Virtuelle Data Warehouses

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Einführung in das Data Modeling in Snowflake

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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.

Exercise 1: Einführung in das Data Modeling Exercise 2: Bestandteile des Data Modeling Exercise 3: Eine Entität beschreiben Exercise 4: Konzeptionelle und logische Datenmodelle erkunden Exercise 5: Konzeptuelles Datenmodell umsetzen Exercise 6: Physische Datenmodelle erkunden Exercise 7: Eine Entität erstellen Exercise 8: Das physische Datenmodell aufbauen

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.

Exercise 1: Keys für Datenbeziehungen Exercise 2: Eine Entität ändern Exercise 3: Das Modell anpassen Exercise 4: Relationale Daten normalisieren Exercise 5: Datenredundanz erkennen Exercise 6: Auffälligkeiten erkennen Exercise 7: Die erste Normalform Exercise 8: 1NF-Entitäten erstellen Exercise 9: 1NF anwenden Exercise 10: 2NF und 3NF Exercise 11: 2NF anwenden Exercise 12: Anwendung der 3NF

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.

Exercise 1: Entity-Relationship-Modell Exercise 2: Entitäten für das ER-Modell erstellen Exercise 3: Daten aus dem ER-Modell abrufen Exercise 4: Dimensional Modeling Exercise 5: Dimensionen vorbereiten Exercise 6: Dimensionen erstellen Exercise 7: Daten aus dem dimensionalen Modell abfragen Exercise 8: Data Vault Exercise 9: Hubs erstellen Exercise 10: Satellites erstellen Exercise 11: Links erstellen Exercise 12: Die richtige Vorgehensweise wählen Exercise 13: Datenmodellierungstechniken klassifizieren Exercise 14: Datenabfrage meistern

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.

Exercise 1: Abfrageleistung in Snowflake Exercise 2: Snowflakes Speichermethode Exercise 3: Vorteile von Snowflake Exercise 4: Snowflake-Datenobjekte Exercise 5: Virtuelle Data Warehouses

Aktuelle Übung

Exercise 6: Snowflake-Komponenten Exercise 7: Views implementieren Exercise 8: Abfrageoptimierung Exercise 9: Ausführungsreihenfolge Exercise 10: Subqueries meistern Exercise 11: Abschluss