Snowflake 中的半结构化数据

2025 年 7 月 30 日 | 阅读 12 分钟

引言

Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，旨在处理各种数据工作负载。其突出特点之一是能够高效地管理半结构化数据。半结构化数据与结构化数据（可以很好地放入关系表中）不同，它具有不规则或灵活的模式。典型的例子是 JSON、Avro、ORC、Parquet 和 XML。这类数据在现代应用程序中非常普遍，尤其随着大数据和物联网 (IoT) 的兴起。Snowflake 的架构和功能使其特别擅长处理半结构化数据，同时提供灵活性和性能。

理解半结构化数据

半结构化数据缺乏固定模式，与结构化数据相比，允许更灵活的表示。它包括

JSON: JavaScript 对象表示法，一种轻量级的数据交换格式，便于人类阅读和编写。
Avro: Apache Hadoop 项目中开发的面向行的远程过程调用和数据序列化系统。
ORC: 优化的行式柱状存储，Hadoop 的一种柱状存储文件格式。
Parquet: 一种柱状存储文件格式，针对大数据处理框架进行了优化。
XML: 可扩展标记语言，一种标记语言，定义了一组规则，用于以人类可读且机器可解析的格式编码文档。

Snowflake 处理半结构化数据的架构

Snowflake 的架构建立在多集群、共享数据设计之上，将计算与存储分离。这种设计在处理半结构化数据方面特别有利，因为它允许可伸缩性和灵活性。关键组件包括

虚拟仓库: 可根据工作负载进行扩展或缩减的计算资源。
存储: 以压缩的柱状格式存储数据的集中式存储层。
云服务层: 管理元数据、查询优化、安全性和其他服务。

Snowflake 能够直接以原生格式存储半结构化数据，而无需预先定义模式，这是一个重要的优势。这意味着数据可以快速摄取和分析，而无需进行大量预处理。

摄取

Snowflake 提供了多种摄取半结构化数据的方法

使用 COPY INTO 加载数据: COPY INTO 命令可以将来自 Amazon S3、Azure Blob Storage 和 Google Cloud Storage 等外部源的数据加载到 Snowflake 表中。

 
COPY INTO my_table
FROM @my_stage/file.json
FILE_FORMAT = (TYPE = 'JSON');   

Snowpipe: 一个持续数据摄取服务，允许将数据实时加载到 Snowflake。
外部表: 允许查询存储在外部位置的数据，而无需将其加载到 Snowflake。

半结构化数据周期

支持的数据格式

Snowflake 支持各种半结构化数据格式，使其适用于不同类型的应用程序和数据源。主要支持的格式包括 JSON、Parquet、Avro 和 ORC。

外部阶段

Snowflake 中的半结构化数据生命周期始于从 AWS S3 或本地存储等外部源收集数据。这些原始数据通常以其半结构化原生格式存储，使用 PUT 命令（用于本地文件）和 COPY INTO 命令（用于基于云的数据）加载到 Snowflake 中。

加载和暂存

数据进入 Snowflake 后，会暂时暂存到内部暂存区域，在那里可以进行转换和处理。使用 SQL 命令和函数，半结构化数据然后会被“展平”，即转换为更易于查询的格式并插入永久表中。这种转换可以实现高效的查询和分析。

展平表

Snowflake 通过 SQL 为查询半结构化数据提供了强大的支持，包括用于解析和操作数据的专用函数。数据被转换并存储为更易于查询的展平格式，以便于查询。

流和任务

Snowflake 通过流和任务等功能进一步增强了数据管理。流会跟踪数据中的更改，从而实现近实时的数据处理，而任务则会自动执行重复的 SQL 操作，例如数据转换和更新。

存储过程

Snowflake 中的存储过程允许自动化复杂的数据库工作流，提供在 SQL 中执行 JavaScript 代码的方法，为数据管理流程增加了额外的灵活性和强大功能。

查询半结构化数据

Snowflake 通过 SQL 为查询半结构化数据提供了强大的支持，包括用于解析和操作数据的专用函数。以下是一些关键功能

VARIANT 数据类型: VARIANT 数据类型可以以原生格式存储半结构化数据。

FLATTEN 函数: 此函数可以将嵌套数组转换为扁平表格式。

 
SELECT value: attribute
FROM my_table,
LATERAL FLATTEN(input => data:nested_array);   

JSON 函数: Snowflake 提供了多个用于处理 JSON 数据的函数，例如 GET_PATH、PARSE_JSON 和 TO_JSON。
Lateral Views: 用于将嵌套的半结构化数据展开成多行。

性能优化

Snowflake 提供了多种机制来优化半结构化数据查询的性能

聚类: 尽管半结构化数据不适合传统关系模式，但 Snowflake 允许使用聚类键来提高查询性能。
剪枝: Snowflake 的剪枝功能允许在查询时跳过不相关的数据，从而减少扫描的数据量并提高性能。
物化视图: 可用于存储昂贵查询的结果，并可自动或手动刷新。

用例

物联网数据处理: 物联网设备会生成大量半结构化数据（例如 JSON）。Snowflake 的可伸缩性和对 JSON 的支持使其成为摄取、存储和分析物联网数据的理想选择。
日志数据分析: 日志通常采用 JSON 或 Avro 等半结构化格式。Snowflake 处理大量日志数据和执行实时分析的能力对于监控和诊断至关重要。
数据湖: 组织使用数据湖来存储大量原始数据，通常采用半结构化格式。Snowflake 与云存储解决方案的集成允许无缝查询数据，而无需进行大量的 ETL 过程。

安全与合规

Snowflake 提供强大的安全功能来保护半结构化数据

基于角色的访问控制 (RBAC): 精细的访问控制，以确保只有授权用户才能访问敏感数据。
数据屏蔽: 保护半结构化数据格式中的敏感信息。
合规性认证: Snowflake 符合 GDPR、HIPAA 和 SOC 2 等各种行业标准。

挑战与注意事项

数据质量: 半结构化数据通常来自各种来源，质量可能参差不齐。确保数据质量需要强大的验证和清理流程。
模式演进: 半结构化数据的灵活特性意味着模式可能会演变。Snowflake 能够优雅地处理模式演进至关重要，但需要仔细管理。
成本管理: 虽然 Snowflake 提供可伸缩性，但管理存储和查询大量半结构化数据的相关成本需要进行监控和优化。

处理 Snowflake 中半结构化数据的进阶技术

有效使用 VARIANT 数据类型

Snowflake 的 VARIANT 数据类型专为存储半结构化数据而设计。这种多功能数据类型可以包含任何类型的数据，包括 JSON、Avro、ORC、Parquet 和 XML。使用 VARIANT 类型允许 Snowflake 存储和查询半结构化数据，而无需预定义模式，从而提供灵活性和简单性。

要将半结构化数据插入到具有 VARIANT 列的表中，您可以使用简单的 SQL 语句

 
INSERT INTO my_table (data)
VALUES (PARSE_JSON('{"name": "John," "age": 30, "city": "New York"}'));   

这种灵活性在数据结构可能随时间变化的应用程序中很有用，例如物联网数据或来自不同来源的日志。

JSON 和半结构化数据函数

Snowflake 提供了一套专门用于处理半结构化数据的函数。这些函数可以轻松提取和操作存储在 VARIANT 列中的数据。一些基本函数包括

GET_PATH: 根据指定的路径从 JSON 对象中提取值。
PARSE_JSON: 将包含 JSON 数据的字符串转换为 VARIANT。
TO_JSON: 将 VARIANT 转换为 JSON 字符串。
FLATTEN: 将嵌套的 JSON 数组转换为一系列行。

例如，要从存储在 VARIANT 列中的 JSON 对象中提取嵌套值

 
SELECT data: name AS name
FROM my_table
WHERE data: age > 25;   

此查询在 age 字段大于 25 的所有记录中提取 data 列中的 name 字段。

进阶查询技术

Snowflake 能够直接在 SQL 查询中处理半结构化数据，无需进行大量的 ETL 过程即可进行复杂的数据分析。一些进阶查询技术包括

Lateral Flattening: 使用 LATERAL FLATTEN 函数将数组展开成一系列行。这对于分析嵌套的 JSON 数据特别有用。
分层查询: Snowflake 支持递归查询，使您能够导航各种分层数据结构，如分层图或记录注册表。

 
WITH RECURSIVE org_chart AS (
  SELECT employee_id, manager_id, employee_name
  FROM employees
  WHERE manager_id IS NULL
  UNION ALL
  SELECT e.employee_id, e.manager_id, e.employee_name
  FROM employees e
  JOIN org_chart o ON e.manager_id = o.employee_id
)
SELECT * FROM org_chart;   

与数据湖集成

Snowflake 与 AWS S3、Azure Blob Storage 和 Google Cloud Storage 等云存储解决方案的无缝集成，使其能够作为数据湖的强大查询引擎。这种集成使组织无需移动或大量转换数据即可查询存储在其数据湖中的半结构化数据。

数据治理和安全

管理半结构化数据还涉及确保数据治理和安全。Snowflake 提供了多项功能来帮助实现这一点

动态数据屏蔽: 对半结构化数据应用屏蔽策略以保护敏感信息。

 
CREATE MASKING POLICY mask_ssn AS (val STRING) 
RETURNS STRING ->
CASE
  WHEN CURRENT_ROLE() IN ('HR_ROLE', 'FINANCE_ROLE') THEN val
  ELSE 'XXX-XX-XXXX'
END;   

行访问策略: 实现行级安全性以控制对半结构化数据中特定行的访问。
数据分类: 对半结构化数据进行分类，以加强数据治理和合规性工作。

成本管理策略

处理大量半结构化数据可能会产生高昂的成本。以下是一些在 Snowflake 中有效管理成本的策略

压缩: Snowflake 会自动压缩数据以降低存储成本。使用 Parquet 和 ORC 等柱状存储格式可以进一步提高压缩率。
查询优化: 优化查询以减少计算时间。使用聚类、剪枝和物化视图来提高性能并降低成本。
资源管理: 根据工作负载需求扩展或缩减虚拟仓库。实施自动暂停和自动恢复设置以有效管理计算成本。

用例详解

实时分析: Snowflake 对半结构化数据的支持使其成为实时分析应用程序的理想选择。例如，金融机构可以实时摄取和分析 JSON 格式的交易日志以检测欺诈。
客户数据平台 (CDP): CDP 通常处理来自各种来源的半结构化数据，例如 Web 日志、CRM 系统和社交媒体。Snowflake 能够对这些数据进行聚合和分析，以创建全面的客户画像和个性化的营销策略。
医疗数据集成: 医疗组织可以集成和分析来自电子健康记录 (EHR)、医疗设备和患者调查的半结构化数据，以改善患者治疗效果并简化运营。
增强的机器学习功能: 与机器学习框架集成，在 Snowflake 中对半结构化数据进行内存机器学习。
改进的实时数据处理: 对 Snowpipe 和其他实时数据摄取工具的进一步增强，以支持更快的数据处理和分析。
扩展的数据格式支持: 支持更多半结构化数据格式，并与新兴数据标准更紧密地集成。

实践实现

真实世界中的例子

为了理解 Snowflake 如何处理半结构化数据，让我们深入探讨一些实际实现场景

Snowflake 高效处理这些数据格式的能力使其成为实时数据处理和分析的绝佳选择。

示例：摄取物联网传感器数据

 
-- Create a table to store IoT sensor data
CREATE TABLE sensor_data (
    device_id STRING,
    data VARIANT,
    timestamp TIMESTAMP
);

-- Insert JSON data from IoT devices
INSERT INTO sensor_data (device_id, data, timestamp)
VALUES
('sensor_1', PARSE_JSON('{"temperature": 22.5, "humidity": 45}'), CURRENT_TIMESTAMP),
('sensor_2', PARSE_JSON('{"temperature": 23.1, "humidity": 48}'), CURRENT_TIMESTAMP);

-- Query the data
SELECT
    device_id,
    data:temperature::FLOAT AS temperature,
    data:humidity::FLOAT AS humidity,
    timestamp
FROM sensor_data;   

在此示例中，物联网传感器数据被摄取到 Snowflake 表中，并进行查询以提取温度和湿度等特定属性。

2. 日志数据分析

应用程序和系统的日志通常存储在半结构化格式中。Snowflake 可以高效地存储、查询和分析这些数据，以获得见解和监控系统性能。

示例：分析 JSON 日志数据

 
-- Create a table for storing log data
CREATE TABLE application_logs (
    log_id STRING,
    log_data VARIANT,
    log_time TIMESTAMP
);

-- Insert log data
INSERT INTO application_logs (log_id, log_data, log_time)
VALUES
('log_1', PARSE_JSON('{"level": "ERROR," "message": "Database connection failed," "code": 500}'), CURRENT_TIMESTAMP),
('log_2', PARSE_JSON('{"level": "INFO," "message": "User logged in," "user_id": "user_123"}'), CURRENT_TIMESTAMP);

-- Query to extract error logs
SELECT
    log_id,
    log_data:level::STRING AS log_level,
    log_data:message::STRING AS log_message,
    log_data:code::INT AS error_code,
    log_time
FROM application_logs
WHERE log_data:level = 'ERROR';   

此查询有助于从存储的日志数据中识别和提取错误日志。

3. 客户数据平台 (CDP)

客户数据平台整合来自各种来源的数据，例如 Web 日志、CRM 系统和社交媒体。Snowflake 对半结构化数据的支持允许无缝地聚合和分析客户数据。

示例：从多个来源聚合客户数据

 
-- Create a table to store customer interactions
CREATE TABLE customer_interactions (
    customer_id STRING,
    interaction_data VARIANT,
    interaction_time TIMESTAMP
);

-- Insert customer interaction data
INSERT INTO customer_interactions (customer_id, interaction_data, interaction_time)
VALUES
('cust_1', PARSE_JSON('{"source": "web," "activity": "page_view," "page": "home"}'), CURRENT_TIMESTAMP),
('cust_2', PARSE_JSON('{"source": "email," "activity": "click," "campaign": "spring_sale"}'), CURRENT_TIMESTAMP);

-- Query to aggregate interactions
SELECT
    customer_id,
    interaction_data:source::STRING AS source,
    interaction_data:activity::STRING AS activity,
    interaction_time
FROM customer_interactions;   

通过聚合来自不同来源的交互数据，可以实现全面的客户画像。

管理半结构化数据的最佳实践

为充分发挥 Snowflake 在半结构化数据方面的优势，请考虑以下最佳实践

高效的数据摄取
使用 Snowflake 的 COPY INTO 命令进行批量数据摄取，并使用 Snowpipe 进行持续数据加载，以确保数据的实时可用性。
数据转换和规范化
使用 Snowflake 的 FLATTEN 函数和 lateral joins 将半结构化数据转换为更易于查询的格式。这可以提高查询性能并简化数据分析。
利用聚类和分区
实施聚类和分区策略以优化查询性能。基于常用属性的聚类键可以显著提高查询效率。

示例：创建聚类键

 
-- Create a clustered table for better performance
CREATE TABLE clustered_sensor_data (
    device_id STRING,
    data VARIANT,
    timestamp TIMESTAMP
)
CLUSTER BY (timestamp);
INSERT INTO clustered_sensor_data (device_id, data, timestamp)
VALUES
('sensor_1', PARSE_JSON('{"temperature": 22.5, "humidity": 45}'), CURRENT_TIMESTAMP),
('sensor_2', PARSE_JSON('{"temperature": 23.1, "humidity": 48}'), CURRENT_TIMESTAMP);   

4. 实施数据治理策略

通过应用动态数据屏蔽、行访问策略和分类标签来保护敏感数据并遵守法规，从而确保强大的数据治理。

5. 成本管理和优化

利用 Snowflake 的自动伸缩功能、使用压缩格式和优化查询来监控和管理存储和计算成本。

未来方向和创新

Snowflake 持续创新，扩展其处理半结构化数据的能力

增强的机器学习集成
未来的更新可能会包括与机器学习框架更紧密的集成，从而在 Snowflake 中实现对半结构化数据的先进分析和内存机器学习。
实时数据处理增强
对 Snowpipe 和实时数据摄取工具的改进将支持更快、更高效的数据处理，这对于需要即时数据洞察力的应用程序至关重要。
扩展的数据格式支持
对支持的数据格式的持续扩展以及与新兴数据标准的更好集成，将为处理各种数据类型提供更大的灵活性和能力。
- Snowflake 处理半结构化数据的先进功能使其成为现代数据驱动型组织不可或缺的平台。
- 随着数据格局的不断演变，Snowflake 不断的创新和增强将确保其在信息管理解决方案领域保持领先地位，为广泛的应用提供无与伦比的灵活性、性能和可伸缩性。

遍历 Snowflake 中的半结构化数据

Snowflake 提供了强大的半结构化数据遍历和查询功能，可以轻松处理 JSON、Avro、Parquet、ORC 和 XML 数据格式。

在这里，我们将探讨 Snowflake 提供的各种技术和函数，以高效地导航和操作半结构化数据。

处理 JSON 数据

解析 JSON 数据: Snowflake 的 PARSE_JSON 函数用于将 JSON 字符串转换为 VARIANT 类型，从而可以进一步查询和操作。

 
-- Parse JSON string and insert it into a table
INSERT INTO my_table (data)
VALUES (PARSE_JSON('{"name": "John," "age": 30, "city": "New York"}'));   

提取值: 使用冒号运算符 (:) 从存储在 VARIANT 列中的 JSON 对象中提取值。

 
-- Extract specific values from JSON data
SELECT
    data:name::STRING AS name,
    data:age::INT AS age,
    data:city::STRING AS city
FROM my_table;   

使用 JSON 函数: Snowflake 提供了各种用于操作 JSON 数据的函数，例如 GET_PATH、OBJECT_INSERT、OBJECT_DELETE 等。

 
-- Extract nested JSON values
SELECT
    data:get('name')::STRING AS name,
    data:get('address.city')::STRING AS city
FROM my_table;   

展平嵌套数据

嵌套数据结构，如 JSON 对象中的数组，可能难以处理。Snowflake 提供了 FLATTEN 函数，将这些嵌套数组转换为更易于访问的表格式。

 
-- Create a table with nested JSON data
CREATE TABLE orders (
    order_id STRING,
    customer_info VARIANT,
    items VARIANT
);

-- Insert nested JSON data
INSERT INTO orders (order_id, customer_info, items)
VALUES
('order_1', PARSE_JSON('{"name": "Alice," "email": "alice@example.com"}'), PARSE_JSON('[{"item": "laptop," "price": 1200}, {"item": "mouse," "price": 20}]'));
SELECT
    order_id,
    customer_info:name::STRING AS customer_name,
    item.value:item::STRING AS item_name,
    item.value:price::FLOAT AS item_price
FROM orders,
LATERAL FLATTEN(input => items) item;   

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Snowflake 中的半结构化数据

引言

理解半结构化数据

Snowflake 处理半结构化数据的架构

摄取

半结构化数据周期

查询半结构化数据

性能优化

用例

安全与合规

挑战与注意事项

处理 Snowflake 中半结构化数据的进阶技术

有效使用 VARIANT 数据类型

JSON 和半结构化数据函数

进阶查询技术

实践实现

管理半结构化数据的最佳实践

未来方向和创新

遍历 Snowflake 中的半结构化数据

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