Snowflakeでの変換

概要

前提条件

学習する内容

構築するもの

ワークシートの作成とSQLのコピー

概要

ステップ1 - URLでSnowflakeにアクセスする

ステップ2 - Snowflakeにログインする

ステップ3 - ワークシートに移動する

ステップ4 - ワークシートを作成する

ステップ5 - ワークシートの名前を変更する

ステップ6 - GitHubでQuickstart SQLにアクセスする

ステップ7 - GitHubからSetup SQLをコピーする

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

ステップ9 - 「Next」をクリックする

開発用に本番テーブルのクローンを即座に作成する

概要

ステップ1 - 本番のクローンを作成する

USE ROLE tasty_dev;

CREATE OR REPLACE TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev 
    CLONE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck;

ゼロコピークローン：データベース、スキーマまたはテーブルのコピーを作成します。クローンの作成時にソースオブジェクトに存在するデータのスナップショットが取得され、クローンオブジェクトで利用できるようになります。 クローンオブジェクトは書き込み可能であり、クローン元から独立しています。つまり、ソースオブジェクトまたはクローンオブジェクトのどちらかに加えられた変更は、もう一方のオブジェクトには反映されないということです。

ステップ2 - 「Next」をクリックする

Snowflakeのクエリ結果セットキャッシュのテスト

概要

ステップ1 - クローンテーブルをクエリする

USE WAREHOUSE tasty_dev_wh;

SELECT
    t.truck_id,
    t.year,
    t.make,
    t.model
FROM frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev t
ORDER BY t.truck_id;

ステップ2 - クエリを再実行する

SELECT
    t.truck_id,
    t.year,
    t.make,
    t.model
FROM frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev t
ORDER BY t.truck_id;

aside positive ユーザーが既に実行されたクエリを繰り返し、クエリが最後に実行されてからテーブル内のデータが変更されていない場合、クエリの結果は同じになります。Snowflakeは、クエリを再実行する代わりに、以前に返された結果と同じ結果を返します。

Snowflakeはクエリの実行をバイパスし、代わりにキャッシュから直接結果を取得するため、これによりクエリ時間を大幅に短縮できます。

ステップ3 - 「Next」をクリックする

データの更新とキッチンカーの使用年数の計算

概要

ステップ1 - 列内の誤った値を更新する

UPDATE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev 
SET make = 'Ford' 
WHERE make = 'Ford_';

ステップ2 - 使用年数計算を構築する

SELECT
    t.truck_id,
    t.year,
    t.make,
    t.model,
    (YEAR(CURRENT_DATE()) - t.year) AS truck_age_year
FROM frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev t;

ステップ3 - 「Next」をクリックする

列の追加と更新

概要

ステップ1 - 列をテーブルに追加する

ALTER TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev
    ADD COLUMN truck_age NUMBER(4);

ステップ2 - 計算値を列に追加する

UPDATE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev t
    SET truck_age = (YEAR(CURRENT_DATE()) / t.year);

ステップ 3 - 新しい列をクエリする

SELECT
    t.truck_id,
    t.year,
    t.truck_age
FROM frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev t;

ステップ4 - 「Next」をクリックする

タイムトラベルを利用したデータ災害からの回復

概要

aside positive Snowflakeのタイムトラベル機能では、定義された期間内の任意の時点で履歴データ（変更または削除されたデータ）にアクセスできます。

ステップ1 - クエリ履歴を活用する

SELECT 
    query_id,
    query_text,
    user_name,
    query_type,
    start_time
FROM TABLE(frostbyte_tasty_bytes.information_schema.query_history())
WHERE 1=1
    AND query_type = 'UPDATE'
    AND query_text LIKE '%frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev%'
ORDER BY start_time DESC;

ステップ2 - SQL変数を設定する

SET query_id = 
(
    SELECT TOP 1 query_id
    FROM TABLE(frostbyte_tasty_bytes.information_schema.query_history())
    WHERE 1=1
        AND query_type = 'UPDATE'
        AND query_text LIKE '%SET truck_age = (YEAR(CURRENT_DATE()) / t.year);'
    ORDER BY start_time DESC
);

ステップ3 - タイムトラベルを活用してテーブルを戻す

CREATE OR REPLACE TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev
    AS 
SELECT * FROM frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev
BEFORE(STATEMENT => $query_id); 

aside positive AT： ATキーワードは、指定されたパラメータに等しいタイムスタンプを持つステートメント、またはトランザクションによる変更がリクエストに含まれることを指定します。

BEFORE： BEFOREキーワードは、リクエストが指定されたパラメータの直前のポイントを参照するように指定します。

TIMESTAMP： タイムトラベルに使用する正確な日付と時刻を指定します。

OFFSET： タイムトラベルに使用する現在時刻との差を秒単位で指定します。

STATEMENT： タイムトラベルの参照ポイントとして使用するステートメントのクエリIDを指定します。

ステップ4 - 「Next」をクリックする

開発を本番に昇格

概要

ステップ1 - 正しく計算された値を列に追加する

UPDATE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev t
SET truck_age = (YEAR(CURRENT_DATE()) - t.year);

ステップ2 - 開発テーブルを本番と入れ替える

USE ROLE sysadmin;

ALTER TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev 
    SWAP WITH frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck;

ステップ3 - 本番を検証する

SELECT
    t.truck_id,
    t.year,
    t.truck_age
FROM frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck t
WHERE t.make = 'Ford';

ステップ4 - 「Next」をクリックする

テーブルのドロップとドロップ解除

概要

ステップ1 - テーブルをドロップする

DROP TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck;

ステップ2 - テーブルをドロップ解除する

UNDROP TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck;

ステップ3 - 正しいテーブルをドロップする

DROP TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev;

ステップ4 - 「Next」をクリックする

まとめと次のステップ

まとめ

次のステップ