Zum Abschluss!

Datenmanipulation in Snowflake

Jake Roach

Field Data Engineer

Datenmanipulation in Snowflake

CASE-Anweisungen

Daten je nach Bedingung anpassen und umformen.

Subqueries

Ergebnisse einer Abfrage in einer anderen nutzen.

Common Table Expressions

Einen temporären Ergebnissatz für die Hauptabfrage definieren.

Bedingungslogik

SELECT
    todays_date,
    temperature,
    status,
    CASE
        WHEN temperature > 70 AND status NOT IN ('Rain', 'Wind') THEN 'Beach'
        WHEN temperature BETWEEN 45 AND 70 AND status = 'Sun' THEN 'Sports'
        WHEN temperature <= 32 OR status = 'Snow' THEN 'Skiing'
        ELSE 'Stay In'
    END AS activity
FROM weather;

Bedingungslogik lässt sich mit Funktionen wie Aggregationen kombinieren.

Subqueries

Logischer Ablauf, um Daten mit Subqueries lesbarer und modularer zu verarbeiten

SELECT
    month_num,
    AVG(differential) AS avg_differential
    MIN(differential) AS most_differential
FROM (
    SELECT
        month_num,
        windchill - temperature AS differential
    FROM weather
    WHERE 
        season = 'Winter' AND
        temperature < 32
)
GROUP BY month_num;

Common Table Expressions

WITH at_risk AS (
    SELECT
        student_id
        course_name,
        teacher_name,
        grade
    FROM student_courses
    WHERE grade < 70 AND is_required
)

SELECT
    students.student_name,
    at_risk.*
FROM at_risk
JOIN students ON at_risk.student_id = students.id;

Common Table Expressions (CTEs) speichern die Ergebnisse einer Abfrage temporär, damit sie von einer anderen Abfrage genutzt werden können

Abfragen lesbarer und modularer strukturieren
Mehrere CTEs definieren und nutzen

Lass uns üben!

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