改进雪花数据转换的10个步骤
在Snowflake中优化您的数据转换方法，并使用允许您维护所有数据转换查询的单一平面的工具来有效地优化它们.
改进雪花数据转换的10个步骤
向云分析和云数据仓库的转变本应简化和现代化用于分析的数据堆栈. 本地, 您的数据栈很简单——一个ETL工具，如Informatica和一个数据仓库，如Teradata. 然而,, 许多云计算之旅的结果恰恰相反——数据栈变得更加复杂和昂贵. 最后，这种情况出现了 工程数据 成本.
T在你的ELT数据栈中
T, 或者变换部分, 加载到Snowflake中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
主要是指你在Snowflake中扩展你的数据和分析.
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, 可扩展的云数据仓库——结合起来提供高度可扩展和灵活的环境，将数据转换为有意义的分析.
提高雪花的t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开发人员将携手合作，优化数据转换和加载到数据仓库中高度调优的数据结构中的方式. 即使是很小的错误也可能付出巨大的代价.
数据转换技术
- 尽可能减少复杂性. 虽然从工作流的角度来看，拥有可重用组件是件好事, 在查询中有太多的层可能是有害的.
- 实现连接. 连接在云数据仓库中是非常昂贵的操作，并且会增加计算费用.
- 丢弃你不需要的数据. 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.