運用微分割與資料叢集
你在走廊上和資深資料工程師簡短聊到，她告訴你 Snowflake 正使用資料叢集，依照 olympic_medals 資料表中的 year 欄位來在微分割中排序資料。你有幾個經常對這個資料表執行的查詢，現在想更新它們，以更充分利用 Snowflake 的微分割與資料叢集。
已經從 sqlalchemy 模組匯入 create_engine 函式，並已建立連線物件存放在變數 conn。
本練習屬於課程
NoSQL 入門
練習說明
- 更新 Snowflake 查詢，只回傳在 2000 年之後舉辦的賽事紀錄。
- 將 Snowflake 查詢結果回傳為
pandas的DataFrame，並列印結果集。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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(____)