Panoramica

Questo quickstart Powered by Tasty Bytes - Da zero a Snowflake è dedicato alla trasformazione.

In questo quickstart esamineremo un'ampia gamma di funzionalità di Snowflake, tra cui Zero-Copy Cloning e Time Travel, per soddisfare un requisito aziendale di Tasty Bytes.

Prerequisiti

Cosa imparerai

Cosa realizzerai

Panoramica

In questo quickstart seguiremo la storia del cliente Tasty Bytes attraverso un foglio di lavoro SQL di Snowsight, utilizzando questa pagina come guida completa di commenti aggiuntivi, immagini e link alla documentazione.

In questa sezione vedremo nei dettagli come accedere a Snowflake, creare un nuovo foglio di lavoro, rinominarlo, copiare da GitHub il codice SQL che utilizzeremo in questo quickstart e incollarlo nel foglio di lavoro.

Passaggio 1 - Accedere a Snowflake tramite URL

Passaggio 2 - Effettuare l'accesso a Snowflake

Passaggio 3 - Accedere ai fogli di lavoro

Passaggio 4 - Creare un foglio di lavoro

Passaggio 5 - Rinominare un foglio di lavoro

Passaggio 6 - Accedere al codice SQL di questo quickstart in GitHub

Passaggio 7 - Copiare la configurazione SQL da GitHub

Passaggio 8 - Incollare la configurazione SQL da GitHub nel tuo foglio di lavoro Snowflake

Passaggio 9 - Fai clic su Next –>

Panoramica

Nel quadro dell'analisi della flotta di food truck di Tasty Bytes, il nostro sviluppatore è stato incaricato di aggiungere alla tabella dei furgoni una colonna calcolata con l'età dei veicoli.

Come tutti gli sviluppatori competenti, sappiamo che non possiamo lavorare su una tabella di produzione, quindi per prima cosa dobbiamo creare un ambiente di sviluppo che riproduca quello di produzione.

Passaggio 1 - Creare un clone dell'ambiente di produzione

Grazie all'architettura unica di Snowflake, possiamo creare istantaneamente uno snapshot della tabella raw_pos.truck di produzione utilizzando la funzionalità CLONE e chiamarlo raw_pos.truck_dev.

Ora eseguiamo la prossima serie di query per impostare il contesto del nostro ruolo tasty_dev e creare il clone della tabella; nota che non abbiamo bisogno di impostare il contesto del warehouse, poiché la clonazione non lo richiede.

USE ROLE tasty_dev;

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

Passaggio 2 - Fai clic su Next –>

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Con il nostro clone Zero-Copy istantaneamente disponibile, possiamo iniziare a utilizzarlo per sviluppare senza temere ripercussioni sull'ambiente di produzione. Tuttavia, prima di apportare qualsiasi modifica, eseguiamo alcune semplici query sul clone per testare la cache dei set di risultati di Snowflake.

Passaggio 1 - Eseguire query sulla tabella clonata

Ora che vogliamo interrogare la tabella, dovremo usare il warehouse tasty_dev_wh.

Eseguiamo le prossime due query con la seconda istruzione, che produce un set di risultati composto dai food truck con i rispettivi anni di produzione, marchi e modelli, assicurandoci di usare ORDER BY per ordinare i risultati in base alla colonna truck_id.

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;

Passaggio 2 - Ripetere la query

Per testare la cache dei set di risultati di Snowflake, la nostra prossima query sarà identica a quella appena eseguita. Tuttavia, questa volta accederemo anche a Query Profile per evidenziare il fatto che ha restituito i risultati istantaneamente, poiché provenivano dalla cache dei set di risultati.

Dopo avere eseguito la query riportata sotto, segui i passaggi nella schermata in figura per accedere a Query Profile. Da Query Profile vedremo un singolo nodo con l'indicazione QUERY RESULT REUSE.

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

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In base all'output ottenuto sopra, per prima cosa dobbiamo correggere l'errore di battitura nei record Ford_ che abbiamo visto nella colonna make. Poi potremo iniziare a lavorare sul calcolo che ci fornirà l'età di ogni furgone.

Passaggio 1 - Aggiornare i valori errati in una colonna

Per iniziare questa sezione, correggiamo l'errore di battitura eseguendo la prossima query, che utilizza UPDATE per modificare le righe in truck_dev quando (WHERE) la marca è uguale a Ford_.

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

Passaggio 2 - Creare il calcolo dell'età

Ora che abbiamo corretto l'errore di battitura, possiamo calcolare l'età in anni dei furgoni della nostra flotta. Esegui la prossima query, dove utilizzeremo YEAR e CURRENT_DATE per calcolare questo valore.

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;

Passaggio 3 - Fai clic su Next –>

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Ora che abbiamo completato il calcolo dell'età dei furgoni in anni, aggiungiamo una nuova colonna alla tabella clonata per supportarlo e quindi aggiorniamo la colonna per riflettere i valori calcolati.

Passaggio 1 - Aggiungere una colonna a una tabella

Per iniziare, esegui la prossima query che utilizza ALTER TABLE... ADD COLUMN per creare una colonna truck_age vuota del tipo di dati NUMBER nella tabella truck_dev.

Questa query fornirà un risultato Statement executed successfully.

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

Passaggio 2 - Aggiungere valori calcolati alla colonna

Dopo avere creato la colonna, possiamo avviare la prossima query che aggiornerà (UPDATE) la nuova colonna truck_age vuota utilizzando il calcolo dell'età del furgone che abbiamo creato nella sezione precedente.

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

Passaggio 3 - Eseguire una query sulla nuova colonna

Dopo avere aggiornato i dati, eseguiamo una query rapida sulla tabella per vedere i risultati nella nuova colonna truck_age.

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

Ahi ahi! Per fortuna siamo sviluppatori intelligenti e non abbiamo rischiato di fare una cosa di questo genere in produzione.

Evidentemente abbiamo sbagliato il calcolo di truck_age inserendo una divisione al posto di una sottrazione. Dovremo risolvere questo problema nella prossima sezione.

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Anche se abbiamo fatto un errore, Snowflake offre molte funzionalità che possono aiutarci a salvare la situazione. In questo processo utilizzeremo Query History, le variabili SQL e Time Travel per ripristinare la tabella truck_dev allo stato in cui si trovava prima di quell'istruzione pdate errata.

Passaggio 1 - Utilizzare Query History

Per iniziare il processo di ripristino, esegui la prossima query, che utilizza la funzione QUERY_HISTORY di Snowflake per recuperare un elenco di tutte le istruzioni di aggiornamento che abbiamo eseguito sulla tabella truck_dev.

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;

Passaggio 2 - Impostare una variabile SQL

Come previsto, vediamo la correzione dell'errore di battitura e l'aggiornamento del calcolo errato, accompagnati dai rispettivi query_id univoci. Esegui la prossima query, che crea una variabile SQL query_id che utilizzeremo per ripristinare le modifiche mediante Time Travel nel prossimo passaggio.

Dopo l'esecuzione riceverai un risultato Statement executed successfully.

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
);

Passaggio 3 - Utilizzare Time Travel per ripristinare la tabella

Con la nostra query_id errata memorizzata come variabile, possiamo eseguire la prossima query, che utilizza Time Travel per sostituire la tabella truck_dev con la versione che esisteva prima (BEFORE) dell'istruzione query_id errata.

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);

Di seguito sono riportate le altre opzioni disponibili per le istruzioni Time Travel.

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Ora che la tabella truck_dev è tornata allo stato in cui si trovava prima della nostra istruzione di aggiornamento errata, possiamo assicurarci che la colonna venga aggiornata correttamente. Poi promuoveremo la tabella con il calcolo corretto in produzione per completare il compito che ci è stato assegnato.

Passaggio 1 - Aggiungere i valori calcolati correttamente alla colonna

Utilizzando lo stesso processo di prima, esegui la prossima query, controllando attentamente di utilizzare la sottrazione invece della divisione.

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

Passaggio 2 - Scambiare la tabella dall'ambiente di sviluppo a quello di produzione

Ora che abbiamo completato tutte le operazioni in truck_dev, esegui le prossime due query, in cui per prima cosa assumiamo il ruolo sysadmin, con privilegi più elevati. Come sysadmin, la seconda query utilizza ALTER TABLE... SWAP WITH per promuovere la tabella truck_dev a truck e viceversa.

Al termine riceverai il risultato Statement executed successfully..

USE ROLE sysadmin;

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

Passaggio 3 - Convalidare in produzione

Per verificare che il processo sia riuscito, diamo un'occhiata alla tabella di produzione truck per confermare che lo swap sia stato eseguito correttamente e che i risultati di truck_age siano validi.

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

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Possiamo dire ufficialmente che il nostro sviluppatore ha completato il compito che gli era stato assegnato. Ora che la colonna truck_age è stata creata e calcolata correttamente, il nostro sysadmin può eliminare la tabella superflua e consegnare il suo lavoro.

Passaggio 1 - Fare il drop di una tabella

Per rimuovere la tabella dal database, esegui la prossima query, che utilizza DROP TABLE.

DROP TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck;

Ahi ahi! Quel set di risultati dimostra che anche il nostro sysadmin può fare errori. Abbiamo rimosso per errore la tabella di produzione truck e non la tabella di sviluppo truck_dev! Per fortuna, la funzionalità Time Travel di Snowflake può di nuovo venire in nostro aiuto.

Passaggio 2 - Fare l'undrop di una tabella

Prima che altri sistemi possano risentirne, esegui al più presto la prossima query, che ripristinerà (UNDROP) la tabella truck rimossa.

UNDROP TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck;

Passaggio 3 - Fare il drop della tabella giusta

Va bene, ora completiamo ufficialmente il lavoro eseguendo l'ultima query per fare il drop della tabella corretta truck_dev.

DROP TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev;

Passaggio 4 - Fai clic su Next –>

Conclusione

Ottimo lavoro! Hai completato il quickstart Tasty Bytes - Da zero a Snowflake - Trasformazione.

In questo quickstart hai:

Se desideri ripetere questo quickstart, usa gli script di ripristino alla fine del foglio di lavoro associato.

Fasi successive

Per continuare il tuo percorso nel Data Cloud Snowflake, visita il link qui sotto per vedere tutti gli altri quickstart Powered by Tasty Bytes disponibili.