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Questa guida introduttiva, concepita per amministratori e architetti di database e data warehouse, aiuta a orientarsi nell’interfaccia di Snowflake e presenta alcune delle nostre funzionalità fondamentali. \u003Ca href=\"https://trial.snowflake.com\"\u003ERegistrati per una prova gratuita di 30 giorni di Snowflake\u003C/a\u003E per seguire gli esercizi di questo workshop. Una volta apprese le nozioni di base, sarai in grado di iniziare a elaborare i tuoi dati e affrontare con sicurezza le funzionalità più avanzate di Snowflake.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003EHands-On Lab virtuale gratuito\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EQuesta guida a Snowflake è disponibile come Hands-On Lab virtuale gratuito tenuto da un istruttore. \u003Ca href=\"/virtual-hands-on-lab/\"\u003EIscriviti oggi stesso al Virtual Hands-On Lab\u003C/a\u003E.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003EPrerequisiti:\u003C/h3\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003EUtilizzo dell’\u003Ca href=\"https://trial.snowflake.com\"\u003Eambiente Snowflake in prova gratuita per 30 giorni\u003C/a\u003E\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EConoscenza di base di SQL, dei concetti di database e degli oggetti\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EFamiliarità con i file CSV delimitati da virgole e con i dati semi-strutturati JSON\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Ch3\u003ECosa imparerai:\u003C/h3\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003ECome creare stage, database, tabelle, viste e virtual warehouse.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome caricare dati strutturati e semi-strutturati.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome eseguire query analitiche sui dati in Snowflake, compresi i join tra tabelle.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome clonare oggetti.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome annullare gli errori dell’utente utilizzando Time Travel.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome creare ruoli e utenti e concedere privilegi.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome condividere dati con altri account in modo facile e sicuro.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome utilizzare i data set disponibili nel Marketplace Snowflake.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n<!-- ------------------------ -->\n","\u003Ch2\u003EPreparare l’ambiente del workshop\u003C/h2\u003E\n","\u003Cp\u003ESe non l’hai ancora fatto, registrati per una \u003Ca href=\"https://signup.snowflake.com/developers\"\u003Eprova gratuita di 30 giorni di Snowflake\u003C/a\u003E. Le sezioni successive di questo workshop presuppongono che tu stia utilizzando un nuovo account Snowflake creato al momento della registrazione per la prova gratuita.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EL’edizione di Snowflake (Standard, Enterprise, Business Critical, ecc.), il cloud provider (AWS, Azure, GCP) e la regione (US-East, EU, ecc.) che utilizzi per questo workshop sono irrilevanti. Tuttavia, ti consigliamo di selezionare la regione fisicamente più vicina a te e di scegliere Enterprise, il nostro prodotto più diffuso, come edizione di Snowflake.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EAl termine della registrazione, riceverai un’email con un link per l’attivazione e un URL per accedere al tuo account Snowflake.\u003C/p\u003E\n<!-- ------------------------ -->\n","\u003Ch2\u003EL’interfaccia utente di Snowflakee la storia del workshop\u003C/h2\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EInformazioni sulle schermate, il codice di esempio e l’ambiente\u003C/strong\u003E Gli esempi e i risultati presentati nelle schermate possono differire leggermente da ciò che vedrai quando avrai completato gli esercizi.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Ch3\u003EEffettuare l’accesso all’interfaccia utente di Snowflake\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EApri una finestra del browser e inserisci l’URL dell’ambiente Snowflake di prova che ti è stato inviato con l’email di registrazione.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EDovrebbe comparire la seguente finestra di login​. Immetti il nome utente e la password che hai specificato durante la registrazione:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_1.png\" alt=\"schermata di login\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003EComponenti dell’interfaccia utente di Snowflake\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EFacciamo la conoscenza di Snowflake! Questa sezione illustra i componenti di base dell’interfaccia utente. Procederemo dall’alto in basso lungo lato sinistro.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_2.png\" alt=\"barra di navigazione di snowflake\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003EWorksheets\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_3.png\" alt=\"scheda worksheets principale\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ELa scheda ​\u003Cstrong\u003EWorksheets​\u003C/strong\u003E fornisce un’interfaccia per inviare query SQL, eseguire operazioni DDL e DML e visualizzare i risultati una volta completate le query o le operazioni. Per creare un nuovo foglio di lavoro si preme \u003Cstrong\u003E+ Worksheet\u003C/strong\u003E in alto a destra.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_4.png\" alt=\"dettagli della scheda worksheets\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EL’angolo superiore sinistro contiene:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003EIcona \u003Cstrong\u003EHome\u003C/strong\u003E: puoi utilizzarla per tornare alla console principale e chiudere il foglio di lavoro.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EMenu a discesa \u003Cstrong\u003ENome_foglio_di_lavoro\u003C/strong\u003E: Il nome predefinito corrisponde alla data e ora di creazione del foglio di lavoro. Fai clic sul nome del foglio di lavoro per modificarlo. Il menu a discesa visualizza anche altre azioni che puoi eseguire per il foglio di lavoro.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EPulsante \u003Cstrong\u003EManage filters\u003C/strong\u003E: i filtri personalizzati sono parole chiave speciali che producono una sotto-query o un elenco di valori.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Cp\u003EL’angolo superiore destro contiene:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003ECasella \u003Cstrong\u003EContext\u003C/strong\u003E: indica a Snowflake quale ruolo e quale warehouse utilizzare durante questa sessione. Può essere modificata dall’interfaccia utente o tramite comandi SQL.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EPulsante \u003Cstrong\u003EShare\u003C/strong\u003E: apre il menu di condivisione per condividere con altri utenti o copiare il link a questo foglio di lavoro.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EPulsante \u003Cstrong\u003EPlay/Run\u003C/strong\u003E: esegue l’istruzione SQL in cui si trova attualmente il cursore o più istruzioni selezionate.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Cp\u003EIl riquadro centrale contiene:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003EMenu a discesa in alto per impostare il contesto del database/schema/oggetto per il foglio di lavoro.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EArea di lavoro generale in cui immettere ed eseguire query e altre istruzioni SQL.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Cp\u003EIl riquadro centrale sinistro contiene:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003EScheda \u003Cstrong\u003EWorksheets\u003C/strong\u003E: usa questa scheda per selezionare e passare rapidamente da un foglio di lavoro all’altro\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EScheda \u003Cstrong\u003EDatabases\u003C/strong\u003E: usa questa scheda per visualizzare tutti gli oggetti di database disponibili per il ruolo corrente\u003C/li\u003E\u003Cli\u003E\u003Cstrong\u003EBarra di ricerca\u003C/strong\u003E: browser degli oggetti di database che consente di esplorare tutti i database, gli schemi, le tabelle e le viste accessibili per il ruolo attualmente in uso nel foglio di lavoro.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Cp\u003EIl riquadro inferiore visualizza i risultati delle query e delle altre operazioni. Include inoltre quattro opzioni (\u003Cstrong\u003EObject\u003C/strong\u003E, \u003Cstrong\u003EQuery\u003C/strong\u003E, \u003Cstrong\u003EResult\u003C/strong\u003E, \u003Cstrong\u003EChart\u003C/strong\u003E) che aprono/chiudono i rispettivi riquadri dell’interfaccia utente. \u003Cstrong\u003EChart\u003C/strong\u003E apre un riquadro di visualizzazione per i risultati restituiti. Torneremo su questo argomento più avanti.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EI vari riquadri di questa pagina possono essere ridimensionati spostandone i cursori. Se ti serve più spazio nel foglio di lavoro, comprimi il browser degli oggetti di database nel riquadro sinistro. Questo riquadro è chiuso in molte delle schermate illustrate in questa guida.\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EFogli di lavoro o interfaccia utente\u003C/strong\u003E Per risparmiare tempo, la maggior parte degli esercizi di questo workshop viene eseguita utilizzando codice SQL pronto all’uso in questo foglio di lavoro. Queste operazioni possono essere eseguite anche tramite l’interfaccia utente, ma richiederebbero numerosi spostamenti tra le diverse schede dell’interfaccia.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Ch4\u003EDashboards\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_5.png\" alt=\"scheda dashboards\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ELa scheda \u003Cstrong\u003EDashboards\u003C/strong\u003E consente di creare visualizzazioni flessibili di uno o più grafici, sotto forma di riquadri che possono essere disposti vari modi. Riquadri e widget vengono prodotti eseguendo query SQL che restituiscono i risultati in un foglio di lavoro. Le dashboard possono essere utilizzate in dimensioni diverse con una configurazione minima.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003EDatabases\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_6.png\" alt=\"scheda databases\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ELa scheda \u003Cstrong\u003EDatabases\u003C/strong\u003E​, sotto \u003Cstrong\u003EData\u003C/strong\u003E, mostra informazioni sui database che hai creato o a cui puoi accedere. Puoi creare, clonare, eliminare o trasferire la proprietà dei database, oltre a caricare dati nell’interfaccia utente. Nota che nel tuo ambiente esiste già un database. Tuttavia, non lo utilizzeremo in questo workshop.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003EPrivate Shared Data\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_7.png\" alt=\"scheda shared data\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ESempre sotto \u003Cstrong\u003EData\u003C/strong\u003E, la scheda \u003Cstrong\u003EPrivate Shared Data\u003C/strong\u003E consente di configurare la condivisione dei dati per condividere in modo facile e sicuro tabelle Snowflake tra account Snowflake separati o con utenti esterni, senza bisogno di creare una copia dei dati. Tratteremo la condivisione dei dati nella Sezione 10.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003EMarketplace\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_8.png\" alt=\"scheda marketplace\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ELa scheda \u003Cstrong\u003EMarketplace\u003C/strong\u003E consente a qualsiasi cliente Snowflake di sfogliare e utilizzare data set messi a disposizione dai provider. I dati condivisi sono di due tipi: pubblici e personalizzati. I dati pubblici sono data set gratuiti che possono essere sottoposti immediatamente a query. Nel caso dei dati personalizzati, è necessario contattare il provider dei dati perché ne approvi la condivisione.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003EQuery History\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_9.png\" alt=\"scheda history\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ESotto \u003Cstrong\u003EActivity\u003C/strong\u003E sono disponibili le due schede \u003Cstrong\u003EQuery History\u003C/strong\u003E e \u003Cstrong\u003ECopy History\u003C/strong\u003E:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003E\u003Cstrong\u003EQuery History\u003C/strong\u003E visualizza le query precedenti e una serie di filtri che possono essere utilizzati per restringere i risultati (utente, warehouse, stato, tag della query, ecc.). Puoi visualizzare i dettagli di tutte le query eseguite negli ultimi 14 giorni dal tuo account Snowflake. Fai clic su un’ID query per selezionarla e visualizzare ulteriori informazioni.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003E\u003Cstrong\u003ECopy History\u003C/strong\u003E mostra lo stato dei comandi di copia eseguiti per caricare dati in Snowflake.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Ch4\u003EWarehouses\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_10.png\" alt=\"scheda warehouses\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ESotto \u003Cstrong\u003EAdmin\u003C/strong\u003E, la scheda \u003Cstrong\u003E​Warehouses​\u003C/strong\u003E consente di configurare e gestire risorse di calcolo dette virtual warehouse per caricare o interrogare i dati in Snowflake. Nel tuo ambiente esiste già un warehouse chiamato COMPUTE_WH.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003EResource Monitors\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_11.png\" alt=\"scheda resource monitors\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ESotto \u003Cstrong\u003EAdmin\u003C/strong\u003E, la scheda \u003Cstrong\u003EResource Monitors\u003C/strong\u003E mostra tutti i monitor delle risorse che sono stati creati per controllare il numero di crediti consumati dai virtual warehouse. Per ogni monitor delle risorse, mostra la quota di credito, il tipo di monitoraggio, la pianificazione e le azioni eseguite quando il virtual warehouse raggiunge il suo limite di credito.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003ERoles\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_12.png\" alt=\"scheda roles\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ESotto \u003Cstrong\u003EAdmin\u003C/strong\u003E, la sottoscheda \u003Cstrong\u003ERoles\u003C/strong\u003E della scheda \u003Cstrong\u003EUsers and Roles\u003C/strong\u003E mostra un elenco di ruoli con le relative gerarchie. I ruoli possono essere creati, riorganizzati e concessi agli utenti in questa scheda. I ruoli possono essere visualizzati anche sotto forma di tabella/elenco selezionando la sottoscheda \u003Cstrong\u003ETable\u003C/strong\u003E.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003EUsers\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_13.png\" alt=\"scheda users\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ESempre sotto \u003Cstrong\u003EAdmin\u003C/strong\u003E, la sottoscheda \u003Cstrong\u003EUsers\u003C/strong\u003E della scheda \u003Cstrong\u003EUsers and Roles\u003C/strong\u003E mostra un elenco degli utenti nell’account, dei ruoli predefiniti e del proprietario degli utenti. Per un nuovo account non viene visualizzato alcun ruolo, poiché non sono ancora stati creati ruoli aggiuntivi. Le autorizzazioni concesse attraverso il tuo ruolo corrente determinano le informazioni visualizzate in questa scheda. Per vedere tutte le informazioni disponibili nella scheda, passa al ruolo ACCOUNTADMIN.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_14.png\" alt=\"menu a discesa user preferences\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EFacendo clic sul tuo nome utente in alto a destra nell’interfaccia puoi modificare la password, i ruoli e le preferenze. Snowflake dispone di vari ruoli definiti dal sistema. In questo momento hai il ruolo predefinito di \u003Ccode\u003ESYSADMIN\u003C/code\u003E, che manterrai per la maggior parte del workshop.\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003ESYSADMIN\u003C/strong\u003E Il ruolo \u003Ccode\u003ESYSADMIN\u003C/code\u003E (o amministratore di sistema) ha i privilegi necessari per creare warehouse, database e altri oggetti in un account. In un ambiente reale, utilizzeresti ruoli diversi per le attività di questo workshop e assegneresti ruoli ai tuoi utenti. Parleremo ancora dei ruoli e del modello di controllo degli accessi di Snowflake nella Sezione 9; inoltre puoi trovare ulteriori informazioni nella \u003Ca href=\"https://docs.snowflake.com/user-guide/security-access-control-overview\"\u003Edocumentazione di Snowflake\u003C/a\u003E.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Ch3\u003ELa storia\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EQuesto workshop si basa sul team di analisi di Citi Bike, un sistema di bike sharing realmente esistente di New York, negli Stati Uniti. Il team vuole eseguire analisi sui dati provenienti dai sistemi transazionali interni dell’azienda per comprendere meglio i suoi utenti e come servirli nel modo migliore.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EPer prima cosa caricheremo in Snowflake i dati \u003Ccode\u003E.csv\u003C/code\u003E strutturati provenienti dalle transazioni degli utenti. Poi lavoreremo con dati meteorologici JSON semi-strutturati open source per stabilire se esiste una correlazione tra il numero di spostamenti in bici e le condizioni meteorologiche.\u003C/p\u003E\n<!-- ------------------------ -->\n","\u003Ch2\u003EPreparare l’ambiente per il caricamento dei dati\u003C/h2\u003E\n","\u003Cp\u003EPer iniziare, prepariamoci a caricare in Snowflake i dati strutturati delle transazioni degli utenti di Citi Bike.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EQuesta sezione illustra nei dettagli i passaggi necessari per:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003ECreare un database e una tabella.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECreare uno stage esterno.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECreare un formato di file per i dati.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EInserire dati in Snowflake\u003C/strong\u003E Vi sono molti modi per inserire dati in Snowflake da molte origini, tra cui il comando COPY, l’ingestion automatica di Snowpipe, connettori esterni e soluzioni ETL/ELT di terze parti. Per maggiori informazioni sull’inserimento di dati in Snowflake, consulta la \u003Ca href=\"https://docs.snowflake.com/guides-overview-loading-data\"\u003Edocumentazione di Snowflake\u003C/a\u003E. In questo workshop useremo il comando COPY e lo storage AWS S3 per caricare i dati manualmente. In una situazione reale, solitamente si utilizza un processo automatizzato o una soluzione ETL.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EUseremo i dati del bike sharing forniti da Citi Bike NYC. I dati sono stati esportati e preparati per l’uso in un bucket Amazon AWS S3 nella regione US-EAST e comprendono informazioni sulla durata degli spostamenti, il tipo di utente, il sesso, l’età e così via. Su AWS S3, questi dati rappresentano 61,5 milioni di righe, 377 oggetti e 1,9 GB compressi.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EEcco un frammento di uno dei file di dati CSV di Citi Bike:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_1.png\" alt=\"frammento di dati\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EÈ in formato delimitato da virgole con un’unica riga di intestazione e con tutti i valori stringa racchiusi tra virgolette doppie, comprese le intestazioni dei campi nella riga di intestazione. Questo sarà rilevante più avanti in questa sezione, quando configureremo la tabella Snowflake in cui memorizzare questi dati.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003ECreare un database e una tabella\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EPer prima cosa creiamo un database chiamato \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E da utilizzare per caricare i dati strutturati.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EAssicurati di utilizzare il ruolo sysadmin selezionando il tuo nome in alto a sinistra e poi \u003Cstrong\u003ESwitch Role\u003C/strong\u003E > \u003Cstrong\u003ESYSADMIN\u003C/strong\u003E.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EVai alla scheda \u003Cstrong\u003EDatabases\u003C/strong\u003E. Fai clic su \u003Cstrong\u003ECreate\u003C/strong\u003E, assegna al database il nome \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E e poi fai clic su \u003Cstrong\u003ECREATE\u003C/strong\u003E.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_2.png\" alt=\"creazione di un foglio di lavoro\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EOra vai alla scheda \u003Cstrong\u003EWorksheets\u003C/strong\u003E. Dovresti vedere il foglio di lavoro che abbiamo creato nel passaggio 3.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_3.png\" alt=\"nuovo foglio di lavoro\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EDobbiamo impostare il contesto in modo appropriato all’interno del foglio di lavoro. Nell’angolo superiore destro del foglio di lavoro, fai clic sulla casella a sinistra del pulsante \u003Cstrong\u003EShare\u003C/strong\u003E per visualizzare il menu contestuale, che consente di controllare gli elementi che puoi vedere ed eseguire da ogni foglio di lavoro. Qui stiamo utilizzando l’interfaccia utente per impostare il contesto. Più avanti nel workshop utilizzeremo comandi SQL all’interno del foglio di lavoro per fare la stessa cosa.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ESeleziona le seguenti impostazioni del contesto:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ERuolo: \u003Ccode\u003ESYSADMIN\u003C/code\u003E Warehouse: \u003Ccode\u003ECOMPUTE_WH\u003C/code\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_4.png\" alt=\"impostazioni del ruolo e del warehouse del contesto\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EQuindi, nel menu a discesa del database, seleziona le seguenti impostazioni del contesto:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EDatabase: \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E Schema = \u003Ccode\u003EPUBLIC\u003C/code\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_4b.png\" alt=\"impostazioni del database del contesto\"\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003ELe operazioni DDL (Data Definition Language) sono gratuite!\u003C/strong\u003E Tutte le operazioni DDL che abbiamo eseguito finora non richiedono risorse di calcolo, quindi possiamo creare tutti gli oggetti gratuitamente.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EPer lavorare più facilmente nel foglio di calcolo, rinominiamolo. Nell’angolo superiore sinistro, fai doppio clic sul nome del foglio di lavoro, che corrisponde alla data e all’ora in cui è stato creato, e modificalo in \u003Ccode\u003ECITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE\u003C/code\u003E.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EOra creiamo una tabella chiamata \u003Ccode\u003ETRIPS\u003C/code\u003E da utilizzare per caricare i dati delimitati da virgole. Invece di utilizzare l’interfaccia utente, useremo il foglio di lavoro per eseguire il DDL che crea la tabella. Copia questo testo SQL nel foglio di lavoro:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Ecreate or replace table trips\n(tripduration integer,\nstarttime timestamp,\nstoptime timestamp,\nstart_station_id integer,\nstart_station_name string,\nstart_station_latitude float,\nstart_station_longitude float,\nend_station_id integer,\nend_station_name string,\nend_station_latitude float,\nend_station_longitude float,\nbikeid integer,\nmembership_type string,\nusertype string,\nbirth_year integer,\ngender integer);\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EMolte opzioni per eseguire i comandi.\u003C/strong\u003E I comandi SQL possono essere eseguiti utilizzando l’interfaccia utente, la scheda \u003Cstrong\u003EWorksheets\u003C/strong\u003E, lo strumento della riga di comando SnowSQL, il tuo editor SQL preferito tramite ODBC/JDBC oppure altri connettori Snowflake (Python, Spark ecc.). Come già detto, per risparmiare tempo svolgeremo la maggior parte delle operazioni di questo workshop eseguendo codice SQL pronto per l’uso nel foglio di lavoro, invece di utilizzare l’interfaccia utente.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EPer eseguire la query, colloca il cursore in qualsiasi punto del testo SQL e fai clic sul pulsante blu \u003Cstrong\u003EPlay/Run\u003C/strong\u003E nell’angolo superiore destro del foglio di lavoro. Oppure usa i tasti di scelta rapida [Ctrl]/[Cmd]+[Invio].\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EVerifica che sia stata creata la tabella TRIPS. Nella parte inferiore del foglio di lavoro dovrebbe essere visualizzata una sezione Results con il messaggio “Table TRIPS successfully created”.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_5.png\" alt=\"messaggio di conferma TRIPS\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EVai alla scheda \u003Cstrong\u003EDatabases\u003C/strong\u003E facendo clic sull’icona \u003Cstrong\u003EHOME\u003C/strong\u003E nell’angolo superiore sinistro del foglio di lavoro. Quindi fai clic su \u003Cstrong\u003EData\u003C/strong\u003E > \u003Cstrong\u003EDatabases\u003C/strong\u003E. Nell’elenco dei database, fai clic su \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E > \u003Ccode\u003EPUBLIC\u003C/code\u003E > \u003Cstrong\u003ETABLES\u003C/strong\u003E per vedere la tabella \u003Ccode\u003ETRIPS\u003C/code\u003E appena creata. Se sulla sinistra non vedi i database, espandi il browser, perché potrebbero essere nascosti.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_6.png\" alt=\"tabella TRIPS\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EFai clic su \u003Ccode\u003ETRIPS\u003C/code\u003E e sulla scheda \u003Cstrong\u003EColumns\u003C/strong\u003E per vedere la struttura della tabella appena creata.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_7.png\" alt=\"struttura della tabella TRIPS\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003ECreare uno stage esterno\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EStiamo lavorando con dati strutturati delimitati da virgole che sono già stati preparati per l’uso in un bucket S3 pubblico esterno. Prima di poterli utilizzare, dobbiamo creare uno stage che specifichi la posizione del bucket esterno.\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EPer questo workshop utilizziamo un bucket AWS-East. Per evitare costi di uscita/trasferimento dati in futuro, seleziona una posizione per lo stage nello stesso cloud provider e nella stessa regione del tuo account Snowflake.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003ENella scheda \u003Cstrong\u003EDatabases\u003C/strong\u003E, fai clic sul database \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E e sullo schema \u003Ccode\u003EPUBLIC\u003C/code\u003E. Fai clic sul pulsante \u003Cstrong\u003ECreate\u003C/strong\u003E e poi su \u003Cstrong\u003EStage\u003C/strong\u003E > \u003Cstrong\u003EAmazon S3\u003C/strong\u003E.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_8.png\" alt=\"creazione stage\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ENella finestra di dialogo “Create Securable Object” che viene visualizzata, sostituisci i seguenti valori nell’istruzione SQL:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Ccode\u003E<stage_name>\u003C/code\u003E: \u003Ccode\u003Ecitibike_trips\u003C/code\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Ccode\u003E<url>\u003C/code\u003E: \u003Ccode\u003Es3://snowflake-workshop-lab/citibike-trips-csv/\u003C/code\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003ENota:\u003C/strong\u003E assicurati di includere la barra (\u003Ccode\u003E/\u003C/code\u003E) alla fine dell’URL; in caso contrario si verificheranno errori al momento di caricare i dati dal bucket. Assicurati inoltre di rimuovere l’istruzione 'credentials = (…)', che non è necessaria. Puoi anche impostarla come commento usando '--', come illustrato nell’immagine seguente. Il comando “create stage” dovrebbe essere uguale a quello illustrato, ma potrebbe non includere la terza riga.\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EIl bucket S3 per questo workshop è pubblico, quindi puoi lasciare vuote le opzioni relative alle credenziali nell’istruzione. In una situazione reale, il bucket utilizzato per uno stage esterno probabilmente richiederebbe informazioni sulle chiavi.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_9.png\" alt=\"impostazioni creazione stage\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EOra esaminiamo il contenuto dello stage \u003Ccode\u003Ecitibike_trips\u003C/code\u003E. Torna alla scheda \u003Cstrong\u003EWorksheets\u003C/strong\u003E e apri il foglio di lavoro 'CITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE' che abbiamo creato, aggiungi la seguente istruzione SQL sotto il codice precedente, come illustrato, quindi esegui:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Elist @citibike_trips;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003ENel riquadro dei risultati in basso dovrebbe comparire l’elenco dei file contenuti nello stage:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_10.png\" alt=\"risultato del foglio di lavoro\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003ECreare un formato di file\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EPrima di caricare i dati in Snowflake, dobbiamo creare un formato di file corrispondente alla struttura dei dati.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ENel foglio di lavoro, aggiungi nuovamente il seguente comando dopo il testo già presente ed eseguilo per creare il formato di file:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003E--create file format\n\ncreate or replace file format csv type='csv' \n  compression = 'auto' field_delimiter = ',' record_delimiter = 'n' \n  skip_header = 0 field_optionally_enclosed_by = ' 042' trim_space = false\n  error_on_column_count_mismatch = false escape = 'none' escape_unenclosed_field = '134'\n  date_format = 'auto' timestamp_format = 'auto' null_if = ('') \n  comment = 'file format for ingesting data for zero to snowflake'; \n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_11.png\" alt=\"creazione di un formato di file\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EVerifica che il formato sia stato creato con le impostazioni corrette eseguendo il seguente comando:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003E--verify file format is created\n\nshow file formats in database citibike; \n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EIl formato di file appena creato dovrebbe essere elencato nel riquadro dei risultati:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_12.png\" alt=\"impostazioni creazione formato di file\"\u003E\u003C/p\u003E\n<!-- ------------------------ -->\n","\u003Ch2\u003ECaricare i dati\u003C/h2\u003E\n","\u003Cp\u003EIn questa sezione utilizzeremo un virtual warehouse e il comando COPY per avviare il caricamento in blocco di dati strutturati nella tabella Snowflake che abbiamo creato nella sezione precedente.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003ERidimensionare e utilizzare un warehouse per il caricamento dei dati\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EPer caricare i dati sono necessarie risorse di calcolo. I nodi di calcolo di Snowflake sono detti virtual warehouse e possono essere dimensionati dinamicamente in base al workload, a seconda che si tratti di caricare dati, eseguire una query o svolgere un’operazione DML. Ogni workload può avere il proprio warehouse per evitare contese di risorse.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EVai alla scheda \u003Cstrong\u003EWarehouses\u003C/strong\u003E (sotto \u003Cstrong\u003EAdmin\u003C/strong\u003E). Qui puoi vedere tutti i tuoi warehouse esistenti e analizzarne i trend di utilizzo.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ENota l’opzione \u003Cstrong\u003E+ Warehouse\u003C/strong\u003E nell’angolo superiore sinistro. Qui puoi aggiungere rapidamente un nuovo warehouse. Tuttavia, vogliamo utilizzare il warehouse COMPUTE_WH già esistente, incluso nell’ambiente di prova di 30 giorni.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EFai clic sulla riga del warehouse \u003Ccode\u003ECOMPUTE_WH\u003C/code\u003E. Quindi fai clic sui tre puntini (\u003Cstrong\u003E…\u003C/strong\u003E) nel testo che compare nell’angolo superiore destro per vedere le azioni che puoi eseguire sul warehouse. Utilizzeremo questo warehouse per caricare i dati da AWS S3.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_1.png\" alt=\"configurazione del warehouse di calcolo\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EFai clic su \u003Cstrong\u003EEdit\u003C/strong\u003E per esaminare le opzioni di questo warehouse e scoprire alcune delle funzionalità uniche di Snowflake.\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003ESe questo account non utilizza Snowflake Enterprise Edition (o versione superiore), non vedrai le opzioni \u003Cstrong\u003EMode\u003C/strong\u003E o \u003Cstrong\u003EClusters\u003C/strong\u003E illustrate nella schermata qui sotto. La funzionalità dei warehouse multi-cluster non viene utilizzata in questo workshop, ma ne parleremo poiché si tratta di una funzionalità chiave di Snowflake.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_2.png\" alt=\"impostazioni di configurazione del warehouse\"\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003E\n","\u003Cp\u003EIl menu a discesa \u003Cstrong\u003ESize\u003C/strong\u003E consente di selezionare la capacità del warehouse. Per le operazioni di caricamento di grandi quantità di dati o per query con esigenze di calcolo più impegnative, è consigliato un warehouse di dimensioni maggiori. Le dimensioni si traducono in risorse di calcolo sottostanti fornite dal cloud provider (AWS, Azure o GCP) su cui risiede in hosting il tuo account Snowflake. Determinano inoltre il numero di crediti consumati dal warehouse per ogni ora intera di attività. Dimensioni maggiori comportano una quantità maggiore di risorse di calcolo del cloud provider allocate al warehouse e un numero maggiore di crediti consumati. Ad esempio, l’impostazione \u003Ccode\u003E4X-Large\u003C/code\u003E consuma 128 crediti per ogni ora intera. Queste dimensioni possono essere aumentate o ridotte in qualsiasi momento con un semplice clic.\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\u003Cli\u003E\n","\u003Cp\u003ESe utilizzi Snowflake Enterprise Edition (o versione superiore), è disponibile l’opzione \u003Cstrong\u003EQuery Acceleration\u003C/strong\u003E. Quando è abilitata per un warehouse, può migliorarne le prestazioni complessive riducendo l’impatto delle query anomale, ossia le query che utilizzano più risorse del normale. Lascia questa opzione disabilitata\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\u003Cli\u003E\n","\u003Cp\u003ESe utilizzi Snowflake Enterprise Edition (o versione superiore) e l’opzione \u003Cstrong\u003EMulti-cluster Warehouse\u003C/strong\u003E è abilitata, vedrai alcune opzioni aggiuntive. Qui puoi configurare un warehouse per l’uso di più cluster di risorse di calcolo, fino a un massimo di 10. Ad esempio, se a un warehouse multi-cluster \u003Ccode\u003E4X-Large\u003C/code\u003E viene assegnata una dimensione massima dei cluster di 10, può scalare orizzontalmente fino a 10 volte le risorse di calcolo che lo alimentano… e può farlo in pochi secondi! Tuttavia, tieni presente che questo aumenterà il numero di crediti consumati dal warehouse fino a 1280 se tutti i 10 cluster sono attivi per un’ora intera (128 crediti/ora x 10 cluster). La configurazione multi-cluster è ideale per gli scenari di concorrenza, ad esempio quando molti business analyst eseguono simultaneamente query diverse utilizzando lo stesso warehouse. In questo caso d’uso, le diverse query vengono allocate su più cluster per garantire che vengano eseguite rapidamente.\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\u003Cli\u003E\n","\u003Cp\u003ELe opzioni sotto \u003Cstrong\u003EAdvanced Warehouse Options\u003C/strong\u003E consentono di sospendere automaticamente il warehouse quando non è in uso per evitare di consumare inutilmente crediti. Un’altra opzione consente di riavviare automaticamente un warehouse sospeso, in modo che si riattivi automaticamente quando riceve un nuovo workload. Questa funzionalità rende possibile l’efficiente modello di fatturazione “pay-per-use” di Snowflake, che consente di scalare le risorse quando servono e ridurle o disattivarle automaticamente quando non sono più necessarie, eliminando quasi completamente le risorse inattive. Inoltre, è disponibile un’opzione per cambiare il tipo di warehouse da standard a ottimizzato per Snowpark. I warehouse ottimizzati per Snowpark forniscono una quantità di memoria per nodo 16 volte superiore e sono consigliati per i workload con requisiti di memoria elevati, come i casi d’uso di addestramento ML che utilizzano una stored procedure su un unico nodo virtual warehouse. Lascia questa opzione impostata su Standard\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003ECapacità di calcolo di Snowflake e di altri data warehouse\u003C/strong\u003E Molte delle funzionalità di virtual warehouse e di calcolo di cui abbiamo appena parlato, come la capacità di creare, scalare orizzontalmente e verticalmente e sospendere o riavviare automaticamente i virtual warehouse, sono facili da utilizzare in Snowflake e richiedono solo pochi secondi. Per i data warehouse on-premise, utilizzare queste funzionalità è molto più difficile, se non impossibile, poiché richiedono notevoli risorse hardware fisiche, over-provisioning dell’hardware per i picchi dei workload e notevole lavoro di configurazione, oltre a presentare sfide di altro tipo. Anche altri cloud data warehouse non sono in grado di scalare orizzontalmente e verticalmente come Snowflake o richiedono molto più tempo e lavoro per la configurazione.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EAttenzione alla spesa!\u003C/strong\u003E Nel corso di questo workshop, fai attenzione a non eseguire le seguenti azioni senza un buon motivo, per evitare di consumare troppo rapidamente i tuoi 400 $ di crediti gratuiti:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003ENon disabilitare la sospensione automatica. Se la sospensione automatica è disabilitata, i tuoi warehouse rimangono attivi e continuano a consumare crediti anche quando non sono in uso.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ENon utilizzare una taglia del warehouse troppo grande per il tuo workload. Più il warehouse è grande, più crediti consuma.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Cp\u003EUtilizzeremo questo virtual warehouse per caricare in Snowflake i dati strutturati contenuti nei file CSV (archiviati nel bucket AWS S3). Tuttavia, prima modificheremo la taglia del warehouse per aumentare le risorse di calcolo utilizzate. Al termine del caricamento dei dati, prendi nota del tempo impiegato; in un passaggio successivo di questa sezione ripeteremo la stessa operazione di caricamento con un warehouse ancora più grande e osserveremo la riduzione del tempo di caricamento.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EModifica la taglia (\u003Cstrong\u003ESize\u003C/strong\u003E) di questo data warehouse da \u003Ccode\u003EX-Small\u003C/code\u003E a \u003Ccode\u003ESmall\u003C/code\u003E. quindi fai clic sul pulsante \u003Cstrong\u003ESave Warehouse\u003C/strong\u003E:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_3.png\" alt=\"configurazione dell’impostazione small\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003ECaricare i dati\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EOra possiamo eseguire un comando COPY per caricare i dati nella tabella \u003Ccode\u003ETRIPS\u003C/code\u003E che abbiamo creato in precedenza.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ETorna al foglio di lavoro \u003Ccode\u003ECITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE\u003C/code\u003E nella scheda \u003Cstrong\u003EWorksheets\u003C/strong\u003E. Assicurati che il contesto del foglio di lavoro sia impostato correttamente:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ERuolo: \u003Ccode\u003ESYSADMIN\u003C/code\u003E Warehouse: \u003Ccode\u003ECOMPUTE_WH\u003C/code\u003E Database: \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E Schema = \u003Ccode\u003EPUBLIC\u003C/code\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_4.png\" alt=\"contesto del foglio di lavoro\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EEsegui le seguenti istruzioni nel foglio di lavoro per caricare i dati dallo stage nella tabella. Questo può richiedere fino a 30 secondi.\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Ecopy into trips from @citibike_trips file_format=csv PATTERN = '.*csv.*' ;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003ENel riquadro dei risultati dovrebbe comparire lo stato di ogni file caricato. Una volta completato il caricamento, nel riquadro \u003Cstrong\u003EQuery Details\u003C/strong\u003E in basso a destra puoi scorrere tra i diversi stati, le statistiche degli errori e le visualizzazioni per l’ultima istruzione eseguita:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_5.png\" alt=\"risultati - stato del caricamento\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EOra vai alla scheda \u003Cstrong\u003EQuery History\u003C/strong\u003E facendo clic sull’icona \u003Cstrong\u003EHome\u003C/strong\u003E e poi su \u003Cstrong\u003EActivity\u003C/strong\u003E > \u003Cstrong\u003EQuery History\u003C/strong\u003E. Seleziona la query in cima all’elenco, che dovrebbe essere l’istruzione COPY INTO che è stata eseguita per ultima. Seleziona la scheda \u003Cstrong\u003EQuery Profile\u003C/strong\u003E e osserva i passaggi dell’esecuzione della query, i dettagli della query, i nodi più costosi e le statistiche aggiuntive.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_6.png\" alt=\"cronologia e durata\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EOra carichiamo nuovamente la tabella \u003Ccode\u003ETRIPS\u003C/code\u003E con un warehouse più grande per vedere l’impatto delle risorse di calcolo aggiuntive sul tempo di caricamento.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ETorna al foglio di lavoro e usa il comando TRUNCATE TABLE per cancellare tutti i dati e i metadati dalla tabella:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Etruncate table trips;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EVerifica che la tabella sia vuota eseguendo il comando:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003E--verify table is clear\nselect * from trips limit 10;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EIl risultato dovrebbe essere “Query produced no results”.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EModifica la taglia del warehouse in \u003Ccode\u003Elarge\u003C/code\u003E utilizzando la seguente istruzione ALTER WAREHOUSE:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003E--change warehouse size from small to large (4x)\nalter warehouse compute_wh set warehouse_size='large';\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EVerifica la modifica utilizzando la seguente istruzione SHOW WAREHOUSES:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003E--load data with large warehouse\nshow warehouses;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_7.png\" alt=\"ridimensionare il contesto in large nell’UI - passaggio 1\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ELa taglia può essere modificata anche dall’interfaccia utente, facendo clic sulla casella del contesto del foglio di lavoro e poi sull’icona \u003Cstrong\u003EConfigure\u003C/strong\u003E (3 righe) sul lato destro della casella del contesto e modificando \u003Ccode\u003ESmall\u003C/code\u003E in \u003Ccode\u003ELarge\u003C/code\u003E nel menu a discesa \u003Cstrong\u003ESize\u003C/strong\u003E:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_8.png\" alt=\"ridimensionare il contesto in large nell’UI - passaggio 1\"\u003E\n\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_8b.png\" alt=\"ridimensionare il contesto in large nell’UI - passaggio 2\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EEsegui la stessa istruzione COPY INTO utilizzata in precedenza per caricare nuovamente gli stessi dati:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Ecopy into trips from @citibike_trips\nfile_format=CSV;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_9.png\" alt=\"confronto tra i tempi di caricamento\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EUna volta completato il caricamento, torna alla pagina \u003Cstrong\u003EQueries\u003C/strong\u003E (icona \u003Cstrong\u003EHome\u003C/strong\u003E > \u003Cstrong\u003EActivity\u003C/strong\u003E > \u003Cstrong\u003EQuery History\u003C/strong\u003E). Confronta i tempi di esecuzione dei due comandi COPY INTO. Il caricamento con il warehouse \u003Ccode\u003ELarge\u003C/code\u003E è stato notevolmente più veloce.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003ECreare un nuovo warehouse per l’analisi dei dati\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003ETornando alla storia del workshop, poniamo che il team di Citi Bike voglia eliminare le contese di risorse tra i suoi workload di caricamento dei dati/ETL e gli utenti finali che eseguono le analisi utilizzando strumenti di BI per interrogare Snowflake. Come già accennato, in Snowflake è facile risolvere il problema assegnando warehouse diversi di dimensioni appropriate ai diversi workload. Poiché Citi Bike ha già un warehouse per il caricamento dei dati, creiamo un nuovo warehouse per gli utenti finali che eseguono le analisi. Utilizzeremo questo warehouse per eseguire analisi nella sezione successiva.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EVai alla scheda \u003Cstrong\u003EAdmin\u003C/strong\u003E > \u003Cstrong\u003EWarehouses\u003C/strong\u003E, fai clic su \u003Cstrong\u003E+ Warehouse\u003C/strong\u003E, assegna al nuovo warehouse il nome ANALYTICS_WH e imposta la taglia su \u003Ccode\u003ELarge\u003C/code\u003E.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ESe utilizzi Snowflake Enterprise Edition (o versione superiore) e l’opzione \u003Cstrong\u003EMulti-cluster Warehouse\u003C/strong\u003E è abilitata, vedrai alcune impostazioni aggiuntive:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003EAssicurati che \u003Cstrong\u003EMax Clusters\u003C/strong\u003E sia impostato su \u003Ccode\u003E1\u003C/code\u003E.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ELascia inalterate tutte le altre opzioni predefinite.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_10.png\" alt=\"impostazioni del warehouse\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EFai clic sul pulsante \u003Cstrong\u003ECreate Warehouse\u003C/strong\u003E per creare il warehouse.\u003C/p\u003E\n<!-- ------------------------ -->\n","\u003Ch2\u003ELavorare con le query, la cache dei risultati e la clonazione\u003C/h2\u003E\n","\u003Cp\u003ENegli esercizi precedenti abbiamo caricato dati in due tabelle utilizzando il comando per il caricamento in blocco COPY e il virtual warehouse \u003Ccode\u003ECOMPUTE_WH\u003C/code\u003E. Ora assumeremo il ruolo degli utenti di Citi Bike che eseguono le analisi e hanno bisogno di interrogare i dati in quelle tabelle utilizzando il foglio di lavoro e il secondo warehouse \u003Ccode\u003EANALYTICS_WH\u003C/code\u003E.\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003ERuoli e query in situazioni reali\u003C/strong\u003E In un’azienda reale, gli utenti che eseguono le analisi probabilmente avranno un ruolo diverso da SYSADMIN. Per semplificare le cose in questo workshop, continueremo a utilizzare il ruolo SYSADMIN in questa sezione. Inoltre, le query vengono tipicamente eseguite utilizzando un prodotto di business intelligence come Tableau, Looker, PowerBI, ecc. Per analisi più avanzate, strumenti di data science come Datarobot, Dataiku, AWS Sagemaker e molti altri possono inviare query a Snowflake. Qualsiasi tecnologia che utilizza JDBC/ODBC, Spark, Python o un’altra delle interfacce di programmazione supportate può eseguire analisi sui dati contenuti in Snowflake. Per semplificare le cose in questo workshop, tutte le query verranno eseguite tramite il foglio di lavoro Snowflake.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Ch3\u003EEseguire alcune query\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EVai al foglio di lavoro \u003Cstrong\u003ECITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE\u003C/strong\u003E e cambia warehouse per utilizzare il nuovo warehouse che hai creato nella sezione precedente. Il contesto del foglio di lavoro dovrebbe essere:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ERuolo: \u003Ccode\u003ESYSADMIN\u003C/code\u003E Warehouse: \u003Ccode\u003EANALYTICS_WH (L)\u003C/code\u003E Database: \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E Schema = \u003Ccode\u003EPUBLIC\u003C/code\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_1.png\" alt=\"risultati della query con dati campione\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EEsegui la seguente query per vedere un campione dei dati della tabella \u003Ccode\u003Etrips\u003C/code\u003E:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eselect * from trips limit 20;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_2.png\" alt=\"risultati della query con dati campione\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EOra vediamo alcune statistiche orarie di base sull’utilizzo di Citi Bike. Esegui la seguente query nel foglio di lavoro. Per ogni ora, mostra il numero di spostamenti, la loro durata media e la loro distanza media.\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eselect date_trunc('hour', starttime) as "date",\ncount(*) as "num trips",\navg(tripduration)/60 as "avg duration (mins)",\navg(haversine(start_station_latitude, start_station_longitude, end_station_latitude, end_station_longitude)) as "avg distance (km)"\nfrom trips\ngroup by 1 order by 1;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_3.png\" alt=\"risultati della query oraria\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003EUtilizzare la cache dei risultati\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003ESnowflake dispone di una cache dei risultati che memorizza i risultati di ogni query eseguita nelle ultime 24 ore. Questi sono disponibili in tutti i warehouse, quindi i risultati delle query restituiti a un utente sono a disposizione di qualsiasi altro utente del sistema che esegue la stessa query, purché i dati sottostanti non siano cambiati. Non solo queste query ripetute restituiscono risultati molto rapidamente, ma in più non utilizzano crediti per il calcolo.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EVediamo la cache dei risultati in azione eseguendo nuovamente la stessa query.\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eselect date_trunc('hour', starttime) as "date",\ncount(*) as "num trips",\navg(tripduration)/60 as "avg duration (mins)",\navg(haversine(start_station_latitude, start_station_longitude, end_station_latitude, end_station_longitude)) as "avg distance (km)"\nfrom trips\ngroup by 1 order by 1;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003ENel riquadro \u003Cstrong\u003EQuery Details\u003C/strong\u003E sulla destra, nota che la seconda query è stata eseguita molto più rapidamente, poiché i risultati erano memorizzati nella cache.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_4.png\" alt=\"durata della query memorizzata nella cache\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003EEseguire un’altra query\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EOra eseguiamo la seguente query per vedere in quali mesi si verifica il maggiore utilizzo:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eselect\nmonthname(starttime) as "month",\ncount(*) as "num trips"\nfrom trips\ngroup by 1 order by 2 desc;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_5.png\" alt=\"risultati della query sui mesi\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003EClonare una tabella\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003ESnowflake consente di creare in pochi secondi cloni, detti anche cloni “zero-copy”, di tabelle, schemi e database. Quando viene creato un clone, Snowflake crea uno snapshot dei dati presenti nell’oggetto sorgente e li rende disponibili nell’oggetto clonato. L’oggetto clonato è scrivibile e indipendente dalla sorgente del clone. Di conseguenza, le modifiche apportate all’oggetto sorgente non sono incluse nell’oggetto clone e viceversa.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EUn caso d’uso comune per Zero-Copy Cloning è clonare un ambiente di produzione perché i team di sviluppo e test possano utilizzarlo per eseguire test ed esperimenti senza incidere sull’ambiente di produzione, eliminando la necessità di configurare e gestire due ambienti separati.\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EZero-Copy Cloning\u003C/strong\u003E Un enorme vantaggio della clonazione zero-copy è che i dati sottostanti non vengono copiati. Cambiano solo i metadati e i riferimenti ai dati sottostanti. Di conseguenza evitando la copia dei dati, i requisiti di storage non raddoppiano quando i dati vengono clonati. La maggior parte dei data warehouse non è in grado di farlo, ma con Snowflake è semplicissimo!\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EEsegui il seguente comando nel foglio di lavoro per creare un clone della tabella \u003Ccode\u003Etrips\u003C/code\u003E per lo sviluppo (dev):\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Ecreate table trips_dev clone trips;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EFai clic sui tre puntini (\u003Cstrong\u003E…\u003C/strong\u003E) nel riquadro a sinistra e seleziona \u003Cstrong\u003ERefresh\u003C/strong\u003E. Espandi la struttura degli oggetti sotto il database \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E e verifica che sia presente una nuova tabella chiamata \u003Ccode\u003Etrips_dev\u003C/code\u003E. Ora il tuo team di sviluppo può fare ciò che vuole con questa tabella, anche aggiornarla o eliminarla, senza incidere in alcun modo sulla tabella \u003Ccode\u003Etrips\u003C/code\u003E o su qualsiasi altro oggetto.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_6.png\" alt=\"tabella trips_dev\"\u003E\u003C/p\u003E\n<!-- ------------------------ -->\n","\u003Ch2\u003ELavorare con dati semi-strutturati, viste e join\u003C/h2\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EQuesta sezione richiede il caricamento di dati aggiuntivi e quindi offre una revisione dell’argomento, oltre a introdurre il caricamento dei dati semi-strutturati.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EPer tornare all’esempio del workshop, il team di analisi di Citi Bike vuole stabilire l’impatto delle condizioni meteorologiche sul numero di spostamenti. Per farlo, in questa sezione svolgeremo le seguenti operazioni:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003ECaricare dati meteorologici in formato JSON semi-strutturato archiviati in un bucket S3 pubblico.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECreare una vista e interrogare i dati JSON utilizzando la notazione punto di SQL.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EEseguire una query che unisce i dati JSON ai dati \u003Ccode\u003ETRIPS\u003C/code\u003E caricati in precedenza.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EAnalizzare i dati delle condizioni meteorologiche e del numero di spostamenti per stabilire una correlazione.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Cp\u003EI dati JSON sono informazioni meteorologiche fornite da \u003Cem\u003EMeteoStat\u003C/em\u003E riferite alle condizioni storiche nella città di New York City dal 05-07-2016 al 25-06-2019. Sono anche predisposti in uno stage su AWS S3, dove i dati rappresentano 75.000 righe, 36 oggetti e 1,1 MB compressi. In un editor di testo, i dati JSON grezzi contenuti nei file GZ appaiono come segue:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_1_1.png\" alt=\"campione di dati JSON grezzi\"\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EDATI SEMI-STRUTTURATI\u003C/strong\u003E Snowflake consente di caricare e interrogare facilmente i dati semi-strutturati come JSON, Parquet o Avro senza trasformazioni. Questa è una caratteristica chiave di Snowflake, poiché oggi sempre più dati importanti per le aziende sono semi-strutturati e molti data warehouse tradizionali non sono in grado di caricare e interrogare facilmente tali dati. Snowflake rende tutto facile.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Ch3\u003ECreare un nuovo database e una nuova tabella per i dati\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EPer prima cosa, nel foglio di lavoro, creiamo un database chiamato \u003Ccode\u003EWEATHER\u003C/code\u003E che utilizzeremo per memorizzare i dati JSON semi-strutturati.\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Ecreate database weather;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EEsegui i seguenti comandi USE per impostare correttamente il contesto del foglio di lavoro:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Euse role sysadmin;\n\nuse warehouse compute_wh;\n\nuse database weather;\n\nuse schema public; \n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EEseguire più comandi\u003C/strong\u003E Ricorda che devi eseguire ciascun comando separatamente. Tuttavia puoi eseguirli insieme in sequenza selezionando tutti i comandi e poi facendo clic sul pulsante \u003Cstrong\u003EPlay/Run\u003C/strong\u003E (o utilizzando i tasti di scelta rapida).\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EOra creiamo una tabella chiamata \u003Ccode\u003EJSON_WEATHER_DATA\u003C/code\u003E da utilizzare per caricare i dati JSON. Nel foglio di lavoro, esegui questo comando CREATE TABLE:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Ecreate table json_weather_data (v variant);\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003ENota che Snowflake dispone di un tipo di colonna speciale chiamato \u003Ccode\u003EVARIANT\u003C/code\u003E che consente di memorizzare l’intero oggetto come un’unica riga e, quando richiesto, interrogare direttamente l’oggetto.\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EUn grande aiuto per i dati semi-strutturati\u003C/strong\u003E Il tipo di dati VARIANT consente a Snowflake di acquisire dati semi-strutturati senza bisogno di predefinire lo schema.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003ENel riquadro dei risultati nella parte inferiore del foglio di lavoro, verifica che sia stata creata la tabella \u003Ccode\u003EJSON_WEATHER_DATA\u003C/code\u003E:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_2_1.png\" alt=\"messaggio di successo\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003ECreare un altro stage esterno\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003ENel foglio di lavoro \u003Ccode\u003ECITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE\u003C/code\u003E, utilizza il seguente comando per creare uno stage che fa riferimento al bucket in cui sono archiviati i dati JSON semi-strutturati su AWS S3:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Ecreate stage nyc_weather\nurl = 's3://snowflake-workshop-lab/zero-weather-nyc';\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EOra esaminiamo il contenuto dello stage \u003Ccode\u003Enyc_weather\u003C/code\u003E. Esegui questo comando LIST per visualizzare l’elenco dei file:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Elist @nyc_weather;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003ENel riquadro dei risultati dovrebbe comparire un elenco di file \u003Ccode\u003E.gz\u003C/code\u003E provenienti da S3:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_3_1.png\" alt=\"output dei risultati\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003ECaricare e verificare i dati semi-strutturati\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EIn questa sezione utilizzeremo un warehouse per caricare i dati dal bucket S3 nella tabella \u003Ccode\u003EJSON_WEATHER_DATA\u003C/code\u003E che abbiamo creato in precedenza.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ENel foglio di lavoro \u003Ccode\u003ECITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE\u003C/code\u003E, esegui questo comando COPY per caricare i dati.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ENota che puoi specificare un oggetto \u003Ccode\u003EFILE FORMAT\u003C/code\u003E in linea nel comando. Nella sezione precedente, quando abbiamo caricato dati strutturati in formato CSV, abbiamo dovuto definire un formato di file per supportare la struttura CSV. Poiché i dati JSON che dobbiamo utilizzare sono ben formati, possiamo semplicemente specificare il tipo JSON e utilizzare tutte le impostazioni predefinite:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Ecopy into json_weather_data\nfrom @nyc_weather \n    file_format = (type = json strip_outer_array = true);\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EVerifica che ogni file abbia lo stato \u003Ccode\u003ELOADED\u003C/code\u003E:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_4_1.png\" alt=\"risultato della query\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EOra diamo un’occhiata ai dati caricati:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eselect * from json_weather_data limit 10;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EFai clic su qualsiasi riga per visualizzare i dati JSON formattati nel riquadro a destra:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_5_1.png\" alt=\"frammento di dati JSON\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EPer chiudere la visualizzazione nel riquadro e vedere nuovamente i dettagli della query, fai clic sul pulsante \u003Cstrong\u003EX\u003C/strong\u003E (Chiudi) che compare spostando il mouse nell’angolo superiore destro del riquadro.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003ECreare una vista e interrogare i dati semi-strutturati\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EOra vediamo come Snowflake ci consente di creare una vista e di interrogare direttamente i dati JSON utilizzando SQL.\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EViste e viste materializzate\u003C/strong\u003E Una vista consente di accedere al risultato di una query come se fosse una tabella. Le viste possono essere utili per presentare i dati agli utenti finali in modo più ordinato, limitare ciò che gli utenti finali possono vedere in una tabella sorgente e scrivere codice SQL più modulare. Snowflake supporta anche le viste materializzate, in cui i risultati delle query vengono memorizzati come se fossero una tabella. Questo consente un accesso più rapido, ma richiede spazio di archiviazione. È possibile creare e interrogare le viste materializzate se si utilizza Snowflake Enterprise Edition (o versione superiore).\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EEsegui il seguente comando per creare una vista in colonne dei dati meteorologici semi-strutturati JSON, che gli analisti potranno comprendere e interrogare più facilmente. Il valore \u003Ccode\u003E72502\u003C/code\u003E per \u003Ccode\u003Estation_id\u003C/code\u003E corrisponde all’Aeroporto di Newark, la stazione più vicina che dispone delle condizioni meteorologiche per l’intero periodo.\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003E// create a view that will put structure onto the semi-structured data\ncreate or replace view json_weather_data_view as\nselect\n    v:obsTime::timestamp as observation_time,\n    v:station::string as station_id,\n    v:name::string as city_name,\n    v:country::string as country,\n    v:latitude::float as city_lat,\n    v:longitude::float as city_lon,\n    v:weatherCondition::string as weather_conditions,\n    v:coco::int as weather_conditions_code,\n    v:temp::float as temp,\n    v:prcp::float as rain,\n    v:tsun::float as tsun,\n    v:wdir::float as wind_dir,\n    v:wspd::float as wind_speed,\n    v:dwpt::float as dew_point,\n    v:rhum::float as relative_humidity,\n    v:pres::float as pressure\nfrom\n    json_weather_data\nwhere\n    station_id = '72502';\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EIn questo comando viene utilizzata la notazione punto di SQL \u003Ccode\u003Ev:temp\u003C/code\u003E per estrarre valori ai livelli inferiori della gerarchia degli oggetti JSON. Questo ci consente di trattare ciascun campo come se fosse una colonna in una tabella relazionale.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ELa nuova vista dovrebbe comparire nel browser degli oggetti a sinistra con il nome \u003Ccode\u003EJSON_WEATHER_DATA\u003C/code\u003E sotto \u003Ccode\u003EWEATHER\u003C/code\u003E > \u003Ccode\u003EPUBLIC\u003C/code\u003E > \u003Cstrong\u003EViews\u003C/strong\u003E. Per vederla potrebbe essere necessario espandere o aggiornare il browser degli oggetti.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_6_1.png\" alt=\"JSON_WEATHER_DATA _VIEW nel menu a discesa\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EVerifica la vista con la seguente query:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eselect * from json_weather_data_view\nwhere date_trunc('month',observation_time) = '2018-01-01'\nlimit 20;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003ENota che i risultati sono esattamente simili a una normale sorgente di dati strutturati. Il tuo set di risultati potrebbe avere valori diversi per \u003Ccode\u003Eobservation_time\u003C/code\u003E:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_7_1.png\" alt=\"risultati della query con vista\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003EUtilizzare un’operazione di join per stabilire una correlazione tra data set\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EOra uniremo dati meteorologici JSON con i dati \u003Ccode\u003ECITIBIKE.PUBLIC.TRIPS\u003C/code\u003E per rispondere alla nostra domanda originale, ossia l’impatto delle condizioni meteorologiche sul numero di spostamenti.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EEsegui la seguente query per mettere in join \u003Ccode\u003EWEATHER\u003C/code\u003E a \u003Ccode\u003ETRIPS\u003C/code\u003E e contare il numero di spostamenti associati a determinate condizioni meteorologiche:\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EPoiché ci troviamo ancora nel foglio di lavoro, il database \u003Ccode\u003EWEATHER\u003C/code\u003E è ancora in uso. Di conseguenza, devi specificare completamente il riferimento alla tabella \u003Ccode\u003ETRIPS\u003C/code\u003E fornendo il nome del database e dello schema.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eselect weather_conditions as conditions\n,count(*) as num_trips\nfrom citibike.public.trips\nleft outer join json_weather_data_view\non date_trunc('hour', observation_time) = date_trunc('hour', starttime)\nwhere conditions is not null\ngroup by 1 order by 2 desc;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_8_1.png\" alt=\"risultati delle condizioni meteorologiche\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EL’obiettivo iniziale era stabilire se esistesse una correlazione tra il numero di spostamenti in bicicletta e le condizioni meteorologiche analizzando sia i dati sugli spostamenti che quelli sul meteo. I risultati riportati sopra ci forniscono una risposta chiara. Come prevedibile, il numero di spostamenti è significativamente maggiore quando è bel tempo!\u003C/p\u003E\n<!-- ------------------------ -->\n","\u003Ch2\u003EUtilizzare Time Travel\u003C/h2\u003E\n","\u003Cp\u003ELa potente funzionalità Time Travel di Snowflake consente di accedere ai dati storici e agli oggetti che li contengono in qualsiasi momento entro un determinato periodo di tempo. La finestra temporale predefinita è di 24 ore e può essere aumentata fino a 90 giorni se si utilizza Snowflake Enterprise Edition. La maggior parte dei data warehouse non è in grado di offrire questa funzionalità, ma naturalmente… Snowflake rende tutto più facile!\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EAlcune applicazioni utili includono:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003ERipristinare oggetti relativi ai dati come tabelle, schemi e database che sono stati eliminati.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EDuplicare ed eseguire copie di backup dei dati in momenti chiave del passato.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EAnalizzare l’utilizzo e la manipolazione dei dati durante periodi di tempo specificati.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Ch3\u003EFare il drop e l’undrop di una tabella\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EPer prima cosa, vediamo come possiamo ripristinare oggetti di dati che sono stati eliminati accidentalmente o intenzionalmente.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ENel foglio di lavoro \u003Ccode\u003ECITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE\u003C/code\u003E, esegui il seguente comando DROP per rimuovere la tabella \u003Ccode\u003EJSON_WEATHER_DATA\u003C/code\u003E:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Edrop table json_weather_data;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EEsegui una query sulla tabella:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eselect * from json_weather_data limit 10;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003ENel riquadro dei risultati in basso dovrebbe comparire un errore, perché la tabella sottostante è stata rimossa:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/8Time_1.png\" alt=\"errore di tabella rimossa\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EOra ripristina la tabella:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eundrop table json_weather_data;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003ELa tabella json_weather_data dovrebbe essere ripristinata. Per verificarlo, esegui la seguente query:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003E--verify table is undropped\n\nselect * from json_weather_data limit 10; \n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/8Time_2.png\" alt=\"risultato della tabella ripristinata\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003EEseguire il rollback di una tabella\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EEseguiamo il rollback della tabella \u003Ccode\u003ETRIPS\u003C/code\u003E nel database \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E a uno stato precedente per correggere un errore DML accidentale che sostituisce tutti i nomi delle stazioni nella tabella con la parola “oops”.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EPer prima cosa, esegui le seguenti istruzioni SQL per impostare il contesto corretto nel foglio di lavoro:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Euse role sysadmin;\n\nuse warehouse compute_wh;\n\nuse database citibike;\n\nuse schema public; \n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EEsegui il seguente comando per sostituire tutti i nomi delle stazioni nella tabella con la parola “oops”:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eupdate trips set start_station_name = 'oops';\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EOra esegui una query che restituisce le prime 20 stazioni per numero di spostamenti. Nota che il risultato per i nomi delle stazioni contiene una sola riga:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eselect\nstart_station_name as "station",\ncount(*) as "rides"\nfrom trips\ngroup by 1\norder by 2 desc\nlimit 20;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/8Time_3.png\" alt=\"risultato con una riga\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ENormalmente dovremmo metterci le mani nei capelli e sperare di avere un backup da qualche parte.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EIn Snowflake, possiamo semplicemente eseguire un comando per trovare l’ID query dell’ultimo comando UPDATE e memorizzarlo in una variabile chiamata \u003Ccode\u003E$QUERY_ID\u003C/code\u003E.\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eset query_id =\n(select query_id from table(information_schema.query_history_by_session (result_limit=>5))\nwhere query_text like 'update%' order by start_time desc limit 1);\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EUtilizza Time Travel per ricreare la tabella con i nomi delle stazioni corretti:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Ecreate or replace table trips as\n(select * from trips before (statement => $query_id));\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EEsegui di nuovo la query precedente per verificare che i nomi delle stazioni siano stati ripristinati:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Eselect\nstart_station_name as "station",\ncount(*) as "rides"\nfrom trips\ngroup by 1\norder by 2 desc\nlimit 20;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/8Time_4.png\" alt=\"risultato con i nomi ripristinati\"\u003E\u003C/p\u003E\n<!-- ------------------------ -->\n","\u003Ch2\u003ELavorare con i ruoli, ACCOUNTADMIN e l’utilizzo dell’account\u003C/h2\u003E\n","\u003Cp\u003EIn questa sezione esploreremo alcuni aspetti del modello di sicurezza per il controllo degli accessi di Snowflake, come la creazione di un ruolo e l’assegnazione di specifiche autorizzazioni. Esamineremo anche altri usi del ruolo ACCOUNTADMIN (amministratore dell’account) che abbiamo presentato brevemente in una delle sezioni precedenti.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EPer continuare con la nostra storia, supponiamo che un nuovo DBA sia entrato a far parte del team di Citi Bike e di volergli assegnare un nuovo ruolo con meno privilegi del ruolo SYSADMIN predefinito del sistema.\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EControllo degli accessi basato sui ruoli\u003C/strong\u003E Snowflake offre un controllo degli accessi molto potente e granulare che definisce gli oggetti e le funzionalità a cui può accedere un utente e il livello di accesso di cui dispone. Per maggiori dettagli, consulta la \u003Ca href=\"https://docs.snowflake.com/user-guide/security-access-control-overview\"\u003Edocumentazione di Snowflake\u003C/a\u003E.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Ch3\u003ECreare un nuovo ruolo e aggiungere un utente\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003ENel foglio di lavoro \u003Ccode\u003ECITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE\u003C/code\u003E, passa al ruolo ACCOUNTADMIN per creare un nuovo ruolo. ACCOUNTADMIN combina i ruoli definiti dal sistema SYSADMIN e SECURITYADMIN. È il ruolo di livello più alto nell’account e deve essere concesso solo a un numero limitato di utenti.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ENel foglio di lavoro \u003Ccode\u003ECITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE\u003C/code\u003E, esegui questo comando:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Euse role accountadmin;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003ENota che in alto a destra nel foglio di lavoro il contesto è cambiato in ACCOUNTADMIN:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_1.png\" alt=\"contesto ACCOUNTADMIN\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EPrima di utilizzarlo per il controllo degli accessi, è necessario assegnare a un ruolo almeno un utente. Creiamo quindi un nuovo ruolo chiamato \u003Ccode\u003EJUNIOR_DBA\u003C/code\u003E e assegniamolo all’utente Snowflake. Per completare questa attività devi conoscere il tuo nome utente, che è il nome che hai utilizzato per effettuare l’accesso all’interfaccia utente.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EUsa i seguenti comandi per creare il ruolo e assegnarlo a te. Prima di eseguire il comando GRANT ROLE, sostituisci \u003Ccode\u003EYOUR_USERNAME_GOES_HERE\u003C/code\u003E con il tuo nome utente:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Ecreate role junior_dba;\n\ngrant role junior_dba to user YOUR_USERNAME_GOES_HERE; \n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003ESe provassi a eseguire questa operazione con un ruolo come SYSADMIN, non riusciresti per mancanza di privilegi. Di default (e intenzionalmente), il ruolo SYSADMIN non può creare nuovi ruoli o utenti.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003EModifica il contesto del foglio di lavoro per passare al nuovo ruolo \u003Ccode\u003EJUNIOR_DBA\u003C/code\u003E:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Euse role junior_dba;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EIn alto a destra nel foglio di lavoro, nota che il contesto è cambiato per riflettere il ruolo \u003Ccode\u003EJUNIOR_DBA\u003C/code\u003E.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_2.png\" alt=\"contesto JUNIOR_DBA\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EInoltre il warehouse non è selezionato, perché il ruolo appena creato non dispone di privilegi di utilizzo per alcun warehouse. Per correggere questo problema, torniamo al ruolo ADMIN e concediamo i privilegi di utilizzo per il warehouse \u003Ccode\u003ECOMPUTE_WH\u003C/code\u003E.\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Euse role accountadmin;\n\ngrant usage on warehouse compute_wh to role junior_dba; \n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003ETorna al ruolo \u003Ccode\u003EJUNIOR_DBA\u003C/code\u003E. Ora dovresti essere in grado di utilizzare \u003Ccode\u003ECOMPUTE_WH\u003C/code\u003E.\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Euse role junior_dba;\n\nuse warehouse compute_wh; \n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EInfine, puoi notare che nel riquadro del browser degli oggetti di database sulla sinistra non compaiono più i database \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E e \u003Ccode\u003EWEATHER\u003C/code\u003E. Il motivo è che il ruolo \u003Ccode\u003EJUNIOR_DBA\u003C/code\u003E non dispone dei relativi privilegi di accesso.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ETorna al ruolo ACCOUNTADMIN e concedi a \u003Ccode\u003EJUNIOR_DBA\u003C/code\u003E il privilegio USAGE necessario per visualizzare e utilizzare i database \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E e \u003Ccode\u003EWEATHER\u003C/code\u003E:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Euse role accountadmin;\n\ngrant usage on database citibike to role junior_dba;\n\ngrant usage on database weather to role junior_dba; \n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EPassa al ruolo \u003Ccode\u003EJUNIOR_DBA\u003C/code\u003E:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Euse role junior_dba;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003ENota che ora i database \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E e \u003Ccode\u003EWEATHER\u003C/code\u003E compaiono nel riquadro del browser degli oggetti di database sulla sinistra. Se non compaiono, prova a fare clic su \u003Cstrong\u003E…\u003C/strong\u003E nel riquadro e poi fare clic su \u003Cstrong\u003ERefresh\u003C/strong\u003E.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_3.png\" alt=\"riquadro browser degli oggetti con database\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003EVisualizzare l’interfaccia utente dell’amministratore dell’account\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EImpostiamo nuovamente il nostro ruolo di controllo degli accessi su \u003Ccode\u003EACCOUNTADMIN\u003C/code\u003E per vedere altre aree dell’interfaccia utente accessibili solo con questo ruolo. Tuttavia, per eseguire questa attività, utilizza l’interfaccia utente invece del foglio di lavoro.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EPer prima cosa fai clic sull’icona \u003Cstrong\u003EHome\u003C/strong\u003E nell’angolo superiore sinistro del foglio di lavoro. Quindi, nell’angolo superiore sinistro dell’interfaccia utente, fai clic sul tuo nome per visualizzare il menu delle preferenze utente. Nel menu, vai a \u003Cstrong\u003ESwitch Role\u003C/strong\u003E e seleziona ACCOUNTADMIN.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_4.png\" alt=\"cambiare ruolo tramite UI\"\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003ERuoli nelle preferenze utente e nel foglio di lavoro\u003C/strong\u003E Perché abbiamo utilizzato il menu delle preferenze per cambiare ruolo invece del foglio di lavoro? La sessione UI e ciascun foglio di lavoro hanno ruoli separati. Il ruolo della sessione UI controlla gli elementi che puoi visualizzare e utilizzare nell’interfaccia utente, mentre il ruolo del foglio di lavoro controlla solo gli oggetti e le azioni a cui puoi accedere all’interno del ruolo.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003ENota come, una volta impostata la sessione UI sul ruolo ACCOUNTADMIN, sotto \u003Cstrong\u003EAdmin\u003C/strong\u003E compaiono nuove schede.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003EUsage\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_5.png\" alt=\"utilizzo account\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ELa scheda \u003Cstrong\u003EUsage\u003C/strong\u003E visualizza le seguenti informazioni, ciascuna con la propria pagina:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003E\u003Cstrong\u003EOrganization\u003C/strong\u003E: utilizzo dei crediti in tutti gli account della tua organizzazione.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003E\u003Cstrong\u003EConsumption\u003C/strong\u003E: crediti consumati dai virtual warehouse nell’account corrente.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003E\u003Cstrong\u003EStorage\u003C/strong\u003E: quantità media di dati archiviati in tutti i database, gli stage interni e Snowflake Fail-Safe nell’account corrente per il mese appena trascorso.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003E\u003Cstrong\u003ETransfers\u003C/strong\u003E: quantità media di dati trasferiti fuori dalla regione (per l’account corrente) verso altre regioni per il mese appena trascorso.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Cp\u003EI filtri nell’angolo superiore destro di ogni pagina consentono di suddividere le visualizzazioni di utilizzo/consumo/ecc. in base a varie misure.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003ESecurity\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_6.png\" alt=\"utilizzo account\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ELa scheda \u003Cstrong\u003ESecurity\u003C/strong\u003E contiene le policy di rete create per l’account Snowflake. È possibile creare nuove policy di rete selezionando “+ Network Policy” in alto a destra nella pagina.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003EBilling\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_7.png\" alt=\"utilizzo account\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ELa scheda \u003Cstrong\u003EBilling\u003C/strong\u003E contiene il metodo di pagamento per l’account:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003ESe sei un cliente Snowflake con un contratto, la scheda mostra il nome associato ai dati del tuo contratto.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ESe sei un cliente Snowflake on demand, la scheda mostra la carta di credito utilizzata per pagare mensilmente, se è stata inserita. Se non è stata registrata una carta di credito, puoi aggiungerla per continuare a utilizzare Snowflake al termine del periodo di prova.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Cp\u003EPer la prossima sezione, mantieni il ruolo ACCOUNTADMIN per la sessione UI.\u003C/p\u003E\n<!-- ------------------------ -->\n","\u003Ch2\u003ECondividere i dati in modo sicuro e utilizzare il Marketplace\u003C/h2\u003E\n","\u003Cp\u003ESnowflake consente l’accesso ai dati con account diversi tramite le funzionalità di Secure Data Sharing. Le condivisioni vengono create dai provider di dati e importate dai data consumer tramite il proprio account Snowflake o un reader account Snowflake attivato. Il data consumer può essere un’entità esterna o un’altra business unit interna, che deve avere il proprio account Snowflake univoco.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ECon Secure Data Sharing:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003EEsiste una sola copia dei dati, che risiede nell’account del provider di dati.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EI dati condivisi sono sempre aggiornati, in tempo reale e immediatamente disponibili per i data consumer.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EI provider possono stabilire criteri di accesso dettagliati e revocabili alle condivisioni.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ELa condivisione dei dati è semplice e sicura, soprattutto in confronto ai vecchi metodi di condivisione, che spesso erano manuali e poco sicuri, come il trasferimento di file \u003Ccode\u003E.csv\u003C/code\u003E di grandi dimensioni tramite internet.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n\u003Cblockquote\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003ECondivisione dei dati tra regioni e cloud diversi\u003C/strong\u003E Per condividere dati tra regioni o piattaforme cloud diverse, devi configurare la replica. Questo non rientra nell’ambito di questo workshop, ma puoi trovare ulteriori informazioni in \u003Ca href=\"/trending/what-is-data-replication\"\u003Equesto articolo Snowflake\u003C/a\u003E.\u003C/p\u003E\n\u003C/blockquote\u003E\n","\u003Cp\u003ESnowflake utilizza Secure Data Sharing per fornire dati sull’utilizzo dell’account e data set campione a tutti gli account Snowflake. In questo contesto, Snowflake funge da provider di dati per i dati e tutti gli altri account.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ESecure Data Sharing è anche alla base del Marketplace Snowflake, che è a disposizione di tutti i clienti di Snowflake e consente di trovare e accedere a set di dati di terze parti offerti da numerosi provider di dati e fornitori SaaS. Di nuovo, in questo modello di condivisione i dati non escono mai dall’account del provider e i data set possono essere utilizzati senza alcuna trasformazione.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003EVisualizzare le condivisioni esistenti\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EDalla home page, vai a \u003Cstrong\u003EData\u003C/strong\u003E > \u003Cstrong\u003EDatabases\u003C/strong\u003E. Nell’elenco di database, osserva la colonna \u003Cstrong\u003ESOURCE\u003C/strong\u003E. Dovresti vedere due database con l’indicazione \u003Ccode\u003ELocal\u003C/code\u003E in questa colonna. Questi sono i due database che abbiamo creato in precedenza in questo workshop. Per l’altro database, \u003Ccode\u003ESNOWFLAKE\u003C/code\u003E, in questa colonna compare \u003Ccode\u003EShare\u003C/code\u003E, a indicare che è condiviso da un provider.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_1.png\" alt=\"freccia sull’icona del database\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003ECreare una condivisione in uscita\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003ETorniamo alla storia di Citi Bike e supponiamo di essere l’amministratore dell’account Snowflake di Citi Bike. Abbiamo un partner di fiducia che desidera analizzare i dati contenuti nel nostro database \u003Ccode\u003ETRIPS\u003C/code\u003E in tempo quasi reale. Anche questo partner ha un account Snowflake nella stessa regione del nostro account. Utilizziamo quindi Secure Data Sharing per consentirgli di accedere a queste informazioni.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EVai a \u003Cstrong\u003EData\u003C/strong\u003E > \u003Cstrong\u003EPrivate Sharing\u003C/strong\u003E e quindi, nella parte alta della scheda, fai clic su \u003Cstrong\u003EShared by My Account\u003C/strong\u003E. Fai clic sul pulsante \u003Cstrong\u003EShare\u003C/strong\u003E nell’angolo superiore destro e seleziona \u003Cstrong\u003ECreate a Direct Share\u003C/strong\u003E:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_2.png\" alt=\"pulsante condivisioni in uscita\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EFai clic su \u003Cstrong\u003E+ Select Data\u003C/strong\u003E e vai al database \u003Ccode\u003ECITIBIKE\u003C/code\u003E e allo schema \u003Ccode\u003EPUBLIC\u003C/code\u003E. Seleziona le due tabelle che abbiamo creato in questo schema e fai clic sul pulsante \u003Cstrong\u003EDone\u003C/strong\u003E:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_3.png\" alt=\"campi della condivisione\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EIl nome predefinito della condivisione è un nome generico seguito da un valore numerico casuale. Sostituisci il nome predefinito con un valore più descrittivo che ci consentirà di identificare più facilmente la condivisione in futuro (ad es. \u003Ccode\u003EZERO_TO_SNOWFLAKE_SHARED_DATA\u003C/code\u003E. Puoi anche aggiungere un commento.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EIn una situazione reale, a questo punto l’amministratore dell’account di Citi Bike aggiungerebbe uno o più account consumer alla condivisione, ma per questo workshop ci fermeremo qui.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EFai clic sul pulsante \u003Cstrong\u003ECreate Share\u003C/strong\u003E nella parte inferiore della finestra di dialogo:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_4.png\" alt=\"messaggio di successo\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ELa finestra di dialogo si chiude e la pagina mostra la condivisione sicura che hai creato:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_5.png\" alt=\"condivisione TRIPS_SHARE\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EPuoi aggiungere data consumer, aggiungere/modificare la descrizione e modificare gli oggetti nella condivisione in qualsiasi momento. In questa pagina, fai clic sul pulsante \u003Cstrong\u003E<\u003C/strong\u003E accanto al nome della condivisione per tornare alla pagina \u003Cstrong\u003EShare with Other Accounts\u003C/strong\u003E:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_6.png\" alt=\"condivisione TRIPS_SHARE\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EAbbiamo dimostrato che bastano pochi secondi per concedere ad altri account l’accesso ai dati nel tuo account Snowflake in modo sicuro senza bisogno di copiare o trasferire i dati!\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ESnowflake offre vari metodi per condividere i dati in modo sicuro senza compromettere la confidenzialità. Oltre alle tabelle puoi condividere viste protette, UDF (User Defined Function) protette e altri oggetti protetti. Per maggiori informazioni sull’utilizzo di questi metodi per condividere i dati impedendo l’accesso a informazioni sensibili, consulta la \u003Ca href=\"https://docs.snowflake.com/en/user-guide/data-sharing-secure-views.html\"\u003Edocumentazione di Snowflake\u003C/a\u003E.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003EMarketplace Snowflake\u003C/h3\u003E\n","\u003Cp\u003EAssicurati di utilizzare il ruolo ACCOUNTADMIN e vai al \u003Cstrong\u003EMarketplace\u003C/strong\u003E:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_7.png\" alt=\"scheda marketplace\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Ch4\u003ETrovare un prodotto nel marketplace\u003C/h4\u003E\n","\u003Cp\u003ELa casella di ricerca sul lato superiore consente di cercare un prodotto in catalogo. L’elenco a discesa a destra della casella di ricerca consente di filtrare i risultati per provider, esigenze aziendali e categorie.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EDigita \u003Ccode\u003ECOVID\u003C/code\u003E nella casella di ricerca, scorri i risultati e seleziona \u003Cstrong\u003ECOVID-19 Epidemiological Data\u003C/strong\u003E (fornito da Starschema).\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_8.png\" alt=\"scheda health\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ENella pagina di \u003Cstrong\u003ECOVID-19 Epidemiological Data\u003C/strong\u003E puoi scoprire di più sul data set e vedere alcune query che ne esemplificano l’uso. Al termine, fai clic sul pulsante \u003Cstrong\u003EGet\u003C/strong\u003E per rendere disponibili queste informazioni nel tuo account Snowflake:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_starschema_get_data.png\" alt=\"recuperare campi dati\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EVerifica le informazioni nella finestra di dialogo e fai nuovamente clic su \u003Cstrong\u003EGet\u003C/strong\u003E:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_starschema_get_data2.png\" alt=\"recuperare campi dati\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EOra puoi fare clic su \u003Cstrong\u003EDone\u003C/strong\u003E o scegliere di eseguire le query di esempio fornite da Starschema:\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_starschema_query_data.png\" alt=\"recuperare campi dati\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ESe scegli \u003Cstrong\u003EOpen\u003C/strong\u003E, si apre un nuovo foglio di lavoro in una nuova scheda/finestra del browser:\u003C/p\u003E\n\u003Col\u003E\u003Cli\u003EImposta il contesto\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ESeleziona la query che vuoi eseguire (o colloca il cursore nel testo della query).\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EFai clic sul pulsante \u003Cstrong\u003ERun/Play\u003C/strong\u003E (o usa i tasti di scelta rapida).\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EPuoi vedere i dati dei risultati nel riquadro in basso.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EDopo avere eseguito le query di esempio, fai clic sull’icona \u003Cstrong\u003EHome\u003C/strong\u003E nell’angolo superiore sinistro.\u003C/li\u003E\u003C/ol\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_starschema_query_data2.png\" alt=\"recuperare campi dati\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EA questo punto:\u003C/p\u003E\n\u003Col\u003E\u003Cli\u003EFai clic su \u003Cstrong\u003EData\u003C/strong\u003E > \u003Cstrong\u003EDatabases\u003C/strong\u003E\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EFai clic sul database \u003Ccode\u003ECOVID19_BY_STARSCHEMA_DM\u003C/code\u003E.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EPuoi vedere i dettagli sugli schemi, le tabelle e le viste disponibili per l’esecuzione di query.\u003C/li\u003E\u003C/ol\u003E\n","\u003Cp\u003E\u003Cimg src=\"https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_starschema_db_info.png\" alt=\"database covid-19\"\u003E\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EEcco fatto! Hai completato la registrazione per il data set COVID-19 di Starschema, che viene aggiornato quotidianamente con dati globali sul COVID. Nota che non abbiamo dovuto creare database, tabelle, viste o un processo ETL. Abbiamo semplicemente cercato e ottenuto accesso a dati condivisi dal Marketplace Snowflake.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003Easide positive\nPer maggiori informazioni su come utilizzare la nuova interfaccia del foglio di lavoro, consulta la \u003Ca href=\"https://docs.snowflake.com/en/user-guide/ui-snowsight.html#using-snowsight\"\u003Edocumentazione di Snowsight\u003C/a\u003E\u003C/p\u003E\n<!-- ------------------------ -->\n","\u003Ch2\u003ERipristinare l’ambiente Snowflake\u003C/h2\u003E\n","\u003Cp\u003ESe desideri ripristinare il tuo ambiente eliminando tutti gli oggetti creati nel corso di questo workshop, esegui queste istruzioni SQL in un foglio di lavoro.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003EPer prima cosa, assicurati di utilizzare il ruolo ACCOUNTADMIN nel foglio di lavoro:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Euse role accountadmin;\n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n","\u003Cp\u003EQuindi esegui i seguenti comandi SQL per fare il drop di tutti gli oggetti che abbiamo creato durante il workshop:\u003C/p\u003E\n\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\"language-SQL\"\u003Edrop share if exists zero_to_snowflake_shared_data; \n-- If necessary, replace "zero_to_snowflake-shared_data" with the name you used for the share\n\ndrop database if exists citibike;\n\ndrop database if exists weather;\n\ndrop warehouse if exists analytics_wh;\n\ndrop role if exists junior_dba; \n\u003C/code\u003E\u003C/pre\u003E\n<!-- ------------------------ -->\n","\u003Ch2\u003EConclusione e fasi successive\u003C/h2\u003E\n","\u003Cp\u003ECongratulazioni per avere completato questo workshop introduttivo! Hai appreso le nozioni fondamentali di Snowflake e puoi iniziare ad applicarle ai tuoi dati. Potrai tornare a consultare questa guida se avrai bisogno di un ripasso.\u003C/p\u003E\n","\u003Cp\u003ETi invitiamo a continuare la tua prova gratuita caricando i tuoi dati di esempio o di produzione e utilizzando alcune delle funzionalità più avanzate di Snowflake non trattate in questo workshop.\u003C/p\u003E\n","\u003Ch3\u003ERisorse aggiuntive:\u003C/h3\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003EScopri di più sulla documentazione di \u003Ca href=\"https://docs.snowflake.com/en/user-guide/ui-snowsight.html#using-snowsight\"\u003ESnowsight\u003C/a\u003E.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ELeggi il documento \u003Ca href=\"/test-driving-snowflake-the-definitive-guide-to-maximizing-your-free-trial/\"\u003EDefinitive Guide to Maximizing Your Free Trial\u003C/a\u003E.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EPartecipa a un \u003Ca href=\"/about/events/\"\u003Eevento Snowflake online o in presenza\u003C/a\u003E e scopri di più sulle nostre funzionalità e sui nostri clienti.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EEntra a far parte della \u003Ca href=\"https://community.snowflake.com/s/topic/0TO0Z000000wmFQWAY/getting-started-with-snowflake\"\u003Ecommunity Snowflake\u003C/a\u003E.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EIscriviti alla \u003Ca href=\"https://community.snowflake.com/s/article/Getting-Access-to-Snowflake-University\"\u003ESnowflake University\u003C/a\u003E.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003EContatta il nostro \u003Ca href=\"/free-trial-contact-sales/\"\u003Eteam di vendita\u003C/a\u003E per maggiori informazioni.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E\n","\u003Ch3\u003ECosa abbiamo visto:\u003C/h3\u003E\n\u003Cul\u003E\u003Cli\u003ECome creare stage, database, tabelle, viste e virtual warehouse.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome caricare dati strutturati e semi-strutturati.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome eseguire query analitiche sui dati in Snowflake, compresi i join tra tabelle.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome clonare oggetti.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome annullare gli errori dell’utente utilizzando Time Travel.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome creare ruoli e utenti e concedere privilegi.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome condividere dati con altri account in modo facile e sicuro.\u003C/li\u003E\u003Cli\u003ECome utilizzare i data set disponibili nel Marketplace Snowflake.\u003C/li\u003E\u003C/ul\u003E"],":items":{},":itemsOrder":[],"isDeveloperGuidesPage":false,":type":"snowflake-site/components/contentfragment","elements":{"quickstartArticleBody":{"dataType":"string","title":"Quickstart Article Body","value":"\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## Panoramica\r\n\r\n\r\nTi diamo il benvenuto in Snowflake! Questa guida introduttiva, concepita per amministratori e architetti di database e data warehouse, aiuta a orientarsi nell’interfaccia di Snowflake e presenta alcune delle nostre funzionalità fondamentali. [Registrati per una prova gratuita di 30 giorni di Snowflake](https://trial.snowflake.com) per seguire gli esercizi di questo workshop. Una volta apprese le nozioni di base, sarai in grado di iniziare a elaborare i tuoi dati e affrontare con sicurezza le funzionalità più avanzate di Snowflake.\r\n\r\n### Hands-On Lab virtuale gratuito\r\n\r\nQuesta guida a Snowflake è disponibile come Hands-On Lab virtuale gratuito tenuto da un istruttore. [Iscriviti oggi stesso al Virtual Hands-On Lab](/virtual-hands-on-lab/).\r\n\r\n### Prerequisiti:\r\n\r\n- Utilizzo dell’[ambiente Snowflake in prova gratuita per 30 giorni](https://trial.snowflake.com)\r\n- Conoscenza di base di SQL, dei concetti di database e degli oggetti\r\n- Familiarità con i file CSV delimitati da virgole e con i dati semi-strutturati JSON\r\n\r\n### Cosa imparerai:\r\n\r\n- Come creare stage, database, tabelle, viste e virtual warehouse.\r\n- Come caricare dati strutturati e semi-strutturati.\r\n- Come eseguire query analitiche sui dati in Snowflake, compresi i join tra tabelle.\r\n- Come clonare oggetti.\r\n- Come annullare gli errori dell’utente utilizzando Time Travel.\r\n- Come creare ruoli e utenti e concedere privilegi.\r\n- Come condividere dati con altri account in modo facile e sicuro.\r\n- Come utilizzare i data set disponibili nel Marketplace Snowflake.\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## Preparare l’ambiente del workshop\r\n\r\n\r\nSe non l’hai ancora fatto, registrati per una [prova gratuita di 30 giorni di Snowflake](https://signup.snowflake.com/developers). Le sezioni successive di questo workshop presuppongono che tu stia utilizzando un nuovo account Snowflake creato al momento della registrazione per la prova gratuita.\r\n\r\nL’edizione di Snowflake (Standard, Enterprise, Business Critical, ecc.), il cloud provider (AWS, Azure, GCP) e la regione (US-East, EU, ecc.) che utilizzi per questo workshop sono irrilevanti. Tuttavia, ti consigliamo di selezionare la regione fisicamente più vicina a te e di scegliere Enterprise, il nostro prodotto più diffuso, come edizione di Snowflake.\r\n\r\nAl termine della registrazione, riceverai un’email con un link per l’attivazione e un URL per accedere al tuo account Snowflake.\r\n\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## L’interfaccia utente di Snowflakee la storia del workshop\r\n\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Informazioni sulle schermate, il codice di esempio e l’ambiente** Gli esempi e i risultati presentati nelle schermate possono differire leggermente da ciò che vedrai quando avrai completato gli esercizi.\r\n\r\n### Effettuare l’accesso all’interfaccia utente di Snowflake\r\n\r\nApri una finestra del browser e inserisci l’URL dell’ambiente Snowflake di prova che ti è stato inviato con l’email di registrazione.\r\n\r\nDovrebbe comparire la seguente finestra di login​. Immetti il nome utente e la password che hai specificato durante la registrazione:\r\n\r\n![schermata di login](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_1.png)\r\n\r\n### Componenti dell’interfaccia utente di Snowflake\r\n\r\nFacciamo la conoscenza di Snowflake! Questa sezione illustra i componenti di base dell’interfaccia utente. Procederemo dall’alto in basso lungo lato sinistro.\r\n\r\n![barra di navigazione di snowflake](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_2.png)\r\n\r\n#### Worksheets\r\n\r\n![scheda worksheets principale](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_3.png)\r\n\r\nLa scheda ​**Worksheets​** fornisce un’interfaccia per inviare query SQL, eseguire operazioni DDL e DML e visualizzare i risultati una volta completate le query o le operazioni. Per creare un nuovo foglio di lavoro si preme **+ Worksheet** in alto a destra.\r\n\r\n![dettagli della scheda worksheets](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_4.png)\r\n\r\nL’angolo superiore sinistro contiene:\r\n\r\n- Icona **Home**: puoi utilizzarla per tornare alla console principale e chiudere il foglio di lavoro.\r\n- Menu a discesa **Nome_foglio_di_lavoro**: Il nome predefinito corrisponde alla data e ora di creazione del foglio di lavoro. Fai clic sul nome del foglio di lavoro per modificarlo. Il menu a discesa visualizza anche altre azioni che puoi eseguire per il foglio di lavoro.\r\n- Pulsante **Manage filters**: i filtri personalizzati sono parole chiave speciali che producono una sotto-query o un elenco di valori.\r\n\r\nL’angolo superiore destro contiene:\r\n\r\n- Casella **Context**: indica a Snowflake quale ruolo e quale warehouse utilizzare durante questa sessione. Può essere modificata dall’interfaccia utente o tramite comandi SQL.\r\n- Pulsante **Share**: apre il menu di condivisione per condividere con altri utenti o copiare il link a questo foglio di lavoro.\r\n- Pulsante **Play/Run**: esegue l’istruzione SQL in cui si trova attualmente il cursore o più istruzioni selezionate.\r\n\r\nIl riquadro centrale contiene:\r\n\r\n- Menu a discesa in alto per impostare il contesto del database/schema/oggetto per il foglio di lavoro.\r\n- Area di lavoro generale in cui immettere ed eseguire query e altre istruzioni SQL. \r\n\r\nIl riquadro centrale sinistro contiene:\r\n- Scheda **Worksheets**: usa questa scheda per selezionare e passare rapidamente da un foglio di lavoro all’altro\r\n- Scheda **Databases**: usa questa scheda per visualizzare tutti gli oggetti di database disponibili per il ruolo corrente\r\n- **Barra di ricerca**: browser degli oggetti di database che consente di esplorare tutti i database, gli schemi, le tabelle e le viste accessibili per il ruolo attualmente in uso nel foglio di lavoro. \r\n\r\nIl riquadro inferiore visualizza i risultati delle query e delle altre operazioni. Include inoltre quattro opzioni (**Object**, **Query**, **Result**, **Chart**) che aprono/chiudono i rispettivi riquadri dell’interfaccia utente. **Chart** apre un riquadro di visualizzazione per i risultati restituiti. Torneremo su questo argomento più avanti.\r\n\r\nI vari riquadri di questa pagina possono essere ridimensionati spostandone i cursori. Se ti serve più spazio nel foglio di lavoro, comprimi il browser degli oggetti di database nel riquadro sinistro. Questo riquadro è chiuso in molte delle schermate illustrate in questa guida.\r\n\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Fogli di lavoro o interfaccia utente** Per risparmiare tempo, la maggior parte degli esercizi di questo workshop viene eseguita utilizzando codice SQL pronto all’uso in questo foglio di lavoro. Queste operazioni possono essere eseguite anche tramite l’interfaccia utente, ma richiederebbero numerosi spostamenti tra le diverse schede dell’interfaccia.\r\n\r\n\r\n#### Dashboards\r\n\r\n![scheda dashboards](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_5.png)\r\n\r\nLa scheda **Dashboards** consente di creare visualizzazioni flessibili di uno o più grafici, sotto forma di riquadri che possono essere disposti vari modi. Riquadri e widget vengono prodotti eseguendo query SQL che restituiscono i risultati in un foglio di lavoro. Le dashboard possono essere utilizzate in dimensioni diverse con una configurazione minima.\r\n\r\n\r\n#### Databases\r\n\r\n![scheda databases](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_6.png)\r\n\r\nLa scheda **Databases**​, sotto **Data**, mostra informazioni sui database che hai creato o a cui puoi accedere. Puoi creare, clonare, eliminare o trasferire la proprietà dei database, oltre a caricare dati nell’interfaccia utente. Nota che nel tuo ambiente esiste già un database. Tuttavia, non lo utilizzeremo in questo workshop.\r\n\r\n\r\n#### Private Shared Data\r\n\r\n![scheda shared data](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_7.png)\r\n\r\nSempre sotto **Data**, la scheda **Private Shared Data** consente di configurare la condivisione dei dati per condividere in modo facile e sicuro tabelle Snowflake tra account Snowflake separati o con utenti esterni, senza bisogno di creare una copia dei dati. Tratteremo la condivisione dei dati nella Sezione 10.\r\n\r\n\r\n#### Marketplace\r\n\r\n![scheda marketplace](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_8.png)\r\n\r\nLa scheda **Marketplace** consente a qualsiasi cliente Snowflake di sfogliare e utilizzare data set messi a disposizione dai provider. I dati condivisi sono di due tipi: pubblici e personalizzati. I dati pubblici sono data set gratuiti che possono essere sottoposti immediatamente a query. Nel caso dei dati personalizzati, è necessario contattare il provider dei dati perché ne approvi la condivisione.\r\n\r\n\r\n#### Query History\r\n\r\n![scheda history](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_9.png)\r\n\r\nSotto **Activity** sono disponibili le due schede **Query History** e **Copy History**:\r\n\r\n- **Query History** visualizza le query precedenti e una serie di filtri che possono essere utilizzati per restringere i risultati (utente, warehouse, stato, tag della query, ecc.). Puoi visualizzare i dettagli di tutte le query eseguite negli ultimi 14 giorni dal tuo account Snowflake. Fai clic su un’ID query per selezionarla e visualizzare ulteriori informazioni.\r\n- **Copy History** mostra lo stato dei comandi di copia eseguiti per caricare dati in Snowflake.\r\n\r\n\r\n#### Warehouses\r\n\r\n![scheda warehouses](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_10.png)\r\n\r\nSotto **Admin**, la scheda **​Warehouses​** consente di configurare e gestire risorse di calcolo dette virtual warehouse per caricare o interrogare i dati in Snowflake. Nel tuo ambiente esiste già un warehouse chiamato COMPUTE_WH.\r\n\r\n\r\n#### Resource Monitors\r\n\r\n![scheda resource monitors](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_11.png)\r\n\r\nSotto **Admin**, la scheda **Resource Monitors** mostra tutti i monitor delle risorse che sono stati creati per controllare il numero di crediti consumati dai virtual warehouse. Per ogni monitor delle risorse, mostra la quota di credito, il tipo di monitoraggio, la pianificazione e le azioni eseguite quando il virtual warehouse raggiunge il suo limite di credito.\r\n\r\n\r\n#### Roles\r\n\r\n![scheda roles](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_12.png)\r\n\r\nSotto **Admin**, la sottoscheda **Roles** della scheda **Users and Roles** mostra un elenco di ruoli con le relative gerarchie. I ruoli possono essere creati, riorganizzati e concessi agli utenti in questa scheda. I ruoli possono essere visualizzati anche sotto forma di tabella/elenco selezionando la sottoscheda **Table**.\r\n\r\n\r\n#### Users\r\n\r\n![scheda users](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_13.png)\r\n\r\nSempre sotto **Admin**, la sottoscheda **Users** della scheda **Users and Roles** mostra un elenco degli utenti nell’account, dei ruoli predefiniti e del proprietario degli utenti. Per un nuovo account non viene visualizzato alcun ruolo, poiché non sono ancora stati creati ruoli aggiuntivi. Le autorizzazioni concesse attraverso il tuo ruolo corrente determinano le informazioni visualizzate in questa scheda. Per vedere tutte le informazioni disponibili nella scheda, passa al ruolo ACCOUNTADMIN.\r\n\r\n\r\n![menu a discesa user preferences](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/3UIStory_14.png)\r\n\r\nFacendo clic sul tuo nome utente in alto a destra nell’interfaccia puoi modificare la password, i ruoli e le preferenze. Snowflake dispone di vari ruoli definiti dal sistema. In questo momento hai il ruolo predefinito di `SYSADMIN`, che manterrai per la maggior parte del workshop.\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **SYSADMIN** Il ruolo `SYSADMIN` (o amministratore di sistema) ha i privilegi necessari per creare warehouse, database e altri oggetti in un account. In un ambiente reale, utilizzeresti ruoli diversi per le attività di questo workshop e assegneresti ruoli ai tuoi utenti. Parleremo ancora dei ruoli e del modello di controllo degli accessi di Snowflake nella Sezione 9; inoltre puoi trovare ulteriori informazioni nella [documentazione di Snowflake](https://docs.snowflake.com/user-guide/security-access-control-overview).\r\n\r\n### La storia\r\n\r\nQuesto workshop si basa sul team di analisi di Citi Bike, un sistema di bike sharing realmente esistente di New York, negli Stati Uniti. Il team vuole eseguire analisi sui dati provenienti dai sistemi transazionali interni dell’azienda per comprendere meglio i suoi utenti e come servirli nel modo migliore.\r\n\r\nPer prima cosa caricheremo in Snowflake i dati `.csv` strutturati provenienti dalle transazioni degli utenti. Poi lavoreremo con dati meteorologici JSON semi-strutturati open source per stabilire se esiste una correlazione tra il numero di spostamenti in bici e le condizioni meteorologiche.\r\n\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## Preparare l’ambiente per il caricamento dei dati\r\n\r\n\r\nPer iniziare, prepariamoci a caricare in Snowflake i dati strutturati delle transazioni degli utenti di Citi Bike.\r\n\r\nQuesta sezione illustra nei dettagli i passaggi necessari per:\r\n\r\n- Creare un database e una tabella.\r\n- Creare uno stage esterno.\r\n- Creare un formato di file per i dati.\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Inserire dati in Snowflake** Vi sono molti modi per inserire dati in Snowflake da molte origini, tra cui il comando COPY, l’ingestion automatica di Snowpipe, connettori esterni e soluzioni ETL/ELT di terze parti. Per maggiori informazioni sull’inserimento di dati in Snowflake, consulta la [documentazione di Snowflake](https://docs.snowflake.com/guides-overview-loading-data). In questo workshop useremo il comando COPY e lo storage AWS S3 per caricare i dati manualmente. In una situazione reale, solitamente si utilizza un processo automatizzato o una soluzione ETL.\r\n\r\nUseremo i dati del bike sharing forniti da Citi Bike NYC. I dati sono stati esportati e preparati per l’uso in un bucket Amazon AWS S3 nella regione US-EAST e comprendono informazioni sulla durata degli spostamenti, il tipo di utente, il sesso, l’età e così via. Su AWS S3, questi dati rappresentano 61,5 milioni di righe, 377 oggetti e 1,9 GB compressi.\r\n\r\nEcco un frammento di uno dei file di dati CSV di Citi Bike:\r\n\r\n![frammento di dati](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_1.png)\r\n\r\nÈ in formato delimitato da virgole con un’unica riga di intestazione e con tutti i valori stringa racchiusi tra virgolette doppie, comprese le intestazioni dei campi nella riga di intestazione. Questo sarà rilevante più avanti in questa sezione, quando configureremo la tabella Snowflake in cui memorizzare questi dati.\r\n\r\n### Creare un database e una tabella\r\n\r\nPer prima cosa creiamo un database chiamato `CITIBIKE` da utilizzare per caricare i dati strutturati.\r\n\r\nAssicurati di utilizzare il ruolo sysadmin selezionando il tuo nome in alto a sinistra e poi **Switch Role** \u003E **SYSADMIN**.\r\n\r\nVai alla scheda **Databases**. Fai clic su **Create**, assegna al database il nome `CITIBIKE` e poi fai clic su **CREATE**.\r\n\r\n![creazione di un foglio di lavoro](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_2.png)\r\n\r\n\r\nOra vai alla scheda **Worksheets**. Dovresti vedere il foglio di lavoro che abbiamo creato nel passaggio 3.\r\n\r\n![nuovo foglio di lavoro](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_3.png)\r\n\r\nDobbiamo impostare il contesto in modo appropriato all’interno del foglio di lavoro. Nell’angolo superiore destro del foglio di lavoro, fai clic sulla casella a sinistra del pulsante **Share** per visualizzare il menu contestuale, che consente di controllare gli elementi che puoi vedere ed eseguire da ogni foglio di lavoro. Qui stiamo utilizzando l’interfaccia utente per impostare il contesto. Più avanti nel workshop utilizzeremo comandi SQL all’interno del foglio di lavoro per fare la stessa cosa.\r\n\r\nSeleziona le seguenti impostazioni del contesto:\r\n\r\nRuolo: `SYSADMIN` Warehouse: `COMPUTE_WH`\r\n\r\n![impostazioni del ruolo e del warehouse del contesto](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_4.png)\r\n\r\nQuindi, nel menu a discesa del database, seleziona le seguenti impostazioni del contesto:\r\n\r\nDatabase: `CITIBIKE` Schema = `PUBLIC`\r\n\r\n![impostazioni del database del contesto](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_4b.png)\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Le operazioni DDL (Data Definition Language) sono gratuite!** Tutte le operazioni DDL che abbiamo eseguito finora non richiedono risorse di calcolo, quindi possiamo creare tutti gli oggetti gratuitamente.\r\n\r\nPer lavorare più facilmente nel foglio di calcolo, rinominiamolo. Nell’angolo superiore sinistro, fai doppio clic sul nome del foglio di lavoro, che corrisponde alla data e all’ora in cui è stato creato, e modificalo in `CITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE`.\r\n\r\nOra creiamo una tabella chiamata `TRIPS` da utilizzare per caricare i dati delimitati da virgole. Invece di utilizzare l’interfaccia utente, useremo il foglio di lavoro per eseguire il DDL che crea la tabella. Copia questo testo SQL nel foglio di lavoro:\r\n\r\n``` SQL\r\ncreate or replace table trips\r\n(tripduration integer,\r\nstarttime timestamp,\r\nstoptime timestamp,\r\nstart_station_id integer,\r\nstart_station_name string,\r\nstart_station_latitude float,\r\nstart_station_longitude float,\r\nend_station_id integer,\r\nend_station_name string,\r\nend_station_latitude float,\r\nend_station_longitude float,\r\nbikeid integer,\r\nmembership_type string,\r\nusertype string,\r\nbirth_year integer,\r\ngender integer);\r\n```\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Molte opzioni per eseguire i comandi.** I comandi SQL possono essere eseguiti utilizzando l’interfaccia utente, la scheda **Worksheets**, lo strumento della riga di comando SnowSQL, il tuo editor SQL preferito tramite ODBC/JDBC oppure altri connettori Snowflake (Python, Spark ecc.). Come già detto, per risparmiare tempo svolgeremo la maggior parte delle operazioni di questo workshop eseguendo codice SQL pronto per l’uso nel foglio di lavoro, invece di utilizzare l’interfaccia utente.\r\n\r\nPer eseguire la query, colloca il cursore in qualsiasi punto del testo SQL e fai clic sul pulsante blu **Play/Run** nell’angolo superiore destro del foglio di lavoro. Oppure usa i tasti di scelta rapida [Ctrl]/[Cmd]+[Invio].\r\n\r\nVerifica che sia stata creata la tabella TRIPS. Nella parte inferiore del foglio di lavoro dovrebbe essere visualizzata una sezione Results con il messaggio “Table TRIPS successfully created”.\r\n\r\n![messaggio di conferma TRIPS](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_5.png)\r\n\r\nVai alla scheda **Databases** facendo clic sull’icona **HOME** nell’angolo superiore sinistro del foglio di lavoro. Quindi fai clic su **Data** \u003E **Databases**. Nell’elenco dei database, fai clic su `CITIBIKE` \u003E `PUBLIC` \u003E **TABLES** per vedere la tabella `TRIPS` appena creata. Se sulla sinistra non vedi i database, espandi il browser, perché potrebbero essere nascosti.\r\n\r\n![tabella TRIPS](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_6.png)\r\n\r\nFai clic su `TRIPS` e sulla scheda **Columns** per vedere la struttura della tabella appena creata.\r\n\r\n![struttura della tabella TRIPS](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_7.png)\r\n\r\n### Creare uno stage esterno\r\n\r\nStiamo lavorando con dati strutturati delimitati da virgole che sono già stati preparati per l’uso in un bucket S3 pubblico esterno. Prima di poterli utilizzare, dobbiamo creare uno stage che specifichi la posizione del bucket esterno.\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  Per questo workshop utilizziamo un bucket AWS-East. Per evitare costi di uscita/trasferimento dati in futuro, seleziona una posizione per lo stage nello stesso cloud provider e nella stessa regione del tuo account Snowflake.\r\n\r\nNella scheda **Databases**, fai clic sul database `CITIBIKE` e sullo schema `PUBLIC`. Fai clic sul pulsante **Create** e poi su **Stage** \u003E **Amazon S3**.\r\n\r\n![creazione stage](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_8.png)\r\n\r\nNella finestra di dialogo “Create Securable Object” che viene visualizzata, sostituisci i seguenti valori nell’istruzione SQL:\r\n\r\n`\u003Cstage_name\u003E`: `citibike_trips`\r\n\r\n`\u003Curl\u003E`: `s3://snowflake-workshop-lab/citibike-trips-csv/`\r\n\r\n**Nota:** assicurati di includere la barra (`/`) alla fine dell’URL; in caso contrario si verificheranno errori al momento di caricare i dati dal bucket. Assicurati inoltre di rimuovere l’istruzione 'credentials = (…)', che non è necessaria. Puoi anche impostarla come commento usando '--', come illustrato nell’immagine seguente. Il comando “create stage” dovrebbe essere uguale a quello illustrato, ma potrebbe non includere la terza riga.\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  Il bucket S3 per questo workshop è pubblico, quindi puoi lasciare vuote le opzioni relative alle credenziali nell’istruzione. In una situazione reale, il bucket utilizzato per uno stage esterno probabilmente richiederebbe informazioni sulle chiavi.\r\n\r\n![impostazioni creazione stage](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_9.png)\r\n\r\nOra esaminiamo il contenuto dello stage `citibike_trips`. Torna alla scheda **Worksheets** e apri il foglio di lavoro 'CITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE' che abbiamo creato, aggiungi la seguente istruzione SQL sotto il codice precedente, come illustrato, quindi esegui:\r\n\r\n``` SQL\r\nlist @citibike_trips;\r\n```\r\n\r\nNel riquadro dei risultati in basso dovrebbe comparire l’elenco dei file contenuti nello stage:\r\n\r\n![risultato del foglio di lavoro](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_10.png)\r\n\r\n### Creare un formato di file\r\n\r\nPrima di caricare i dati in Snowflake, dobbiamo creare un formato di file corrispondente alla struttura dei dati.\r\n\r\nNel foglio di lavoro, aggiungi nuovamente il seguente comando dopo il testo già presente ed eseguilo per creare il formato di file:\r\n\r\n``` SQL \r\n--create file format\r\n\r\ncreate or replace file format csv type='csv' \r\n  compression = 'auto' field_delimiter = ',' record_delimiter = 'n' \r\n  skip_header = 0 field_optionally_enclosed_by = ' 042' trim_space = false\r\n  error_on_column_count_mismatch = false escape = 'none' escape_unenclosed_field = '134'\r\n  date_format = 'auto' timestamp_format = 'auto' null_if = ('') \r\n  comment = 'file format for ingesting data for zero to snowflake'; \r\n```\r\n\r\n![creazione di un formato di file](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_11.png)\r\n\r\nVerifica che il formato sia stato creato con le impostazioni corrette eseguendo il seguente comando:\r\n\r\n``` SQL \r\n--verify file format is created\r\n\r\nshow file formats in database citibike; \r\n```\r\n\r\nIl formato di file appena creato dovrebbe essere elencato nel riquadro dei risultati:\r\n \r\n![impostazioni creazione formato di file](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/4PreLoad_12.png)\r\n\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## Caricare i dati\r\n\r\n\r\nIn questa sezione utilizzeremo un virtual warehouse e il comando COPY per avviare il caricamento in blocco di dati strutturati nella tabella Snowflake che abbiamo creato nella sezione precedente.\r\n\r\n### Ridimensionare e utilizzare un warehouse per il caricamento dei dati\r\n\r\nPer caricare i dati sono necessarie risorse di calcolo. I nodi di calcolo di Snowflake sono detti virtual warehouse e possono essere dimensionati dinamicamente in base al workload, a seconda che si tratti di caricare dati, eseguire una query o svolgere un’operazione DML. Ogni workload può avere il proprio warehouse per evitare contese di risorse.\r\n\r\nVai alla scheda **Warehouses** (sotto **Admin**). Qui puoi vedere tutti i tuoi warehouse esistenti e analizzarne i trend di utilizzo.\r\n\r\nNota l’opzione **+ Warehouse** nell’angolo superiore sinistro. Qui puoi aggiungere rapidamente un nuovo warehouse. Tuttavia, vogliamo utilizzare il warehouse COMPUTE_WH già esistente, incluso nell’ambiente di prova di 30 giorni.\r\n\r\nFai clic sulla riga del warehouse `COMPUTE_WH`. Quindi fai clic sui tre puntini (**…**) nel testo che compare nell’angolo superiore destro per vedere le azioni che puoi eseguire sul warehouse. Utilizzeremo questo warehouse per caricare i dati da AWS S3.\r\n\r\n![configurazione del warehouse di calcolo](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_1.png)\r\n\r\nFai clic su **Edit** per esaminare le opzioni di questo warehouse e scoprire alcune delle funzionalità uniche di Snowflake.\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  Se questo account non utilizza Snowflake Enterprise Edition (o versione superiore), non vedrai le opzioni **Mode** o **Clusters** illustrate nella schermata qui sotto. La funzionalità dei warehouse multi-cluster non viene utilizzata in questo workshop, ma ne parleremo poiché si tratta di una funzionalità chiave di Snowflake.\r\n\r\n![impostazioni di configurazione del warehouse](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_2.png)\r\n\r\n- Il menu a discesa **Size** consente di selezionare la capacità del warehouse. Per le operazioni di caricamento di grandi quantità di dati o per query con esigenze di calcolo più impegnative, è consigliato un warehouse di dimensioni maggiori. Le dimensioni si traducono in risorse di calcolo sottostanti fornite dal cloud provider (AWS, Azure o GCP) su cui risiede in hosting il tuo account Snowflake. Determinano inoltre il numero di crediti consumati dal warehouse per ogni ora intera di attività. Dimensioni maggiori comportano una quantità maggiore di risorse di calcolo del cloud provider allocate al warehouse e un numero maggiore di crediti consumati. Ad esempio, l’impostazione `4X-Large` consuma 128 crediti per ogni ora intera. Queste dimensioni possono essere aumentate o ridotte in qualsiasi momento con un semplice clic.\r\n\r\n- Se utilizzi Snowflake Enterprise Edition (o versione superiore), è disponibile l’opzione **Query Acceleration**. Quando è abilitata per un warehouse, può migliorarne le prestazioni complessive riducendo l’impatto delle query anomale, ossia le query che utilizzano più risorse del normale. Lascia questa opzione disabilitata \r\n\r\n- Se utilizzi Snowflake Enterprise Edition (o versione superiore) e l’opzione **Multi-cluster Warehouse** è abilitata, vedrai alcune opzioni aggiuntive. Qui puoi configurare un warehouse per l’uso di più cluster di risorse di calcolo, fino a un massimo di 10. Ad esempio, se a un warehouse multi-cluster `4X-Large` viene assegnata una dimensione massima dei cluster di 10, può scalare orizzontalmente fino a 10 volte le risorse di calcolo che lo alimentano… e può farlo in pochi secondi! Tuttavia, tieni presente che questo aumenterà il numero di crediti consumati dal warehouse fino a 1280 se tutti i 10 cluster sono attivi per un’ora intera (128 crediti/ora x 10 cluster). La configurazione multi-cluster è ideale per gli scenari di concorrenza, ad esempio quando molti business analyst eseguono simultaneamente query diverse utilizzando lo stesso warehouse. In questo caso d’uso, le diverse query vengono allocate su più cluster per garantire che vengano eseguite rapidamente.\r\n\r\n- Le opzioni sotto **Advanced Warehouse Options** consentono di sospendere automaticamente il warehouse quando non è in uso per evitare di consumare inutilmente crediti. Un’altra opzione consente di riavviare automaticamente un warehouse sospeso, in modo che si riattivi automaticamente quando riceve un nuovo workload. Questa funzionalità rende possibile l’efficiente modello di fatturazione “pay-per-use” di Snowflake, che consente di scalare le risorse quando servono e ridurle o disattivarle automaticamente quando non sono più necessarie, eliminando quasi completamente le risorse inattive. Inoltre, è disponibile un’opzione per cambiare il tipo di warehouse da standard a ottimizzato per Snowpark. I warehouse ottimizzati per Snowpark forniscono una quantità di memoria per nodo 16 volte superiore e sono consigliati per i workload con requisiti di memoria elevati, come i casi d’uso di addestramento ML che utilizzano una stored procedure su un unico nodo virtual warehouse. Lascia questa opzione impostata su Standard\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Capacità di calcolo di Snowflake e di altri data warehouse** Molte delle funzionalità di virtual warehouse e di calcolo di cui abbiamo appena parlato, come la capacità di creare, scalare orizzontalmente e verticalmente e sospendere o riavviare automaticamente i virtual warehouse, sono facili da utilizzare in Snowflake e richiedono solo pochi secondi. Per i data warehouse on-premise, utilizzare queste funzionalità è molto più difficile, se non impossibile, poiché richiedono notevoli risorse hardware fisiche, over-provisioning dell’hardware per i picchi dei workload e notevole lavoro di configurazione, oltre a presentare sfide di altro tipo. Anche altri cloud data warehouse non sono in grado di scalare orizzontalmente e verticalmente come Snowflake o richiedono molto più tempo e lavoro per la configurazione.\r\n\r\n**Attenzione alla spesa!** Nel corso di questo workshop, fai attenzione a non eseguire le seguenti azioni senza un buon motivo, per evitare di consumare troppo rapidamente i tuoi 400 $ di crediti gratuiti:\r\n\r\n- Non disabilitare la sospensione automatica. Se la sospensione automatica è disabilitata, i tuoi warehouse rimangono attivi e continuano a consumare crediti anche quando non sono in uso.\r\n- Non utilizzare una taglia del warehouse troppo grande per il tuo workload. Più il warehouse è grande, più crediti consuma.\r\n\r\nUtilizzeremo questo virtual warehouse per caricare in Snowflake i dati strutturati contenuti nei file CSV (archiviati nel bucket AWS S3). Tuttavia, prima modificheremo la taglia del warehouse per aumentare le risorse di calcolo utilizzate. Al termine del caricamento dei dati, prendi nota del tempo impiegato; in un passaggio successivo di questa sezione ripeteremo la stessa operazione di caricamento con un warehouse ancora più grande e osserveremo la riduzione del tempo di caricamento.\r\n\r\nModifica la taglia (**Size**) di questo data warehouse da `X-Small` a `Small`. quindi fai clic sul pulsante **Save Warehouse**:\r\n\r\n![configurazione dell’impostazione small](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_3.png)\r\n\r\n### Caricare i dati\r\n\r\nOra possiamo eseguire un comando COPY per caricare i dati nella tabella `TRIPS` che abbiamo creato in precedenza.\r\n\r\nTorna al foglio di lavoro `CITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE` nella scheda **Worksheets**. Assicurati che il contesto del foglio di lavoro sia impostato correttamente:\r\n\r\nRuolo: `SYSADMIN` Warehouse: `COMPUTE_WH` Database: `CITIBIKE` Schema = `PUBLIC`\r\n\r\n![contesto del foglio di lavoro](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_4.png)\r\n\r\nEsegui le seguenti istruzioni nel foglio di lavoro per caricare i dati dallo stage nella tabella. Questo può richiedere fino a 30 secondi.\r\n\r\n``` SQL\r\ncopy into trips from @citibike_trips file_format=csv PATTERN = '.*csv.*' ;\r\n```\r\n\r\nNel riquadro dei risultati dovrebbe comparire lo stato di ogni file caricato. Una volta completato il caricamento, nel riquadro **Query Details** in basso a destra puoi scorrere tra i diversi stati, le statistiche degli errori e le visualizzazioni per l’ultima istruzione eseguita:\r\n\r\n![risultati - stato del caricamento](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_5.png)\r\n\r\nOra vai alla scheda **Query History** facendo clic sull’icona **Home** e poi su **Activity** \u003E **Query History**. Seleziona la query in cima all’elenco, che dovrebbe essere l’istruzione COPY INTO che è stata eseguita per ultima. Seleziona la scheda **Query Profile** e osserva i passaggi dell’esecuzione della query, i dettagli della query, i nodi più costosi e le statistiche aggiuntive.\r\n\r\n![cronologia e durata](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_6.png)\r\n\r\nOra carichiamo nuovamente la tabella `TRIPS` con un warehouse più grande per vedere l’impatto delle risorse di calcolo aggiuntive sul tempo di caricamento.\r\n\r\nTorna al foglio di lavoro e usa il comando TRUNCATE TABLE per cancellare tutti i dati e i metadati dalla tabella:\r\n\r\n``` SQL\r\ntruncate table trips;\r\n```\r\n\r\nVerifica che la tabella sia vuota eseguendo il comando:\r\n\r\n``` SQL\r\n--verify table is clear\r\nselect * from trips limit 10;\r\n```\r\n\r\nIl risultato dovrebbe essere “Query produced no results”.\r\n\r\nModifica la taglia del warehouse in `large` utilizzando la seguente istruzione ALTER WAREHOUSE:\r\n \r\n``` SQL\r\n--change warehouse size from small to large (4x)\r\nalter warehouse compute_wh set warehouse_size='large';\r\n```\r\n\r\nVerifica la modifica utilizzando la seguente istruzione SHOW WAREHOUSES:\r\n\r\n``` SQL\r\n--load data with large warehouse\r\nshow warehouses;\r\n```\r\n\r\n![ridimensionare il contesto in large nell’UI - passaggio 1](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_7.png)\r\n\r\n\r\nLa taglia può essere modificata anche dall’interfaccia utente, facendo clic sulla casella del contesto del foglio di lavoro e poi sull’icona **Configure** (3 righe) sul lato destro della casella del contesto e modificando `Small` in `Large` nel menu a discesa **Size**:\r\n\r\n![ridimensionare il contesto in large nell’UI - passaggio 1](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_8.png)\r\n![ridimensionare il contesto in large nell’UI - passaggio 2](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_8b.png)\r\n\r\nEsegui la stessa istruzione COPY INTO utilizzata in precedenza per caricare nuovamente gli stessi dati:\r\n\r\n``` SQL\r\ncopy into trips from @citibike_trips\r\nfile_format=CSV;\r\n```\r\n\r\n![confronto tra i tempi di caricamento](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_9.png)\r\n\r\nUna volta completato il caricamento, torna alla pagina **Queries** (icona **Home** \u003E **Activity** \u003E **Query History**). Confronta i tempi di esecuzione dei due comandi COPY INTO. Il caricamento con il warehouse `Large` è stato notevolmente più veloce.\r\n\r\n### Creare un nuovo warehouse per l’analisi dei dati\r\n\r\nTornando alla storia del workshop, poniamo che il team di Citi Bike voglia eliminare le contese di risorse tra i suoi workload di caricamento dei dati/ETL e gli utenti finali che eseguono le analisi utilizzando strumenti di BI per interrogare Snowflake. Come già accennato, in Snowflake è facile risolvere il problema assegnando warehouse diversi di dimensioni appropriate ai diversi workload. Poiché Citi Bike ha già un warehouse per il caricamento dei dati, creiamo un nuovo warehouse per gli utenti finali che eseguono le analisi. Utilizzeremo questo warehouse per eseguire analisi nella sezione successiva.\r\n\r\nVai alla scheda **Admin** \u003E **Warehouses**, fai clic su **+ Warehouse**, assegna al nuovo warehouse il nome ANALYTICS_WH e imposta la taglia su `Large`.\r\n\r\nSe utilizzi Snowflake Enterprise Edition (o versione superiore) e l’opzione **Multi-cluster Warehouse** è abilitata, vedrai alcune impostazioni aggiuntive:\r\n\r\n- Assicurati che **Max Clusters** sia impostato su `1`.\r\n- Lascia inalterate tutte le altre opzioni predefinite.\r\n\r\n![impostazioni del warehouse](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/5Load_10.png)\r\n\r\nFai clic sul pulsante **Create Warehouse** per creare il warehouse.\r\n\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## Lavorare con le query, la cache dei risultati e la clonazione\r\n\r\n\r\nNegli esercizi precedenti abbiamo caricato dati in due tabelle utilizzando il comando per il caricamento in blocco COPY e il virtual warehouse `COMPUTE_WH`. Ora assumeremo il ruolo degli utenti di Citi Bike che eseguono le analisi e hanno bisogno di interrogare i dati in quelle tabelle utilizzando il foglio di lavoro e il secondo warehouse `ANALYTICS_WH`.\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Ruoli e query in situazioni reali** In un’azienda reale, gli utenti che eseguono le analisi probabilmente avranno un ruolo diverso da SYSADMIN. Per semplificare le cose in questo workshop, continueremo a utilizzare il ruolo SYSADMIN in questa sezione. Inoltre, le query vengono tipicamente eseguite utilizzando un prodotto di business intelligence come Tableau, Looker, PowerBI, ecc. Per analisi più avanzate, strumenti di data science come Datarobot, Dataiku, AWS Sagemaker e molti altri possono inviare query a Snowflake. Qualsiasi tecnologia che utilizza JDBC/ODBC, Spark, Python o un’altra delle interfacce di programmazione supportate può eseguire analisi sui dati contenuti in Snowflake. Per semplificare le cose in questo workshop, tutte le query verranno eseguite tramite il foglio di lavoro Snowflake.\r\n\r\n### Eseguire alcune query\r\n\r\nVai al foglio di lavoro **CITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE** e cambia warehouse per utilizzare il nuovo warehouse che hai creato nella sezione precedente. Il contesto del foglio di lavoro dovrebbe essere:\r\n\r\nRuolo: `SYSADMIN` Warehouse: `ANALYTICS_WH (L)` Database: `CITIBIKE` Schema = `PUBLIC`\r\n\r\n![risultati della query con dati campione](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_1.png)\r\n\r\nEsegui la seguente query per vedere un campione dei dati della tabella `trips`:\r\n\r\n``` SQL\r\nselect * from trips limit 20;\r\n```\r\n\r\n![risultati della query con dati campione](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_2.png)\r\n\r\nOra vediamo alcune statistiche orarie di base sull’utilizzo di Citi Bike. Esegui la seguente query nel foglio di lavoro. Per ogni ora, mostra il numero di spostamenti, la loro durata media e la loro distanza media.\r\n\r\n``` SQL\r\nselect date_trunc('hour', starttime) as \"date\",\r\ncount(*) as \"num trips\",\r\navg(tripduration)/60 as \"avg duration (mins)\",\r\navg(haversine(start_station_latitude, start_station_longitude, end_station_latitude, end_station_longitude)) as \"avg distance (km)\"\r\nfrom trips\r\ngroup by 1 order by 1;\r\n```\r\n\r\n![risultati della query oraria](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_3.png)\r\n\r\n### Utilizzare la cache dei risultati\r\n\r\nSnowflake dispone di una cache dei risultati che memorizza i risultati di ogni query eseguita nelle ultime 24 ore. Questi sono disponibili in tutti i warehouse, quindi i risultati delle query restituiti a un utente sono a disposizione di qualsiasi altro utente del sistema che esegue la stessa query, purché i dati sottostanti non siano cambiati. Non solo queste query ripetute restituiscono risultati molto rapidamente, ma in più non utilizzano crediti per il calcolo.\r\n\r\nVediamo la cache dei risultati in azione eseguendo nuovamente la stessa query.\r\n\r\n``` SQL\r\nselect date_trunc('hour', starttime) as \"date\",\r\ncount(*) as \"num trips\",\r\navg(tripduration)/60 as \"avg duration (mins)\",\r\navg(haversine(start_station_latitude, start_station_longitude, end_station_latitude, end_station_longitude)) as \"avg distance (km)\"\r\nfrom trips\r\ngroup by 1 order by 1;\r\n```\r\n\r\nNel riquadro **Query Details** sulla destra, nota che la seconda query è stata eseguita molto più rapidamente, poiché i risultati erano memorizzati nella cache.\r\n\r\n![durata della query memorizzata nella cache](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_4.png)\r\n\r\n### Eseguire un’altra query\r\n\r\nOra eseguiamo la seguente query per vedere in quali mesi si verifica il maggiore utilizzo:\r\n\r\n``` SQL\r\nselect\r\nmonthname(starttime) as \"month\",\r\ncount(*) as \"num trips\"\r\nfrom trips\r\ngroup by 1 order by 2 desc;\r\n```\r\n\r\n![risultati della query sui mesi](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_5.png)\r\n\r\n### Clonare una tabella\r\n\r\nSnowflake consente di creare in pochi secondi cloni, detti anche cloni “zero-copy”, di tabelle, schemi e database. Quando viene creato un clone, Snowflake crea uno snapshot dei dati presenti nell’oggetto sorgente e li rende disponibili nell’oggetto clonato. L’oggetto clonato è scrivibile e indipendente dalla sorgente del clone. Di conseguenza, le modifiche apportate all’oggetto sorgente non sono incluse nell’oggetto clone e viceversa.\r\n\r\nUn caso d’uso comune per Zero-Copy Cloning è clonare un ambiente di produzione perché i team di sviluppo e test possano utilizzarlo per eseguire test ed esperimenti senza incidere sull’ambiente di produzione, eliminando la necessità di configurare e gestire due ambienti separati.\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Zero-Copy Cloning** Un enorme vantaggio della clonazione zero-copy è che i dati sottostanti non vengono copiati. Cambiano solo i metadati e i riferimenti ai dati sottostanti. Di conseguenza evitando la copia dei dati, i requisiti di storage non raddoppiano quando i dati vengono clonati. La maggior parte dei data warehouse non è in grado di farlo, ma con Snowflake è semplicissimo!\r\n\r\nEsegui il seguente comando nel foglio di lavoro per creare un clone della tabella `trips` per lo sviluppo (dev):\r\n\r\n``` SQL\r\ncreate table trips_dev clone trips;\r\n```\r\n\r\nFai clic sui tre puntini (**…**) nel riquadro a sinistra e seleziona **Refresh**. Espandi la struttura degli oggetti sotto il database `CITIBIKE` e verifica che sia presente una nuova tabella chiamata `trips_dev`. Ora il tuo team di sviluppo può fare ciò che vuole con questa tabella, anche aggiornarla o eliminarla, senza incidere in alcun modo sulla tabella `trips` o su qualsiasi altro oggetto.\r\n\r\n![tabella trips_dev](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/6Query_6.png)\r\n\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## Lavorare con dati semi-strutturati, viste e join\r\n\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  Questa sezione richiede il caricamento di dati aggiuntivi e quindi offre una revisione dell’argomento, oltre a introdurre il caricamento dei dati semi-strutturati.\r\n\r\nPer tornare all’esempio del workshop, il team di analisi di Citi Bike vuole stabilire l’impatto delle condizioni meteorologiche sul numero di spostamenti. Per farlo, in questa sezione svolgeremo le seguenti operazioni:\r\n\r\n- Caricare dati meteorologici in formato JSON semi-strutturato archiviati in un bucket S3 pubblico.\r\n- Creare una vista e interrogare i dati JSON utilizzando la notazione punto di SQL.\r\n- Eseguire una query che unisce i dati JSON ai dati `TRIPS` caricati in precedenza.\r\n- Analizzare i dati delle condizioni meteorologiche e del numero di spostamenti per stabilire una correlazione.\r\n\r\nI dati JSON sono informazioni meteorologiche fornite da *MeteoStat* riferite alle condizioni storiche nella città di New York City dal 05-07-2016 al 25-06-2019. Sono anche predisposti in uno stage su AWS S3, dove i dati rappresentano 75.000 righe, 36 oggetti e 1,1 MB compressi. In un editor di testo, i dati JSON grezzi contenuti nei file GZ appaiono come segue:\r\n\r\n![campione di dati JSON grezzi](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_1_1.png)\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **DATI SEMI-STRUTTURATI** Snowflake consente di caricare e interrogare facilmente i dati semi-strutturati come JSON, Parquet o Avro senza trasformazioni. Questa è una caratteristica chiave di Snowflake, poiché oggi sempre più dati importanti per le aziende sono semi-strutturati e molti data warehouse tradizionali non sono in grado di caricare e interrogare facilmente tali dati. Snowflake rende tutto facile.\r\n\r\n### Creare un nuovo database e una nuova tabella per i dati\r\n\r\nPer prima cosa, nel foglio di lavoro, creiamo un database chiamato `WEATHER` che utilizzeremo per memorizzare i dati JSON semi-strutturati.\r\n\r\n``` SQL\r\ncreate database weather;\r\n```\r\n\r\nEsegui i seguenti comandi USE per impostare correttamente il contesto del foglio di lavoro:\r\n\r\n``` SQL \r\nuse role sysadmin;\r\n\r\nuse warehouse compute_wh;\r\n\r\nuse database weather;\r\n\r\nuse schema public; \r\n```\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Eseguire più comandi** Ricorda che devi eseguire ciascun comando separatamente. Tuttavia puoi eseguirli insieme in sequenza selezionando tutti i comandi e poi facendo clic sul pulsante **Play/Run** (o utilizzando i tasti di scelta rapida).\r\n\r\nOra creiamo una tabella chiamata `JSON_WEATHER_DATA` da utilizzare per caricare i dati JSON. Nel foglio di lavoro, esegui questo comando CREATE TABLE:\r\n\r\n``` SQL\r\ncreate table json_weather_data (v variant);\r\n```\r\n\r\nNota che Snowflake dispone di un tipo di colonna speciale chiamato `VARIANT` che consente di memorizzare l’intero oggetto come un’unica riga e, quando richiesto, interrogare direttamente l’oggetto.\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Un grande aiuto per i dati semi-strutturati** Il tipo di dati VARIANT consente a Snowflake di acquisire dati semi-strutturati senza bisogno di predefinire lo schema.\r\n\r\nNel riquadro dei risultati nella parte inferiore del foglio di lavoro, verifica che sia stata creata la tabella `JSON_WEATHER_DATA`:\r\n\r\n![messaggio di successo](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_2_1.png)\r\n\r\n### Creare un altro stage esterno\r\n\r\nNel foglio di lavoro `CITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE`, utilizza il seguente comando per creare uno stage che fa riferimento al bucket in cui sono archiviati i dati JSON semi-strutturati su AWS S3:\r\n\r\n``` SQL\r\ncreate stage nyc_weather\r\nurl = 's3://snowflake-workshop-lab/zero-weather-nyc';\r\n```\r\n\r\nOra esaminiamo il contenuto dello stage `nyc_weather`. Esegui questo comando LIST per visualizzare l’elenco dei file:\r\n\r\n``` SQL\r\nlist @nyc_weather;\r\n```\r\n\r\nNel riquadro dei risultati dovrebbe comparire un elenco di file `.gz` provenienti da S3:\r\n\r\n![output dei risultati](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_3_1.png)\r\n\r\n### Caricare e verificare i dati semi-strutturati\r\n\r\nIn questa sezione utilizzeremo un warehouse per caricare i dati dal bucket S3 nella tabella `JSON_WEATHER_DATA` che abbiamo creato in precedenza.\r\n\r\nNel foglio di lavoro `CITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE`, esegui questo comando COPY per caricare i dati.\r\n\r\nNota che puoi specificare un oggetto `FILE FORMAT` in linea nel comando. Nella sezione precedente, quando abbiamo caricato dati strutturati in formato CSV, abbiamo dovuto definire un formato di file per supportare la struttura CSV. Poiché i dati JSON che dobbiamo utilizzare sono ben formati, possiamo semplicemente specificare il tipo JSON e utilizzare tutte le impostazioni predefinite:\r\n\r\n``` SQL\r\ncopy into json_weather_data\r\nfrom @nyc_weather \r\n    file_format = (type = json strip_outer_array = true);\r\n```\r\n\r\nVerifica che ogni file abbia lo stato `LOADED`:\r\n\r\n![risultato della query](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_4_1.png)\r\n\r\n\r\nOra diamo un’occhiata ai dati caricati:\r\n\r\n``` SQL\r\nselect * from json_weather_data limit 10;\r\n```\r\n\r\nFai clic su qualsiasi riga per visualizzare i dati JSON formattati nel riquadro a destra:\r\n\r\n![frammento di dati JSON](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_5_1.png)\r\n\r\nPer chiudere la visualizzazione nel riquadro e vedere nuovamente i dettagli della query, fai clic sul pulsante **X** (Chiudi) che compare spostando il mouse nell’angolo superiore destro del riquadro.\r\n\r\n### Creare una vista e interrogare i dati semi-strutturati\r\n\r\nOra vediamo come Snowflake ci consente di creare una vista e di interrogare direttamente i dati JSON utilizzando SQL.\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Viste e viste materializzate** Una vista consente di accedere al risultato di una query come se fosse una tabella. Le viste possono essere utili per presentare i dati agli utenti finali in modo più ordinato, limitare ciò che gli utenti finali possono vedere in una tabella sorgente e scrivere codice SQL più modulare. Snowflake supporta anche le viste materializzate, in cui i risultati delle query vengono memorizzati come se fossero una tabella. Questo consente un accesso più rapido, ma richiede spazio di archiviazione. È possibile creare e interrogare le viste materializzate se si utilizza Snowflake Enterprise Edition (o versione superiore).\r\n\r\nEsegui il seguente comando per creare una vista in colonne dei dati meteorologici semi-strutturati JSON, che gli analisti potranno comprendere e interrogare più facilmente. Il valore ``72502`` per ``station_id`` corrisponde all’Aeroporto di Newark, la stazione più vicina che dispone delle condizioni meteorologiche per l’intero periodo.\r\n\r\n``` SQL\r\n// create a view that will put structure onto the semi-structured data\r\ncreate or replace view json_weather_data_view as\r\nselect\r\n    v:obsTime::timestamp as observation_time,\r\n    v:station::string as station_id,\r\n    v:name::string as city_name,\r\n    v:country::string as country,\r\n    v:latitude::float as city_lat,\r\n    v:longitude::float as city_lon,\r\n    v:weatherCondition::string as weather_conditions,\r\n    v:coco::int as weather_conditions_code,\r\n    v:temp::float as temp,\r\n    v:prcp::float as rain,\r\n    v:tsun::float as tsun,\r\n    v:wdir::float as wind_dir,\r\n    v:wspd::float as wind_speed,\r\n    v:dwpt::float as dew_point,\r\n    v:rhum::float as relative_humidity,\r\n    v:pres::float as pressure\r\nfrom\r\n    json_weather_data\r\nwhere\r\n    station_id = '72502';\r\n```\r\n\r\nIn questo comando viene utilizzata la notazione punto di SQL `v:temp` per estrarre valori ai livelli inferiori della gerarchia degli oggetti JSON. Questo ci consente di trattare ciascun campo come se fosse una colonna in una tabella relazionale.\r\n\r\nLa nuova vista dovrebbe comparire nel browser degli oggetti a sinistra con il nome `JSON_WEATHER_DATA` sotto `WEATHER` \u003E `PUBLIC` \u003E **Views**. Per vederla potrebbe essere necessario espandere o aggiornare il browser degli oggetti.\r\n\r\n![JSON_WEATHER_DATA _VIEW nel menu a discesa](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_6_1.png)\r\n\r\nVerifica la vista con la seguente query: \r\n\r\n``` SQL\r\nselect * from json_weather_data_view\r\nwhere date_trunc('month',observation_time) = '2018-01-01'\r\nlimit 20;\r\n```\r\n\r\nNota che i risultati sono esattamente simili a una normale sorgente di dati strutturati. Il tuo set di risultati potrebbe avere valori diversi per `observation_time`:\r\n\r\n![risultati della query con vista](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_7_1.png)\r\n\r\n### Utilizzare un’operazione di join per stabilire una correlazione tra data set\r\n\r\nOra uniremo dati meteorologici JSON con i dati `CITIBIKE.PUBLIC.TRIPS` per rispondere alla nostra domanda originale, ossia l’impatto delle condizioni meteorologiche sul numero di spostamenti.\r\n\r\nEsegui la seguente query per mettere in join `WEATHER` a `TRIPS` e contare il numero di spostamenti associati a determinate condizioni meteorologiche:\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  Poiché ci troviamo ancora nel foglio di lavoro, il database `WEATHER` è ancora in uso. Di conseguenza, devi specificare completamente il riferimento alla tabella `TRIPS` fornendo il nome del database e dello schema.\r\n\r\n\r\n``` SQL\r\nselect weather_conditions as conditions\r\n,count(*) as num_trips\r\nfrom citibike.public.trips\r\nleft outer join json_weather_data_view\r\non date_trunc('hour', observation_time) = date_trunc('hour', starttime)\r\nwhere conditions is not null\r\ngroup by 1 order by 2 desc;\r\n```\r\n\r\n![risultati delle condizioni meteorologiche](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/7SemiStruct_8_1.png)\r\n\r\nL’obiettivo iniziale era stabilire se esistesse una correlazione tra il numero di spostamenti in bicicletta e le condizioni meteorologiche analizzando sia i dati sugli spostamenti che quelli sul meteo. I risultati riportati sopra ci forniscono una risposta chiara. Come prevedibile, il numero di spostamenti è significativamente maggiore quando è bel tempo!\r\n\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## Utilizzare Time Travel\r\n\r\n\r\nLa potente funzionalità Time Travel di Snowflake consente di accedere ai dati storici e agli oggetti che li contengono in qualsiasi momento entro un determinato periodo di tempo. La finestra temporale predefinita è di 24 ore e può essere aumentata fino a 90 giorni se si utilizza Snowflake Enterprise Edition. La maggior parte dei data warehouse non è in grado di offrire questa funzionalità, ma naturalmente… Snowflake rende tutto più facile!\r\n\r\nAlcune applicazioni utili includono:\r\n\r\n- Ripristinare oggetti relativi ai dati come tabelle, schemi e database che sono stati eliminati.\r\n- Duplicare ed eseguire copie di backup dei dati in momenti chiave del passato.\r\n- Analizzare l’utilizzo e la manipolazione dei dati durante periodi di tempo specificati.\r\n\r\n### Fare il drop e l’undrop di una tabella\r\n\r\nPer prima cosa, vediamo come possiamo ripristinare oggetti di dati che sono stati eliminati accidentalmente o intenzionalmente.\r\n\r\nNel foglio di lavoro `CITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE`, esegui il seguente comando DROP per rimuovere la tabella `JSON_WEATHER_DATA`:\r\n\r\n``` SQL\r\ndrop table json_weather_data;\r\n```\r\n\r\nEsegui una query sulla tabella:\r\n\r\n``` SQL\r\nselect * from json_weather_data limit 10;\r\n```\r\n\r\nNel riquadro dei risultati in basso dovrebbe comparire un errore, perché la tabella sottostante è stata rimossa:\r\n\r\n![errore di tabella rimossa](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/8Time_1.png)\r\n\r\nOra ripristina la tabella:\r\n\r\n``` SQL\r\nundrop table json_weather_data;\r\n```\r\n\r\nLa tabella json_weather_data dovrebbe essere ripristinata. Per verificarlo, esegui la seguente query:\r\n\r\n``` SQL \r\n--verify table is undropped\r\n\r\nselect * from json_weather_data limit 10; \r\n```\r\n\r\n![risultato della tabella ripristinata](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/8Time_2.png)\r\n\r\n### Eseguire il rollback di una tabella\r\n\r\nEseguiamo il rollback della tabella `TRIPS` nel database `CITIBIKE` a uno stato precedente per correggere un errore DML accidentale che sostituisce tutti i nomi delle stazioni nella tabella con la parola “oops”.\r\n\r\nPer prima cosa, esegui le seguenti istruzioni SQL per impostare il contesto corretto nel foglio di lavoro:\r\n\r\n``` SQL \r\nuse role sysadmin;\r\n\r\nuse warehouse compute_wh;\r\n\r\nuse database citibike;\r\n\r\nuse schema public; \r\n```\r\n\r\nEsegui il seguente comando per sostituire tutti i nomi delle stazioni nella tabella con la parola “oops”:\r\n\r\n``` SQL\r\nupdate trips set start_station_name = 'oops';\r\n```\r\n\r\nOra esegui una query che restituisce le prime 20 stazioni per numero di spostamenti. Nota che il risultato per i nomi delle stazioni contiene una sola riga:\r\n\r\n``` SQL\r\nselect\r\nstart_station_name as \"station\",\r\ncount(*) as \"rides\"\r\nfrom trips\r\ngroup by 1\r\norder by 2 desc\r\nlimit 20;\r\n```\r\n\r\n![risultato con una riga](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/8Time_3.png)\r\n\r\nNormalmente dovremmo metterci le mani nei capelli e sperare di avere un backup da qualche parte.\r\n\r\nIn Snowflake, possiamo semplicemente eseguire un comando per trovare l’ID query dell’ultimo comando UPDATE e memorizzarlo in una variabile chiamata `$QUERY_ID`.\r\n\r\n``` SQL\r\nset query_id =\r\n(select query_id from table(information_schema.query_history_by_session (result_limit=\u003E5))\r\nwhere query_text like 'update%' order by start_time desc limit 1);\r\n```\r\n\r\nUtilizza Time Travel per ricreare la tabella con i nomi delle stazioni corretti:\r\n\r\n``` SQL\r\ncreate or replace table trips as\r\n(select * from trips before (statement =\u003E $query_id));\r\n```\r\n\r\nEsegui di nuovo la query precedente per verificare che i nomi delle stazioni siano stati ripristinati:\r\n\r\n``` SQL\r\nselect\r\nstart_station_name as \"station\",\r\ncount(*) as \"rides\"\r\nfrom trips\r\ngroup by 1\r\norder by 2 desc\r\nlimit 20;\r\n```\r\n\r\n![risultato con i nomi ripristinati](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/8Time_4.png)\r\n\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## Lavorare con i ruoli, ACCOUNTADMIN e l’utilizzo dell’account\r\n\r\n\r\nIn questa sezione esploreremo alcuni aspetti del modello di sicurezza per il controllo degli accessi di Snowflake, come la creazione di un ruolo e l’assegnazione di specifiche autorizzazioni. Esamineremo anche altri usi del ruolo ACCOUNTADMIN (amministratore dell’account) che abbiamo presentato brevemente in una delle sezioni precedenti.\r\n\r\nPer continuare con la nostra storia, supponiamo che un nuovo DBA sia entrato a far parte del team di Citi Bike e di volergli assegnare un nuovo ruolo con meno privilegi del ruolo SYSADMIN predefinito del sistema.\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Controllo degli accessi basato sui ruoli** Snowflake offre un controllo degli accessi molto potente e granulare che definisce gli oggetti e le funzionalità a cui può accedere un utente e il livello di accesso di cui dispone. Per maggiori dettagli, consulta la [documentazione di Snowflake](https://docs.snowflake.com/user-guide/security-access-control-overview).\r\n\r\n### Creare un nuovo ruolo e aggiungere un utente\r\n\r\nNel foglio di lavoro `CITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE`, passa al ruolo ACCOUNTADMIN per creare un nuovo ruolo. ACCOUNTADMIN combina i ruoli definiti dal sistema SYSADMIN e SECURITYADMIN. È il ruolo di livello più alto nell’account e deve essere concesso solo a un numero limitato di utenti.\r\n\r\nNel foglio di lavoro `CITIBIKE_ZERO_TO_SNOWFLAKE`, esegui questo comando:\r\n\r\n``` SQL\r\nuse role accountadmin;\r\n```\r\n\r\nNota che in alto a destra nel foglio di lavoro il contesto è cambiato in ACCOUNTADMIN:\r\n\r\n![contesto ACCOUNTADMIN](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_1.png)\r\n\r\nPrima di utilizzarlo per il controllo degli accessi, è necessario assegnare a un ruolo almeno un utente. Creiamo quindi un nuovo ruolo chiamato `JUNIOR_DBA` e assegniamolo all’utente Snowflake. Per completare questa attività devi conoscere il tuo nome utente, che è il nome che hai utilizzato per effettuare l’accesso all’interfaccia utente.\r\n\r\nUsa i seguenti comandi per creare il ruolo e assegnarlo a te. Prima di eseguire il comando GRANT ROLE, sostituisci `YOUR_USERNAME_GOES_HERE` con il tuo nome utente:\r\n\r\n``` SQL \r\ncreate role junior_dba;\r\n\r\ngrant role junior_dba to user YOUR_USERNAME_GOES_HERE; \r\n```\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  Se provassi a eseguire questa operazione con un ruolo come SYSADMIN, non riusciresti per mancanza di privilegi. Di default (e intenzionalmente), il ruolo SYSADMIN non può creare nuovi ruoli o utenti.\r\n\r\nModifica il contesto del foglio di lavoro per passare al nuovo ruolo `JUNIOR_DBA`:\r\n\r\n``` SQL\r\nuse role junior_dba;\r\n```\r\n\r\nIn alto a destra nel foglio di lavoro, nota che il contesto è cambiato per riflettere il ruolo `JUNIOR_DBA`. \r\n\r\n![contesto JUNIOR_DBA](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_2.png)\r\n\r\nInoltre il warehouse non è selezionato, perché il ruolo appena creato non dispone di privilegi di utilizzo per alcun warehouse. Per correggere questo problema, torniamo al ruolo ADMIN e concediamo i privilegi di utilizzo per il warehouse `COMPUTE_WH`.\r\n\r\n``` SQL \r\nuse role accountadmin;\r\n\r\ngrant usage on warehouse compute_wh to role junior_dba; \r\n```\r\n\r\nTorna al ruolo `JUNIOR_DBA`. Ora dovresti essere in grado di utilizzare `COMPUTE_WH`.\r\n\r\n``` SQL \r\nuse role junior_dba;\r\n\r\nuse warehouse compute_wh; \r\n```\r\n\r\nInfine, puoi notare che nel riquadro del browser degli oggetti di database sulla sinistra non compaiono più i database `CITIBIKE` e `WEATHER`. Il motivo è che il ruolo `JUNIOR_DBA` non dispone dei relativi privilegi di accesso.\r\n\r\nTorna al ruolo ACCOUNTADMIN e concedi a `JUNIOR_DBA` il privilegio USAGE necessario per visualizzare e utilizzare i database `CITIBIKE` e `WEATHER`:\r\n\r\n``` SQL \r\nuse role accountadmin;\r\n\r\ngrant usage on database citibike to role junior_dba;\r\n\r\ngrant usage on database weather to role junior_dba; \r\n```\r\n\r\nPassa al ruolo `JUNIOR_DBA`:\r\n\r\n``` SQL\r\nuse role junior_dba;\r\n```\r\n\r\nNota che ora i database `CITIBIKE` e `WEATHER` compaiono nel riquadro del browser degli oggetti di database sulla sinistra. Se non compaiono, prova a fare clic su **…** nel riquadro e poi fare clic su **Refresh**.\r\n\r\n![riquadro browser degli oggetti con database](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_3.png)\r\n\r\n### Visualizzare l’interfaccia utente dell’amministratore dell’account\r\n\r\nImpostiamo nuovamente il nostro ruolo di controllo degli accessi su `ACCOUNTADMIN` per vedere altre aree dell’interfaccia utente accessibili solo con questo ruolo. Tuttavia, per eseguire questa attività, utilizza l’interfaccia utente invece del foglio di lavoro.\r\n\r\nPer prima cosa fai clic sull’icona **Home** nell’angolo superiore sinistro del foglio di lavoro. Quindi, nell’angolo superiore sinistro dell’interfaccia utente, fai clic sul tuo nome per visualizzare il menu delle preferenze utente. Nel menu, vai a **Switch Role** e seleziona ACCOUNTADMIN.\r\n\r\n![cambiare ruolo tramite UI](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_4.png)\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Ruoli nelle preferenze utente e nel foglio di lavoro** Perché abbiamo utilizzato il menu delle preferenze per cambiare ruolo invece del foglio di lavoro? La sessione UI e ciascun foglio di lavoro hanno ruoli separati. Il ruolo della sessione UI controlla gli elementi che puoi visualizzare e utilizzare nell’interfaccia utente, mentre il ruolo del foglio di lavoro controlla solo gli oggetti e le azioni a cui puoi accedere all’interno del ruolo.\r\n\r\nNota come, una volta impostata la sessione UI sul ruolo ACCOUNTADMIN, sotto **Admin** compaiono nuove schede.\r\n\r\n\r\n#### Usage\r\n\r\n![utilizzo account](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_5.png)\r\n\r\nLa scheda **Usage** visualizza le seguenti informazioni, ciascuna con la propria pagina:\r\n\r\n- **Organization**: utilizzo dei crediti in tutti gli account della tua organizzazione.\r\n- **Consumption**: crediti consumati dai virtual warehouse nell’account corrente.\r\n- **Storage**: quantità media di dati archiviati in tutti i database, gli stage interni e Snowflake Fail-Safe nell’account corrente per il mese appena trascorso.\r\n- **Transfers**: quantità media di dati trasferiti fuori dalla regione (per l’account corrente) verso altre regioni per il mese appena trascorso.\r\n\r\nI filtri nell’angolo superiore destro di ogni pagina consentono di suddividere le visualizzazioni di utilizzo/consumo/ecc. in base a varie misure.\r\n\r\n\r\n#### Security\r\n\r\n![utilizzo account](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_6.png)\r\n\r\nLa scheda **Security** contiene le policy di rete create per l’account Snowflake. È possibile creare nuove policy di rete selezionando “+ Network Policy” in alto a destra nella pagina.\r\n\r\n\r\n#### Billing\r\n\r\n![utilizzo account](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/9Role_7.png)\r\n\r\nLa scheda **Billing** contiene il metodo di pagamento per l’account:\r\n\r\n- Se sei un cliente Snowflake con un contratto, la scheda mostra il nome associato ai dati del tuo contratto.\r\n- Se sei un cliente Snowflake on demand, la scheda mostra la carta di credito utilizzata per pagare mensilmente, se è stata inserita. Se non è stata registrata una carta di credito, puoi aggiungerla per continuare a utilizzare Snowflake al termine del periodo di prova.\r\n\r\nPer la prossima sezione, mantieni il ruolo ACCOUNTADMIN per la sessione UI.\r\n\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## Condividere i dati in modo sicuro e utilizzare il Marketplace\r\n\r\nSnowflake consente l’accesso ai dati con account diversi tramite le funzionalità di Secure Data Sharing. Le condivisioni vengono create dai provider di dati e importate dai data consumer tramite il proprio account Snowflake o un reader account Snowflake attivato. Il data consumer può essere un’entità esterna o un’altra business unit interna, che deve avere il proprio account Snowflake univoco.\r\n\r\nCon Secure Data Sharing:\r\n\r\n- Esiste una sola copia dei dati, che risiede nell’account del provider di dati.\r\n- I dati condivisi sono sempre aggiornati, in tempo reale e immediatamente disponibili per i data consumer.\r\n- I provider possono stabilire criteri di accesso dettagliati e revocabili alle condivisioni.\r\n- La condivisione dei dati è semplice e sicura, soprattutto in confronto ai vecchi metodi di condivisione, che spesso erano manuali e poco sicuri, come il trasferimento di file `.csv` di grandi dimensioni tramite internet.\r\n\r\n\u003E \r\n\u003E  **Condivisione dei dati tra regioni e cloud diversi** Per condividere dati tra regioni o piattaforme cloud diverse, devi configurare la replica. Questo non rientra nell’ambito di questo workshop, ma puoi trovare ulteriori informazioni in [questo articolo Snowflake](/trending/what-is-data-replication).\r\n\r\nSnowflake utilizza Secure Data Sharing per fornire dati sull’utilizzo dell’account e data set campione a tutti gli account Snowflake. In questo contesto, Snowflake funge da provider di dati per i dati e tutti gli altri account.\r\n\r\nSecure Data Sharing è anche alla base del Marketplace Snowflake, che è a disposizione di tutti i clienti di Snowflake e consente di trovare e accedere a set di dati di terze parti offerti da numerosi provider di dati e fornitori SaaS. Di nuovo, in questo modello di condivisione i dati non escono mai dall’account del provider e i data set possono essere utilizzati senza alcuna trasformazione.\r\n\r\n\r\n### Visualizzare le condivisioni esistenti\r\n\r\nDalla home page, vai a **Data** \u003E **Databases**. Nell’elenco di database, osserva la colonna **SOURCE**. Dovresti vedere due database con l’indicazione `Local` in questa colonna. Questi sono i due database che abbiamo creato in precedenza in questo workshop. Per l’altro database, `SNOWFLAKE`, in questa colonna compare `Share`, a indicare che è condiviso da un provider.\r\n\r\n![freccia sull’icona del database](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_1.png)\r\n\r\n### Creare una condivisione in uscita\r\n\r\nTorniamo alla storia di Citi Bike e supponiamo di essere l’amministratore dell’account Snowflake di Citi Bike. Abbiamo un partner di fiducia che desidera analizzare i dati contenuti nel nostro database `TRIPS` in tempo quasi reale. Anche questo partner ha un account Snowflake nella stessa regione del nostro account. Utilizziamo quindi Secure Data Sharing per consentirgli di accedere a queste informazioni.\r\n\r\nVai a **Data** \u003E **Private Sharing** e quindi, nella parte alta della scheda, fai clic su **Shared by My Account**. Fai clic sul pulsante **Share** nell’angolo superiore destro e seleziona **Create a Direct Share**:\r\n\r\n![pulsante condivisioni in uscita](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_2.png)\r\n\r\nFai clic su **+ Select Data** e vai al database `CITIBIKE` e allo schema `PUBLIC`. Seleziona le due tabelle che abbiamo creato in questo schema e fai clic sul pulsante **Done**:\r\n\r\n![campi della condivisione](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_3.png)\r\n\r\nIl nome predefinito della condivisione è un nome generico seguito da un valore numerico casuale. Sostituisci il nome predefinito con un valore più descrittivo che ci consentirà di identificare più facilmente la condivisione in futuro (ad es. `ZERO_TO_SNOWFLAKE_SHARED_DATA`. Puoi anche aggiungere un commento.\r\n\r\nIn una situazione reale, a questo punto l’amministratore dell’account di Citi Bike aggiungerebbe uno o più account consumer alla condivisione, ma per questo workshop ci fermeremo qui.\r\n\r\nFai clic sul pulsante **Create Share** nella parte inferiore della finestra di dialogo:\r\n\r\n![messaggio di successo](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_4.png)\r\n\r\nLa finestra di dialogo si chiude e la pagina mostra la condivisione sicura che hai creato:\r\n\r\n![condivisione TRIPS_SHARE](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_5.png)\r\n\r\nPuoi aggiungere data consumer, aggiungere/modificare la descrizione e modificare gli oggetti nella condivisione in qualsiasi momento. In questa pagina, fai clic sul pulsante **\u003C** accanto al nome della condivisione per tornare alla pagina **Share with Other Accounts**:\r\n\r\n![condivisione TRIPS_SHARE](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_6.png)\r\n\r\nAbbiamo dimostrato che bastano pochi secondi per concedere ad altri account l’accesso ai dati nel tuo account Snowflake in modo sicuro senza bisogno di copiare o trasferire i dati!\r\n\r\nSnowflake offre vari metodi per condividere i dati in modo sicuro senza compromettere la confidenzialità. Oltre alle tabelle puoi condividere viste protette, UDF (User Defined Function) protette e altri oggetti protetti. Per maggiori informazioni sull’utilizzo di questi metodi per condividere i dati impedendo l’accesso a informazioni sensibili, consulta la [documentazione di Snowflake](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/data-sharing-secure-views.html).\r\n\r\n### Marketplace Snowflake\r\n\r\nAssicurati di utilizzare il ruolo ACCOUNTADMIN e vai al **Marketplace**:\r\n\r\n![scheda marketplace](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_7.png)\r\n\r\n#### Trovare un prodotto nel marketplace\r\n\r\nLa casella di ricerca sul lato superiore consente di cercare un prodotto in catalogo. L’elenco a discesa a destra della casella di ricerca consente di filtrare i risultati per provider, esigenze aziendali e categorie.\r\n\r\nDigita `COVID` nella casella di ricerca, scorri i risultati e seleziona **COVID-19 Epidemiological Data** (fornito da Starschema).\r\n\r\n![scheda health](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_8.png)  \r\n\r\nNella pagina di **COVID-19 Epidemiological Data** puoi scoprire di più sul data set e vedere alcune query che ne esemplificano l’uso. Al termine, fai clic sul pulsante **Get** per rendere disponibili queste informazioni nel tuo account Snowflake:\r\n\r\n![recuperare campi dati](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_starschema_get_data.png)\r\n\r\nVerifica le informazioni nella finestra di dialogo e fai nuovamente clic su **Get**:\r\n\r\n![recuperare campi dati](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_starschema_get_data2.png)\r\n\r\nOra puoi fare clic su **Done** o scegliere di eseguire le query di esempio fornite da Starschema:\r\n\r\n![recuperare campi dati](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_starschema_query_data.png)\r\n\r\nSe scegli **Open**, si apre un nuovo foglio di lavoro in una nuova scheda/finestra del browser:\r\n\r\n1. Imposta il contesto \r\n2. Seleziona la query che vuoi eseguire (o colloca il cursore nel testo della query).\r\n3. Fai clic sul pulsante **Run/Play** (o usa i tasti di scelta rapida).\r\n4. Puoi vedere i dati dei risultati nel riquadro in basso.\r\n5. Dopo avere eseguito le query di esempio, fai clic sull’icona **Home** nell’angolo superiore sinistro.\r\n\r\n![recuperare campi dati](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_starschema_query_data2.png)\r\n\r\nA questo punto:\r\n\r\n1. Fai clic su **Data** \u003E **Databases**\r\n2. Fai clic sul database `COVID19_BY_STARSCHEMA_DM`.\r\n3. Puoi vedere i dettagli sugli schemi, le tabelle e le viste disponibili per l’esecuzione di query.\r\n\r\n![database covid-19](https://www.snowflake.com/content/dam/snowflake-site/developers/guides/getting-started-with-snowflake-it/10Share_starschema_db_info.png)\r\n\r\nEcco fatto! Hai completato la registrazione per il data set COVID-19 di Starschema, che viene aggiornato quotidianamente con dati globali sul COVID. Nota che non abbiamo dovuto creare database, tabelle, viste o un processo ETL. Abbiamo semplicemente cercato e ottenuto accesso a dati condivisi dal Marketplace Snowflake.\r\n\r\naside positive\r\nPer maggiori informazioni su come utilizzare la nuova interfaccia del foglio di lavoro, consulta la [documentazione di Snowsight](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/ui-snowsight.html#using-snowsight)\r\n\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## Ripristinare l’ambiente Snowflake\r\n\r\nSe desideri ripristinare il tuo ambiente eliminando tutti gli oggetti creati nel corso di questo workshop, esegui queste istruzioni SQL in un foglio di lavoro.\r\n\r\nPer prima cosa, assicurati di utilizzare il ruolo ACCOUNTADMIN nel foglio di lavoro:\r\n\r\n``` SQL\r\nuse role accountadmin;\r\n```\r\n\r\nQuindi esegui i seguenti comandi SQL per fare il drop di tutti gli oggetti che abbiamo creato durante il workshop:\r\n\r\n``` SQL \r\ndrop share if exists zero_to_snowflake_shared_data; \r\n-- If necessary, replace \"zero_to_snowflake-shared_data\" with the name you used for the share\r\n\r\ndrop database if exists citibike;\r\n\r\ndrop database if exists weather;\r\n\r\ndrop warehouse if exists analytics_wh;\r\n\r\ndrop role if exists junior_dba; \r\n```\r\n\r\n\r\n\u003C!-- ------------------------ --\u003E\r\n\r\n## Conclusione e fasi successive\r\n\r\n\r\nCongratulazioni per avere completato questo workshop introduttivo! Hai appreso le nozioni fondamentali di Snowflake e puoi iniziare ad applicarle ai tuoi dati. Potrai tornare a consultare questa guida se avrai bisogno di un ripasso.\r\n\r\nTi invitiamo a continuare la tua prova gratuita caricando i tuoi dati di esempio o di produzione e utilizzando alcune delle funzionalità più avanzate di Snowflake non trattate in questo workshop.\r\n\r\n### Risorse aggiuntive:\r\n\r\n- Scopri di più sulla documentazione di [Snowsight](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/ui-snowsight.html#using-snowsight).\r\n- Leggi il documento [Definitive Guide to Maximizing Your Free Trial](/test-driving-snowflake-the-definitive-guide-to-maximizing-your-free-trial/).\r\n- Partecipa a un [evento Snowflake online o in presenza](/about/events/) e scopri di più sulle nostre funzionalità e sui nostri clienti.\r\n- Entra a far parte della [community Snowflake](https://community.snowflake.com/s/topic/0TO0Z000000wmFQWAY/getting-started-with-snowflake).\r\n- Iscriviti alla [Snowflake University](https://community.snowflake.com/s/article/Getting-Access-to-Snowflake-University).\r\n- Contatta il nostro [team di vendita](/free-trial-contact-sales/) per maggiori informazioni.\r\n\r\n### Cosa abbiamo visto:\r\n\r\n- Come creare stage, database, tabelle, viste e virtual warehouse.\r\n- Come caricare dati strutturati e semi-strutturati.\r\n- Come eseguire query analitiche sui dati in Snowflake, compresi i join tra tabelle.\r\n- Come clonare oggetti.\r\n- Come annullare gli errori dell’utente utilizzando Time Travel.\r\n- Come creare ruoli e utenti e concedere privilegi.\r\n- Come condividere dati con altri account in modo facile e sicuro.\r\n- Come utilizzare i data set disponibili nel Marketplace Snowflake.","multiValue":false,":type":"text/x-markdown"},"quickstartArticleLogoImage":{"dataType":"string","title":"Quickstart Article Logo Image","multiValue":false,":type":"text/plain"}},"elementsOrder":["quickstartArticleBody","quickstartArticleLogoImage"],"model":"snowflake-site/models/quickstart-article"},"flexible_column_cont":{"id":"flexible-column-container-26082c53b0","type":"2-column-75-25","alignColumns":"top","containerMaxWidth":"extra-large","topPadding":"none","bottomPadding":"none","spaceBetween":"none","reverseOnMobile":false,"carouselOnMobile":false,"backgroundImageOption":"none","flexible_column_content_container_1":{"layout":"SIMPLE","id":"container-0415469fcd",":items":{"quickstart_last_modi":{"id":"quickstart-last-modified-d29ec393f5","icon":{"id":"icon","icon":"calendar",":type":"snowflake-site/components/icon","appliedCssClassNames":"snowflake-icon-blue"},"lastModifiedDatePrefix":"Updated","lastModifiedDate":"2025-03-04",":type":"snowflake-site/components/quickstart/quickstart-last-modified","appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-component-top-padding-small"},"text":{"id":"text-44278ecbd9","additionalClasses":"qs-disclaimer-text","text":"\u003Cp\u003E\u003Cspan style=\"color: #666;\"\u003EThis content is provided as is, and is not maintained on an ongoing basis. 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