Magasins de données NoSQL tabulaires

Introduction à NoSQL

Jake Roach

Data Engineer

Magasins de données tabulaires

Table orientée lignes vide.

Table orientée colonnes vide.

Bases orientées colonnes :

Stockent les données par colonnes, pas par lignes
Autorisent la lecture/récupération sélective de colonnes
Modifications de schéma plus simples
Meilleure compression et performances de requête

Interroger une base orientée colonnes

Table Books dans une base Snowflake.

Table Books avec valeurs filtrées en surbrillance.

SELECT
    title,
    price
FROM books
WHERE price < 50.00;

Syntaxe proche de SQL
Élimination de colonnes et lectures/récupérations sélectives
Clustering des données automatique

Exécution de requêtes dans des magasins orientés colonnes

SELECT
    title,
    price
FROM books
WHERE price < 50.00;

Cette requête s'exécute ainsi :

Accès à la colonne price, identification des enregistrements où price < 50.00
Récupération des valeurs correspondantes de la colonne title

Exécution d'une requête sur la table books dans une base Snowflake.

Plus tard, nous verrons :

Optimiser les chargements et suppressions de données
Créer des JOIN performants
Travailler avec des données semi‑structurées

Connexion à une base Snowflake

import snowflake.connector

conn = snowflake.connector.connect(
  user="<user>",
  password="<password>",
  account="<account_identifier>",
  database="<database_name>",
  schema="<schema_name>",
  warehouse="<warehouse_name>"
)

La variable conn sera créée pour vous avant l'exercice

Écrire et exécuter des requêtes Snowflake

# Construire une requête dans une chaîne (ou chaîne multilignes)
query = """
SELECT
    title,
    price
FROM books
WHERE price < 50.00;
"""

# Exécuter la requête et afficher les résultats
results = conn.cursor().execute(query).fetch_pandas_all()
print(results)

Passons à la pratique !

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