마이크로 파티션과 데이터 클러스터링 활용하기
복도에서 리드 데이터 엔지니어와 짧게 이야기하는 동안, Snowflake가 olympic_medals 테이블의 year 필드를 기준으로 마이크로 파티션 내 데이터를 정렬하도록 데이터 클러스터링을 사용하고 있다는 점을 공유받았습니다. 이 테이블에 대해 정기적으로 실행하는 몇 가지 쿼리가 있는데, Snowflake의 마이크로 파티션과 데이터 클러스터링을 더 잘 활용하도록 업데이트하려고 합니다.
sqlalchemy 모듈의 create_engine 함수가 임포트되어 있으며, 연결 객체가 생성되어 변수 conn에 저장되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
NoSQL 입문
연습 안내
- Snowflake 쿼리를 업데이트하여 2000년 이후에 열린 경기의 레코드만 반환하도록 하세요.
- Snowflake 쿼리 결과를
pandasDataFrame으로 반환하고, 결과 집합을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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(____)