使用您选择的语言,包括Python、Node.js、Go、. net、Java和SQL,构建数据应用程序。PHP和Ruby的驱动程序即将推出。
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Snowflake的数据云旨在支持应用程序,而不受性能、并发性或伸缩性的限制。雪花深受快速发展的软件公司的信任,它处理所有复杂的基础设施,因此您可以专注于创新自己的应用程序。
Snowflake的多集群共享数据架构扩展了额外的计算集群,以支持共享表上几乎无限数量的并发用户,而不会争夺资源。
使用ANSI SQL查询结构化和半结构化数据。摄取JSON、Avro、Parquet和其他数据,而无需转换或每次模式更改时都必须修复管道。
开发和扩展数据应用程序是很复杂的。Snowflake自动为您处理供应、可用性、调优、数据保护和跨多个云的其他操作。
这款自行车共享应用将骑车人的数据与城市共享,这样城市就可以更好地规划自行车道和停车场等基础设施。
Hotel Tonight开发了一款在线旅游应用,帮助酒店合作伙伴预测需求并提高搜索排名。
食品杂货配送应用程序,使CPG公司根据商店的可用性和客户行为,提供有针对性的优惠。
数字学习应用程序,帮助其教育机构客户预测和主动改善学生的表现。
药房管理应用程序,提供从大量患者数据安全地洞察到超过10,000家药房。
产品分析应用程序,以帮助其客户了解用户行为安全共享实时数据,而无需复制它。
产品分析应用程序,为其客户提供即时访问自己的客户的应用程序内行为的数据。
云安全应用程序,检测对其客户的云工作负载构成威胁的可疑行为。
Snowflake将计算和存储分离开来,因此您可以独立地、有效地扩展它们。
雪花自动地上下扩展计算资源,以实现近乎无限的并发性,而不影响性能或不需要重新编排数据。
通过每秒计算定价,使成本与产品利润率保持一致,避免为空闲资源付费。
摄取并立即查询JSON, Parquet, Avro, ORC和XML,而无需预先定义模式。
部署在任何云和地区上,通过全局复制实现高可用性、数据持久性和灾难恢复。
快速创建沙盒和开发试点与实时数据,但没有复制和移动数据的成本。
轻松访问历史数据后,它已修改或删除的周期高达90天。
轻松集成本地客户端和连接器,包括ODBC, JDBC, Node, Python, . net, Go, Spark和Kafka。PHP和Ruby的驱动程序即将推出。
对所有数据(结构化或半结构化)使用SQL,包括支持跨数据类型、数据库和外部表的连接。
使用引擎内JavaScript函数扩展Snowflake以执行自定义计算。
使用Snowpipe和第三方数据工具自动化转换和优化连续数据负载的步骤。
与您的合作伙伴轻松、安全地共享实时数据,但不复制或移动数据,以确保整个生态系统的单一真相来源。
通过编程方式对Snowflake进行SQL调用,而不需要客户机驱动程序或外部API管理基础设施。
查询云对象存储中的数据以获得额外的见解,但不需要摄取这些数据。
使用基于角色的访问控制(RBAC)和静止和传输中的数据加密来保护您的客户数据。
进口雪花。connection = snowflake.connector.connect(…)cur = connection.cursor() try: cur.execute("SELECT col1, col2 FROM test_table ORDER BY col1") for (col1, col2) in cur: print('{0},{1}')。Format (col1, col2) finally: cur.close()
Var snowflake = require('snowflake-sdk');createConnectionObject = function(){/*使用var */ connection设置帐户详细信息。connect(function(err, conn){/*添加错误检查。* /});连接。execute({sqlText: 'select * from ' + MY_DB + '.public. ');Test_table ',完成:函数(err, stmt, rows) {for (var I = 0;我< rows.length;我+ +){console.log(行[我][COL1 '] + ', ' + 行[我][' COL2 ']);}}});} createConnectionObject ();
/*添加导入java.sql的代码。连接,java.sql。DriverManager java.sql。ResultSet, java.sql。java.util.Properties */ public class JDBCExample {public static void main(String[] args) throws Exception {Properties Properties = new Properties();//使用property .put(…Connection Connection = DriverManager。getConnection (MY_CONNECT_STR属性);语句语句= connection.createStatement();语句。executeQuery("select * from test_table order by col1");while (rs.next()) {System.out.println(rs.getString(1) + ", " + rs.getString(2)); } connection.close(); } }
包main import ("database/sql" "fmt" sf "github.com/snowflakedb/gosnowflake") func main(){//使用cfg设置帐户详情:= &sf.Config{…if err != nil {fmt.Printf("ERROR")} db, err:= sql. cfg;打开("雪花",dsn) if err != nil {fmt.Printf("ERROR")}行,err:= db。查询("SELECT col1, col2 FROM " + MY_DB + ".")+“公共。test_table ORDER BY col1") defer rows. close () var c1, c2 int for rows. next () {err:= rows。扫描(&c1, &c2) if err != nil {fmt. printf ("ERROR")} fmt。Printf("%d, %dn", c1, c2)} db.Close()}
using (IDbConnection conn = new SnowflakeDbConnection()){//设置帐户详细信息使用conn. connectionstring =…conn.Open ();IDbCommand cmd = conn.CreateCommand();cmd。CommandText = "SELECT col1, col2 FROM test_table ORDER BY col1";idatreader reader = cmd.ExecuteReader();while(reader.Read()) {Console.WriteLine(reader.GetString(0) + ", " + reader.GetString(1));} conn.Close ();}
选择e.name作为“医生”,年(treatment_date)作为“年”,d.name“诊断”,总和(t.cost_per_treatment) /(分区由医生,年(treatment_date))从患者p内连接yearly_revenue treatments_applied ta内连接治疗如t内连接diagnosis_types ta d内连接员工e。patient_ID = p.ID和ta。diagnosis_ID = d.ID and ta。treatment_ID = t.ID和e.ID = ta。doctor_ID WHERE lower(d.name) = 'python bite'——从名为"side_effects"和side_effects:physical的VARIANT列中提取JSON。皮肤= '苍白' ORDER BY doctor, year(treatment_date);
构建销售和市场应用程序,以实现360度客户目标,如发现新的细分市场,并使用历史和实时数据发送个性化服务
开发应用程序,分析来自物联网设备的大量时间序列数据,并近乎实时地作出响应。
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