or
Este exercício faz parte do curso
Embarque em uma exploração fundamental da modelagem de dados com o Snowflake e descubra a arte de organizar dados com eficiência. Comece pelos conceitos básicos de modelagem de dados, entenda sua importância em um mundo orientado por dados e aprenda a representar e armazenar informações de forma eficaz. Ao visualizar a organização de dados em grande escala, você vai perceber como um modelo bem estruturado simplifica consultas e análises.
Desvende os segredos de uma organização e gestão de dados eficazes, com foco no papel crucial das chaves em relacionamentos e nos princípios fundamentais da normalização de dados no Snowflake. Aprofunde-se nos aspectos básicos de dados relacionais, destacando a importância de chaves primárias e estrangeiras para estruturar e conectar entidades. Embarque em uma jornada pelo processo de normalização: começando pela 1FN para eliminar dados duplicados, avançando para a 2FN para tratar dependências parciais e culminando na 3FN para remover dependências transitivas.
Aprofunde-se nas estratégias de data warehousing com o Snowflake, explorando 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, ideal para visualizar interações entre dados. Em seguida, migre para a Modelagem Dimensional para simplificar a análise por meio de tabelas fato e dimensão, perfeita para relatórios com insights. Depois, explore a modelagem Data Vault, um framework robusto que se destaca no rastreamento histórico e na flexibilidade.
Exercício atual
Desbloqueie o potencial da arquitetura do Snowflake para otimizar o desempenho de consultas, aumentando a velocidade e a eficiência dos seus modelos de dados. Explore as vantagens do armazenamento colunar, do processamento massivamente paralelo (MPP) e das micro-partições no Snowflake, comparando com bancos de dados tradicionais para entender por que o Snowflake entrega desempenho superior. Aprofunde-se nos objetos de dados do Snowflake — warehouses virtuais, tabelas, views e mais — para organizar seus dados com inteligência. Domine técnicas como otimização de consultas, uso de subconsultas e Common Table Expressions (CTEs) para agilizar o processamento.