflake durchführen kannst. Das aktuelle virtuelle Lagerhaus, das du nutzt, ist die Rechenleistung, die du für deine Abfragen verwendest. Die meisten, aber nicht alle Abfragen erfordern ein virtuelles Lagerhaus, um die Abfrage auszuführen. Wenn du eine Snowflake-Test-Organisation verwendest, ist deine Standardrolle SYSADMIN und dein Standard-Virtual-Warehouse ist COMPUTE_WH.

Bevor wir unseren Kontext für die kommenden Abfragen festlegen, müssen wir herausfinden, welche Rolle und welches virtuelle Lager wir derzeit verwenden. Dazu müssen wir einige SQL-Abfragen in einem Arbeitsblatt ausführen. Legen wir einen neuen Ordner und ein neues Arbeitsblatt an, in dem wir unsere Abfragen ausführen können. Klicke in der oberen rechten Ecke auf die Ellipse und dann auf Neuer Ordner (siehe Abbildung 1-8).

Abbildung 1-8. Wenn du auf die Ellipse klickst, hast du die Wahl, einen neuen Ordner zu erstellen.

Benenne den neuen Ordner Kapitel1 und klicke auf die Schaltfläche Ordner erstellen (wie in Abbildung 1-9 gezeigt).

Abbildung 1-9. Menü zum Erstellen eines neuen Ordners

Klicke auf die Schaltfläche + Arbeitsblatt, um ein neues Arbeitsblatt zu erstellen (wie in Abbildung 1-10 dargestellt).

Abbildung 1-10. Erstellen eines neuen Arbeitsblatts in Snowsight durch Klicken auf die Schaltfläche + Arbeitsblatt

Sobald du auf die Schaltfläche + Arbeitsblatt klickst, wird ein neues Arbeitsblatt im Ordner Kapitel1 erstellt. Du wirst feststellen, dass der Name des Arbeitsblatts standardmäßig das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit enthält (siehe Abbildung 1-11) und dass der Cursor im Arbeitsblatt steht und auf deine SQL-Anweisung wartet. Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass noch keine Datenbank ausgewählt wurde. Wir werden den Kontext für die Datenbank etwas später festlegen.

Abbildung 1-11. Ein neues Arbeitsblatt, das im Ordner Kapitel1 erstellt wurde

Bevor du jedoch Abfragen ausführst, solltest du den Namen des Arbeitsblatts ändern. Klicke auf den Dropdown-Pfeil neben dem Namen des Arbeitsblatts und gib einen neuen Namen für das Arbeitsblatt ein: Kapitel1 Erste Schritte (siehe Abbildung 1-12).

Abbildung 1-12. Umbenennen des Arbeitsblatts

Jetzt kannst du deine ersten Abfragen in das Snowsight-Arbeitsblatt eingeben. Gib die folgenden Anweisungen ein:

SELECT CURRENT_ROLE();
SELECT CURRENT_WAREHOUSE();

Dein Arbeitsblatt sollte so aussehen wie in Abbildung 1-13, wo sich zwei Anweisungen in zwei verschiedenen Zeilen befinden und der Cursor am Anfang von Zeile 3 steht. Die SELECT Anweisungen geben lediglich Informationen zurück; sie ändern weder deine aktuelle Rolle noch dein aktuelles virtuelles Lager.

Abbildung 1-13. Cursor auf Zeile 3 des Arbeitsblatts

In der oberen rechten Ecke deines Bildschirms befindet sich eine Schaltfläche mit einem blauen Pfeil (siehe Abbildung 1-14). Auf diese Schaltfläche, die wir von nun an als Schaltfläche Ausführen bezeichnen, klickst du, um die Abfragen in einem Arbeitsblatt auszuführen.

Abbildung 1-14. Die blaue Pfeilschaltfläche, die in Snowflake die Schaltfläche Ausführen ist

Stelle sicher, dass dein Cursor am Anfang von Zeile 3 steht, und klicke auf die Schaltfläche Ausführen. Du solltest das aktuelle virtuelle Lager sehen, wie in Abbildung 1-15 dargestellt.

Abbildung 1-15. Abfrageergebnisse aus dem Arbeitsblatt

Sehen wir uns nun an, was passiert, wenn wir den Cursor an den Anfang des Arbeitsblatts, in Zeile 1, setzen und dann auf die Schaltfläche Ausführen klicken. Du siehst das in Abbildung 1-16 dargestellte Ergebnis.

Abbildung 1-16. Abfrageergebnis für die Anzeige der aktuellen Rolle

Du wirst feststellen, dass nur die erste Abfrage ausgeführt wurde. Versuchen wir nun eine weitere Möglichkeit, diese Abfragen auszuführen. Markiere beide Anweisungen wie in Abbildung 1-17 und drücke dieses Mal Strg + Enter statt der Schaltfläche Ausführen. Strg + Enter ist eine Abkürzung für die Schaltfläche Ausführen. Du wirst feststellen, dass beide Anweisungen ausgeführt wurden.

Abbildung 1-17. Alle Snowflake-Anweisungen werden vor dem Ausführen des Codes hervorgehoben

Unter findest du heraus, was unsere aktuelle Datenbank ist. Führe den folgenden Code aus:

SELECT CURRENT_DATABASE();

Wenn wir die vorangehende Anweisung ausführen, um die aktuelle Datenbank auszuwählen, wird ein Nullwert zurückgegeben. Das liegt daran, dass wir den Kontext für unsere Datenbank noch nicht festgelegt haben. Wir können den Kontext für unsere Datenbank auf zwei Arten festlegen: über das Dropdown-Menü oder durch Ausführen einer Abfrage mit dem Befehl USE. Du kannst das Dropdown-Menü verwenden, wenn du dir nicht sicher bist, welche Datenbanken du verwenden kannst. Das Dropdown-Menü listet dir alle Datenbanken auf, auf die deine Rolle zugreifen kann. Dieses Mal verwenden wir die Abfrage. Wenn wir mit der Eingabe der Anweisung beginnen, hilft uns Snowflake mit seiner Funktion Smart Autocomplete (siehe Abbildung 1-18).

Abbildung 1-18. Smart Autocomplete in Aktion

Führe die Anweisung aus, um die Snowflake-Beispieldatenbank zu verwenden:

USE DATABASE SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA;

Wenn du diese Abfrage ausführst, wird der Datenbankkontext geändert. Du kannst den geänderten Kontext jetzt direkt auf dem Arbeitsblatt sehen, wo das Dropdown-Menü, wenn du darauf klickst, die aktuelle Datenbank anzeigt (wie in Abbildung 1-19). Außerdem werden die Schemata angezeigt, auf die du in dieser Datenbank zugreifen kannst. Keines der Schemas ist hervorgehoben oder mit einem Häkchen versehen, was bedeutet, dass noch kein Schema ausgewählt wurde.

Abbildung 1-19. Die aktuell ausgewählte Datenbank ist SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA

Anstatt den Befehl USE auszuführen, um das aktuelle Schema festzulegen, wählen wir diesmal aus dem Menü. Wähle das Schema TPCDS_SF100TCL (wie in Abbildung 1-20 gezeigt).

Abbildung 1-20. Auswahl der Datenbank und des Schemas

Was dir bei Snowsight auffallen wird, sind die vier Schaltflächen unterhalb der Abfrage und rechts neben den Objektlisten. Derzeit sind drei der Schaltflächen in Abbildung 1-21 hervorgehoben. Es können nicht alle vier Schaltflächen gleichzeitig ausgewählt werden, denn Ergebnisse können nur ausgewählt werden, wenn Diagramm abgewählt ist.

Abbildung 1-21. Vier Schaltflächen in Snowsight, direkt unter der Abfrage

Wähle die Schaltfläche "Objekte" aus. Hebe nun die Markierung der anderen drei Schaltflächen auf und wähle sie nacheinander wieder aus, um zu sehen, was mit deinem Arbeitsbereich passiert. Die Schaltfläche Objekte bestimmt, ob du die Objekte auf der linken Seite deines Bildschirms siehst. Du kannst die Schaltfläche Abfrage abwählen, um eine Vollbildansicht der Ergebnisse zu erhalten, oder du kannst die Schaltfläche Ergebnisse abwählen, um eine Vollbildansicht der Arbeitsblattabfragen zu erhalten. Wenn du die Schaltfläche Diagramm auswählst, wird die Schaltfläche Ergebnisse abgewählt. Wenn du den Snowsight-Ansichtsbereich änderst, kannst du die Snowflake-Benutzeroberfläche anpassen.

Im nächsten Abschnitt werfen wir einen Blick auf neue Snowsight-Funktionen, die die Produktivität der Benutzer verbessern. In Kapitel 11 werden wir uns Snowsight-Diagramme und -Dashboards sowie einige neue Snowsight-Funktionen für die Zusammenarbeit ansehen .

Verbesserte Produktivität

Du wirst die vielen Verbesserungen in Snowsight zu schätzen wissen, wenn du bisher mit der Web-Oberfläche der Snowflake Classic Console gearbeitet hast. Snowsight bietet automatische kontextbezogene Vorschläge, einen Skriptversionsverlauf, Arbeitsblattordnerstrukturen, Verknüpfungen und vieles mehr. Schauen wir uns einige der Funktionen genauer an.

Verwendung kontextbezogener Vorschläge von Smart Autocomplete

Als wir unsere Abfrage schrieben, um den Kontext für die Datenbank festzulegen, gab uns die Snowflake Smart Autocomplete-Funktion kontextbezogene Vorschläge. Snowflake zeigte uns sogar unsere Auswahlmöglichkeiten an, bevor wir den Namen der Datenbank vervollständigen konnten (siehe Abbildung 1-22). Wenn du mit der Eingabe eines Funktionsnamens beginnst, gibt dir Snowflake Informationen über die benötigten Parameter und einen Link zu den Snowflake-Dokumenten.

Abbildung 1-22. Snowsight kontextbezogene Vorschläge von Smart Autocomplete

SQL formatieren

Snowsight bietet dir die Möglichkeit, deinen SQL-Code übersichtlich zu formatieren. Wähle im Dropdown-Menü "Abfrage formatieren", um deine SQL-Abfrage neu zu formatieren, wie in Abbildung 1-23.

Abbildung 1-23. Snowsight-Option zur Formatierung einer Abfrage

Es ist nicht mehr nötig, deinen unordentlichen Code zu formatieren, bevor du ihn mit anderen teilst oder an deinen Dashboards arbeitest. Die Option "Abfrage formatieren" nimmt dir diese Arbeit ab. Mit der Option "Abfrage formatieren" kannst du unordentliche Formatierungen bereinigen, bevor du deinen SQL-Code mit anderen teilst oder an Visualisierungen mitarbeitest .

Abkürzungen verwenden

Du wirst feststellen, dass es in den Snowsight-Befehlen eine Reihe von Tastenkombinationen gibt. Klicke auf den Dropdown-Pfeil neben dem Namen des Arbeitsblatts und dann auf "Verknüpfungen anzeigen", um auf diese Befehle zuzugreifen (wie in Abbildung 1-24 gezeigt).

Abbildung 1-24. Eine Option zum Anzeigen von Verknüpfungen ist in Snowsight verfügbar

Zugriff auf die Versionsgeschichte

Das aktuelle Arbeitsblatt wird automatisch gespeichert, wenn eine SQL-Anweisung in einem Snowsight-Arbeitsblatt ausgeführt wird. Wenn eine Anweisung oder ein Skript mehrmals ausgeführt wird, ist der Versionsverlauf verfügbar. Auf die verschiedenen Versionen kannst du über das Dropdown-Menü auf der rechten Seite des Bildschirms zugreifen, das anzeigt, wann das Arbeitsblatt zuletzt aktualisiert wurde (wie in Abbildung 1-25 dargestellt).

Abbildung 1-25. Abfrageverlauf mit den letzten Aktualisierungen

Wenn wir uns in den kommenden Kapiteln durch Snowsight bewegen, werde ich dich auf weitere Funktionen von Snowsight hinweisen . Wenn du bereit bist, zum Hauptmenü zurückzukehren, klicke einfach auf das Haus-Symbol in der oberen linken Ecke deines Bildschirms (siehe Abbildung 1-26).

Abbildung 1-26. Das Haus-Symbol, das dich zum Hauptmenü zurückbringt

Schneeflocken-Gemeinschaft

In diesem Buch lernst du die Snowflake-Architektur kennen und erfährst, wie du Snowflake nutzen kannst. Die Informationen und Lektionen in diesem Buch sind umfassend; trotzdem kann es sein, dass du Fragen zu einem bestimmten Thema hast. Aus diesem Grund möchte ich dich ermutigen, der Snowflake-Community beizutreten und an ihr teilzunehmen.

Wenn du dich mit anderen austauschen möchtest, die eine ähnliche Leidenschaft für Snowflake haben, gibt es Benutzergruppen, an denen du vielleicht interessiert bist. Einige Benutzergruppen halten persönliche Veranstaltungen in Nordamerika, Europa, dem Nahen Osten und dem asiatisch-pazifischen Raum ab. Weitere Informationen über Snowflake-Benutzergruppen findest du auf der Website von Snowflake. Neben den regionalen Benutzergruppen gibt es auch virtuelle Special Interest Groups (siehe Abbildung 1-27 ). Ich helfe bei der Verwaltung der Data Collaboration Special Interest Group.

Abbildung 1-27. Schneeflocken-Interessengruppen (virtuell)

Snowflake-Benutzergruppen sind nur eine der Möglichkeiten, wie du dich in der Snowflake-Community engagieren kannst. Auf der Anmeldeseite der Snowflake-Community findest du außerdem Community-Gruppen, einen Link zu Ressourcen und Zugang zu Diskussionen. Um auf diese Gruppen und Ressourcen zuzugreifen, klicke oben rechts auf der Seite auf Anmelden und dann auf den Link "Kein Mitglied?", um dein kostenloses Snowflake-Community-Mitgliedskonto zu erstellen.

Snowflake hat ein spezielles Data Superhero-Programm für Snowflake-Experten, die in der Community besonders aktiv sind. Jede Person, die als Data Superhero anerkannt wird, erhält eine individuelle Data Superhero-Figur, die von Francis Mao, Snowflakes Direktor für Unternehmensveranstaltungen, erstellt wird. Abbildung 1-28 zeigt eine Zusammenkunft einiger Snowflake Data Superheroes, darunter auch mich!

Abbildung 1-28. Schneeflocken-Daten-Superhelden

Snowflake Zertifizierungen

Wenn du durch die Kapitel des Buches gehst, wirst du feststellen, dass deine Snowflake-Kenntnisse schnell wachsen. Irgendwann möchtest du vielleicht eine Snowflake-Zertifizierung erwerben, um dein Wissen in der Community zu demonstrieren.

Alle Snowflake-Zertifizierungspfade beginnen mit der SnowPro Core-Zertifizierungsprüfung. Wenn du die SnowPro-Prüfung bestehst, kannst du dich für eine oder alle der fünf rollenbasierten fortgeschrittenen Zertifizierungen anmelden: Administrator, Architekt, Datenanalyst, Dateningenieur und Datenwissenschaftler. Ein Snowflake-Zertifikat ist zwei Jahre lang gültig, danach muss eine Rezertifizierungsprüfung abgelegt werden. Wenn du eine fortgeschrittene Snowflake-Zertifizierung bestehst, wird die Uhr für die SnowPro Core-Zertifizierung zurückgesetzt, sodass du noch zwei Jahre Zeit hast, bevor du dich erneut zertifizieren lassen musst. Weitere Informationen zu den Snowflake-Zertifizierungen findest du auf der Website von Snowflake.

Snowday und Snowflake Summit Veranstaltungen

Snowflake veranstaltet das ganze Jahr über viele Events, darunter auch die "Data for Breakfast"-Veranstaltungen. Die beiden wichtigsten Snowflake-Veranstaltungen für Informationen über neue Produkte sind Snowday und Snowflake Summit. Snowday ist eine virtuelle Veranstaltung, die jedes Jahr im November stattfindet. Snowflake Summit ist eine persönliche Veranstaltung, die im Juni stattfindet. Der Snowflake Summit bietet Keynotes, Breakout-Sessions, praktische Übungen, eine Ausstellung und vieles mehr.

Wichtige Hinweise zu den Codebeispielen in diesem Buch

Die Codebeispiele, die für jedes Kapitel im Buch erstellt wurden, wurden so konzipiert, dass sie unabhängig von anderen Kapiteln bearbeitet werden können. So kannst du die Beispiele eines bestimmten Kapitels noch einmal durchgehen und am Ende jedes Kapitels den Code bereinigen .

Gelegentlich werde ich darauf hinweisen, wie Dinge in einem kostenlosen Testkonto aussehen oder funktionieren und wie sie in einem bezahlten Konto aussehen oder funktionieren. Wir werden nur wenige Unterschiede sehen, aber es ist wichtig zu wissen, dass es einige Unterschiede gibt.

Die in den Kapiteln vorgestellten Funktionen setzen voraus, dass du eine Snowflake-Instanz der Enterprise Edition oder höher hast. Wenn du derzeit mit einer Snowflake Standard Edition-Org arbeitest, solltest du ein kostenloses Testkonto einrichten und die Enterprise Edition auswählen. Andernfalls kannst du einige Beispiele nicht ausführen, wenn du eine Snowflake-Organisation mit der Standard Edition verwendest. Weitere Informationen zu den verschiedenen Snowflake-Editionen findest du in Anhang C.

Weiter oben in diesem Kapitel hast du gesehen, wie du Snowsight zum Formatieren deiner SQL-Anweisungen verwendest. Die Anweisungen, die du in diesem Buch findest, folgen dieser Formatierung, wenn möglich, aber das Format kann aus Platzgründen manchmal leicht abweichen. In einigen Kapiteln werden wir außerdem die Snowflake-Beispieldatenbank verwenden, die du mit deinem Snowflake-Konto erhältst. Da sich die zugrundeliegenden Daten in diesem Snowflake-Beispieldatensatz manchmal ändern, können die in den Beispielen des Kapitels enthaltenen Ergebnissätze leicht von deinen Ergebnissen abweichen. Für Tabellen oder Schemata in der Snowflake-Beispieldatenbank, die später nicht mehr verfügbar sind, werden unter https://github.com/SnowflakeDefinitiveGuide alternative Übungen zur Verfügung gestellt.

In haben wir in diesem Kapitel die Befehle USE ausgeführt, um den Kontext für unsere Datenbank festzulegen. In den Beispielen der nächsten Kapitel werden wir die Befehle USE verwenden, um den Kontext zu setzen. Du hast die Möglichkeit, die USE Befehle auszuführen oder den Kontext aus den Dropdown-Menüs auszuwählen.

Bei den Codebeispielen in diesem Buch werden wir uns an die bewährten Methoden für die Namensgebung in Anhang B halten, wenn wir unsere eigenen Snowflake-Objekte erstellen. Bewährte Methoden tragen dazu bei, dass der Code einfacher, lesbarer und leichter zu pflegen ist. Außerdem ermöglicht es die Erstellung von wiederverwendbarem Code und macht es einfacher, Fehler zu erkennen. In diesem Abschnitt stelle ich einige der wichtigsten bewährten Methoden vor.

Für Objektnamen werden wir alle Großbuchstaben verwenden. Wir könnten das gleiche Ergebnis mit Kleinbuchstaben oder gemischter Großschreibung erzielen, da Snowflake Objektnamen in Großbuchstaben umwandelt. Wenn du einen Objektnamen mit gemischten Buchstaben oder ausschließlich Kleinbuchstaben haben möchtest, musst du deinen Objektnamen in Anführungszeichen setzen. Es ist auch wichtig, diese Funktion zu beachten, wenn du mit Tools von Drittanbietern arbeitest, die mit Snowflake verbunden sind. Einige Tools von Drittanbietern akzeptieren keine Leer- oder Sonderzeichen, daher solltest du beides bei der Benennung von Snowflake-Objekten vermeiden.

Eine weitere bewährte Methode ist es, den gleichen Namen nicht für ein anderes Objekt zu verwenden. In späteren Kapiteln lernst du die verschiedenen Tabellentypen kennen, darunter temporäre und permanente Tabellen. Du wirst feststellen, dass temporäre Tabellen sitzungsbasiert sind und daher nicht an die Anforderungen der Eindeutigkeit gebunden sind. Auch wenn du eine temporäre Tabelle mit demselben Namen wie eine andere Tabelle erstellen kannst, ist das keine gute Praxis. Darauf wird in Kapitel 3 noch genauer eingegangen.

Snowflake steuert den Zugriff über Rollen, und bestimmte Rollen sind für die Erstellung bestimmter Arten von Objekten zuständig. Die Rolle SYSADMIN wird zum Beispiel für die Erstellung von Datenbanken und virtuellen Lagern verwendet. In Kapitel 5 werden wir mehr über Rollen erfahren, und wann immer möglich, werden wir in unseren Beispielen bewährte Methoden anwenden. Manchmal müssen wir von den bewährten Methoden abweichen, um das Beispiel einfach zu halten. In diesem Fall erwähne ich, dass wir eine andere Rolle als die empfohlene Rolle verwenden.

Wenn du ein neues Objekt erstellst, kannst du die Anweisung CREATE allein verwenden oder optional entweder die IF NOT EXISTS oder die OR REPLACE Syntax zur CREATE Anweisung hinzufügen. In unseren Beispielen verwenden wir die CREATE OR REPLACE Syntax, damit du jederzeit zum Anfang der Kapitelübungen zurückkehren kannst, um neu zu beginnen, ohne vorher Objekte löschen zu müssen. In der Praxis solltest du aber auf jeden Fall die CREATE IF NOT EXISTS Syntax verwenden, vor allem in einer Produktionsumgebung. Wenn du in der Produktion versehentlich die OR REPLACE Syntax verwendest, hast du die Möglichkeit, die Snowflake Zeitreisefunktion zu nutzen, um das Objekt in seinen ursprünglichen Zustand zurückzubringen. Die Zeitreise wird in Kapitel 7 vorgestellt.

Die Code-Beispiele in diesem Buch wurden gründlich getestet; trotzdem können immer Fehler auftreten. Wenn du einen Fehler im Code oder im Text findest, sende deine Errata bitte an O'Reilly unter https://oreil.ly/snowflake-the-definitive-guide.

Code-Bereinigung

Da wir in diesem Kapitel keine neuen Snowflake-Objekte erstellt haben, sind keine Bereinigungen erforderlich. Der Ordner und die Arbeitsblätter, die wir erstellt haben, können bleiben, da sie keine Speicherung benötigen und keine Rechenkosten verursachen.

Zusammenfassung

Es gibt einen Grund, warum Snowflake der größte Software-Börsengang in der Geschichte wurde und warum Snowflake weiterhin innovativ ist und die Branche umkrempelt. Die Snowflake Data Cloud ist sicher, skalierbar und einfach zu verwalten; ihre Fähigkeit, Datensilos zu beseitigen und Workloads von einer einzigen Plattform aus zu betreiben, schafft Möglichkeiten, die Datenanalyse zu demokratisieren. Auf deinem Weg durch die einzelnen Kapitel des Buches wirst du aus erster Hand erfahren, warum Snowflake in der neuen Datenwirtschaft führend ist.

In diesem Einführungskapitel konntest du dich mit Snowsight, der Snowflake-Webbenutzeroberfläche, vertraut machen. Du hattest auch die Gelegenheit, dich über die Veranstaltungen der Snowflake-Community und die Snowflake-Zertifizierungen zu informieren. Wichtig ist auch, dass du dich mit den Vorbehalten für die Codebeispiele in diesem Buch vertraut gemacht hast. Vor allem halten wir uns bis auf wenige Ausnahmen an die bewährten Methoden von Snowflake, die in Anhang B beschrieben sind .

Im nächsten Kapitel vergleichen wir traditionelle Datenplattform-Architekturen mit Snowflake. Dann tauchen wir tief in die drei verschiedenen Snowflake-Schichten ein. Dies ist ein wichtiges Grundlagenkapitel, das dir hilft, einige der technischen Aspekte von Snowflake besser zu verstehen. Du wirst auch praktische Erfahrungen mit der Erstellung von neuen Clustern von Rechenressourcen, den so genannten Virtual Warehouses, sammeln.

Wissens-Check

Die folgenden Fragen basieren auf den Informationen, die in diesem Kapitel gegeben werden:

1. Mit dem kostenlosen Snowflake-Probekonto kannst du fast alle Funktionen eines kostenpflichtigen Kontos nutzen. Was sind jedoch die Unterschiede, wenn du ein Snowflake-Probekonto nutzt?

2. Welche Möglichkeiten hast du, wenn du in Snowflake keinen Supportfall erstellen kannst ?

3. Erkläre, was es bedeutet, den Kontext für dein Schneeflocken-Arbeitsblatt festzulegen.

4. Was macht die Funktion "Abfrage formatieren"? Korrigiert "Abfrage formatieren" insbesondere die Schreibweise von Befehlen oder Tabellennamen?

5. Wie lange sind Snowflake-Zertifizierungen gültig? Welche zwei Möglichkeiten gibt es, das Datum für Snowflake-Zertifizierungen zu verlängern?

6. Welche zwei verschiedenen Möglichkeiten gibt es, eine SQL-Abfrage in einem Snowflake-Arbeitsblatt auszuführen ?

7. Wie kehrst du aus einem Snowflake-Arbeitsblatt zum Hauptmenü zurück?

8. Warum verwenden wir alle Großbuchstaben, wenn wir unsere Snowflake-Objekte benennen? Können wir stattdessen auch gemischte Großbuchstaben verwenden? Wenn ja, erkläre, wie wir das bewerkstelligen würden.

9. In späteren Kapiteln werden wir die Anweisung CREATE OR REPLACE verwenden, um neue Snowflake-Objekte zu erstellen. Warum ist es besser, dies in einer Produktionsumgebung nicht zu tun?

10. Wenn du ein neues Snowflake-Arbeitsblatt erstellst, wie lautet der Standardname des Arbeitsblatts?

Die Antworten auf diese Fragen findest du in Anhang A.