Visão geral

Damos as boas-vindas ao quickstart "Powered by Tasty Bytes: do zero ao Snowflake", voltado para transformação!

Neste quickstart, apresentaremos várias funcionalidades do Snowflake, incluindo recursos importantes como o Zero Copy Cloning e Time-Travel para atender a uma demanda da Tasty Bytes.

Pré-requisitos

Você vai aprender

O que será desenvolvido

Visão geral

Neste quickstart, vamos acompanhar a história da Tasty Bytes por meio de uma planilha SQL do Snowsight. Esta página servirá como um guia de referência completo com comentários adicionais, imagens e links para a documentação.

Nesta seção vamos mostrar como acessar o Snowflake, criar uma planilha nova, renomeá-la, copiar o código SQL do GitHub e colar o código SQL que usaremos neste quickstart.

Etapa 1 - Acessar o Snowflake via URL

Etapa 2 - Fazer login no Snowflake

Etapa 3 - Acessar as planilhas

Etapa 4 - Criar uma planilha

Etapa 5 - Renomear uma planilha

Etapa 6 - Acessar o código SQL do quickstart no GitHub

Etapa 7 - Copiar o Setup SQL do GitHub

Etapa 8 - Colar o Setup SQL do GitHub para a sua planilha do Snowflake

Etapa 9 - Clicar em Next –>

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Como parte da análise da frota de caminhões da Tasty Bytes, nosso desenvolvedor recebeu a tarefa de adicionar uma coluna com a idade dos veículos à tabela de caminhões.

Como bons desenvolvedores, sabemos que não é possível desenvolver com uma tabela de produção. Então, primeiro é necessário criar um ambiente de desenvolvimento que imite a produção.

Etapa 1 - Criar um clone da produção

Graças à arquitetura exclusiva do Snowflake, podemos criar um instantâneo da nossa produção raw_pos.truck com a funcionalidade CLONE e nomeá-lo como raw_pos.truck_dev.

Vamos executar a próxima série de consultas para definir o contexto da função tasty_dev e criar o clone da tabela, observando que não é necessário criar o contexto de armazenamento, já que a clonagem não o exige.

USE ROLE tasty_dev;

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

Etapa 2 - Clicar em Next –>

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Com nosso clone Zero Copy disponível instantaneamente, podemos programar nele sem correr o risco de afetar a produção. Porém, antes de qualquer mudança, vamos executar algumas consultas simples e testar o cache de conjunto de resultados do Snowflake.

Etapa 1 - Fazer consultas na tabela clonada

Agora que vamos consultar a tabela, precisaremos usar o armazenamento tasty_dev_wh.

Vamos executar as duas consultas seguintes com a segunda instrução, gerando um conjunto de resultados que é composto pelos caminhões, os respectivos ano de produção, o fabricante e os modelos, usando ORDER BY na coluna 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;

Etapa 2 - Executar novamente a consulta

Para testar o cache de conjunto de resultados do Snowflake, a próxima consulta será igual à que acabamos de executar. Porém, agora vamos mais adiante e acessar o Query Profile, perfil que exibe os resultados dessa consulta instantaneamente conforme eles são enviados pelo cache de conjunto de resultados.

Após executar a consulta abaixo, siga as etapas na captura de tela para acessar o Query Profile. No Query Profile, teremos um único nó, 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;

Etapa 3 - Clicar em Next –>

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Com base nos resultados acima, precisamos resolver o erro de digitação nos registros Ford_ observados na coluna make. Depois disso, vamos poder focar nos cálculos que indicarão a idade de cada veículo.

Etapa 1 - Atualizar os valores incorretos de uma coluna

Para iniciar esta seção, vamos corrigir o erro de digitação executando a consulta a seguir, que usa UPDATE para mudar as linhas em truck_dev com WHERE onde o fabricante é Ford_.

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

Etapa 2 - Criar um cálculo de idade

Depois de resolver o erro de digitação, podemos calcular a idade em anos dos caminhões da nossa frota. Execute a próxima consulta, onde veremos a utilização de YEAR e CURRENT_DATE para auxiliar no cálculo.

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;

Etapa 3 - Clicar em Next –>

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Após calcular a idade dos caminhões em anos, vamos agora adicionar uma nova coluna na tabela clonada para ajudar, e encerrar atualizando essa coluna para refletir os valores calculados.

Etapa 1 - Adicionar uma coluna em uma tabela

Para começar, execute a próxima consulta, que usa ALTER TABLE... ADD COLUMN para criar uma coluna truck_age vazia com tipo de dados NUMBER na tabela truck_dev.

Essa consulta vai gerar o resultado Statement executed successfully.

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

Etapa 2 - Adicionar os valores calculados à coluna

Com a coluna criada, podemos executar a próxima consulta, que vai atualizar com UPDATE a nova coluna truck_age vazia, usando o cálculo de idade do caminhão criado na seção anterior.

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

Etapa 3 - Realizar uma consulta na nova coluna

Após atualizar os dados, vamos consultar rapidamente a tabela para ver como está nossa coluna truck_age.

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

Opa! Ainda bem que somos desenvolvedores inteligentes e não fizemos nada disso às cegas em produção.

Parece que erramos o cálculo de truck_age e fizemos uma divisão, em vez de uma subtração. Vamos resolver isso na próxima seção.

Etapa 4 - Clicar em Next –>

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Apesar do nosso erro, o Snowflake conta com muitos recursos que podem nos ajudar. O processo que aplicaremos vai usar o histórico de consultas, as variáveis SQL e o Time Travel para reverter a tabela truck_dev ao estágio anterior antes da instrução de atualização incorreta.

Etapa 1 - Usar o histórico de consultas

Para iniciar o processo de recuperação, execute a consulta a seguir, que usará a função QUERY_HISTORY do Snowflake para recuperar uma lista de todas as instruções feitas na tabela 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;

Etapa 2 - Configurar uma variável SQL

Como esperado, vemos a correção do erro de digitação e o cálculo incorreto, bem como suas respectivas query_ids exclusivas. Execute a próxima consulta, que criará uma variável SQL query_id a ser usada para reverter as mudanças via Time-Travel na próxima etapa.

Após executar, você terá o resultado 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
);

Etapa 3 - Usar o Time-Travel para reverter a tabela

Com a query_id incorreta armazenada como variável, podemos executar a próxima consulta, que usa Time-Travel para substituir a tabela truck_dev por BEFORE, restaurando a versão anterior, existente antes da instrução query_id incorreta ter sido realizada.

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);

Consulte a lista abaixo para ver demais opções de instruções Time-Travel disponíveis.

Etapa 4 - Clicar em Next –>

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Com a tabela truck_dev de volta ao estado em que estava antes da instrução de atualização incorreta, podemos agora garantir que a coluna está atualizada corretamente. Daqui em diante, vamos promover a tabela com o cálculo correto para a produção e completar a tarefa recebida.

Etapa 1 - Adicionar os valores calculados corretamente à coluna

Usando o mesmo processo de antes, execute a consulta a seguir e confirme se estamos usando subtração, em vez de divisão.

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

Etapa 2 - Trocar a tabela de desenvolvimento pela de produção

Ao finalizar a tabela truck_dev, execute as duas consultas a seguir, onde assumiremos a função sysadmin, com mais privilégios. Já como sysadmin, a segunda consulta usa ALTER TABLE... SWAP WITH para promover nossa tabela truck_dev para truck, e vice-versa.

Após a executar a consulta, você obterá o resultado Statement executed successfully..

USE ROLE sysadmin;

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

Etapa 3 - Validar a produção

Para confirmar que o processo foi bem-sucedido, vamos verificar a tabela truck em produção para validar a troca e verificar se os resultados em truck_age estão corretos.

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

Etapa 4 - Clicar em Next –>

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Podemos afirmar, oficialmente, que nosso desenvolvedor completou sua tarefa. Com a coluna truck_age criada e usando o cálculo correto, o sysadmin pode eliminar a tabela remanescente e encerrar o dia.

Etapa 1 - Descartar a tabela

Para remover a tabela do nosso banco de dados, execute a próxima consulta, que usa DROP TABLE.

DROP TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck;

Opa! O conjunto de resultados mostra que até mesmo nosso sysadmin pode cometer erros. Sem querer, descartamos a tabela de produção truck, e não a de desenvolvimento, truck_dev! Felizmente, o Snowflake Time-Travel nos ajuda mais uma vez.

Etapa 2 - Restaurar a tabela

Aja rápido e execute a próxima consulta antes que os sistemas sejam afetados. Use UNDROP para cancelar o descarte da tabela truck.

UNDROP TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck;

Etapa 3 - Descartar a tabela correta

Agora, vamos terminar executando a consulta final e descartando corretamente a tabela truck_dev.

DROP TABLE frostbyte_tasty_bytes.raw_pos.truck_dev;

Etapa 4 - Clicar em Next –>

Conclusão

Ótimo trabalho! Você concluiu com sucesso o quickstart "Tasty Bytes: do zero ao Snowflake - transformação".

Nele, você:

Caso queira refazer este quickstart, use os scripts de Reset que aparecem no final da planilha associada.

Próximas etapas

Para continuar sua jornada no Snowflake Data Cloud, clique no link abaixo para ver mais quickstarts Powered By Tasty Bytes disponíveis para você.