Snowflake入门指南：功能、界面与使用准备

### Snowflake入门指南：功能、界面与使用准备 #### 1. 云计算与Snowflake的崛起 云计算以数据存储和计算能力的按需可用性为特点，用户无需直接参与计算机系统资源的管理。其优点众多，如拥有无限存储容量、自动软件更新、即时可扩展性、高速处理能力以及成本降低等。近年来，在AWS Redshift、Google BigQuery和Microsoft Azure Data Warehouse等的引领下，云计算蓬勃发展，导致本地数据中心逐渐衰落。 许多传统的数据仓库提供商，如Oracle和IBM，最初是传统托管解决方案，后来才适应云环境。而Snowflake则是从底层开始为云原生构建的。它最初是一个具有颠覆性的云数据仓库，随着时间的推移不断发展，如今已远远超越了创新型现代数据仓库的范畴。 Snowflake取得了令人瞩目的成就，在2015年Strata + Hadoop World初创企业竞赛中获得第一名，并在2015年Gartner的Magic Quadrant DBMS报告中被评为“Cool Vendor”。2019年，Snowflake在《福布斯》杂志的Cloud 100榜单中排名第二，在LinkedIn的美国顶级初创企业榜单中排名第一。2020年9月16日，Snowflake成为历史上最大的软件首次公开募股（IPO）。 #### 2. Snowflake数据云平台的功能 Snowflake数据云平台打破了数据孤岛，支持多种不同的工作负载。除了传统的数据工程和数据仓库工作负载外，还支持数据湖、数据协作、数据分析、数据应用、数据科学、网络安全和Unistore工作负载。其“多数据工作负载，一个平台”的方法使组织能够以安全和受监管的方式快速从快速增长的数据集中获取价值，帮助企业满足合规要求。自10年前成立以来，Snowflake在数据云领域持续保持快速创新的步伐。 Snowflake的创始人在2012年聚集在一起，旨在为云构建一个从底层开始的数仓，以挖掘海量不同类型数据的无限潜力。他们的目标是构建一个安全、强大、经济高效且易于维护的解决方案。仅仅三年后，即2015年，Snowflake基于云的数仓就实现了商业化。其独特的架构和云无关的方法立即颠覆了数仓市场，使数据工程更加面向业务、减少技术复杂性和时间消耗，为组织内各级用户提供了更多进行数据驱动决策的机会。 #### 3. Snowflake的创新特性 - **安全数据共享**：2018年推出的安全数据共享功能，能够在业务生态系统中几乎即时地安全共享受监管的数据，还为数据资产的货币化开辟了许多可能性。 - **多账户管理**：2021年，Snowflake引入了Snowflake Organizations，方便用户管理多个账户。这使得用户可以分别维护不同的环境，如开发和生产环境，并采用多云策略。同时，用户可以根据每个账户的需求选择所需的功能，更好地管理成本。 - **Snowpark**：2021年6月推出的Snowpark是一个开发框架，为云带来了新的数据可编程性，使开发人员、数据科学家和数据工程师能够使用Java、Scala或Python以无服务器的方式部署代码，在数据工程和机器学习领域被认为是一个游戏规则改变者。 - **安全数据湖**：2022年推出的安全数据湖是一种创新的工作负载，使网络安全和合规团队能够大规模全面了解安全日志，同时降低安全信息和事件管理（SIEM）系统的成本。该工作负载还可以与Snowflake数据交换上的网络安全合作伙伴合作，实现威胁检测、威胁狩猎、异常检测等功能。 #### 4. Snowflake的Web用户界面 Snowflake提供了两种不同的Web用户界面：经典控制台和新的Snowflake Web UI Snowsight。Snowsight于2021年首次推出，现在是新创建的Snowflake账户的默认用户界面，预计在2023年初将成为所有账户的默认界面，届时经典控制台将被弃用。除非另有说明，所有实践示例都将在Snowsight中完成。 Snowsight不断改进，因此章节中的截图可能与实际使用的Snowsight Web UI略有不同。为了支持快速创新，Snowflake每周进行两次定期发布，每月进行一次行为更改发布，更多发布信息可在Snowflake文档中找到。 #### 5. 准备工作 在进行各章节的实践示例之前，需要进行一些准备工作： - **Snowflake实例访问**：需要访问Snowflake实例才能完成实践示例。如果没有访问权限，可以设置一个免费试用的Snowflake账户，具体设置说明可参考相关文档。 - **访问Snowsight**： - 如果Snowflake组织默认使用经典控制台，可以通过以下两种方式访问Snowsight：在经典控制台的右上角点击Snowsight按钮；或者直接登录Snowsight。 - 进入Snowsight后，默认显示“Worksheets”选项卡，还可以点击其他选项卡，如“Data”和“Compute”，查看可用的菜单选项。“Databases”子选项卡将显示具有访问权限的数据库。 - 如果之前在经典控制台工作或首次登录Snowsight，首次进入时会有导入工作表的选项。导入工作表后，将创建一个带有时间戳的新文件夹。 - **浏览器和会话设置**：可以使用最新版本的Google Chrome、Mozilla Firefox或适用于macOS的Apple Safari访问Snowsight。登录后，只要用户持续活动，客户端会话将无限期保持。如果四小时内没有活动，当前会话将终止，需要重新登录。默认的会话超时策略为四小时，可以进行更改，最小可配置的空闲超时值为五分钟。 #### 6. 使用代码示例 补充材料（代码示例、练习等）可从[https://github.com/SnowflakeDefinitiveGuide](https://github.com/SnowflakeDefinitiveGuide)下载。如果在使用代码示例时遇到技术问题，可以发送电子邮件至[email protected]。 一般来说，如果使用示例代码，通常无需获得许可，除非要复制大量代码。例如，编写一个使用书中多个代码片段的程序不需要许可，但出售或分发O'Reilly书籍的示例则需要许可。引用书籍和示例代码回答问题不需要许可，但将大量示例代码纳入产品文档则需要许可。虽然通常不需要注明出处，但注明出处是受欢迎的，出处通常包括标题、作者、出版商和ISBN。如果认为自己对代码示例的使用超出了合理使用范围或上述许可范围，可以联系[email protected]。 #### 7. 书籍排版约定 - **斜体**：表示新术语、URL、电子邮件地址、文件名和文件扩展名。 - **等宽字体**：用于程序列表，以及在段落中引用程序元素，如变量或函数名、数据库、数据类型、环境变量、语句和关键字。 - **粗体等宽字体**：显示用户应逐字输入的命令或其他文本。 - **斜体等宽字体**：显示应替换为用户提供的值或根据上下文确定的值的文本。 #### 8. O'Reilly在线学习 O'Reilly Media在过去40多年里一直为企业提供技术和商业培训、知识和见解，帮助企业取得成功。其独特的专家和创新者网络通过书籍、文章和在线学习平台分享知识和专业技能。O'Reilly的在线学习平台提供实时培训课程、深入学习路径、交互式编码环境以及来自O'Reilly和200多家其他出版商的大量文本和视频资源。更多信息可访问[https://oreilly.com](https://oreilly.com)。 #### 9. 联系信息 如果对相关内容有任何意见或问题，可以通过以下方式联系出版商： - **邮寄地址**：O'Reilly Media, Inc. 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472 - **电话**：美国或加拿大：800 - 998 - 9938；国际或本地：707 - 829 - 0515 - **传真**：707 - 829 - 0104 - **网页**：[https://oreil.ly/snowflake-the-definitive-guide](https://oreil.ly/snowflake-the-definitive-guide) - **电子邮件**：[email protected] 此外，还可以通过以下渠道获取更多信息： - **LinkedIn**：[https://linkedin.com/company/oreilly-media](https://linkedin.com/company/oreilly-media) - **Twitter**：[https://twitter.com/oreillymedia](https://twitter.com/oreillymedia) - **YouTube**：[https://www.youtube.com/oreillymedia](https://www.youtube.com/oreillymedia) #### 10. 致谢 在创作过程中，作者得到了许多人的支持和帮助。开发编辑Michele Cronin鼓励作者相信创作过程，给予了作者极大的支持和耐心。Audrey Doyle和Justin Billing分别作为校对编辑和校对员，花费了无数时间多次阅读书稿。Kristen Brown负责在O'Reilly平台上管理早期发布过程，使内容能够尽快提供给用户。Karen Montgomery的封面设计、David Futato的内页设计和Kate Dullea的插图为书籍增添了美感和专业性。 同时，还有许多Snowflake的员工、数据超级英雄以及作者的家人给予了支持。Snowflake的数据英雄社区体现了公司的核心价值观，作者在与Snowflake产品团队合作的过程中，结识了许多聪明和有才华的人。作者的雇主SpringML也支持作者平衡工作和写作的需求。最后，作者感谢家人在过去一年多的时间里承担了更多的家务，鼓励作者坚持下去。 总之，Snowflake是一个功能强大、不断创新的云数据平台，为用户提供了丰富的功能和工具。通过了解其特点和使用方法，用户可以更好地利用Snowflake进行数据管理和分析，为企业的发展提供有力支持。 ### Snowflake入门指南：功能、界面与使用准备 #### 11. 章节结构与学习要点 Snowflake的学习内容按章节有序展开，各章节有不同的侧重点和学习目标。 | 章节 | 主要内容 | 学习要点 | | --- | --- | --- | | 基础章节（前七章） | 涵盖Snowflake的基础概念和操作 | 掌握基本架构、对象创建等基础知识 | | 成本管理与性能优化章节（第八、九章） | 详细介绍Snowflake成本管理和性能提升的细节 | 学会控制成本、提高系统性能的方法 | | 安全数据共享章节（第十章） | 深入探讨Snowflake的安全数据共享功能 | 了解数据共享的机制和优势 | | 数据可视化章节（第十一章） | 聚焦在Snowsight中进行数据可视化 | 掌握数据可视化的技巧和工具 | | 工作负载章节（第十二章） | 解释各种Snowflake工作负载，包括新的Unistore工作负载 | 熟悉不同工作负载的特点和应用场景 | 每个章节末尾都有清理说明，无需完成上一章节的示例即可开始新章节的学习。同时，各章节还设有知识检查部分，答案可在附录A中找到。附录B包含Snowflake对象命名最佳实践，附录C提供设置Snowflake试用账户的说明。 #### 12. 学习路径流程图 ```mermaid graph LR A[开始学习] --> B[基础章节学习] B --> C[成本管理与性能优化] C --> D[安全数据共享学习] D --> E[数据可视化学习] E --> F[工作负载学习] F --> G[知识检查与巩固] G --> H[实践与应用] ``` #### 13. 学习过程中的注意事项 - **界面差异**：由于Snowsight不断改进，书中截图可能与实际使用的Snowsight Web UI存在细微差别，应以实际界面为准。 - **代码使用**：使用代码示例时，要遵循相关的许可规则。一般情况下，少量使用代码无需许可，但大量复制代码或用于商业分发等情况需要额外申请许可。 - **会话管理**：注意Snowflake的会话超时设置，长时间不活动会导致会话终止，需重新登录。可根据自身需求调整会话超时时间，但最小可配置的空闲超时值为五分钟。 #### 14. 总结与展望 Snowflake作为一款强大的云数据平台，凭借其创新的架构、丰富的功能和不断发展的特性，为数据管理和分析领域带来了巨大的变革。通过学习Snowflake的相关知识，用户能够在数据处理、分析和共享等方面获得更高效、更安全的体验。 在未来，随着数据量的不断增长和业务需求的日益多样化，Snowflake有望继续推出更多创新功能，进一步提升用户的使用体验。例如，在安全数据共享方面可能会提供更精细的权限控制和数据加密机制；在工作负载管理方面，可能会优化Unistore工作负载，使其在处理事务性和分析性数据时更加高效。 对于想要深入学习和应用Snowflake的用户来说，持续关注其官方文档和社区动态是非常必要的。同时，积极参与实践，将所学知识应用到实际项目中，不断积累经验，才能更好地发挥Snowflake的优势，为企业的发展提供有力支持。 总之，Snowflake为我们打开了一扇通往高效数据管理和分析的大门，只要我们不断学习和探索，就能在这个数据驱动的时代中取得更大的成功。