Snowflake 交易機制是確保資料一致性的核心。它保證了資料函式庫操作的原子性，即使在多使用者環境下也能維持資料完整性。Snowflake 提供了顯式交易（使用 BEGIN TRANSACTION）和隱式交易（Autocommit 模式）兩種方式。理解這兩種模式的差異和應用場景，對於構建可靠的資料函式庫應用至關重要。此外，鎖定機制和隔離級別的運用，更是確保交易正確執行的關鍵。
在高併發的環境下，資料函式庫鎖定和隔離級別的選擇至關重要。Snowflake 採用微分割區鎖定機制，介於表鎖定和行鎖定之間，平衡了效能和資料一致性。同時，Snowflake 的隔離級別為讀取已提交（Read Committed），確保每個陳述式只能看到已提交的變更，避免髒讀等問題。然而，在處理長查詢時，仍需注意其他交易提交的變更可能影響查詢結果。儲存程式在 Snowflake 交易中扮演特殊角色。儲存程式內部可以包含多個交易，但必須妥善處理交易的開始和結束，避免未完成的交易導致資料不一致。開發團隊需要明確定義儲存程式與外部交易的互動方式，例如由呼叫方控制交易範圍，或由儲存程式自行管理交易。
在實際應用中，一個典型的例子是銀行轉帳交易。為了確保轉帳操作的原子性，需要使用顯式交易。在交易開始後，先從一個帳戶扣款，然後將款項加到另一個帳戶。如果任何一個步驟失敗，整個交易都會回復，避免資金損失。這個過程需要精確控制交易的邊界，以及資料函式庫操作的順序，確保資料函式庫狀態的一致性。除了基本的交易操作，Snowflake 還提供了許多進階功能，例如視窗函式和檢視。視窗函式可以執行複雜的資料分析，例如計算移動平均數、累計總和等，而無需使用子查詢或臨時表，簡化了資料分析的流程。檢視則可以簡化資料存取，並保護敏感資料，提高資料函式庫的安全性。
Snowflake交易機制：確保資料一致性的關鍵實戰
在資料倉管理中，交易（Transaction）扮演著至關重要的角色。它確保了一系列 SQL 操作要麼全部成功，要麼全部失敗，從而維護了資料的完整性。本文將探討 Snowflake 中的交易機制，包括顯式交易和隱式交易，並分享一些我在實際專案中的經驗與見解。
為何需要交易？從銀行轉帳案例說起
想像一下，你正在進行一筆銀行轉帳：從你的儲蓄帳戶轉帳到你的支票帳戶。這個過程包含兩個步驟：
- 從儲蓄帳戶扣款。
- 將款項存入支票帳戶。
如果第一個步驟成功了，但第二個步驟卻因為某些原因失敗了（例如，系統錯誤），那會發生什麼事？你的錢就這樣消失了！交易機制就是為了避免這種情況而設計的。
交易保證了原子性（Atomicity），也就是說，交易中的所有操作要麼全部完成，要麼全部不完成。如果交易中發生任何錯誤，系統會自動回復（Rollback）所有已執行的操作，使資料函式庫還原到交易開始之前的狀態。
顯式交易：手動控制交易流程
在 Snowflake 中，你可以使用 BEGIN TRANSACTION 陳述式來顯式地啟動一個交易。接下來的所有 SQL 陳述式都會被視為該交易的一部分，直到你使用 COMMIT 陳述式提交交易，或者使用 ROLLBACK 陳述式回復交易。
以下是一個簡單的範例：
-- 啟動交易
BEGIN TRANSACTION;
-- 從 person 表格插入資料
INSERT INTO person (first_name, last_name, birth_date, eye_color, occupation)
VALUES ('John', 'Sanford', '2002-03-22'::DATE, 'brown', 'analyst');
-- 從 employee 表格插入資料
INSERT INTO employee (empid, emp_name, mgr_empid)
VALUES (1007, 'John Sanford', 1002);
-- 提交交易
COMMIT;
在這個例子中，如果任何一個 INSERT 陳述式失敗，整個交易都會被回復，確保 person 和 employee 表格中的資料一致性。
隱式交易：Snowflake 自動管理的交易
如果你在沒有顯式啟動交易的情況下執行 INSERT、UPDATE、DELETE 或 MERGE 陳述式，Snowflake 會自動為你啟動一個交易，這就是所謂的隱式交易。
Snowflake 的預設設定是自動提交模式（Autocommit Mode）。在這種模式下，每個修改資料函式庫的陳述式都會在執行成功後立即提交。如果陳述式失敗，則會被回復。
然而，如果你的 Session 沒有啟用 Autocommit 模式，而與你修改資料函式庫但沒有主動發出 begin transaction，那隱含交易會在以下情況結束：
- 你執行了資料定義語言（DDL）指令，例如
CREATE TABLE。 - 你變更了 autocommit 設定。
- 你用
begin transaction主動啟動了一個交易。 - 你結束了資料函式庫 Session。
- 你發出了
commit或rollback。
在前三種情況，Snowflake 會在有任何待處理變更時發出 commit，然後再開始一個新的交易。但如果你結束 Session，任何待處理的變更都會被回復。
如何管理 Autocommit 模式？
你可以使用 SHOW PARAMETERS 陳述式來檢查當前 Session 的 Autocommit 模式是否啟用：
SHOW PARAMETERS LIKE 'autocommit';
如果 value 欄位顯示 true，則表示 Autocommit 模式已啟用。
你可以使用 ALTER SESSION 陳述式來啟用或停用 Autocommit 模式。例如，要停用 Autocommit 模式，可以使用以下陳述式：
ALTER SESSION SET AUTOCOMMIT = FALSE;
實戰經驗：何時使用顯式交易？
在我的經驗中，以下情況特別適合使用顯式交易：
- 多個相關操作： 當你需要執行多個相關的 SQL 操作，與這些操作必須同時成功或同時失敗時，使用顯式交易可以確保資料的一致性。
- 複雜的業務邏輯： 當你的業務邏輯比較複雜，需要精確控制交易的流程時，使用顯式交易可以提供更大的靈活性。
- 需要回復操作： 當你需要能夠回復某些操作時，使用顯式交易可以讓你輕鬆地復原已執行的變更。
避坑：Autocommit 模式的潛在風險
雖然 Autocommit 模式在某些情況下很方便，但它也存在一些潛在的風險。例如，如果你需要執行多個相關的操作，但 Autocommit 模式是啟用的，那麼每個操作都會被單獨提交。如果其中一個操作失敗了，你可能需要手動回復其他已執行的操作，這可能會非常繁瑣與容易出錯。
因此，在處理重要的資料變更時，我建議你始終使用顯式交易，並仔細測試你的程式碼，以確保資料的一致性和完整性。
玄貓觀點：交易是資料函式庫設計的根本
交易機制是資料函式庫設計的根本之一。它不僅確保了資料的一致性，還提高了系統的可靠性和穩定性。作為一個技術專家，我強烈建議你深入理解交易的原理和使用方法，並將其應用到你的實際專案中。
總之，理解並善用 Snowflake 的交易機制，是確保資料函式庫操作可靠性和一致性的關鍵。無論是選擇顯式交易還是依賴隱式交易，都應根據具體的業務場景和需求，做出最合適的決策。
Snowflake交易管理的最佳實踐：玄貓的深度解析
在Snowflake中處理交易有時可能會讓人感到困惑。作為一位在國際間有豐富經驗的技術專家，玄貓（BlackCat）建議採用以下最佳實踐，以確保交易的順利進行和資料的完整性。
顯式地啟動和解決交易
- 務必使用
BEGIN TRANSACTION顯式啟動交易：這能確保你清楚地定義交易的邊界。 - 在會話結束前，使用
COMMIT或ROLLBACK解決所有交易：這能避免未完成的交易導致的資料不一致。 - 在發出DDL命令前，顯式地結束任何開啟的交易：DDL（Data Definition Language）命令（如
CREATE TABLE）通常會隱式地提交當前交易，因此最好先手動結束交易。
尋找未完成的交易
Snowflake提供了 SHOW TRANSACTIONS 陳述式，用於列出任何未完成的交易。
以下是一個範例：
-- 啟動一個交易
BEGIN TRANSACTION;
-- 更新 employee 表格
UPDATE employee SET mgr_empid = 1004 WHERE empid = 1007;
-- 顯示當前所有交易
SHOW TRANSACTIONS;
這個查詢的結果會顯示所有目前開啟的交易，包括其ID、使用者、會話和啟動時間。如果你需要取消一個交易，SHOW TRANSACTIONS 的輸出會提供所有必要資訊。
Snowflake的隔離級別：讀取已提交（Read Committed）
隔離級別的概念在討論交易時非常重要，因為它涉及變更對其他會話的可見性。例如，如果會話A啟動一個交易，修改了XYZ表格中的10,000行，然後發出一個 ROLLBACK，如果會話B在會話A的交易啟動後，但在變更被回復之前，對XYZ表格發出一個查詢，會話B的查詢應該傳回什麼？
有些資料函式庫伺服器提供多個選項，包括 “dirty read” 選項，允許一個會話看到來自其他會話的未提交變更。然而，Snowflake只允許一個陳述式看到已提交的變更，因此Snowflake被認為具有 READ COMMITTED 的隔離級別。這會延伸到整個陳述式的執行過程中，所以即使一個查詢需要一個小時才能完成，伺服器也必須保證在陳述式開始執行後所做的任何變更對查詢都是不可見的。
隔離級別的注意事項
關於隔離級別，有幾個值得討論的注意事項。如果你啟動一個交易，然後執行兩個更新陳述式（我們稱它們為Update A和Update B），你需要記住以下幾點：
- Update B將看到來自Update A的未提交變更。
- Update B將看到其他會話提交的任何變更，即使提交發生在Update A執行時。
因此，SQL陳述式將看到在同一個交易中進行的未提交變更，但只會看到由其他交易提交的變更。此外，同一個交易中的多個陳述式可能會看到不同的資料檢視，因為其他交易會提交它們的變更。
Snowflake的鎖定機制：微分割區鎖定
所有資料函式庫伺服器都使用鎖定來防止多個會話修改相同的資料。如果一個使用者更新表格中的一行，鎖定會被持有直到交易結束，這可以防止另一個交易修改同一行。然而，鎖定有不同的級別或粒度：
- 表格鎖定：當任何行被修改時，整個表格都會被鎖定。
- 頁面鎖定：表格中一部分行被鎖定（同一物理頁面或區塊中的行）。
- 行鎖定：只有被修改的行被鎖定。
正如你可能想像的那樣，表格鎖定很容易管理，但在多個使用者修改同一個表格中的資料時會出現問題。另一方面，行級鎖定提供最高階別的平行存取，但也需要最多的管理開銷。
Snowflake的鎖定方案有點難以確定，但介於表格級別和頁面級別鎖定之間。Snowflake自動將表格分成多個部分，稱為微分割區，每個微分割區包含50MB到500MB的未壓縮資料。如果多個交易試圖修改或刪除同一個微分割區中的資料，一個會話將被阻止，並且必須等到另一個會話的交易完成。
鎖定等待時間
當一個會話被阻止等待鎖定被釋放時，它將等待一個可組態的時間量，如果鎖定沒有被釋放，則會失敗。可以使用 lock_timeout 引數設定最大秒數，該引數可以在會話級別設定：
-- 設定鎖定等待時間為600秒（10分鐘）
ALTER SESSION SET lock_timeout=600;
雖然可以將此值設定為0，但不建議這樣做，因為每次遇到鎖定時都會丟擲錯誤。預設的逾時時間是12小時，這是一個非常長的時間，所以你可能需要考慮將該值設定為更小的值。
死鎖
死鎖是一種情況，其中會話A正在等待會話B持有的鎖定，而會話B正在等待會話A持有的鎖定。雖然這通常是一種罕見的情況，但它確實會發生，並且資料函式庫伺服器需要有一個策略來解決死鎖。當Snowflake識別出死鎖時，它會選擇具有最新陳述式的會話作為受害者，允許另一個交易繼續進行。然而，Snowflake可能需要一段時間才能檢測到死鎖，因此將 lock_timeout 引數設定為較低的值可能有助於更快地解決這些情況。如果你遇到死鎖情況並且識別出你想要中止的交易，你可以使用系統函式 SYSTEM$ABORT_TRANSACTION() 來執行此操作。
Snowflake交易與儲存程式：玄貓的實戰經驗分享
在 Snowflake 中，交易（Transactions）是資料函式庫操作不可或缺的一環。它們確保資料的一致性與可靠性，特別是在多個使用者同時存取和修改資料時。Snowflake 的交易可以是隱式的（透過自動提交，Autocommit）或顯式的（透過 BEGIN TRANSACTION 語法）。本文將探討如何在 Snowflake 中使用交易，並深入研究儲存程式（Stored Procedures）如何參與交易。
交易管理：為何需要鎖定與隔離層級？
當多個交易同時發生時，可能會出現資料衝突。為瞭解決這個問題，Snowflake 引入了鎖定（Locking）和隔離層級（Isolation Levels）的概念。鎖定機制可以防止多個交易同時修改同一筆資料，而隔離層級則定義了交易之間互相影響的程度。
玄貓在設計高併發交易系統時，深刻體會到隔離層級的重要性。如果隔離層級設定過低，可能會出現「髒讀」（Dirty Read）、「不可重複讀取」（Non-Repeatable Read）和「幻讀」（Phantom Read）等問題，導致資料不一致。但如果隔離層級設定過高，又會影響系統的效能。因此，選擇合適的隔離層級需要在資料一致性和效能之間取得平衡。
儲存程式與交易：開發者的注意事項
儲存程式是使用 Snowflake 的 Scripting 語言編寫的已編譯程式。即使您不自己編寫儲存程式，也可能需要在交易中呼叫現有的儲存程式。以下是一些需要注意的事項：
- 儲存程式無法結束在儲存程式外部啟動的交易。
- 如果儲存程式啟動了交易，則還必須透過發出
COMMIT或ROLLBACK來完成它。當儲存程式完成時，儲存程式中啟動的任何交易都不能未解決。 - 儲存程式可以包含 0 個、1 個或多個交易，並且儲存程式中的並非所有陳述式都必須在交易中。
玄貓建議，如果團隊使用儲存程式，最好討論交易流程，這有助於定義誰應該最終控制交易範圍。否則，可能會導致部分提交的工作。
實戰演練：模擬銀行轉帳的交易
讓玄貓來示範一個模擬銀行轉帳的交易。假設我們需要將 50 元從帳戶 123 轉到帳戶 789。我們需要在 transactions 表中插入兩筆記錄，並更新 account 表中的兩筆記錄。
以下是 account 表和 transactions 表的結構與範例資料：
-- Account 表結構
CREATE TABLE account (
account_id INTEGER,
avail_balance DECIMAL(10, 2),
last_activity_date TIMESTAMP
);
-- Account 表範例資料
INSERT INTO account (account_id, avail_balance, last_activity_date) VALUES
(123, 500.00, '2023-07-10 20:53:27'),
(789, 75.00, '2023-06-22 15:18:35');
-- Transactions 表結構
CREATE TABLE transactions (
txn_id INTEGER,
txn_date DATE,
account_id INTEGER,
txn_type_cd VARCHAR(1),
amount DECIMAL(10, 2)
);
-- Transactions 表範例資料
INSERT INTO transactions (txn_id, txn_date, account_id, txn_type_cd, amount) VALUES
(1001, '2023-05-15', 123, 'C', 500.00),
(1002, '2023-06-01', 789, 'C', 75.00);
在這個例子中，txn_type_cd = 'C' 表示貸方（增加），而 txn_type_cd = 'D' 表示借方（減少）。
以下是執行轉帳的 SQL 陳述式：
-- 開始交易
BEGIN TRANSACTION;
-- 從帳戶 123 扣款
UPDATE account SET avail_balance = avail_balance - 50 WHERE account_id = 123;
INSERT INTO transactions (txn_id, txn_date, account_id, txn_type_cd, amount) VALUES
(1003, CURRENT_DATE(), 123, 'D', 50.00);
-- 轉帳到帳戶 789
UPDATE account SET avail_balance = avail_balance + 50 WHERE account_id = 789;
INSERT INTO transactions (txn_id, txn_date, account_id, txn_type_cd, amount) VALUES
(1004, CURRENT_DATE(), 789, 'C', 50.00);
-- 提交交易
COMMIT;
程式碼解密：
BEGIN TRANSACTION;: 宣告交易的開始。這確保了所有操作要麼全部成功，要麼全部失敗。UPDATE account SET avail_balance = avail_balance - 50 WHERE account_id = 123;: 從帳戶 123 的餘額中扣除 50 元。INSERT INTO transactions ... VALUES ...;: 在transactions表中插入一筆新的交易記錄，表示從帳戶 123 扣款 50 元。UPDATE account SET avail_balance = avail_balance + 50 WHERE account_id = 789;: 將 50 元加到帳戶 789 的餘額中。INSERT INTO transactions ... VALUES ...;: 在transactions表中插入一筆新的交易記錄，表示向帳戶 789 存款 50 元。COMMIT;: 提交交易，將所有變更永久儲存到資料函式庫中。
如果任何一個步驟失敗，我們可以執行 ROLLBACK; 來回復所有變更，確保資料的一致性。
Snowflake視窗函式：資料分析的利器
視窗函式（Window Functions）是 Snowflake 中一項強大的功能，它允許我們在查詢中執行複雜的資料分析，而無需使用子查詢或臨時表。視窗函式可以計算移動平均數、累計總和、排名等，並將結果與每一筆記錄一起傳回。
玄貓在為一家金融科技公司設計資料分析平台時，大量使用了視窗函式。例如，我們可以使用視窗函式來計算每個客戶的滾動 30 天交易總額，並找出交易異常的客戶。
Snowflake檢視：簡化資料存取與保護隱私
在資料函式庫應用程式的設計中，良好的架構通常會將實作細節隱藏起來，僅對外公開必要的介面。這不僅能簡化使用者的操作，還能降低未來變更帶來的影響。在 Snowflake 中，我們可以透過檢視（Views）來實作這一目標。檢視可以讓我們以更簡潔、更安全的方式存取資料。
什麼是檢視？為何玄貓推薦使用它？
檢視是一種資料函式庫物件，它類別似於表，但只能用於查詢。檢視不涉及任何資料儲存（除了具體化檢視，Materialized Views）。您可以將檢視視為一個已命名的查詢，儲存在資料函式庫中以便於使用。
玄貓在過去的專案中，經常使用檢視來簡化複雜的查詢。例如，如果需要每月產生一份報告，您可以建立一個包含產生報告所需查詢的檢視，然後每月查詢該檢視即可。
建立檢視：語法與範例
可以使用 CREATE VIEW 陳述式來建立檢視。該陳述式基本上是一個名稱，後跟一個查詢。以下是一個簡單的範例，它從 employee 表中選取四個欄位：
-- 建立 employee_vw 檢視
CREATE VIEW employee_vw AS
SELECT
empid,
emp_name,
mgr_empid,
inactive
FROM
employee;
建立完成後，employee_vw 的輸出看起來就像表的輸出：
-- 描述 employee_vw 檢視
DESCRIBE employee_vw;
檢視定義顯示欄位名稱和資料型別（例如 empid 欄位的 NUMBER(4,0)），這些都是從基礎表（在本例中為 Employee）派生的。雖然 Employee 表有六個欄位，但只有 CREATE VIEW 陳述式中指定的四個欄位可透過此檢視存取。
可以像查詢表一樣查詢檢視：
-- 查詢 employee_vw 檢視
SELECT * FROM employee_vw;
自訂欄位名稱：更友好的資料介面
在定義檢視時，您可以選擇為檢視欄位提供自己的名稱，而不是從基礎表派生它們。以下是另一個 CREATE VIEW 陳述式，它在 Person 表之上建立檢視，但為每個欄位提供替代名稱：
-- 建立 person_vw 檢視，並自訂欄位名稱
CREATE VIEW person_vw (fname, lname, dob, eyes) AS
SELECT
first_name,
last_name,
birth_date,
eye_color
FROM
person;
程式碼解密：
CREATE VIEW person_vw (fname, lname, dob, eyes) AS: 定義檢視的名稱為person_vw，並指定檢視的欄位名稱為fname、lname、dob和eyes。SELECT first_name, last_name, birth_date, eye_color FROM person;: 從person表中選取first_name、last_name、birth_date和eye_color欄位，並將它們分別對應到檢視的欄位fname、lname、dob和eyes。
