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Snowflake では、ワークスペースと呼ばれる新しいファイルエディタが導入されました。 これにより、フォルダによるファイル整理が容易になります。データベースエクスプローラーとクエリ履歴ペインも搭載されているため、データベースオブジェクトの探索やクエリの検査も容易になります。 ワークスペースには、(プライベート) ワークスペースと共有ワークスペースの 2 種類があります。 (プライベート) ワークスペース ワークスペース所有者専用（所有者のみがワークスペースファイルを表示およびアクセスできます）。 ワークスペースは、自動的に作成されるユーザー固有のデータベースに保存されます。このデータベースには、プライベートワークスペースのみが保存され、それ以外のファイルは保存されません。 あらゆる種類のファイル（SQL ファイル、Python ファイル、JavaScript、シェルファイルなど）を作成できます。 フォルダの作成とネストが可能です。ファイルのドラッグ＆ドロップも可能です。 AI Copilot が有効になっています。 バージョン管理（git、github）を使用してバージョン履歴を管理できます。 まもなく、ワークスペースはSnowflakeのデフォルトエディターになります。 共有ワークスペース プライベートワークスペースと同じですが、2つの違いがあります。 共有ワークスペースは、テーブルなどの他のオブジェクトも保存する通常のデータベース上に作成できます。 ワークスペースの作成者は、ワークスペースを作成するデータベースとスキーマを選択できます。 共有ワークスペースには複数のユーザーがアクセスできます。アクセスはロールによって管理されます。 あるユーザーが共有ワークスペースのファイルを変更すると、他のユーザーもそれを閲覧できます。 ユーザーは、自分のプライベートワークスペースからファイルを共有ワークスペースに持ち込むことができます。 使用方法 共有ワークスペースエディターは、リアルタイムのマルチユーザー編集をサポートしていません。 あるユーザーがファイルの編集を開始すると、そのファイルのコピーが下書きとして取得されます。変更内容はそのユーザーのみに表示されます。変更されたファイルを公開すると、他のユーザーにも...

Snowflake introduced a new file editor called workspaces. It makes the file organization easier via folders. Since it also includes the Database explorer and Query history panes, it also makes the database object exploration and query inspection easier. There are two types of workspaces: (private) workspaces and shared workspaces. (Private) Workspaces Private to a workspace owner (only owner can see and access the workspace files). Workspaces are stored in an automatically created, user-specific database. This database stores the private workspaces only, nothing else. It is possible to create all types of files (sql files, python files, javascript, shell files etc.) It is possible to create folders, and nest folders. Drag and dropping files is possible. AI Copilot is enabled. It is possible to use version control (git, github) to manage version history. Soon workspaces will be a default editor in Snowflake. Shared Workspaces The same as private workspace, but has two ...

dbt Core 徹底解説 dbtはデータビルドツールの略です。 dbt core は、データ変換を目的としたCLIツールです。 これはPythonで書かれたオープンソースツールです。 (クラウドホスト型（有料）のdbt cloudも提供されています。) dbt core は SQL クライアントと考えることができます。データ変換プロセスの実行と管理を容易にする機能を備えています。 dbt core を使用するとテーブルとビューを作成できますが、テーブルの削除は できません 。 dbt core についてさらに詳しく説明する前に、まずデータ変換とは何かを明確にしておきましょう。 あなたがデータエンジニアとして企業で働いていると想像してみてください。あなたの企業は、API、顧客、サプライヤー、社内システムなどからデータを取得しています。 データは新たな宝庫であるため、このデータは企業の業務に関する洞察を得るのに役立つ可能性があることはご存知でしょう。 そこで、最初のステップとして、利用可能なすべてのデータを抽出し、 表形式 でデータウェアハウス（Snowflake、DataBricks、BigQuery など）にロードします。 このデータは、変更や変換をせずにそのまま保存するため、 生データ と呼ばれます。 営業／マーケティング／ビジネス分析チームがこのデータを使用して企業の業務に関するビジネス洞察を得たい場合、不要なデータを除外したり、データを変更したり、データの形式を変更したりするために、複雑なクエリを作成する必要があります。 彼らはデータエンジニアではないため、複雑な SQL クエリの作成は得意ではありません。 同僚の作業を楽にするために、次のステップとして、生データを新しいビューまたはテーブルに分類されたデータに変換します。これには、データの特定の部分をフィルタリング、変更、またはフォーマットすることが含まれます。この変換は、行のフィルタリング、行のグループ化、列名の変更、既存の値に基づく新しい値の計算などによって実現できます。 dbt core は、この変換ステップを支援します。 dbt は、コードとコードファイルを整理するのに役立ち、SQL では利用できない追加機能も提供します。 つまりは： ...

GO command You can write sql statements/commands using tools such as SQL Server Management Studio Code Editor and sqlcmd . Then the sql code is executed by SQL Server. Above tools merely send your sql code to the SQL server to be executed. SQL Server does NOT use GO command. It is never sent to the server. Rather, GO command is used by SQL Server Management Studio Code Editor, sqlcmd and osql utilities. GO signals the end of a batch of Transact-SQL statements to the SQL Server utilities. source What GO command do is to instruct the sqlcmd , osql , SQL Server Management Studio Code Editor etc. to send the code up until the GO command as one batch. Basically it is a code (batch) separator. The SQL Server utilities never send a GO command to the server. Why and When GO command is needed Before executing the sql code, SQL server validates it. If, for example, (single batch of) sql code includes both CREATE and ALTER statements, when validating ALTER statemen...