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Objectifs
- Exécuter des requêtes SQL avancées sur Snowflake
- Savoir optimiser ses coûts
- Optimiser les performances de la plateforme
Programme
Fondations, Architecture et SQL avancé
Données non structurées et alimentation de données
Data lakes et data clustering
- Rappels : IAM, coût des requêtes, requêtes simples, bonnes pratiques, structure de données
- Architecture : schéma en étoile, flocon, approche hybride, modélisation dimensionnelle
- Sécurité : rôles, chiffrement, data sharing
- Gestion des coûts : Mise en place des quotas, monitorer et attribuer les dépenses
- Gouvernance : Métadonnées, catalogage, qualité des données
- SQL avancé : Fonctions SQL avancées, procédures stockées, fonctions window, champs nested, fonctions UDF (et les différents langages compatibles)
Données non structurées et alimentation de données
- Rappel potentiel sur des fonctions de SQL avancé
- Données non structurées : Intégration de JSON et XML, présentation du type VARIANT et de comment le requêter
- Data Engineering : Tasks et ordonnancement, Streams
- Intégration de données : Processus ETL, fonctions d'intégration
- Data lineage : Outils et fonctionnalités de Snowflake pour tracer l'historique des données
Data lakes et data clustering
- Intégration avec les data lakes : Déployer un data lake, requêter un data lake externe, créer et partitionner des tables externes
- Optimisation des requêtes : Plans d'exécution, le cache, tables temporaires, vues matérialisées, auto-indexing
- Warehouses virtuels : Dimensionnement, gestion, auto-scaling
- Clustering : Clustering manuel vs clustering automatique, gestion des clusters
- Time Travel : Présentation du time travel, fonction UNDROP
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