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SNOWFLAKE INTELLIGENCE

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Snowflake for Developers開発者ガイドTasty Bytesの紹介

Tasty Bytesの紹介

Jacob Kranzler
fork repo

Tasty Bytesの紹介

assets/tasty_bytes_header.png

概要

このTasty Bytes紹介クイックスタートでは、まずSnowflakeのfrostbyteチームによって作成された架空のキッチンカーブランド、Tasty Bytesについて学びます。

Tasty Bytesの組織について学んだ後、Tasty Bytes基盤のデータモデル、ワークロード固有のロールとウェアハウス、必要なすべてのロールベースのアクセス制御（RBAC）を設定するプロセスを完了します。

このクイックスタートを終了すると、「Powered by Tasty Bytes - クイックスタート」セクションにあるクイックスタートを実行するために必要な基盤が展開されます。

Tasty Bytesとは

assets/who_is_tasty_bytes.png

前提条件

学習する内容

  • Snowflakeワークシートの作成方法
  • Snowflakeワークシート内のすべてのクエリを同期的に実行する方法
  • SnowflakeワークシートでSQLを使用してデータベース、スキーマ、テーブル、ロール、ウェアハウスを探索する方法

構築するもの

  • Powered by Tasty Bytes - クイックスタートを実行するためのTasty Bytes基盤。
    • Snowflakeデータベース
    • テーブルとビューを含む未加工スキーマ、整合スキーマ、分析スキーマ
    • ワークロード固有のSnowflakeロールとウェアハウス
    • ロールベースのアクセス制御（RBAC）

Tasty Bytesの設定

概要

このクイックスタートでは、Snowsightとして知られるSnowflakeウェブインターフェースを使用します。Snowsightを初めて利用する場合は、Snowsightのドキュメントでその概要を確認することを強くお勧めします。

ステップ1 - URLでSnowflakeにアクセスする

  • ブラウザウィンドウを開き、SnowflakeアカウントのURLを入力します。Snowflakeアカウントをまだお持ちでない場合は、前のセクションに戻って無料のSnowflakeトライアルアカウントに登録してください。

ステップ2 - Snowflakeにログインする

  • Snowflakeアカウントにログインします。
    • assets/log_into_snowflake.gif

ステップ3 - ワークシートに移動する

  • 左側のナビゲーションバーにある「ワークシート」タブをクリックします。
    • assets/worksheet_tab.png

ステップ4 - ワークシートを作成する

  • ワークシート内で、Snowsightの右上にある「+」ボタンをクリックし、「SQLワークシート」を選択します。
    • assets/+_sqlworksheet.png

ステップ5 - ワークシートの名前を変更する

  • 自動生成されたタイムスタンプ名をクリックし、「Tasty Bytes - 設定」と入力してワークシートの名前を変更します。
    • assets/rename_worksheet_tasty_bytes_setup.gif

ステップ6 - GitHubでホストされているSetup SQLにアクセスする

  • 下のボタンをクリックすると、GitHubでホストされているTasty BytesのSQL設定ファイルに移動します。

tb_introduction.sql

ステップ7 - GitHubからSetup SQLをコピーする

  • GitHub内で右側に移動し、「未加工コンテンツをコピー」をクリックします。これで、必要なSQLがすべてクリップボードにコピーされます。
    • assets/github_copy_raw_contents.png

ステップ8 - GitHubからSnowflakeワークシートにSetup SQLを貼り付ける

  • Snowsightと新しく作成したワークシートに戻り、先ほどGitHubからコピーしたものを貼り付けます（Macの場合はCMD + V、Windowsの場合はCTRL + V）。

ステップ9 - すべてのSetup SQLを同期的に実行する

  • 新しく作成したTasty Bytes - 設定ワークシート内をクリックし、すべて選択し（Macの場合はCMD + A、Windowsの場合はCTRL + A)、「► 実行」をクリックします。
    • assets/run_all_queries.gif

ステップ10 - 設定を完了する

  • 「► 実行」をクリックすると、クエリが実行されます。これらのクエリは順次実行され、ワークシート全体では約5分かかります。完了すると、「frostbyte_tasty_bytes setup is now complete」というメッセージが表示されます。
    • assets/setup_complete.png

ステップ11 - 「Next」をクリックする

Tasty Bytes基盤の探索

概要

Tasty Bytesの設定が完了したので、作成したデータベース、ロール、ウェアハウスを探索できるようになりました。

aside negative 注意： 前のセクションで作成したTasty Bytes - 設定ワークシート内で、一番下までスクロールし、以下の各ステップに含まれるSQLをコピーアンドペースとして、実行してください。

ステップ1 - Tasty Bytesデータベースを探索する

このクエリは、SHOW DATABASESで作成したデータベースを返します。

SHOW DATABASES LIKE 'frostbyte_tasty_bytes';
assets/show_tb_db.png

ステップ2 - Tasty Bytesデータベース内のスキーマを探索する

このクエリは、SHOW SCHEMASで作成したデータベース内のスキーマを返します。

SHOW SCHEMAS IN DATABASE frostbyte_tasty_bytes;
assets/show_tb_schemas.png

ステップ3 - Tasty Bytesデータベース内のRAW_POSスキーマ内のテーブルを探索する

このクエリは、SHOW TABLESを使用してraw_posスキーマ内のテーブルを返します。

SHOW TABLES IN SCHEMA frostbyte_tasty_bytes.raw_pos;
assets/show_tb_tables.png

ステップ4 - Tasty Bytesロールを探索する

このクエリは、SHOW ROLESで作成したロールを返します。

SHOW ROLES LIKE 'tasty%';
assets/show_tb_roles.png

ステップ5 - Tasty Bytesウェアハウスを探索する

このクエリは、SHOW WAREHOUSESで作成したウェアハウスを返します。

SHOW WAREHOUSES LIKE 'tasty%';
assets/show_tb_whs.png

ステップ6 - すべてをまとめる

次の3つのクエリを使用して以下を実行します。

  1. USE ROLEを使用してtasty_data_engineerロールを引き受けます。
  2. USE WAREHOUSEを使用してtasty_de_whウェアハウスを活用します。
  3. raw_pos.menuテーブルをクエリし、Plant Palaceブランドのキッチンカーで販売されているメニュー項目を検索します。
USE ROLE tasty_data_engineer;
USE WAREHOUSE tasty_de_wh;

SELECT
    m.menu_type_id,
    m.menu_type,
    m.truck_brand_name,
    m.menu_item_name
FROM frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.menu m
WHERE m.truck_brand_name = 'Plant Palace';
assets/plant_palace.png

驚きました！数分で、データ、ロール、ウェアハウスを完備したTasty Bytesのデモ環境がSnowflakeアカウントに設定されました。それでは、私たちが活用できる他のTasty Bytesクイックスタートをすべて見てみましょう。

ステップ7 - 「Next」をクリックする

Powered by Tasty Bytes - クイックスタート

概要

おめでとうございます。これでTasty Bytes基盤の設定が完了しました。

以下の目次には、先ほど構築した基盤を活用する、利用可能なTasty Bytesクイックスタートの概要が記載されています。

assets/pbtb_quickstarts.png

ゼロからのSnowflake

  • コスト管理

    • Snowflake仮想ウェアハウスとその構成、リソースモニター、アカウントおよびウェアハウスレベルのタイムアウトパラメータ、そしてコスト調査について学びます。

  • 変換

    • Snowflakeのゼロコピークローン、結果セットキャッシュ、テーブル操作、タイムトラベル、テーブルレベルのスワップ、ドロップ、アンドロップ機能について学びます。

  • 半構造化データ

    • SnowflakeのVARIANTデータ型、ドット表記による半構造化データ処理、ラテラルフラット化、ビュー作成、Snowsightチャートについて学びます。

  • Snowflake Horizonを用いたガバナンス

    • Snowflakeのシステム定義ロール、ロール・ベースのアクセス制御、タグベースのマスキング、ポリシー（行アクセス、集約、投影）、データ分類、アクセス履歴、Universal Searchにについて学びます。

  • コラボレーション

    • Weathersourceから無料ですぐに利用できるライブデータを活用して、ファーストパーティとサードパーティのソースを調和させたデータドリブンな分析を行うことで、Snowflakeマーケットプレイスに関する理解を深めます。

  • 地理空間

    • SafeGraphから無料ですぐに利用できるライブデータの取得から、地理点の構築（ST_POINT）、距離の計算（ST_DISTANCE）、座標の収集（ST_COLLECT）、最小境界ポリゴンの描画（ST_ENVELOPE）、面積の計算（ST_AREA）、中心点の検出（ST_CENTROID）まで、Snowflakeの地理空間サポートについて学びます。

ワークロードの詳細（近日公開予定）

Updated 2024-08-26

This content is provided as is, and is not maintained on an ongoing basis. It may be out of date with current Snowflake instances