Khóa học
Nhập môn Snowflake SQL
2 giờ
59.1K
các khung lưu trữ và tính toán dựa trên đám mây nhằm cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu linh hoạt và hiệu năng cao, cùng năng lực phân tích mạnh mẽ.
Doanh nghiệp giờ đây có thể hợp nhất dữ liệu vào kho lưu trữ đám mây tập trung và thực hiện phân tích ngay trong cùng môi trường đó. Kho dữ liệu trên đám mây đóng vai trò then chốt đối với phân tích dữ liệu hiện đại vì có thể hỗ trợ xử lý dữ liệu theo thời gian thực, phân tích nâng cao và các ứng dụng học máy.
Snowflake và Google BigQuery là hai lựa chọn chính khi nói đến kho dữ liệu đám mây. Snowflake có kiến trúc độc đáo tách biệt tài nguyên lưu trữ và tính toán, đồng thời không phụ thuộc nhà cung cấp đám mây, mang lại sự linh hoạt trong mọi môi trường.
Google BigQuery là giải pháp serverless, được quản lý hoàn toàn trong Google Cloud Platform, nổi trội trong việc phân tích các tập dữ liệu phức tạp khổng lồ và có tích hợp khả năng học máy. Cả hai sản phẩm đều cung cấp các tính năng mạnh mẽ cho lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu, cho phép các chuyên gia dữ liệu trả lời câu hỏi kinh doanh hiệu quả và nhanh chóng hơn dựa trên dữ liệu của mình.
Khi các tổ chức tiếp tục tích lũy lượng dữ liệu khổng lồ, việc học các nền tảng này đóng vai trò quan trọng trong việc bắt đầu sự nghiệp dữ liệu.
Hướng dẫn này sẽ xem xét Snowflake so với BigQuery, khám phá các tính năng, điểm tương đồng và khác biệt chính. Chúng tôi sẽ giới thiệu cả hai sản phẩm, nêu bật ưu và nhược điểm, đồng thời so sánh một số tính năng then chốt như hiệu năng, bảo mật và chi phí.
Snowflake là gì?
Snowflake là dịch vụ kho dữ liệu đám mây với kiến trúc riêng tập trung vào khả năng mở rộng tài nguyên linh hoạt, quản lý chi phí và giảm độ trễ. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, hãy xem bài Giới thiệu về Snowflake cho người mới bắt đầu của chúng tôi.
Kiến trúc của Snowflake
Kiến trúc của Snowflake dựa trên ba nguyên tắc chính: tính toán đa cụm, dữ liệu dùng chung và tách biệt tài nguyên lưu trữ với tính toán.
Tính toán đa cụm
Tính toán đa cụm là kiến trúc có khả năng mở rộng, trong đó nhiều cụm tính toán độc lập, được gọi là kho ảo (virtual warehouse), cung cấp tài nguyên tính toán để đáp ứng nhu cầu. Một tính năng tuyệt vời là khả năng tự động mở rộng của Snowflake, nơi nhiều bản sao của cùng một cụm sẽ được tạo ra để đáp ứng nhu cầu tính toán.
Lớp dữ liệu
Lớp dữ liệu của Snowflake là thành phần quan trọng trong kiến trúc, được thiết kế cho quản lý và lưu trữ dữ liệu hiệu quả. Nó bao gồm cả kho trung tâm và mạng dữ liệu phân tán. Kho dữ liệu trung tâm lưu trữ toàn bộ dữ liệu của doanh nghiệp và cho phép tất cả các kho ảo truy cập. Để cải thiện hiệu năng và khả năng mở rộng, các kho ảo sẽ lưu một phần tập dữ liệu tổng thể được sử dụng thường xuyên nhất.
Tách biệt lưu trữ và tính toán
Snowflake tách lưu trữ khỏi tính toán, cho phép mỗi cụm tính toán mở rộng độc lập với dung lượng lưu trữ. Lớp lưu trữ sử dụng lưu trữ đám mây để lưu trữ dữ liệu bền vững, trong khi lớp tính toán bao gồm các kho ảo xử lý truy vấn. Sự tách biệt này cho phép quản lý tài nguyên linh hoạt hơn và kiểm soát chi phí tốt hơn.
Các tính năng chính của Snowflake
Snowflake cung cấp nhiều tính năng chủ chốt khiến nó trở thành giải pháp kho dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt:
Kho ảo (Virtual warehouses)
Kho ảo là các cụm tính toán MPP (xử lý song song quy mô lớn) của Snowflake thực thi truy vấn SQL. Chúng có thể mở rộng lên hoặc thu nhỏ độc lập, cho phép người dùng điều chỉnh sức mạnh tính toán theo nhu cầu tải công việc cụ thể.
Ngoài ra, mỗi kho ảo hoàn toàn độc lập và không chia sẻ tài nguyên với kho khác, đảm bảo hiệu năng của mỗi kho ảo không ảnh hưởng lẫn nhau. Tính linh hoạt này cho phép phân bổ tài nguyên hiệu quả và quản lý chi phí tốt, vì người dùng có thể điều chỉnh năng lực tính toán theo nhu cầu mà không ảnh hưởng đến lưu trữ dữ liệu.
Time travel
Time Travel là tính năng cho phép người dùng truy cập dữ liệu lịch sử tại bất kỳ thời điểm nào trong một khoảng thời gian xác định. Điều này hữu ích cho khôi phục dữ liệu, kiểm toán và phân tích thay đổi dữ liệu theo thời gian. Người dùng có thể truy vấn dữ liệu như tồn tại ở các thời điểm cụ thể trong quá khứ, hoặc thậm chí khôi phục bảng, schema, hay cơ sở dữ liệu về trạng thái trước đó.
Chia sẻ dữ liệu an toàn
Tính năng chia sẻ dữ liệu an toàn của Snowflake cho phép tổ chức chia sẻ dữ liệu trực tiếp, có quản trị, với các tài khoản Snowflake khác mà không cần di chuyển hay sao chép dữ liệu. Việc chia sẻ liền mạch này diễn ra ngay trong Snowflake, duy trì tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu. Nó cho phép đối tác, nhà cung cấp hoặc khách hàng truy cập dữ liệu theo thời gian thực, thúc đẩy cộng tác dữ liệu đồng thời đảm bảo quản trị và kiểm soát.
Kiến trúc chính của Snowflake (Nguồn: docs.snowflake.com)
Ưu và nhược điểm của Snowflake
Snowflake mang lại nhiều lợi thế so với các giải pháp kho dữ liệu đám mây khác nhờ thiết kế kiến trúc và nền tảng không phụ thuộc đám mây. Tuy nhiên, nó cũng có điểm yếu như chi phí có thể tăng cao và độ phức tạp trong quản lý.
Ưu điểm
Snowflake có một số ưu điểm nhờ khả năng tích hợp dễ dàng với bất kỳ hệ thống đám mây nào, mở rộng linh hoạt và xử lý đa dạng khối lượng công việc..
- Không phụ thuộc đám mây: Kết nối với nhiều nhà cung cấp đám mây, bao gồm AWS, Azure và Google Cloud, rất đơn giản. Công ty có thể chọn hạ tầng đám mây ưa thích hoặc thậm chí áp dụng chiến lược đa đám mây.
- Mở rộng linh hoạt: Kiến trúc cho phép người dùng điều chỉnh năng lực tính toán (thông qua kho ảo) tăng hoặc giảm theo nhu cầu tức thời. Tính linh hoạt này giúp sử dụng tài nguyên hiệu quả và tối ưu hóa chi phí cho các khối lượng công việc biến động.
- Xử lý đa dạng khối lượng công việc: Kiến trúc dữ liệu dùng chung, đa cụm, vượt trội trong việc quản lý đồng thời nhiều loại tác vụ. Dù là nạp dữ liệu, biến đổi, truy vấn ad-hoc hay phân tích phức tạp, Snowflake đều có thể xử lý hiệu quả các nhu cầu xử lý dữ liệu đa dạng.
Nhược điểm
Một vài nhược điểm của Snowflake gắn với chi phí mở rộng và độ phức tạp quản lý. Sự linh hoạt cao hơn đi kèm với mức độ phức tạp bổ sung trong quản trị và mô hình giá có thể khó dự đoán.
- Chi phí cao ở quy mô lớn: Mặc dù mô hình giá của Snowflake có thể tiết kiệm chi phí cho nhiều trường hợp, việc tính phí theo giây cho tài nguyên tính toán có thể tăng nhanh đối với hoạt động quy mô lớn nếu không được quản lý cẩn thận.
- Phức tạp trong quản trị: Việc quản lý và tối ưu hóa triển khai Snowflake có thể phức tạp, đặc biệt với các tổ chức lớn. Cấu hình kho ảo, tinh chỉnh hiệu năng, quản lý chia sẻ dữ liệu và chính sách bảo mật đều đòi hỏi chuyên môn đáng kể.
BigQuery là gì?
BigQuery là kho dữ liệu doanh nghiệp của Google với khả năng phân tích và học máy mạnh mẽ trong Google Cloud Platform. Bởi vì BigQuery là một phần của hệ sinh thái Google Cloud, nó có thể tương tác với các thành phần khác của Google Cloud như Google Drive, Sheets và Cloud Storage. Điều này cho phép người dùng nhanh chóng và dễ dàng chuyển, phân tích và chia sẻ dữ liệu trong Google Cloud Platform.
Kiến trúc BigQuery (Nguồn: Google Cloud Blog)
Kiến trúc BigQuery
BigQuery được xây dựng trên công cụ Dremel của Google, tập trung vào tài nguyên tính toán có thể mở rộng để cho phép phân tích theo thời gian thực đối với dữ liệu cột chỉ đọc.
Để sử dụng BigQuery, người dùng sẽ có giao diện dựa trên SQL nơi bạn có thể chạy GoogleSQL đã tối ưu. Nó vận hành tương tự MapReduce khi sử dụng bộ máy thực thi truy vấn, bộ lập kế hoạch logic và bộ phân tích truy vấn để tối ưu hóa.
Điểm khác biệt chính là Dremel sử dụng cây tập hợp (aggregator trees) để thực thi truy vấn, cho phép phân tích theo thời gian thực, trong khi khuôn khổ MapReduce vốn dĩ có độ trễ nhất định.
BigQuery Dremel (Nguồn: Google Cloud Blog)
Các tính năng chính của BigQuery
BigQuery SQL
Chạy SQL trong BigQuery đi kèm lợi thế được sử dụng cú pháp SQL độc đáo của Google. Nó cung cấp nhiều tính năng giống các ngôn ngữ SQL khác, kèm một vài tiện ích bổ sung. Một tính năng gần đây của Google SQL khá hữu ích là hàm GROUP BY ALL.
Bên cạnh đó, GoogleSQL còn cho phép thực hiện các vòng lặp lặp lại (iterative loops) và sử dụng biến dễ dàng hơn so với một số ngôn ngữ SQL khác. Ngay cả khi không có kiến thức sâu về GoogleSQL, người dùng vẫn có thể tận dụng BigQuery dễ dàng với SQL chuẩn. Nhớ xem bài viết này về cách bắt đầu với BigQuery.
BigQuery ML
Việc tạo mô hình học máy nguyên bản ngay trong BigQuery khá dễ dàng. Bạn có thể dùng cú pháp SQL để CREATE các mô hình thuộc nhiều loại. Nó cung cấp các mô hình đơn giản như hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic, cũng như mô hình phức tạp như boosted trees và mạng nơ-ron. Các mô hình sau đó được lưu ngay trong BigQuery và có thể dễ dàng dùng để tạo kết quả rồi lưu thành bảng. Tất cả diễn ra ngay trong BigQuery mà không cần nhập các gói bên ngoài.
Ưu điểm của BigQuery
BigQuery có một số ưu điểm khiến nó trở thành công cụ mạnh mẽ nhờ tích hợp với GCP và hệ thống Dremel:
- Khả năng học máy tích hợp: BigQuery giúp bắt đầu huấn luyện và dự đoán với các mô hình dựng sẵn rất dễ dàng. Dữ liệu tồn tại nguyên bản trong BigQuery và có thể thao tác trong hệ sinh thái một cách thuận tiện.
- Cấu trúc tiết kiệm chi phí cho khai phá dữ liệu: Vì BigQuery tập trung vào lượng dữ liệu được xử lý, các phân tích rất phức tạp và tốn nhiều tính toán sẽ không phát sinh thêm chi phí. Điều này tạo cơ hội thực hiện phân tích chuyên sâu để rút ra các mẫu hình có ý nghĩa.
- Tự động mở rộng: Nhờ được xây dựng trên Google Cloud, BigQuery dễ dàng mở rộng lên/xuống theo nhu cầu người dùng.
Nhược điểm của BigQuery
Dù có nhiều ưu điểm, vẫn tồn tại vài điểm yếu. Một phần do BigQuery được thiết kế để hoạt động trong Google Cloud. Làm việc với dữ liệu ngoài hệ sinh thái đó có thể là thách thức với các chuyên gia dữ liệu ít thiên về kỹ thuật:
- Tích hợp bên ngoài hạn chế: Vì nằm trong Google Cloud Platform nên tích hợp nguyên bản bên ngoài hệ sinh thái Google bị hạn chế. Việc xuất dữ liệu sẽ yêu cầu kiến thức kỹ thuật bổ sung ở các ngôn ngữ như Python, Java, hoặc sử dụng dòng lệnh để trích xuất dữ liệu khỏi BigQuery.
- Chi phí truy vấn không tối ưu: Nếu truy vấn không được viết với ý thức về khối lượng dữ liệu, chi phí có thể tăng do truy vấn kém tối ưu. Cần lưu ý đến lượng dữ liệu được xử lý để quản lý chi phí.
Snowflake vs BigQuery: Hiệu năng và khả năng mở rộng
Cả BigQuery và Snowflake đều mang lại hiệu năng và khả năng mở rộng tương tự với một vài khác biệt nhỏ. Trong các tình huống đơn giản, Snowflake là lựa chọn tốt hơn. Khi dữ liệu của bạn tăng và trở nên phức tạp, BigQuery có lợi thế nhờ cấu trúc chi phí hiệu quả hơn và khả năng mở rộng gần như không giới hạn.
Snowflake
Hiệu năng chuẩn TPC-H của Snowflake vượt trội so với BigQuery. Điều đó có nghĩa là với hầu hết câu hỏi kinh doanh tiêu chuẩn, Snowflake sẽ hoạt động tốt hơn. Nhờ kiến trúc tính toán đa cụm và dữ liệu dùng chung, Snowflake dễ dàng mở rộng để đáp ứng nhu cầu của bất kỳ doanh nghiệp nào.
BigQuery
Mặc dù BigQuery có thể không hiệu quả bằng Snowflake ở một số truy vấn đơn giản, nó lại vượt trội trong phân tích phức tạp. Khả năng tự động mở rộng nguyên bản gần như không cần quản trị để tăng tài nguyên tính toán. Dù có một vài giới hạn do tài nguyên dùng chung trong tổ chức, việc chú trọng viết truy vấn hiệu quả xử lý lượng dữ liệu tối thiểu sẽ giúp hiệu năng luôn tối ưu.
BigQuery vs Snowflake: Tích hợp và hệ sinh thái
Snowflake
Snowflake vận hành trong hệ sinh thái không phụ thuộc đám mây, không gắn với nền tảng đám mây cụ thể nào. Điều đó có nghĩa là nó có thể tích hợp với các nền tảng đám mây khác một cách dễ dàng bằng các bộ kết nối phù hợp. Điều này tạo trải nghiệm mượt mà khi xây dựng các pipeline ETL và phân tích để cung cấp dữ liệu cho các phần khác của doanh nghiệp trên đám mây.
Xung quanh Snowflake tồn tại một hệ sinh thái với hơn 60 công cụ và công nghệ của bên thứ ba cung cấp khả năng kết nối nguyên bản với Snowflake. Những tích hợp này giúp việc chuẩn bị, di chuyển và trực quan hóa dữ liệu bằng các công cụ đó trở nên dễ dàng hơn. Với chức năng BI nâng cao, Snowflake còn có Snowflake Marketplace, nơi cung cấp quyền truy cập vào các bộ dữ liệu, ứng dụng và sản phẩm AI độc đáo được xây dựng riêng cho môi trường Snowflake.
BigQuery
Vì được xây dựng trong Google Cloud Platform, BigQuery phù hợp hơn với những người đầu tư mạnh vào GCP. Nếu phần lớn quy trình của bạn nằm trong Google Cloud Platform như Google Compute Engine, Cloud Storage và Cloud Run, thì sử dụng BigQuery có thể hữu ích để giữ các pipeline dữ liệu trong cùng môi trường. Bằng cách giữ mọi thứ trong hệ sinh thái, chi phí và thời gian tính toán có thể được tối ưu. Ngoài ra, tích hợp nguyên bản với các công cụ AI/ML trong BigQuery khiến nó hoàn hảo cho các tổ chức sử dụng phân tích dựa trên AI. Pipeline dữ liệu có thể đưa dữ liệu trực tiếp vào BigQuery, sau đó huấn luyện mô hình/dự đoán kết quả từ dữ liệu đó.
Bảo mật và tuân thủ
Bảo mật là mối quan tâm hàng đầu đối với người dùng dịch vụ đám mây. Đảm bảo tuân thủ đúng các tiêu chuẩn của chính phủ là quan trọng. May mắn là các nhà cung cấp đám mây thường cung cấp hướng dẫn đầy đủ về bảo mật và tuân thủ, cho phép người dùng dễ dàng cấu hình dữ liệu để đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật của họ. Cả Snowflake và BigQuery đều có các tính năng bảo mật tương tự với quản lý truy cập dựa trên vai trò và tính năng khôi phục dữ liệu.
Snowflake
Snowflake cung cấp các tính năng nhằm tạo trải nghiệm an toàn và tin cậy cho tổ chức. Một trong số đó là Time Travel, cho phép khôi phục dữ liệu khi vô tình xóa.
Một tính năng bảo vệ dữ liệu khác là Fail-safe, lưu giữ dữ liệu lịch sử bảy ngày sau khi thời hạn lưu giữ của Time Travel hết hiệu lực. Dữ liệu này không thể truy cập trực tiếp nhưng có thể được Snowflake khôi phục, đảm bảo khả năng phục hồi dữ liệu.
Về kiểm soát truy cập, Snowflake kết hợp kiểm soát truy cập tùy ý và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò thành một hệ thống kiểm soát truy cập mạnh mẽ duy nhất. Điều này cho phép tổ chức quản lý đặc quyền truy cập một cách chính xác theo mô hình dựa trên vai trò đơn giản.
Snowflake cũng ưu tiên bảo mật bằng cách áp dụng các tiêu chuẩn mã hóa mạnh để bảo vệ dữ liệu khi truyền và khi lưu trữ. Với dữ liệu lưu trữ, Snowflake mã hóa toàn bộ dữ liệu bằng mô hình khóa phân cấp, được Snowflake tự động luân chuyển và quản lý, không cần khách hàng can thiệp.
BigQuery
BigQuery cũng cung cấp khả năng khôi phục dữ liệu nhờ tính năng time travel, cho phép người dùng khôi phục các bảng đã xóa trong khoảng bảy ngày. Tuy nhiên, nếu toàn bộ dataset bị xóa thì người dùng không thể khôi phục dữ liệu đã mất như ở Snowflake. Điều đó có nghĩa là việc xóa dữ liệu trong BigQuery cần được xử lý cẩn trọng hơn.
Bảo mật của BigQuery chủ yếu do Google quản lý đối với dữ liệu lưu trữ. Google cung cấp IAM với khả năng kiểm soát truy cập và giám sát toàn diện. Quyền truy cập có thể được quản lý ở mọi cấp độ, từ toàn bộ dự án cho đến các bảng cụ thể trong một dự án. Tất cả dữ liệu lưu trữ trong môi trường Google Cloud cũng được mã hóa bằng khóa do Google Cloud quản lý. Nếu cần bảo mật bổ sung, người dùng có thể cung cấp khóa riêng để tăng cường mã hóa dữ liệu trong Google Cloud.
Snowflake vs BigQuery: So sánh chi phí
Cả Snowflake và BigQuery đều có hai thành phần chi phí: lưu trữ và tính toán. Lưu trữ là chi phí lưu dữ liệu trong kho bất kể mức sử dụng. Chi phí tính toán được tính dựa trên lượng tài nguyên tính toán sử dụng hoặc lượng dữ liệu được xử lý.
Chi phí lưu trữ
- Snowflake: Hoạt động theo mô hình trả tiền theo mức dùng. Giá lưu trữ theo nhu cầu là 23 USD/TB/tháng. Giá lưu trữ theo dung lượng bắt đầu tương tự lưu trữ theo nhu cầu, nhưng mức giá sẽ giảm dựa trên giá trị hợp đồng trung bình (ACV) của tài khoản.
- BigQuery: Cung cấp 10GB miễn phí mỗi tháng. Sau đó, 20 USD/TB/tháng cho lưu trữ logic hoạt động, 10 USD/TB cho lưu trữ logic dài hạn. Với lưu trữ vật lý, 40 USD/TB/tháng cho hoạt động và 20 USD/TB/tháng cho dài hạn.
Chi phí tính toán
- Snowflake: Sử dụng tín chỉ để tính phí cho tính toán dựa trên thời gian tính toán và cấp hiệu năng. Giá tín chỉ phụ thuộc phiên bản Snowflake, và số tín chỉ tiêu thụ mỗi giờ phụ thuộc vào cấp kho ảo được chọn (X-Small dùng 1 tín chỉ/giờ, Medium dùng 4 tín chỉ/giờ, v.v.).
- BigQuery: Tính phí dựa trên dữ liệu được xử lý cho mỗi truy vấn (theo nhu cầu ở mức 5 USD/TB) hoặc theo năng lực tính toán. Năng lực tính toán có tính dự đoán hơn vì tính theo giờ slot và tận dụng bộ tự động mở rộng.
BigQuery vs Snowflake: Nên dùng cái nào
Sau khi đã điểm qua các thành phần chính của cả hai công cụ, hãy cùng xem các điểm nổi bật. Điều này sẽ giúp bạn quyết định công cụ nào phù hợp cho doanh nghiệp:
|
Thành phần |
Snowflake |
BigQuery |
|
Hiệu năng |
Thiết kế cho tác vụ kinh doanh thông thường và công việc big data |
Thiết kế cho phân tích phức tạp, bao gồm ML tích hợp nguyên bản trong bộ máy truy vấn |
|
Khả năng mở rộng |
Có thể tự động mở rộng bằng kho ảo với kiến trúc đa cụm |
Mở rộng nguyên bản theo nhu cầu |
|
Tích hợp và hệ sinh thái |
Không phụ thuộc đám mây, tích hợp với nền tảng đám mây khác qua nhiều bộ kết nối |
Tập trung chủ yếu vào Google Cloud Platform, dữ liệu có thể chuyển ra ngoài nhưng dễ quản lý nhất trong GCP |
|
Bảo mật và tuân thủ |
Giao thức bảo mật dựa trên người dùng và khôi phục ở cấp tổ chức và vai trò. Có quy trình khôi phục dữ liệu trong vòng bảy ngày |
Google IAM với khóa do Google Cloud quản lý hoặc do người dùng quản lý. Cũng cung cấp cửa sổ khôi phục bảy ngày |
|
Chi phí lưu trữ |
Lưu trữ theo nhu cầu ở mức 23 USD/TB/tháng, với giá theo hợp đồng thấp hơn |
Dựa trên loại lưu trữ: 20 USD/TB cho hoạt động và 10 USD cho dài hạn. C |
|
Chi phí tính toán |
Dựa trên thời gian tính toán sử dụng, phân tầng theo cấp hiệu năng |
Dựa trên dữ liệu được xử lý ở mức 5 USD/TB |
Kết luận
Cả Snowflake và BigQuery đều có những ưu và nhược điểm riêng. Nếu doanh nghiệp của bạn chủ yếu quan tâm đến phân tích đơn giản, khối lượng dữ liệu lớn và truy vấn nhanh thì Snowflake có thể là lựa chọn tốt hơn với các kho ảo tự động mở rộng và định giá dựa trên tính toán.
Nếu mục tiêu kinh doanh của bạn là phân tích phức tạp hơn với học máy hoặc tích hợp sâu vào không gian Google Cloud Platform, thì BigQuery là lựa chọn phù hợp với quản lý tính toán tự động mở rộng, tích hợp ML nguyên bản và định giá dựa trên dữ liệu được xử lý.
Học về cả hai là lựa chọn tốt nhất để tìm việc như một chuyên gia dữ liệu và DataCamp cung cấp nhiều tài nguyên để bạn tìm hiểu thêm.
Are there certifications available for either Snowflake or BigQuery?
Do these cloud data warehouses support SQL transactions?
How does Snowflake support data egress?
How does Google BigQuery handle data?
What are some options for controlling ETL into/out of Snowflake and BigQuery?
Chủ đề
