How_to_Optimize_Your_Data_Transformations_for_Snowflake

如何优化您的数据转换雪花

优化数据转换的方法,并使用允许在所有数据转换查询中维护单个玻璃平面的工具来有效地优化它们.

电子书背景

关于如何优化雪花白皮书的数据转换

向云分析和云数据仓库的转变旨在简化和现代化分析数据栈.  本地, 你的数据堆栈很简单——一个像Informatica这样的ETL工具和一个像Teradata这样的数据仓库.  然而,, 许多云旅行的结果却恰恰相反——数据堆栈变得更加复杂和昂贵.  最后,这个数字上升了 工程数据 成本.

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T在您的ELT数据栈中

T, 或转换部分, 加载到Snowflake的原始数据在哪里被转换成对分析有用的形式,并可以直接被分析和BI工具使用.

虚拟数据仓库

在Snowflake中扩展数据和分析的主要方法.

DataOps流程:数据平台能力

执行优化

查询/模型有多复杂? 查询/模型消耗了多少数据? 查询是如何执行的?

Datameer DTaaS它

现代, 可伸缩的云数据仓库——提供了一个高度可伸缩和灵活的环境,可以将数据转换为有意义的分析.

优化我的t为雪花的关键是什么?

自动调优和优化直接适用于 数据转换 在雪花.  在过去, 数据建模师将使用技术属性在数据仓库中定义最终的可查询结构,以获得最佳性能.  ETL开发人员将携手工作,优化数据如何被转换并加载到数据仓库中高度优化的数据结构中.  即使是很小的错误也会付出很大的代价.

数据转换技术

  • 尽可能减少复杂性.  尽管从工作流的角度来看,拥有可重用的组件是件好事, 在查询中有太多的层是有害的.  
  • 实现连接.  join是云数据仓库中非常昂贵的操作,会增加计算费用.  
  • 丢弃不需要的数据.  许多原始数据包含分析中不需要的字段/列, 特别是当数据转换查询特定于一个用例时. 

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