È un dato di tipo testo?

Comprendere il tipo di dati in un database Snowflake è un requisito fondamentale per chiunque lavori con i dati. In questo esercizio, metterai mano alla Snowflake UI esplorando il database che inizia con COURSE_41769, con cui lavorerai in questo corso. Buon lavoro!

Nota: Snowflake gira in un ambiente virtuale Windows e potrebbe impiegare alcuni secondi a caricarsi inizialmente.

⚠️ Non riesci a selezionare un database o ricevi un errore "table not found"?

Usa il percorso completo della tabella nella tua clausola FROM. Recuperalo dal pannello di sinistra: scheda Databases → espandi il tuo database COURSE_… → seleziona la tabella → Copy name.

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Tipi di dati e funzioni in Snowflake

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Tipi di dati e funzioni in Snowflake

IntermediárioNível de habilidade

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Prima di poter cambiare il mondo con Snowflake, devi conoscere i tipi di dati con cui lavorerai. Partirai dai dati testuali: imparerai a usarli nelle query e a definire le colonne, oltre a scoprire come recuperare i dettagli delle colonne da qualsiasi tabella. Poi passerai ai tipi di dati numerici e ai dati di data/ora, comprendendo precisione, scala e come convertire stringhe in timestamp.

Exercise 1: Tipi di dati testuali Exercise 2: È un dato di tipo testo?

Esercizio attuale

Exercise 3: Allenarsi nella grande città Exercise 4: Definire i tipi di dato testuali Exercise 5: Tipi di dati numerici Exercise 6: Vai di FLOAT Exercise 7: Creare una tabella retail Exercise 8: Tipi di dati datetime Exercise 9: Creare valori datetime Exercise 10: Quale fuso orario?Exercise 11: Quando hai fatto il check-in?

Ora che conosci a fondo i tuoi dati in Snowflake, è il momento di manipolarli e trasformarli. Inizierai con la manipolazione dei testi usando TRIM, SPLIT e CONCAT, poi padroneggerai le operazioni numeriche come l’aritmetica e le misure di riepilogo con SUM e AVG. Esplorerai le trasformazioni dei timestamp estraendo componenti come anno o ore, calcolando intervalli tra date, e creerai funzioni personalizzate di Snowflake (UDF) per implementare logiche su misura.

Exercise 1: Manipolare i dati testuali Exercise 2: Gestire la lunghezza di visualizzazione Exercise 3: Trasformare i dati testuali Exercise 4: Marketing motivazionale per i soci Exercise 5: Calcoli numerici Exercise 6: Operatori di confronto Exercise 7: Adeguare i prezzi degli abbonamenti Exercise 8: Cosa brucia più calorie?Exercise 9: Manipolare i dati datetime Exercise 10: Scomporre un timestamp Exercise 11: Per quanto tempo sei rimasto in palestra?Exercise 12: Fissare appuntamenti Exercise 13: Funzioni definite dall’utente in Snowflake Exercise 14: Crea la tua funzione in Snowflake Exercise 15: Classificare gli iscritti in base all’efficienza

In questo capitolo finale, alzerai il livello con le funzionalità più avanzate di Snowflake. Partirai dai tipi di dati VARIANT (dati semi-strutturati), imparando a eseguire il parsing di dati di primo livello e nidificati usando la dot-notation e la bracket-notation, poi padroneggerai le common table expressions (CTE) costruendo e utilizzando più CTE. Infine, concluderai creando tabelle pivot con la parola chiave PIVOT per trasformare i dati in un formato facile da leggere, pronto per report e analisi.

Exercise 1: Appiattire i dati semi-strutturati Exercise 2: Recuperare dati annidati Exercise 3: Lavorare con dati personali Exercise 4: Creare una descrizione del socio della palestra Exercise 5: Più common table expressions Exercise 6: Individuare i top performer Exercise 7: Confrontare gli allenamenti dei senior Exercise 8: Pivotare i dati Exercise 9: Valutare la durata degli allenamenti Exercise 10: Il CrossFit è un allenamento popolare?Exercise 11: Quali allenamenti bruciano più calorie?Exercise 12: Congratulazioni!