19、Snowflake编程与Snowpark开发框架详解

Snowflake编程与Snowpark开发框架详解

1. 异常处理与Snowflake脚本概述

在执行特定代码块后，可能会从EXCEPTION部分返回如下值：

{
  "Error type": "Statement error",
  "SQLCODE": 92219,
  "SQLERRM": "A SELECT INTO statement expects exactly 1 returned row, but got 3.",
  "SQLSTATE": "22000"
}

和其他编程语言类似，一旦异常被处理，代码块本身不会处于错误状态。下游编程逻辑需要检查是否发生了异常。

Snowflake脚本提供了多种功能，若想了解更多详细信息，可查阅相关文档。

2. Snowpark开发框架介绍

Snowpark是Snowflake的一个开发框架，它允许用户使用熟悉的编程语言编写代码，并通过API查询Snowflake中的数据。由于代码在Snowflake内部执行，因此效率很高。Snowpark的使用场景包括数据转换、数据增强、机器学习以及实现许多业务逻辑方面。

Snowpark支持以下编程语言：
- Scala
- Java
- Python

3. 在Snowpark中创建用户定义函数（UDFs）

在Snowpark里，你可以使用编写客户端代码的同一种语言来编写用户定义函数（UDFs），例如在Scala中使用匿名函数，在Python中使用lambda函数。

以下是一个用Python语言编写的UDF示例：

create or replace function CONVERT_WEIGHT_UDF(weight_lb number)
  returns number
  language python
  runtime_version = '3.8'
  handler = 'f_convert_weight'
as
$$
def f_convert_weight(weight_lb):
  return weight_lb * 0.453592
$$;

在这个示例中， LANGUAGE 关键字指定了函数使用的语言为Python。所有Python函数都需要 RUNTIME_VERSION 关键字，用于指定执行代码的Python版本。 HANDLER 关键字表示存储过程将调用的Python函数的名称，该函数必须在过程的主体中编码。

要执行这个函数，可以在 SELECT 语句中使用它并提供输入参数的值，如下所示：

select CONVERT_WEIGHT_UDF(145);

同样，你也可以使用其他支持的编程语言编写函数和存储过程。更多关于每种编程语言的详细信息，请参考相关文档。

4. Snowpark中的数据帧

在Snowpark中处理数据时，会使用数据帧。数据被加载到数据帧中，Snowpark提供了一些方法来处理这些数据。要填充数据帧，通常使用相应的方法从Snowflake中检索数据，最常见的是执行 SELECT 语句。处理数据的方法允许你创建会话、执行SQL语句、使用内置函数等。

Snowpark的另一个优点是代码是惰性执行的。这意味着只有在需要时，例如在客户端应用程序中调用评估数据帧的方法时，数据才会在Snowflake和客户端应用程序之间传输。在此之前，代码中的数据帧不会填充数据。

5. Snowflake相关操作与概念

5.1 数据加载与卸载

• 数据加载 ：可以通过外部表或Web界面进行数据加载。使用COPY命令时，有多种复制选项可供选择，同时要注意防止数据重复和移除已暂存的文件。
  • 流程如下：
    1. 准备文件，包括选择云存储提供商、进行加密、文件压缩、选择文件格式等。
    2. 创建外部阶段。
    3. 使用COPY命令将数据从云存储加载到Snowflake。
• 数据卸载 ：使用COPY命令将数据卸载为分隔文件，也可以使用GET命令。具体流程如下：
  1. 执行SELECT语句选择要卸载的数据。
  2. 使用COPY命令将数据卸载到指定位置。
  3. 若需要，可使用GET命令获取卸载的文件。

5.2 数据类型

Snowflake支持多种数据类型，包括数值、日期和时间、逻辑、地理空间、半结构化、字符串和二进制等。不同数据类型之间可以进行转换，并且有相应的函数和运算符。

数据类型分类	具体数据类型
数值	NUMBER、INTEGER、FLOATING POINT
日期和时间	DATE、TIME、TIMESTAMP
逻辑	BOOLEAN
地理空间	GEOGRAPHY、GEOMETRY
半结构化	VARIANT、ARRAY、OBJECT
字符串和二进制	VARCHAR、BINARY

5.3 表类型

Snowflake中有多种表类型，包括永久表、临时表和瞬态表。
- 永久表 ：数据会长期保存，除非手动删除。
- 临时表 ：会话结束时自动删除。
- 瞬态表 ：比临时表更灵活，可在需要时手动删除。

5.4 角色与权限

Snowflake采用基于角色的访问控制（RBAC），有多种预定义角色，如ACCOUNTADMIN、ANALYST等。用户可以通过GRANT和REVOKE命令授予和撤销权限。

graph LR
    A[Snowflake账户] --> B[角色]
    B --> C[权限]
    C --> D[数据库对象]
    D --> E[数据操作]

6. 其他重要概念

6.1 数据聚类

数据聚类可以提高查询性能。通过设置聚类键，可以将相关数据存储在一起。可以使用SYSTEM$CLUSTERING_DEPTH和SYSTEM$CLUSTERING_INFORMATION函数查看聚类深度和信息。

6.2 数据保留期

Snowflake支持不同级别的数据保留期，包括账户、数据库、模式和表级别。可以通过DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS参数设置保留天数。

6.3 时间旅行

Snowflake的时间旅行功能允许查询历史数据、克隆历史对象和恢复已删除的对象。可以通过指定时间点或版本号来访问历史数据。

6.4 资源监控

可以使用资源监控器来监控和控制资源消耗。资源监控器可以设置条件和操作，当达到特定条件时执行相应的操作，如暂停或立即暂停。

总结

Snowflake提供了丰富的功能和工具，包括Snowpark开发框架、多种数据操作方式、不同的数据类型和表类型、角色与权限管理等。通过合理使用这些功能，可以高效地处理和管理数据。在实际应用中，建议参考相关文档以获取更详细的信息和最新的功能更新。同时，对于SnowPro Core认证考试，要全面学习相关知识，并通过练习巩固所学内容，以确保顺利通过考试。

7. 数据库复制与数据共享

7.1 数据库复制

数据库复制可在不同账户间复制数据。以下是数据库复制的操作步骤：
1. 确保具备ACCOUNTADMIN角色。
2. 确定主账户和从账户。
3. 处理计费相关事宜，了解复制的成本。
4. 在从账户中列出要复制的数据库。
5. 进行设置，开始复制数据。

数据库复制存在一些限制，例如某些数据类型可能不支持复制，复制过程可能会受到网络和性能的影响。

7.2 数据共享

数据共享可通过直接共享的方式将数据提供给其他账户。具体操作步骤如下：
1. 以ACCOUNTADMIN角色创建共享。
2. 配置消费者账户。
3. 让读取账户准备好接收数据。
4. 在Snowsight中进行相关操作，如选择数据窗口、共享数据等。

数据共享类型	特点
直接共享	由ACCOUNTADMIN角色管理，可精确控制数据的共享范围

8. 存储与计算优化

8.1 搜索优化服务

搜索优化服务可提高查询性能，但会产生一定成本。操作步骤如下：
1. 选择要优化的表和查询。
2. 确保具备相应的权限。
3. 使用ALTER TABLE命令启用搜索优化。
4. 监控搜索优化的进度和成本。

8.2 多集群仓库

多集群仓库可根据负载自动调整资源。其模式包括自动缩放和最大化模式，可根据实际需求选择合适的缩放策略，如经济缩放策略和标准缩放策略。
- 自动缩放模式：根据负载自动调整集群数量。
- 最大化模式：始终保持最大数量的集群运行。

graph LR
    A[多集群仓库] --> B[自动缩放模式]
    A --> C[最大化模式]
    B --> D[经济缩放策略]
    B --> E[标准缩放策略]

9. 安全相关内容

9.1 数据加密

数据加密可保护数据安全，包括客户端加密、客户管理密钥和端到端加密（E2EE）。操作步骤如下：
1. 选择合适的加密方式。
2. 配置加密密钥。
3. 定期进行密钥轮换和重新加密。

9.2 安全UDF和安全视图

• 安全UDF ：创建时要遵循最佳实践，Snowflake查询优化器会对其进行内部优化。
  • 定义安全函数。
  • 编写UDF代码。
  • 进行测试和优化。
• 安全视图 ：可隐藏敏感信息，提高数据隐私性。
  • 确定要隐藏的敏感信息。
  • 创建视图时添加过滤条件。
  • 测试视图的安全性。

10. 半结构化数据处理

Snowflake支持半结构化数据的处理，包括JSON、XML等格式。处理步骤如下：
1. 检测列定义，可使用INFER_SCHEMA函数。
2. 加载半结构化数据，可使用COPY命令。
3. 查询半结构化数据，可使用FLATTEN和GET等函数。

11. 任务与流

11.1 任务

任务是用户定义的对象，可用于执行ETL流程等。操作步骤如下：
1. 使用CREATE TASK命令创建任务。
2. 设置任务的调度参数。
3. 使用EXECUTE TASK命令执行任务。
4. 监控任务的执行历史，可使用TASK_HISTORY()表函数。

11.2 流

流可跟踪数据的变化，有追加、插入和标准三种类型。操作步骤如下：
1. 使用CREATE STREAM语句创建流。
2. 消费流中的数据，可使用SELECT语句。

12. 总结与展望

Snowflake提供了全面而强大的功能，涵盖了数据处理、安全、优化等多个方面。通过合理运用Snowflake的各种特性，如Snowpark开发框架、数据共享、存储与计算优化等，可以高效地管理和处理数据。

在未来的应用中，随着数据量的不断增长和业务需求的不断变化，Snowflake可能会进一步优化其性能和功能。例如，可能会加强对新兴数据类型的支持，提高安全性能，以及提供更便捷的开发工具和接口。同时，用户也需要不断学习和掌握Snowflake的新特性，以更好地应对各种数据挑战。

在实际使用中，建议持续关注Snowflake的官方文档和更新信息，以获取最新的功能和最佳实践。通过不断实践和探索，充分发挥Snowflake的潜力，为业务发展提供有力支持。