Valorificarea micro-partițiilor și a clustering-ului de date

Într-o discuție scurtă la birou cu Inginerul Principal de Date, aceasta ți-a dezvăluit că Snowflake folosește clustering-ul de date pentru a sorta datele din micro-partiții după câmpul year din tabela olympic_medals. Ai câteva interogări pe care le rulezi frecvent pe această tabelă și pe care dorești să le actualizezi pentru a profita mai bine de micro-partițiile și clustering-ul de date din Snowflake.

Funcția create_engine din modulul sqlalchemy a fost importată, iar un obiect de conexiune a fost creat și stocat în variabila conn.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în NoSQL

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Actualizează interogarea Snowflake pentru a returna doar înregistrările corespunzătoare jocurilor desfășurate începând cu anul 2000.
Returnează rezultatele interogării Snowflake ca DataFrame pandas și afișează setul de rezultate.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(____)

Editează și rulează codul