or
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
เรียนรู้ pipeline การนำเข้าข้อมูลของ Snowflake อย่างครบถ้วน ตั้งแต่การจัดเก็บไฟล์ผ่าน COPY INTO, Snowpipe และ Snowpipe Streaming รวมถึงการเชื่อมต่อ Snowflake เข้ากับระบบนิเวศข้อมูลที่กว้างขึ้นผ่าน connectors, drivers และเครื่องมือส่งออกข้อมูล
สร้าง data pipeline ที่มีความเสถียรโดยใช้การจัดการงานแบบ Snowflake-native ได้แก่ streams สำหรับการจับการเปลี่ยนแปลง, tasks สำหรับการกำหนดตารางเวลา, dynamic tables สำหรับการแปลงข้อมูลแบบ declarative และ external และ Iceberg tables สำหรับการจัดเก็บในรูปแบบเปิด
คิวรีข้อมูล JSON แบบกึ่งโครงสร้างด้วย dot notation และ FLATTEN, รวมข้อมูลด้วย GROUPING SETS, ROLLUP และ CUBE, คำนวณ window functions และสร้าง logic ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ใน UDFs และ stored procedures
วิเคราะห์คิวรีใน Snowsight, ระบุปัญหาคอขวดด้วย QUERY_HISTORY, ใช้งาน Search Optimization, Query Acceleration Service, Automatic Clustering และ Materialized Views รวมถึงเขียน SQL ที่ได้ประโยชน์จาก caching layers ทั้ง 3 ชั้นของ Snowflake
แบบฝึกหัดปัจจุบัน