माइक्रो-पार्टिशन और डेटा क्लस्टरिंग का लाभ उठाना
हॉल में हुई एक छोटी-सी बातचीत के दौरान आपकी लीड डेटा इंजीनियर ने बताया कि Snowflake, olympic_medals टेबल में माइक्रो-पार्टिशन के भीतर डेटा को year फ़ील्ड के आधार पर सॉर्ट करने के लिए डेटा क्लस्टरिंग का उपयोग कर रहा है। आपके पास कुछ क्वेरियाँ हैं जो आप नियमित रूप से इस टेबल पर चलाते हैं, और आप उन्हें अपडेट करना चाहते हैं ताकि Snowflake की माइक्रो-पार्टिशनिंग और डेटा क्लस्टरिंग का बेहतर फ़ायदा उठाया जा सके।
sqlalchemy मॉड्यूल से create_engine फंक्शन इम्पोर्ट किया जा चुका है, और एक कनेक्शन ऑब्जेक्ट बनाकर वैरिएबल conn में स्टोर किया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
NoSQL परिचय
अभ्यास निर्देश
- Snowflake क्वेरी को अपडेट करें ताकि वह केवल 2000 और उसके बाद हुए गेम्स के रिकॉर्ड्स ही लौटाए।
- Snowflake क्वेरी के परिणामों को
pandasDataFrameके रूप में रिटर्न करें और रिजल्ट सेट प्रिंट करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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(____)