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Diese Übung ist Teil des Kurses
Starte eine grundlegende Erkundung des Data Modeling mit Snowflake und entdecke, wie du Daten effizient strukturierst. Beginne mit den Basics der Konzepte des Data Modeling, verstehe ihre Bedeutung in einer datengetriebenen Welt und lerne, Daten aussagekräftig zu repräsentieren und zu speichern. Indem du die Organisation von Daten im großen Maßstab visualisierst, erkennst du, warum ein gut strukturiertes Datenmodell das Abfragen und Analysieren von Daten deutlich vereinfacht.
Lüfte die Geheimnisse wirksamer Datenorganisation und -verwaltung, mit Fokus auf die zentrale Rolle von Schlüsseln in Datenbeziehungen und die grundlegenden Prinzipien der Normalisierung in Snowflake. Tauche in die Grundlagen relationaler Daten ein und erfahre, wie Primär- und Fremdschlüssel Datenentitäten strukturieren und verknüpfen. Begleite den Normalisierungsprozess: Starte mit der 1NF, um doppelte Daten zu eliminieren, gehe weiter zur 2NF, um partielle Abhängigkeiten zu beheben, und schließe mit der 3NF ab, um transitive Abhängigkeiten zu entfernen.
Tauche tiefer in Strategien für Data Warehouses mit Snowflake ein und erkunde drei zentrale Data-Modeling-Ansätze: Entity–Relationship-Modell, Dimensional Modeling und Data Vault. Beginne damit, komplexe Beziehungen in einem Universitätssystem mit dem Entity–Relationship-Modell abzubilden – ideal, um Dateninteraktionen zu visualisieren. Wechsle dann zum Dimensional Modeling, um Analysen mit Fakt- und Dimensionstabellen zu vereinfachen – perfekt für aussagekräftiges Reporting. Anschließend lernst du Data Vault als robusten Rahmen kennen, der bei der Historisierung von Daten und für Flexibilität punktet.
Aktuelle Übung
Nutze das Potenzial der Snowflake-Architektur, um Abfrageleistung zu optimieren – für mehr Geschwindigkeit und Effizienz deiner Datenmodelle. Erkunde die Vorteile von spaltenorientierter Speicherung, Massively Parallel Processing (MPP) und Mikro-Partitionen in Snowflake und vergleiche sie mit klassischen Datenbanken, um Snowflakes Leistungsvorsprung klar zu verstehen. Lerne Snowflakes Datenobjekte kennen – virtuelle Warehouses, Tabellen, Views und mehr – um deine Daten sinnvoll zu organisieren. Beherrsche Techniken wie Query-Optimierung, den Einsatz von Subqueries und Common Table Expressions (CTEs), um die Datenverarbeitung zu straffen.