SQL 基礎與 Snowflake 資料函式庫操作入門

– 15 分鐘閱讀

SQL 是操作關聯式資料函式庫的標準語言，Snowflake 則是一個雲端資料倉儲平臺。在 Snowflake 中，我們可以使用 SQL 建立資料函式庫、表單，並且執行資料操作和查詢。理解 SQL 的基本語法，例如 DDL、DML、DQL 和 TCL，對於資料函式庫操作至關重要。此外，善用 CTE 可以簡化複雜的 SQL 查詢，提升程式碼的可讀性和維護性。熟悉 SELECT 和 FROM 等子句的用法，可以幫助我們更精確地擷取所需的資料。

資料定義語言（DDL）

DDL命令用於管理資料函式庫的結構和組織，包括建立表、修改表結構等。常用的DDL命令有：

  • CREATE: 建立資料函式庫、表、檢視等物件
  • DROP: 刪除指定的物件
  • ALTER: 修改指定物件的屬性
  • DESC: 描述指定物件的詳細資訊
  • SHOW: 列出指定型別的物件，包括其後設資料

資料操作語言（DML）

DML命令用於操縱資料，包括插入、刪除、更新等。常用的DML命令有：

  • INSERT: 插入行到表中
  • DELETE: 刪除指定的行
  • UPDATE: 更新指定行的值
  • MERGE: 插入、更新或刪除行
  • TRUNCATE TABLE: 清空表，保留表的定義和許可權

資料查詢語言（DQL）

DQL命令用於查詢和轉換資料，主要是使用SELECT命令。SELECT命令可以：

  • 從一個或多個表中讀取資料
  • 對資料進行函式和轉換
  • 篩選資料
  • 對資料進行分組和計算

資料控制語言（DCL）

DCL命令用於管理許可權和角色，控制對資料函式庫資源和物件的存取。常用的DCL命令有：

  • GRANT: 指派許可權或角色給使用者或角色
  • REVOKE: 復原許可權或角色
  • SHOW GRANTS: 列出授予的許可權

事務控制語言（TCL）

TCL命令用於管理事務，將一組SQL命令作為一個單元執行，保證事務的原子性、一致性、隔離性和永續性。常用的TCL命令有：

  • BEGIN: 啟動事務
  • COMMIT: 提交事務
  • ROLLBACK: 回復事務

在使用dbt的過程中，會使用DDL和DML命令，但主要是在macros中使用。dbt會根據模型的後設資料生成所需的命令。

Snowflake 資料函式庫設定與角色管理

在本節中，我們將引導您建立自己的 Snowflake 資料函式庫帳戶，以便您可以實驗 SQL 命令和使用 dbt。在建立帳戶後，我們將協助您快速設定使用者和角色，這些將在整本章中和未來的專案中非常有用。

建立 Snowflake 帳戶

要建立 Snowflake 帳戶，請按照以下步驟進行：

  1. 前往 Snowflake 首頁，點選「免費開始」按鈕。
  2. 填寫註冊表格中的資料，然後點選「繼續」。
  3. 選擇您想要使用的 Snowflake 版本，選擇您的雲端提供商，然後點選「開始」。
  4. 前往您的電子郵件客戶端，按照您收到的電子郵件中的連結進行，以確認您的電子郵件地址。
  5. 在「歡迎來到 Snowflake！」頁面上，輸入您想要用作帳戶管理員的使用者名稱和密碼，然後點選「開始」。

設定初始使用者、角色和資料函式庫

現在您已經有了一個 Snowflake 帳戶，具有可以用於登入的使用者，您的使用者已經被授予了 ACCOUNTADMIN 角色。然而，建議您不要使用此角色進行正常工作。最佳實踐是設定幾個使用者和角色，以提供所需的存取級別，並使用可以完成任務的最低階別。

Snowflake 允許您在工作表中之間切換角色，以執行命令，而無需登出和重新登入。您可以在工作表編輯區域的右上角找到角色選擇器。

建立和授予第一個角色

讓我們切換到 USERADMIN 角色，以建立使用者和角色，因為這是您可能授予給委派用於使用者和角色管理的人員的角色。

  1. 切換到 USERADMIN 角色：USE ROLE USERADMIN;
  2. 建立一個角色，用於執行 dbt 模型的使用者：CREATE ROLE DBT_EXECUTOR_ROLE COMMENT = 'Role for users running DBT models';

現在您已經有了一個角色，可以用來管理一組資料函式庫物件，例如，對應於一個或多個 dbt 專案。dbt 執行器使用者將由 dbt 應用程式使用，而 dbt 將在每個開發人員自己的開發環境中使用每個開發人員自己的使用者來執行 dbt 模型。

角色和使用者管理

Snowflake 已經設定了一些基本角色，包括 ACCOUNTADMIN、SECURITYADMIN、USERADMIN、SYSADMIN 和 PUBLIC。USERADMIN 角色已經被授予了 CREATE ROLE 和 CREATE USER 許可權，您可以使用這個角色來建立新的使用者和角色。

您可以使用以下命令來探索現有的角色和許可權：SHOW ROLES; 和 SHOW GRANTS TO ROLE <role_name>;

所有權是某些操作所需的，例如刪除，不能被授予。因此，建議使用者在建立物件時，使用您想要用於管理物件的角色。

Snowflake 中的角色管理和資料函式庫建立

在 Snowflake 中，角色（Role）是用來管理使用者許可權和存取控制的重要機制。以下是如何為使用者授予執行者（Executor）角色，並建立一個新的資料函式庫。

授予執行者角色

首先，需要將執行者角色授予使用者。這可以透過以下 SQL 命令實作：

GRANT ROLE DBT_EXECUTOR_ROLE TO USER <your_user>;

這個命令將 DBT_EXECUTOR_ROLE 角色授予指定的使用者 <your_user>。

授予資料函式庫建立許可權

要建立一個新的資料函式庫，需要授予執行者角色建立資料函式庫的許可權。這可以透過以下 SQL 命令實作：

USE ROLE SYSADMIN;
GRANT CREATE DATABASE ON ACCOUNT TO ROLE DBT_EXECUTOR_ROLE;

這個命令先切換到 SYSADMIN 角色，然後授予 DBT_EXECUTOR_ROLE 角色建立資料函式庫的許可權。

授予倉儲使用許可權

要使用 Snowflake 的倉儲（Warehouse），需要授予執行者角色使用倉儲的許可權。這可以透過以下 SQL 命令實作：

GRANT USAGE ON WAREHOUSE COMPUTE_WH TO ROLE DBT_EXECUTOR_ROLE;

這個命令授予 DBT_EXECUTOR_ROLE 角色使用名為 COMPUTE_WH 的倉儲的許可權。

建立資料函式庫

現在，執行者角色已經具有建立資料函式庫的許可權，可以透過以下 SQL 命令建立一個新的資料函式庫：

USE ROLE DBT_EXECUTOR_ROLE;
CREATE DATABASE mydatabase;

這個命令先切換到 DBT_EXECUTOR_ROLE 角色，然後建立一個名為 mydatabase 的新資料函式庫。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[SYSADMIN] -->|授予許可權|> B[DBT_EXECUTOR_ROLE]
    B -->|建立資料函式庫|> C[mydatabase]
    C -->|使用倉儲|> D[COMPUTE_WH]

這個圖表顯示了 Snowflake 中的角色管理和資料函式庫建立過程。SYSADMIN 角色授予 DBT_EXECUTOR_ROLE 角色建立資料函式庫的許可權，然後 DBT_EXECUTOR_ROLE 角色建立了一個新的資料函式庫 mydatabase，並使用了 COMPUTE_WH 倉儲。

建立資料函式庫和使用者

在 Snowflake 中，建立一個新的資料函式庫是非常簡單的。以下是建立資料函式庫的 SQL 指令：

CREATE DATABASE DATA_ENG_DBT;

您可以根據自己的需求選擇資料函式庫的名稱。

建立資料函式庫後，您可能需要重新整理 Snowflake 的瀏覽面板，以檢視新的資料函式庫。您可以在面板的右上角找到重新整理按鈕。

點選新的資料函式庫，您會發現它包含兩個 schema：INFORMATION_SCHEMA 和 PUBLIC。INFORMATION_SCHEMA 中包含了資料函式庫本身的資訊，而 PUBLIC 是資料函式庫的預設 schema，目前是空的。

為了減少 Snowflake 的信用消耗，我們需要調整倉函式庫的大小和自動暫停設定：

USE ROLE SYSADMIN;

ALTER WAREHOUSE "COMPUTE_WH" SET
  WAREHOUSE_SIZE = 'XSMALL'
  AUTO_SUSPEND = 60
  AUTO_RESUME = TRUE
  COMMENT = 'Default Warehouse';

請注意，您需要切換到 SYSADMIN 角色才能修改倉函式庫設定。

現在，讓我們建立一個新的使用者來執行 dbt 命令。首先，切換到 USERADMIN 角色：

USE ROLE USERADMIN;

然後，建立新的使用者：

CREATE USER IF NOT EXISTS DBT_EXECUTOR
  COMMENT = 'User running DBT commands'
  PASSWORD = 'pick_a_password';

請注意，您需要替換 pick_a_password 為自己的密碼。

內容解密：

上述 SQL 指令建立了一個新的資料函式庫、調整倉函式庫設定和建立了一個新的使用者。這些步驟是 Snowflake 中的基本操作，瞭解這些指令可以幫助您更好地使用 Snowflake。

圖表翻譯：

以下是建立資料函式庫和使用者的流程圖：

  flowchart TD
  A[建立資料函式庫] --> B[調整倉函式庫設定]
  B --> C[建立新的使用者]
  C --> D[完成設定]

這個流程圖展示了建立資料函式庫、調整倉函式庫設定和建立新的使用者的步驟。瞭解這個流程可以幫助您更好地管理您的 Snowflake 資料函式庫。

Snowflake 資料函式庫查詢入門

在前面的章節中，我們已經完成了 Snowflake 資料函式庫的基本設定，包括使用者和角色管理。現在，讓我們深入探討如何使用 SQL 查詢資料函式庫中的資料。

Snowflake 查詢語法

Snowflake 支援標準的 SELECT 陳述式，以下是基本語法：

WITH ...
SELECT ...
FROM ...
JOIN ...
WHERE ...
GROUP BY ...
HAVING ...
QUALIFY ...

這些關鍵字是 SQL 查詢的基礎，讓我們逐一介紹：

  • WITH：用於定義臨時結果集，類似於臨時表。
  • SELECT：用於選擇要查詢的資料欄位。
  • FROM：用於指定要查詢的資料表。
  • JOIN：用於結合多個資料表。
  • WHERE：用於篩選資料。
  • GROUP BY：用於分組資料。
  • HAVING：用於篩選分組資料。
  • QUALIFY：用於篩選資料，通常與視窗函式一起使用。

Snowflake 的專有擴充

Snowflake 提供了一些專有的擴充功能，讓您的工作更加容易。這些功能包括：

  • 支援多種資料格式，例如 JSON、Avro 等。
  • 提供高效的查詢引擎，能夠快速處理大量資料。
  • 支援多種資料分割和分割槽功能，能夠提高查詢效率。

範例查詢

讓我們使用 Snowflake 的範例資料函式庫進行查詢。假設我們要查詢所有顧客的名稱和地址：

SELECT customer_name, address
FROM customers;

這個查詢會傳回所有顧客的名稱和地址。

內容解密：

  • SELECT 陳述式用於選擇要查詢的資料欄位。
  • FROM 陳述式用於指定要查詢的資料表。
  • customers 是資料表的名稱。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[查詢開始] --> B[選擇資料欄位]
    B --> C[指定資料表]
    C --> D[傳回查詢結果]

這個圖表展示了查詢的流程，從查詢開始到傳回查詢結果。

圖表翻譯：

  • 查詢開始 是查詢的起點。
  • 選擇資料欄位 是使用 SELECT 陳述式選擇要查詢的資料欄位。
  • 指定資料表 是使用 FROM 陳述式指定要查詢的資料表。
  • 傳回查詢結果 是查詢的結果。

SQL 基礎與應用

SQL（Structured Query Language）是一種用於管理關係型資料函式庫的語言。它是一種標準語言，廣泛用於各種資料函式倉管理系統中。SQL 的主要功能包括資料查詢、資料操控、資料定義和資料控制。

SQL 基礎概念

SQL 的基本單位是查詢（Query）。查詢是一個 SQL 陳述式（Statement），用於從資料函式庫中提取或操控資料。SQL 中的查詢可以分為兩種：選擇查詢（SELECT）和操作查詢（INSERT、UPDATE、DELETE）。

SELECT 陳述式

SELECT 陳述式是 SQL 中最常用的查詢型別。它用於從資料函式庫中選擇特定的資料。SELECT 陳述式的基本語法如下：

SELECT 欄位名稱
FROM 資料表名稱
WHERE 條件
GROUP BY 群組欄位
HAVING 群組條件
ORDER BY 排序欄位
LIMIT 數量

其中，SELECT 是必須的，其他子句是選擇性的。

WITH 子句

WITH 子句是一個選擇性的子句，用於定義一個或多個臨時結果集（Common Table Expressions, CTEs）。WITH 子句可以用來簡化複雜的查詢，提高查詢的可讀性和維護性。

WITH [RECURSIVE]
cte1_name AS (SELECT ...)
[, cte2_name AS (SELECT ...)]
SELECT ...

WITH 子句可以用來定義一個或多個 CTEs，每個 CTEs 都是一個臨時結果集。CTEs 可以用來簡化複雜的查詢，提高查詢的可讀性和維護性。

SQL 應用

SQL 可以用於各種資料函式倉管理系統中，包括 Snowflake。Snowflake 是一種雲端資料倉儲平臺，提供了一個高效、可擴充套件的資料倉儲解決方案。

Snowflake 中的 SQL

Snowflake 支援標準 SQL 語法，同時也提供了一些擴充套件功能，例如 QUALIFY 子句。QUALIFY 子句是一個選擇性的子句，用於篩選資料。

SELECT *
FROM "SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA"."TPCH_SF1"."ORDERS"
WHERE O_ORDERPRIORITY IN ('1-URGENT', '2-HIGH')
QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY O_ORDERKEY ORDER BY O_ORDERDATE) = 1

這個查詢使用 QUALIFY 子句來篩選資料，選擇每個 O_ORDERKEY 中最早的 O_ORDERDATE。

WITH 子句的應用

WITH 子句可以用來簡化複雜的查詢，提高查詢的可讀性和維護性。例如，以下查詢使用 WITH 子句來定義一個 CTE，然後使用這個 CTE 來查詢資料。

WITH high_prio_orders AS (
  SELECT *
  FROM "SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA"."TPCH_SF1"."ORDERS"
  WHERE O_ORDERPRIORITY IN ('1-URGENT', '2-HIGH')
)
SELECT COUNT(*)
FROM high_prio_orders

這個查詢使用 WITH 子句來定義一個 CTE，然後使用這個 CTE 來查詢資料。

使用共同表示式（CTE）簡化複雜查詢

在處理複雜的查詢時，使用共同表示式（CTE）可以大大簡化查詢的邏輯和可讀性。以下是兩個使用CTE的例子。

範例1：篩選高優先順序訂單

WITH high_priority_orders AS (
  SELECT O_ORDERKEY
  FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.ORDERS
  WHERE O_ORDERPRIORITY IN ('1-URGENT', '2-HIGH')
  AND O_ORDERDATE < '1998-01-01'
  AND O_ORDERSTATUS = 'O'
)
SELECT * FROM high_priority_orders;

在這個例子中，CTE high_priority_orders 定義了高優先順序訂單的商業邏輯，即任何優先順序為「緊急」或「高優先順序」的訂單。這個CTE可以獨立於其他篩選邏輯，從而使查詢更容易理解和維護。

範例2：計算汽車業客戶的指標

WITH auto_customer_key AS (
  SELECT C_CUSTKEY
  FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.CUSTOMER
  WHERE C_MKTSEGMENT = 'AUTOMOBILE'
),
orders_by_auto_customer AS (
  SELECT O_ORDERKEY
  FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.ORDERS
  WHERE O_CUSTKEY IN (SELECT * FROM auto_customer_key)
),
metrics AS (
  SELECT 'customers' AS metric, COUNT(*) AS value
  FROM auto_customer_key
)
SELECT * FROM metrics;

在這個例子中，CTE auto_customer_key 定義了汽車業客戶的客戶鍵，CTE orders_by_auto_customer 定義了這些客戶的訂單，最後CTE metrics 計算了客戶數量的指標。這個查詢展示瞭如何使用CTE將複雜的查詢分解成多個簡單的步驟。

內容解密：

  • CTE high_priority_orders 篩選出高優先順序的訂單，根據訂單優先順序、日期和狀態進行篩選。
  • CTE auto_customer_key 篩選出汽車業客戶的客戶鍵，根據市場段進行篩選。
  • CTE orders_by_auto_customer 篩選出汽車業客戶的訂單，根據客戶鍵進行篩選。
  • CTE metrics 計算了客戶數量的指標，根據客戶鍵進行計數。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[客戶資料] -->|篩選市場段|> B[汽車業客戶]
    B -->|篩選訂單|> C[汽車業客戶訂單]
    C -->|計算指標|> D[客戶數量指標]

這個圖表展示了查詢的邏輯流程，從客戶資料開始，篩選出汽車業客戶，然後篩選出這些客戶的訂單，最後計算出客戶數量的指標。

SQL 選擇陳述式深度剖析

選擇陳述式（SELECT）是 SQL 中最基本也是最重要的陳述式之一，負責從資料函式庫中選擇和傳回所需的資料。它可以用於查詢資料、計算彙總值、排序和過濾資料等。

基本語法

選擇陳述式的基本語法如下：

SELECT [DISTINCT]
  <column_definition_1> [, <column_definition_2> ...]

其中，DISTINCT 關鍵字用於移除結果集中的重複行。

欄位定義

欄位定義（column_definition）可以是以下四種表示式之一：

  1. 所有欄位：使用星號（*）表示所有欄位。
  2. 特定欄位：指定欄位名稱，例如 O_ORDERKEY 或 cust.C_NAME。
  3. 計算欄位：使用運算式計算出新的欄位，例如 SUM(O_ORDERKEY) 或 COUNT(*)。
  4. 別名：為欄位指定別名，例如 cust.C_NAME as CUSTOMER_NAME。

星號（*）的使用

星號（*）可以用於表示所有欄位，但需要注意以下幾點：

  • 如果沒有指定別名，星號將傳回所有欄位。
  • 如果指定別名，星號將傳回該別名對應的所有欄位。

例如：

SELECT * FROM table_1, table_2;  // 傳回所有欄位
SELECT t1.* FROM table_1 as t1, table_2 as t2;  // 傳回 table_1 的所有欄位

Snowflake 還引入了兩個強大的星號語法擴充套件：EXCLUDE 和 RENAME，可以用於移除或重新命名欄位。

別名和重新命名

別名（AS）可以用於為欄位指定新的名稱，例如：

SELECT cust.C_NAME as CUSTOMER_NAME;

重新命名（RENAME）可以用於重新命名欄位，例如：

SELECT * RENAME (c4 as cx, c5 as cy) FROM table_1;
內容解密：

上述內容解釋了選擇陳述式的基本語法和使用方法，包括星號、別名和重新命名的使用。同時，也介紹了 Snowflake 的星號語法擴充套件，包括 EXCLUDE 和 RENAME。這些知識可以幫助讀者更好地理解和使用選擇陳述式。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[SELECT] --> B[FROM]
    B --> C[WHERE]
    C --> D[GROUP BY]
    D --> E[HAVING]
    E --> F[ORDER BY]
    F --> G[LIMIT]
    G --> H[OFFSET]

上述圖表展示了 SQL 查詢的基本流程，從 SELECT 到 OFFSET。這個流程可以幫助讀者瞭解 SQL 查詢的邏輯順序和各個部分的功能。

SQL 選擇陳述式深度剖析

SQL 的 SELECT 陳述式是資料函式庫查詢的核心部分，允許使用者從資料函式庫中選擇所需的資料。這個陳述式提供了多種功能，包括選擇要顯示的資料欄位、計算新資料、為資料欄位重新命名以及移除重複的資料行。

選擇資料欄位

在 SQL 中，SELECT 陳述式用於選擇要顯示的資料欄位。您可以指定要顯示的欄位名稱，也可以使用 * 來選擇所有欄位。例如：

SELECT *
FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.ORDERS;

這個查詢會傳回 ORDERS 表中的所有欄位。

別名和表別名

在 SQL 中，您可以使用別名（alias）來為資料欄位或表重新命名。別名可以用來簡化查詢結果的閱讀和理解。例如：

SELECT ord.O_CUSTKEY AS CUSTOMER_KEY
FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.ORDERS AS ord;

在這個例子中，ord 是 ORDERS 表的別名，而 O_CUSTKEY 欄位被重新命名為 CUSTOMER_KEY。

運算式和函式

SQL 還允許您使用運算式和函式來計算新資料。例如：

SELECT P_PARTKEY, UPPER(P_NAME) AS P_NAME, P_RETAILPRICE, P_RETAILPRICE * 0.9 AS P_DISCOUNTED_PRICE
FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.PART;

在這個例子中，UPPER 函式被用來將 P_NAME 欄位的值轉換為大寫，而 P_RETAILPRICE * 0.9 運算式被用來計算折扣價格。

DISTINCT 關鍵字

如果您只想傳回每個唯一資料行一次，可以使用 DISTINCT 關鍵字。例如：

SELECT DISTINCT P_PARTKEY
FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.PART;

這個查詢會傳回 PART 表中 P_PARTKEY 欄位的唯一值。

SQL 中的 FROM 子句

FROM 子句是 SQL 陳述式中引入表物件的部分，作為資料的來源或命令的目標。

FROM 子句的基本語法

FROM 子句可以列出零個、一個或多個表物件，每個表物件都可以有自己的別名。SELECT 陳述式的結果將可能包含所有在 FROM 子句中參照的表的所有列。

以下是 FROM 子句的簡化語法：

SELECT ...
FROM [表物件1 [AS 別名1]]
[, 表物件2 [AS 別名2] ...]

在 SELECT 陳述式的上下文中，表物件可以是以下幾種型別的組合：

  • 表和檢視：這是 SQL 中的主要資料物件，因此在 FROM 子句中經常會看到它們。
  • 表函式：這是一類傳回一組行的函式，每行有一個或多個列。它們可以是預定義的函式或使用者定義的函式。
  • VALUES 子句：這個子句允許我們使用常數值構建一組行，使我們可以建立一個內聯表，用作參考表、對映表或測試輸入。
  • 其他可以讀取的物件，例如 LATERAL 子查詢或分段檔案。

當沒有列出表時，SELECT 子句中的列必須使用常數和全域性物件，例如 current_date 函式，如下面的例子所示：

SELECT 1 + 1 AS sum, current_date AS today;

當我們使用 VALUES 子句時，可以定義一個內聯表，如下面的例子所示：

SELECT * 
FROM (VALUES 
    ('IT', 'ITA', 'Italy'), 
    ('US', 'USA', 'United States of America'), 
    ('SF', 'FIN', 'Finland (Suomi)') 
) AS inline_table (code_2, code_3, country_name);

當 FROM 子句列出多個表物件時，結果是這些表的笛卡爾積。為了避免笛卡爾爆炸，包括一個限制組合的 WHERE 子句是很重要的，僅保留我們想要的那些。

重要注意事項

笛卡爾積是將所有物件中的行配對在一起的結果，以所有可能的方式進行。這意味著傳回的行數是所有物件中的行數的乘積。

以下查詢，感謝 WHERE 子句，將生成一個更有意義和緊湊的行集合，理想情況下等於 LINEITEM 表中的行數：

SELECT count(*) 
FROM "SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA"."TPCH_SF1"."LINEITEM" AS l, 
     "SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA"."TPCH_SF1"."ORDERS" AS o, 
     "SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA"."TPCH_SF1"."CUSTOMER" AS c, 
     "SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA"."TPCH_SF1"."PART" AS p 
WHERE o.O_ORDERKEY = l.L_ORDERKEY;

內容解密：

在這個查詢中，我們使用了四個表：LINEITEM、ORDERS、CUSTOMER 和 PART。WHERE 子句確保了只傳回那些 ORDERKEY 匹配的行，避免了笛卡爾爆炸。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[LINEITEM] -->|O_ORDERKEY|> B[ORDERS]
    B -->|O_ORDERKEY|> C[CUSTOMER]
    C -->|C_NATIONKEY|> D[PART]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px

這個圖表展示了表之間的關係，箭頭表示了表之間的連線。

SQL 查詢最佳實踐

在進行 SQL 查詢時，瞭解如何有效地使用 WHERE 子句和 JOIN 子句是非常重要的。WHERE 子句用於篩選出符合特定條件的資料列，而 JOIN 子句則用於結合多個資料表的資料列。

從資料函式倉管理的全域性視角來看，本文深入淺出地介紹了SQL的基礎知識，涵蓋了DDL、DML、DQL、DCL和TCL，並以Snowflake為例，闡述了資料函式庫設定、角色管理、SQL查詢語法以及最佳實踐。透過解析SELECT、FROM、WHERE等子句，以及共同表示式（CTE）的應用，文章有效地揭示瞭如何構建高效且易於維護的SQL查詢。然而，文章並未深入探討SQL效能最佳化的具體策略，例如索引的使用、查詢計劃分析等，這也是未來進階學習的重點。展望未來，隨著資料函式庫技術的持續演進，掌握更進階的SQL技巧，例如視窗函式、遞迴查詢等，將成為資料工程師的必備技能。對於想要提升SQL技能的讀者，建議深入研究不同資料函式庫系統的特性，並積極參與實踐，才能在資料處理的浪潮中保持競爭力。玄貓認為，熟練掌握SQL是資料分析和處理的基本，值得所有資料從業者持續學習和精進。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。