Skip to content

lab2.dev is launched! Build python web apps with plain English, no code required.

Wie man Stages in Snowflake gewährt und erstellt

Sebastian Brandt
Name
Sebastian Brandt

Updated on

Snowflake Stages sind ein entscheidender Bestandteil des Datenladevorgangs und dienen als temporäre Speicherbereiche für Datenfiles. Sie spielen eine wichtige Rolle im Snowflake-Ökosystem und ermöglichen eine nahtlose Datenübernahme und Transformation. Dieser Leitfaden soll ein tiefgehendes Verständnis von Snowflake Stages und deren praktischen Anwendungen vermitteln.

Im Bereich des Data Warehousing hat sich Snowflake aufgrund seiner einzigartigen Architektur und Fähigkeiten als führende Plattform etabliert. Ein Merkmal, das es auszeichnet, ist das Konzept von 'Stages'. Stages in Snowflake sind temporäre Speicherbereiche, in denen Datenfiles gespeichert werden können, bevor sie in Tabellen geladen werden. Diese Funktion bietet Flexibilität und Kontrolle über den Datenladevorgang und ist ein unverzichtbares Werkzeug für Dateningenieure und -analysten.

Möchten Sie Snowflake-Daten einfach visualisieren? RATH (opens in a new tab) bietet Ihnen die einfachste Lösung für KI-gesteuerte Datenvisualisierung und ein umfassendes Paket für automatisierte Datenanalyse!

Sehen Sie sich das folgende Video an, um zu erfahren, wie Sie mit RATH Dateninformationen leicht erkunden können:


Möchten Sie jetzt Ihre Snowflake-Datenbank mit RATH verbinden? Schauen Sie sich die RATH-Dokumentation an, um eine schrittweise Anleitung zur Snowflake-Integration zu erhalten: Step-by-Step-Anleitung zur Snowflake-Integration.

Neben Snowflake unterstützt RATH eine Vielzahl von Datenquellen. Hier sind einige der wichtigsten Datenbanklösungen, mit denen Sie RATH verbinden können: Unterstützte Datenbanken

Interessiert? Probieren Sie RATH jetzt aus auf der RATH-Website (opens in a new tab).

Visualisieren Sie Snowflake-Daten mit RATH (opens in a new tab)

Teil 1: Verständnis von Snowflake Stages

Snowflake Stages sind temporäre Speicherbereiche, in denen Datenfiles für das Laden in Snowflake-Tabellen aufbewahrt werden. Sie sind ein integraler Bestandteil des Datenladevorgangs und bieten einen Raum für Datenfiles, bevor sie in die Datenbank aufgenommen werden.

Es gibt drei Arten von Stages in Snowflake:

  1. Benutzer-Stages: Dies sind die standardmäßig für jeden Benutzer automatisch erstellten Stages. Sie eignen sich ideal für individuelle Aufgaben und kleinere Datenaufgaben.

  2. Tabellen-Stages: Diese sind mit bestimmten Tabellen in Snowflake verknüpft. Wenn eine Tabelle erstellt wird, wird automatisch eine entsprechende Stage erstellt.

  3. Benannte Stages: Diese werden explizit von Benutzern erstellt und können über mehrere Tabellen und Datenbanken hinweg gemeinsam genutzt werden.

Das Verständnis der verschiedenen Arten von Stages und ihrer Anwendungsfälle ist der erste Schritt zur Beherrschung des Datenladens in Snowflake.

Teil 2: Die Rolle von Stages beim Datenladen

Die Hauptrolle von Stages in Snowflake besteht darin, den Datenladevorgang zu erleichtern. Sie dienen als temporärer Speicherbereich für Datenfiles, der es Benutzern ermöglicht, erforderliche Transformationen durchzuführen, bevor die Daten in Tabellen geladen werden.

Hier ist ein typischer Datenladevorgang mit Stages:

  1. Datenfiles hochladen: Der erste Schritt besteht darin, die Datenfiles in eine Stage hochzuladen. Dies kann mit dem PUT-Befehl in Snowflake erfolgen.

  2. Dateien auflisten: Sobald die Dateien hochgeladen sind, können Sie sie mit dem LIST-Befehl auflisten. Dies hilft beim Überprüfen der Dateien und ihrer Größen.

  3. Daten kopieren: Der letzte Schritt besteht darin, die Daten mit dem COPY INTO-Befehl in Tabellen zu laden. Dieser Befehl kopiert die Daten von der Stage in die Zieltabelle.

Durch die Verwendung von Stages können Sie sicherstellen, dass die Daten vor dem Laden in die Datenbank korrekt formatiert und bereinigt werden, wodurch Datenintegrität und -qualität gewährleistet werden.

Teil 3: Vorteile der Verwendung von Snowflake Stages

Die Verwendung von Stages in Snowflake bietet mehrere Vorteile:

  • Effizienz: Stages optimieren den Datenladevorgang, indem sie einen temporären Speicherbereich für Datenfiles bieten. Dadurch wird eine effiziente Datenverwaltung und Transformation vor dem Laden ermöglicht.

  • Flexibilität: Stages bieten Flexibilität, da sie auf Benutzer-, Tabellen- oder Datenbankebene erstellt werden können. Dadurch sind maßgeschneiderte Datenladevorgänge entsprechend spezifischer Anforderungen möglich.

  • Kontrolle: Stages ermöglichen eine Kontrolle über den Datenladevorgang. Sie können die Daten inspizieren und transformieren, bevor sie in die Datenbank geladen werden, um Datenqualität und -integrität sicherzustellen.

  • Skalierbarkeit: Stages unterstützen große Datenaufgaben und eignen sich daher für Anwendungen im Bereich Big Data.

Teil 4: Implementierung von Stages in Snowflake Data Pipelines

Die Datenpipelines von Snowflake sind darauf ausgelegt, den Datenfluss von der Quelle zur Erkenntnis zu automatisieren. Dabei spielen Stages eine wichtige Rolle und dienen als Ausgangspunkt für die Daten, bevor sie in die Datenbank geladen werden.

In einer typischen Snowflake-Datenpipeline werden Stages auf folgende Weise verwendet:

  1. Datenübernahme: Daten werden aus verschiedenen Quellen übernommen und in einer Stage gespeichert. Snowflake unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten wie CSV, JSON, Avro und mehr.

  2. Daten-Transformation: Sobald sich die Daten in der Stage befinden, können sie mithilfe der leistungsstarken SQL-Funktionen von Snowflake transformiert werden. Dies umfasst das Bereinigen, Normalisieren und Strukturieren der Daten, um das Zielschema anzupassen.

  3. Datenladen: Die transformierten Daten werden dann mithilfe des COPY INTO-Befehls in Snowflake-Tabellen geladen. Dieser Schritt kann mithilfe von Snowpipe, dem kontinuierlichen Datenübernahmedienst von Snowflake, automatisiert werden.

  4. Datenanalyse: Sobald die Daten in Tabellen geladen sind, stehen sie für Auswertungen bereit. Dank der leistungsstarken Rechenfähigkeiten von Snowflake können auch große Datensätze schnell und effizient abgefragt werden.

Durch die Integration von Stages in Ihre Datenpipelines können Sie robuste, automatisierte Workflows erstellen, die Ihre Datenoperationen optimieren und Erkenntnisse schneller generieren.

Teil 5: Fortgeschrittene Nutzung von Snowflake Stages

Wenn Sie sich mit Snowflake Stages vertrauter fühlen, können Sie fortgeschrittenere Anwendungsszenarien erkunden. Ein solches Szenario besteht darin, Daten direkt aus den gespeicherten Files abzufragen. Dies kann besonders nützlich sein, um den Inhalt der gespeicherten Files vor dem Laden oder nach dem Entladen der Daten zu überprüfen.

Snowflake unterstützt die Verwendung von Standard-SQL zum Abfragen von Datenfiles, die sich in einer internen (d. h. Snowflake) Stage oder in einer benannten externen Stage (Amazon S3, Google Cloud Storage oder Microsoft Azure) befinden. Diese Funktion ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten vor dem Laden in die Datenbank zu überprüfen und zu validieren und so die Datenqualität und -integrität sicherzustellen.

Ein weiterer fortgeschrittener Einsatz von Stages besteht darin, Ihre Daten nach Pfad zu organisieren. Sowohl interne als auch externe Stage-Verweise können einen Pfad (oder Präfix in der AWS-Terminologie) enthalten. Dadurch können Sie Ihre Daten so strukturieren, dass sie für Ihren speziellen Anwendungsfall sinnvoll sind, was die Datenverwaltung und -zugänglichkeit verbessert.

Teil 6: Best Practices für die Verwendung von Snowflake Stages

Bei der Verwendung von Snowflake Stages gibt es einige bewährte Methoden, die zu beachten sind:

  • Datenorganisation: Organisieren Sie Ihre Daten nach dem Pfad innerhalb Ihrer Stages. Dies kann die Datenverwaltung verbessern und das Auffinden bestimmter Dateien erleichtern.

  • Dateninspektion: Verwenden Sie die SQL-Fähigkeiten von Snowflake, um Ihre Daten vor dem Laden in die Datenbank zu inspizieren. Dies kann zur Sicherstellung von Datenqualität und -integrität beitragen.

  • Verwendung des geeigneten Stage-Typs: Wählen Sie den Stage-Typ (Benutzer-, Tabellen- oder benannter Stage), der am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt. Denken Sie daran, dass Benutzerstages ideal für einzelne Aufgaben und kleinere Datenmengen sind, Tabellenstages mit bestimmten Tabellen verknüpft sind und benannte Stages über mehrere Tabellen und Datenbanken hinweg gemeinsam genutzt werden können.

  • Datensicherheit: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sicher sind, wenn Sie externe Stages verwenden. Verwenden Sie verschlüsselte Verbindungen und befolgen Sie bewährte Methoden zur Zugriffskontrolle.

Fazit

Snowflake Stages sind ein leistungsstolzes Werkzeug zur Verwaltung und Steuerung des Datenladeprozesses in Snowflake. Durch das Verständnis der verschiedenen Arten von Stages und deren effektive Nutzung können Sie Ihre Datenoperationen optimieren und mehr Wert aus Ihrer Snowflake-Implementierung generieren.

Ob Sie gerade erst mit Snowflake beginnen oder Ihre vorhandenen Datenpipelines optimieren möchten: Das Verständnis und die effektive Nutzung von Stages ist ein entscheidender Schritt. Mit den in diesem Leitfaden beschriebenen Kenntnissen und Strategien sind Sie auf dem besten Weg, ein Experte für Snowflake Stages zu werden.

Häufig gestellte Fragen

1. Wie kann ich STAGE-Berechtigungen für eine Rolle in Snowflake erteilen?

STAGE-Berechtigungen für eine Rolle in Snowflake können mit dem GRANT-Befehl erteilt werden. Die Syntax lautet GRANT PRIVILEGE ON STAGE stage_name TO ROLE role_name;. Ersetzen Sie PRIVILEGE durch die spezifische Berechtigung (wie USAGE oder OWNERSHIP), stage_name durch den Namen der Stage und role_name durch den Namen der Rolle.

2. Wie erstelle ich externe Stages in Snowflake?

Externe Stages in Snowflake können mit dem CREATE STAGE-Befehl erstellt werden. Die Syntax lautet CREATE STAGE stage_name URL = 's3://bucket/path/';. Ersetzen Sie stage_name durch den Namen der Stage und die URL durch den Pfad zu Ihrem S3-Bucket oder einem anderen Cloud-Speicherort.

3. Wie kann ich ein virtuelles Warehouse in Snowflake erstellen?

Ein virtuelles Warehouse in Snowflake kann mit dem Befehl CREATE WAREHOUSE erstellt werden. Die Syntax lautet CREATE WAREHOUSE warehouse_name WITH WAREHOUSE_SIZE = size;. Ersetzen Sie warehouse_name durch den Namen des Warehouses und size durch die gewünschte Warehouse-Größe (wie XSMALL, SMALL, MEDIUM usw.).