Classificação das técnicas de modelagem de dados

Depois de aprender a escolher a técnica de modelagem de dados que melhor se ajusta a cada caso de uso comercial, é hora de você reafirmar seu conhecimento.

Sua tarefa será organizar as descrições e características de cada modelo.

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Introdução à modelagem de dados em Snowflake

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Embarque em uma exploração fundamental da modelagem de dados com o Snowflake e descubra a arte de organizar dados de forma eficiente. Comece com os conceitos básicos de modelagem de dados, entenda sua importância em um mundo orientado por dados e saiba como representar e armazenar dados de forma eficaz. Ao visualizar a organização de dados em grande escala, você compreenderá a importância de um modelo de dados bem estruturado para simplificar a consulta e a análise de dados.

Exercise 1: Introdução à modelagem de dados Exercise 2: Componentes da modelagem de dados Exercise 3: Descrição de uma entidade Exercise 4: Exploração de modelos de dados conceituais e lógicos Exercise 5: Implementação do modelo de dados conceituais Exercise 6: Explorando modelos de dados físicos Exercise 7: Criação de uma entidade Exercise 8: Criação do modelo de dados físicos

Desvende os segredos da organização e do gerenciamento eficazes de dados, concentrando-se nas funções críticas das chaves nos relacionamentos de dados e nos princípios fundamentais da normalização de dados no Snowflake. Aprofunde-se nos aspectos fundamentais dos dados relacionais, enfatizando a importância das chaves primárias e estrangeiras na estruturação e vinculação de entidades de dados. Embarque em uma jornada pelo processo de normalização, começando com 1NF para eliminar dados duplicados, avançando para 2NF para tratar de dependências parciais e culminando em 3NF para remover dependências transitivas.

Exercise 1: Chaves para relacionamento de dados Exercise 2: Alteração de uma entidade Exercise 3: Ajuste do modelo Exercise 4: Normalização de dados relacionais Exercise 5: Identificação de redundância de dados Exercise 6: Identificando anomalias Exercise 7: A primeira norma Exercise 8: Criação de entidades 1NF Exercise 9: Aplicação do 1NF Exercise 10: 2NF e 3NF Exercise 11: Aplicação de 2NF Exercise 12: Aplicação do 3NF

Se você quiser se aprofundar nas estratégias de data warehouse com o Snowflake, explore três abordagens essenciais de modelagem de dados: Modelo Entidade-Relacionamento, Modelagem Dimensional e Data Vault. Comece mapeando relacionamentos complexos em um sistema universitário usando o modelo Entidade-Relacionamento, que é perfeito para visualizar interações de dados. Faça a transição para a modelagem dimensional para simplificar a análise de dados por meio de tabelas de fatos e dimensões, ideais para relatórios criteriosos. Em seguida, mergulhe na modelagem do Data Vault para obter uma estrutura robusta que se destaca no rastreamento de dados históricos e na flexibilidade.

Exercise 1: Modelo de relacionamento entre entidades Exercise 2: Criação de entidades para o modelo ER Exercise 3: Recuperação de dados do modelo ER Exercise 4: Modelagem dimensional Exercise 5: Preparação das dimensões Exercise 6: Criando dimensões Exercise 7: Recuperação de dados do modelo dimensional Exercise 8: Cofre de dados Exercise 9: Criação de hubs Exercise 10: Criação de satélites Exercise 11: Criação de links Exercise 12: Escolhendo a abordagem correta Exercise 13: Classificação das técnicas de modelagem de dados

Exercício atual

Exercise 14: Dominar a recuperação de dados

Desbloqueie o potencial da arquitetura do Snowflake para otimizar o desempenho das consultas, aumentando a velocidade e a eficiência de seus modelos de dados. Explore as vantagens do armazenamento em colunas, do MPP (Massively Parallel Processing) e das micropartições no Snowflake, comparando-os com os bancos de dados tradicionais para que você entenda claramente o desempenho superior do Snowflake. Você pode se aprofundar nos objetos de dados do Snowflake - warehouses virtuais, tabelas, visualizações e muito mais - para organizar seus dados de forma inteligente. Domine técnicas como otimização de consultas, uso de subconsultas e expressões de tabelas comuns (CTEs) para agilizar o processamento de dados.

Exercise 1: Desempenho da consulta no Snowflake Exercise 2: Método de armazenamento do Snowflake Exercise 3: Vantagens do Snowflake Exercise 4: Objetos de dados Snowflake Exercise 5: Data warehouses virtuais Exercise 6: Componentes do Snowflake Exercise 7: Implementação de visualizações Exercise 8: Otimização de consultas Exercise 9: Ordem de execução Exercise 10: Domínio de subconsultas Exercise 11: Conclusão