Snowy Peak のデータチームは、最も大きなテーブルを見直し、クラスタリングキーとして定義する価値のある列を検討しています。適切な候補とは、カーディナリティが適度で、WHERE フィルターで頻繁に使用される列です。不適切な候補は、意味のあるパーティション境界を作るには値の種類が少なすぎるか、行をまとめるには多すぎる列です。
WHERE
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
Snowflake のコアアーキテクチャを学びましょう。コンピュート・ストレージ・サービスを分離した3層設計が、どのように大規模なスケーラビリティを実現しているかを理解します。また、Snowsight インターフェースを確認しながら、Snowflake 内の各オブジェクトが階層構造の中にどう位置づけられているかを学びます。
Snowflake 環境を支えるオブジェクトの作成と設定方法を学びましょう。ワークロードに応じた仮想ウェアハウスのサイズ選択とチューニングを行い、構造化データと半構造化データの両方をテーブルに読み込む実践的な操作を体験します。
Snowflake がマイクロパーティションとクラスタリングキーを使ってデータを物理的に整理する仕組みを詳しく見ていきましょう。テーブルの種類とビューを比較して使い分けの基準を理解し、従来のデータと並行して非構造化ファイルを扱う方法についても学びます。
現在の演習
Snowpark、Cortex、Streamlit、Notebooks など、Snowflake の AI/ML エコシステムを探索し、Snowflake の基礎知識を完成させましょう。また、タイムトラベルやクローニングといったデータ保護の重要な技術も学びます。さらに、Snowflake Marketplace を通じたデータ共有の仕組みについても理解を深めましょう。