Snowflakeにおけるデータパイプラインの自動化

変更データキャプチャのためのストリーム、スケジューリングのためのタスク、宣言的な変換のための動的テーブル、オープンフォーマットストレージのための外部テーブルおよびIcebergテーブルを活用し、Snowflakeネイティブのオーケストレーションで堅牢なデータパイプラインを構築します。

ドット記法とFLATTENを使って半構造化JSONをクエリし、GROUPING SETS、ROLLUP、CUBEでデータを集計し、ウィンドウ関数を計算し、UDFとストアドプロシージャに再利用可能なロジックをカプセル化する方法を学びます。

Snowsightでクエリをプロファイリングし、QUERY_HISTORYでボトルネックを特定し、検索の最適化、クエリアクセラレーションサービス、自動クラスタリング、マテリアライズドビューを適用し、Snowflakeの3つのキャッシュ層を活かしたSQLの書き方を習得します。