Snowflake 基于 SQL 的分析

数据工程：数据工程培训

为了继续从公司从各种数据源和格式收集的海量数据中提取见解，数据分析师现在比以往任何时候都更需要在其工具箱中配备合适的数据分析工具。没有这些工具，将错失更好地指导战略和深入了解公司的机会。

数据分析工具和 Snowflake

Snowflake 的云原生数据平台提供与各种 数据分析 工具的连接器，并促进各种规模的数据分析。

• Tableau Software：Tableau 用户可以在任何规模、工作负载或并行性下对结构化和机器生成的数据执行交互式数据分析。
• Talend：Snowflake 和 Talend 合作提供强大的数据集成和分析解决方案，用于本地系统和云系统之间以及跨多个云之间的数据。
• Sigma：Sigma 通过易于使用的电子表格界面提供对 Snowflake 的实时访问，从而促进整个公司的对话。
• Alteryx：通过在 Snowflake 中快速分析大数据集，Alteryx 和 Snowflake 合作提供可扩展的性能，用于高级分析，从而实现复杂、预测性和空间分析。

为了确保他们能够为内部和外部客户创建和实施最佳数据应用程序，开发人员应仔细选择其工具箱中的工具。几乎所有新的数据应用程序都构建在公共云基础设施上，并且 API 用于集成基本功能。但并非每个基于云的解决方案都是均等的。使用通用低成本解决方案，这些解决方案可以在没有前期投资的情况下实现快速开发，这是许多软件开发人员开始其应用程序开发之旅的方式。

未能充分考虑数据堆栈为有效的数据分析应用程序需要提供什么，可能会导致四种常见的开发挑战

1. 客户数量和规模的增加：通常会导致对系统计算和数据存储容量的需求不断增长。完全开源的解决方案需要手动且破坏性的扩展，这会影响用户体验，并需要大量工程时间和精力。
2. 缺乏对半结构化数据的本地支持：如果开源解决方案不本地支持半结构化数据，使用 JSON、XML 和 Avro 等数据格式将非常困难。因此，数据工程团队被迫创建和管理复杂的数据管道。
   
3. 维护：开源系统需要定期的升级和维护开销，而开发团队应专注于创建分析应用程序。因此，开发人员被迫处理系统维护而不是编码。
4. 专业知识：使用开源软件需要公司可能不具备的专业知识。因此，企业必须雇佣更多员工，这可能既昂贵又难以找到。

在数据云中使用 SQL 开发

数据工程师和应用程序开发人员必须使用数据云，该数据云提供创建和运行尖端分析应用程序所需的资源，并为最终用户提供价值，同时考虑前面描述的“免费”软件和工具的固有风险。在数据云内部使用开发堆栈，从一开始就将创建和扩展现代数据分析程序所需的所有功能集成到架构中，包括即时弹性、并发性和无限可伸缩性。

用于 SQL 开发的 Snowflake

Snowflake 的平台旨在以无速度、并发性或可伸缩性限制的方式为应用程序提供支持。通过利用 PaaS 式应用程序开发的易用性和简单性，Snowflake 管理所有基础设施复杂性，使开发人员能够专注于创新。

Snowflake 提供以下本地 SQL 开发和数据查询界面

Snowflake Worksheets：一个浏览器内的 SQL 编辑器，直接集成到 Snowflake Web 界面中，无需安装或配置；它支持多个独立的、可命名的、可打开/关闭的、可在各种会话中重复使用的工作环境（所有工作都自动保存）；SnowSQL 是一个基于 Python 的客户端，用于处理所有 Snowflake 任务，例如查询、执行 DDL/DML 命令以及批量加载和卸载数据。

Snowflake 中的 SQL 有什么优势？

Snowflake 中的 SQL 是一种有用的工具，可用于有效的数据分析和决策，因为它具有标准化语言、兼容性、强大的数据操作、无缝集成、性能优化、可伸缩性和弹性以及强大的安全功能。

我有 Snowflake 数据集可用吗？数据市场是什么？

为了基于数据做出明智的决策，数据消费者可以访问 Snowflake 市场提供的各种数据集和服务的查询。Snowflake 客户可以访问数据供应商发布的数据分析服务或数据集。数据消费者可以从其 Snowflake 帐户安全地访问实时和受控的共享数据集，并获得实时、自动更新。DataHawk 就是这样一家供应商，它提供了下一代电子商务分析平台，使公司能够在亚马逊和沃尔玛等网站上提高销售额和盈利能力。

为什么选择 Snowflake 进行分析？

Snowflake 是一个强大的分析平台，因为它具有许多优势。以下是公司使用 Snowflake 的原因。

• 云原生架构：Snowflake 的可伸缩性和弹性无缝，因为它专为云而设计。根据您的工作负载，它可以自动向上或向下扩展以处理大型数据集。
• 存储和计算分离：Snowflake 的主要功能之一是其设计，它将存储和计算分开，这样您就可以分别扩展两者。这降低了运营成本，因为您只需为使用的计算资源付费。
• 多集群仓库：企业可以并行运行多个工作负载而不会出现性能损失，这得益于 Snowflake 的多集群设计。对于希望跨多个团队或部门进行实时分析的企业来说，它是理想的选择。
• 协作和数据共享：Snowflake 促进安全简便的内部和外部数据共享。无需数据复制，它使组织能够与团队或外部合作伙伴实时共享数据。

Snowflake 如何改进分析工作流程

此外，Snowflake 支持

• 数据摄取：Snowflake 适应各种数据源，因为它可以在单个平台上进行摄取。
• 数据工程：数据工程师可以创建复杂的数据管道，并将原始数据转换为可用格式，这要归功于 Snowflake 强大的 SQL 引擎以及对外部函数和 UDF（用户定义函数）的支持。
• 与数据湖集成：Snowflake 通过轻松地与 Microsoft Azure Blob Storage、Google Cloud Storage 和 Amazon S3 等云数据湖集成，为您的所有数据分析需求提供了一个中心位置。

使用合适的数据集成解决方案对于 Snowflake 数据分析至关重要，原因如下：

1. 从各种源平稳摄取数据

在没有有效数据集成解决方案用于数据管理用例的情况下，组织可能会遇到兼容性问题，需要手动干预，这可能导致分析过程延迟和错误。

2. 数据丰富和转换

来自多个源的原始数据通常需要在准备好供分析师使用之前进行丰富和转换；强大的数据集成工具可用于转换烟雾，包括数据清理、聚合、规范化和去重。这确保了进入 Snowflake 的数据是准确、可信赖且采用分析师格式的。

• 这对于 Snowflake 用户尤其重要，因为 Snowflake 将计算和存储分开。
• 在将数据导入 Snowflake 之前，将耗时的地数据转换任务分配给集成工具，可以大大提高性能并降低成本。

3. 性能和可伸缩性

由于其架构，Snowflake 可以轻松地根据工作负载需求进行扩展。但是，数据集成过程的有效性对 Snowflake 分析的可伸缩性和性能有显著影响。

• 正确的集成技术可以实现大数据量、高吞吐量数据管道以及实时或近乎实时的数据输入 Snowflake，而不会出现性能问题。
• 数据集成可以使用 Snowflake 的原生功能，例如多集群仓库和自动伸缩，这可以确保数据快速摄取，并且查询即使在数据量增加时也能完美运行。

4. 实时流数据

对于需要实时分析仪表板的公司来说，合适的数据集成平台必须支持实时数据摄取。组织可以利用具有实时流功能的工具，在数据生成时持续将其输入 Snowflake，从而实现最新的报告和决策。

5. 合规性和数据治理

在当前法律环境下，遵守数据治理和合规性指南至关重要，尤其是在处理敏感数据时。通过整个数据管道，由于正确的数据集成工具，数据得到了适当的治理。

6. 成本优化

由于 Snowflake 按使用量付费，因此费用基于处理的数据量和使用的计算资源。通过选择有效的数据集成平台，企业可以减少不必要的数据加载，并在将数据导入 Snowflake 之前进行优化转换。

7. 更好的协作和信息交流

Snowflake 能够安全地在团队和外部合作伙伴之间共享数据，这是其最佳功能之一。通过确保共享数据准确、最新且格式正确，合适的数据集成技术将使数据共享变得更容易。这对于依赖部门协作或必须为 利益相关者 提供实时决策直接访问的公司至关重要。

通过消除数据孤岛并促进数据驱动的协作文化，具有集成协作功能的集成技术有助于团队更有效地协作。

1. Snowflake 的独特架构

1. 多集群共享数据架构
   • Snowflake 通过分离计算与存储来实现独立扩展。

许多集群处理并发查询而不发生冲突，确保了一致的性能。

1. 在线存储设施
   • 可独立扩展以适应不同工作负载的计算集群称为虚拟仓库。
   • 有助于分离数据科学任务、BI 查询和 ETL 流程等工作负载。
2. 元数据层
   • Snowflake 的元数据层会跟踪优化详细信息、查询历史记录和架构。
   • 为了获得最佳性能，此层会自动进行优化。
     
3. 时间旅行和数据保留
   • 最多可长达 90 天（取决于设置），时间旅行允许访问其历史记录中任何时间点的数据。

3. 帮助分析工作流程从错误或意外删除中恢复。

1. 财务报告
   • 创建财务报表并使用 SQL 深入了解交易级详细信息。
   • 使用时间旅行确保遵循审计跟踪。
2. 物联网分析
   • 摄取和检查以半结构化格式（如 Avro 或 JSON）存储的传感器数据。
   • 使用 SQL 提取有关性能指标、使用趋势和维护通知的信息。

4. Snowflake SQL 驱动的分析最佳实践

1. 优化查询
   • 为了提高大数据集上的查询性能，请使用聚类键。
   • 对于经常运行的查询，使用结果缓存。
2. 监控成本
   • 使用 Snowflake 的 COST_HISTORY 函数监控计算利用率。
   • 当集群不使用时，使用仓库自动暂停功能来降低成本。
3. 分割和组织数据
   • 对于不需要转换的非结构化原始数据，请使用外部表。
   • 为了提高查询性能，请定义物化视图以获取预聚合数据。
4. 利用流和任务实现数据摄取和操作。

结论

总而言之，我们可以得出结论，这些只是可用于检查产品性能的产品分析措施中的一部分。我将研究与竞争对手相比的产品基准测试等。总而言之，Snowflake 正在改变企业处理和检查数据的方式。凭借其可伸缩性、性能和原生性，它为企业智能和高级分析奠定了坚实的基础。对安全性和管理性的关注，以及对其他云和数据共享功能的更好支持，进一步增强了 Snowflake 的价值。