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 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.
Exercício atual
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.
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.
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.