Tirer parti des micro-partitions et du regroupement des données
Lors d'une courte discussion dans le couloir avec votre ingénieure principale des données, elle vous a indiqué que Snowflake utilise le regroupement des données pour trier les enregistrements à l'intérieur des micro-partitions selon le champ year de la table olympic_medals. Vous exécutez régulièrement quelques requêtes sur cette table et vous souhaitez les mettre à jour pour mieux tirer parti des micro-partitions et du regroupement des données de Snowflake.
La fonction create_engine du module sqlalchemy a été importée, et un objet de connexion a été créé et stocké dans la variable conn.
Cette activité fait partie du cours
Introduction à NoSQL
Instructions de l’exercice
- Modifiez la requête Snowflake pour ne renvoyer que les enregistrements des Jeux qui ont eu lieu en 2000 et après.
- Retournez les résultats de la requête Snowflake sous forme de
DataFramepandas, puis affichez l'ensemble de résultats.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Leverage the existing micro-partitions and data clustering
query = """
SELECT
team,
year,
sport,
event,
medal
FROM olympic_medals
____ year >= ____;
"""
# Execute the query, print the results
results = conn.cursor().____(query).fetch_pandas_all()
print(____)