Get oriented with Snowflake's core architecture — how its three-layer design separates compute, storage, and services to enable massive scalability. You'll explore the Snowsight interface and learn how every object in Snowflake fits into a structured hierarchy.

Snowflake Architecture and Editions

Understanding the Architectural Layers

Choosing the right edition

Ways of Working with Snowflake

Running a Query in a Snowflake Notebook

Investigating a Failed Query with Query History

Snowflake Object Hierarchy

Object Hierarchy and Access Control

Navigating an Existing Database Structure

Parameter Hierarchy

Filtering with session variables

How Snowflake Works

Learn how to create and configure the objects that power your Snowflake environment. You'll size and tune virtual warehouses for different workloads, then get hands-on with loading both structured and semi-structured data into tables.

Criando e gerenciando objetos de banco de dados

Configurando a estrutura de banco de dados da Snowy Peak

Concedendo os privilégios certos

Virtual Warehouses: tipos, dimensionamento e escalonamento

Identificando um warehouse mal configurado

Opções

Snowpark Optimized

Standard

Relacionando cargas de trabalho às configurações de warehouse

Resolvendo um problema de concorrência

Carregando dados estruturados e semiestruturados

Carregando os dados de usuários da Snowy Peak

Consultando os dados de eventos de avalanche da Snowy Peak

Virtual Warehouses and Loading Data

Go under the hood to see how Snowflake physically organizes data using micro-partitions and clustering keys. You'll also compare table types and views to understand when to use each, and explore how Snowflake handles unstructured files alongside traditional data.

Micro-Partitions and Data Clustering

Partition Pruning

Good vs Poor Clustering Key Candidates

Impact of reclustering

Table Types and Views

Table types and data protection

Select the correct view type

Understanding Materialized Views

Working with Unstructured Data

Generating a pre-signed URL

Pre-signed URL use case

Round out your Snowflake foundation by exploring its growing AI/ML ecosystem — from Snowpark and Cortex to Streamlit and Notebooks. You'll also cover essential data protection techniques like Time Travel and cloning, and see how the Snowflake Marketplace enables easy data sharing.

Tools for Every Team

Match Snowflake tools to their use cases

Notebook Properties

Snowflake Cortex and ML Features

Pick the right Cortex function for PDF extraction

Snowflake Cortex vs Snowflake ML

Data Protection and Sharing

Querying historical data with Time Travel

Creating a zero-copy clone

Create and Test a Zero-Copy Clone

Earn your Snowflake University Platform Badge

Congratulations!

AI/ML, Data Protection, and Sharing

Entenda completamente como o Snowflake é construído e por que funciona do jeito que funciona. Começando pela arquitetura de três camadas que separa computação, armazenamento e serviços em nuvem, você vai explorar warehouses virtuais, a estrutura interna de armazenamento e os recursos de AI/ML do Snowflake. Ao final, você terá o modelo mental fundamental para trabalhar com eficiência no Snowflake.

Obtenha uma visão completa de como o Snowflake é construído e por que ele funciona da maneira como funciona. Partindo da arquitetura de três camadas que separa computação, armazenamento e serviços em nuvem, você avançará por warehouses virtuais, internals de armazenamento e as capacidades de IA/ML do Snowflake. Ao final, você terá o modelo mental fundamental necessário para trabalhar de forma eficaz no Snowflake.

Arquitetura de três camadas do Snowflake e construa o modelo mental para trabalhar eficazmente nele.

Arquitetura do Snowflake

Domine a arquitetura de três camadas do Snowflake e construa o modelo mental necessário para trabalhar com eficiência no Snowflake.

Essentials for Snowflake SnowPro® Core Certification

Technical Curriculum Developer, Snowflake

O fluxo de carregamento

O que é um stage?

Carregando dados no Snowflake

Inspecionando um stage com LIST

Carregando dados estruturados com COPY INTO

Carregando e consultando dados semiestruturados

Carregando pela UI

Vamos praticar!

Virtual Warehouses and Loading Data - Carregando dados estruturados e semiestruturados

Carregando dados estruturados e semiestruturados

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