Get oriented with Snowflake's core architecture — how its three-layer design separates compute, storage, and services to enable massive scalability. You'll explore the Snowsight interface and learn how every object in Snowflake fits into a structured hierarchy.

Snowflake Architecture and Editions

Understanding the Architectural Layers

Choosing the right edition

Ways of Working with Snowflake

Running a Query in a Snowflake Notebook

Investigating a Failed Query with Query History

Snowflake Object Hierarchy

Object Hierarchy and Access Control

Navigating an Existing Database Structure

Parameter Hierarchy

Filtering with session variables

How Snowflake Works

Learn how to create and configure the objects that power your Snowflake environment. You'll size and tune virtual warehouses for different workloads, then get hands-on with loading both structured and semi-structured data into tables.

Créer et gérer des objets de base de données

Mettre en place la structure de base de données de Snowy Peak

Accorder les bons privilèges

Entrepôts virtuels : types, dimensionnement et montée en charge

Identifier un entrepôt mal configuré

Options

Snowpark Optimized

Standard

Associer les charges de travail aux configurations d’entrepôt

Résoudre un problème de concurrence

Charger des données structurées et semi-structurées

Charger les données utilisateur de Snowy Peak

Interroger les données d’avalanches de Snowy Peak

Virtual Warehouses and Loading Data

Go under the hood to see how Snowflake physically organizes data using micro-partitions and clustering keys. You'll also compare table types and views to understand when to use each, and explore how Snowflake handles unstructured files alongside traditional data.

Micro-Partitions and Data Clustering

Partition Pruning

Good vs Poor Clustering Key Candidates

Impact of reclustering

Table Types and Views

Table types and data protection

Select the correct view type

Understanding Materialized Views

Working with Unstructured Data

Generating a pre-signed URL

Pre-signed URL use case

Round out your Snowflake foundation by exploring its growing AI/ML ecosystem — from Snowpark and Cortex to Streamlit and Notebooks. You'll also cover essential data protection techniques like Time Travel and cloning, and see how the Snowflake Marketplace enables easy data sharing.

Tools for Every Team

Match Snowflake tools to their use cases

Notebook Properties

Snowflake Cortex and ML Features

Pick the right Cortex function for PDF extraction

Snowflake Cortex vs Snowflake ML

Data Protection and Sharing

Querying historical data with Time Travel

Creating a zero-copy clone

Create and Test a Zero-Copy Clone

Earn your Snowflake University Platform Badge

Congratulations!

AI/ML, Data Protection, and Sharing

Obtenez une vision complète de la conception de Snowflake et des raisons de son efficacité. En partant de l’architecture à trois couches qui sépare le calcul, le stockage et les services cloud, vous explorerez les entrepôts virtuels, les mécanismes internes de stockage et les capacités AI/ML de Snowflake. À la fin, vous disposerez du modèle mental essentiel pour travailler efficacement dans Snowflake.

Obtenez une vue d’ensemble complète de la façon dont Snowflake est conçu et pourquoi il fonctionne comme il le fait. En partant de l’architecture à trois couches qui sépare le calcul, le stockage et les services cloud, vous explorerez les entrepôts virtuels, les mécanismes internes du stockage et les capacités IA/ML de Snowflake. À la fin, vous aurez le modèle mental fondamental nécessaire pour travailler efficacement dans Snowflake.

Maîtrisez l'architecture à trois couches de Snowflake et construisez le modèle mental pour l'utiliser.

Architecture de Snowflake

Maîtrisez l’architecture à trois couches de Snowflake et construisez le modèle mental nécessaire pour travailler efficacement dans Snowflake.

Essentials for Snowflake SnowPro® Core Certification

Technical Curriculum Developer, Snowflake

Chargement de données structurées et semi-structurées

Le flux de chargement

Qu’est-ce qu’un stage ?

Charger des données dans Snowflake

Inspection d’un stage avec LIST

Charger des données structurées avec COPY INTO

Charger et interroger des données semi-structurées

Chargement via l’interface

Passons à la pratique !

Virtual Warehouses and Loading Data - Charger des données structurées et semi-structurées

Charger des données structurées et semi-structurées

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