Magasins de données NoSQL tabulaires

Introduction à NoSQL

Jake Roach

Data Engineer

Magasins de données tabulaires

Tableau vide orienté lignes.

Tableau vide orienté colonnes.

Bases orientées colonnes :

Stockent les données par colonnes, pas par lignes
Permettent la lecture/récupération sélective de colonnes
Modifications de schéma plus simples
Meilleure compression et performance des requêtes

Interroger une base orientée colonnes

Table Books dans une base Snowflake.

Table Books avec des valeurs filtrées en surbrillance.

SELECT
    title,
    price
FROM books
WHERE price < 50.00;

Syntaxe de type SQL
Élimination de colonnes et lectures/récupérations sélectives
Regroupement automatique des données

Exécution des 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, repérer les enregistrements où price < 50.00
Récupérer les valeurs correspondantes de la colonne title

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

Par la suite, nous verrons :

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

Se connecter 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

Rédiger 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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