Caractéristique de Snowflake : Voyage dans le temps

Flocon de neige:

Le cloud de données de Snowflake est alimenté par une plate-forme de données avancée fournie sous forme de logiciel en tant que service. Snowflake propose des solutions de stockage, de traitement et d’analyse de données plus rapides, plus faciles à utiliser et bien plus flexibles que les offres traditionnelles. Snowflake est une base de données relationnelle hébergée dans le cloud utilisée pour créer un entrepôt de données à la demande.

Voyage dans le temps:

« Snowflake Time Travel permet d’accéder à des données historiques (c’est-à-dire des données qui ont été modifiées ou supprimées) à tout moment au cours d’une période définie. »

Dans ce blog particulier, nous examinons l’une des caractéristiques les plus importantes et les plus précieuses du flocon de neige, à savoir le voyage dans le temps. cette fonctionnalité nous permet de remonter dans le temps et de vérifier vos données dans le tableau ou si nous avons mis à jour par erreur des données dans le tableau afin qu’en utilisant cette fonctionnalité, nous puissions remonter dans le temps et restaurer nos données d’origine.

Pour prendre en charge Time Travel, les extensions SQL suivantes ont été implémentées :

• À | AVANT DE clause qui peut être spécifiée dans les instructions SELECT et les commandes CREATE … CLONE (immédiatement après le nom de l’objet). La clause utilise l’un des paramètres suivants pour identifier les données historiques exactes auxquelles vous souhaitez accéder :
  • HORODATAGE
  • OFFSET (différence horaire en secondes par rapport à l’heure actuelle)
  • STATEMENT (identifiant pour l’instruction, par exemple ID de requête)

Comme nous savons tous ce qu’est Time Travel, voyons comment utiliser la fonction Time Travel.

Étape 1->Tout d’abord, nous nous connectons à la base de données Snowflake et créons une table.

Étape 2–>Insérons quelques données factices dans le tableau-

Étape 3–>CAS: Supposons que nous avons oublié d’ajouter une condition dans l’instruction de mise à jour et que les données seront mises à jour pour toutes les lignes par erreur dans le tableau.

Étape 4–> En utilisant les méthodes ci-dessous, nous pouvons récupérer nos données dans le tableau, voyons toutes les méthodes de voyage dans le temps-

1.Utilisation du voyage dans le temps : Méthode 1 -> 2 minutes en arrière : Dans cette méthode, nous pouvons simplement remonter un certain nombre de minutes ou de secondes pour voir les données d’origine, plus tard, nous verrons comment conserver ces données.

2. Utilisation du voyage dans le temps : Méthode 2 ->Avant l’horodatage : ici, nous avons mis à jour l’âge et en utilisant l’horodatage, nous pouvons voir les données d’origine dans le tableau.

3. Utilisation du voyage dans le temps : Méthode 3 -> avant Query ID : dans cette méthode, lorsque nous mettons à jour des données, snowflake crée un identifiant de requête unique, en utilisant cet identifiant de requête, nous pouvons revenir en arrière pour voir les données d’origine dans la table.

Étape 4-> nous voyons tous différentes méthodes de fonctionnalité de voyage dans le temps. Voyons maintenant la méthode pour restaurer les données d’origine de la table->Dans la table, les colonnes LNAME et AGE sont mises à jour avec des données erronées. À l’aide de l’ID de requête, nous allons revenir en arrière et restaurer les données d’origine.

Étape 5-> En utilisant la méthode d’identification de la requête, nous allons revenir en arrière et restaurer les données d’origine.

Étape 6-> Pour restaurer d’abord les données d’origine, nous créons une table de sauvegarde en insérant les données d’origine à partir de la table à l’aide de la fonction de voyage dans le temps de l’ID de requête.

Étape 7-> Maintenant, nous tronquons notre table d’origine car cette table contient des données mises à jour incorrectes.

Étape 8-> Après avoir tronqué la table, nous pouvons insérer des données de la table de sauvegarde dans notre table d’origine.

Ici, nous avons découvert la fonction de voyage dans le temps de snowflake et comment nous pouvons restaurer les données d’origine après avoir accidentellement mis à jour des données erronées dans le tableau.

Reportez-vous à la documentation officielle de Snowflake ici si vous voulez en savoir plus.

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Bonne lecture!