有意思的是，Snowflake 不只用单一关键词来标识文本数据。请从下方选出 3 个可用于将列定义为存储文本数据的关键词。
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
在用 Snowflake 改变世界之前，您需要先了解自己将要处理的数据类型。您将从文本数据开始，学习在查询中使用它并定义列，并了解如何从任意表中检索列的详细信息。随后，您将掌握数值数据类型和日期/时间数据，理解精度、刻度，以及如何将字符串转换为时间戳。
当前练习
既然您已经熟知自己的 Snowflake 数据，现在是时候对其进行处理与转换了。您将从使用 TRIM、SPLIT 和 CONCAT 进行文本数据处理开始，然后掌握数值运算，如用 SUM 和 AVG 进行算术与汇总度量。您还将探索时间戳转换，例如提取年份或小时等组成部分、计算日期之间的间隔，并创建自定义的 Snowflake 函数（UDF）来实现个性化逻辑。
在最后一章，您将深入掌握 Snowflake 的高级功能。您会从 VARIANT 数据类型（半结构化数据）入手，学习使用点号表示法和方括号表示法解析顶层与嵌套数据；接着通过构建与使用多个公用表表达式（CTE）来熟练掌握 CTE。最后，您将使用 PIVOT 关键字创建旋转后的表，将数据转换为便于消化的格式，为报告与分析做好准备。
