Archivo de marzo 2024

Uno de los lanzamientos más silenciosos en la vista previa pública es que ahora podemos inferir esquemas para CSV. Para probar esto, siga las siguientes instrucciones:

1. Crear un escenario interno

create stage frosty_stage;

2. Crear un formato de archivo csv 

create or replace file format frosty_csv  
field_optionally_enclosed_by = '"'  
skip_header = 1;

3. Coloque el siguiente archivo csv en esa etapa interna. Descarga aquí

Ahora necesita inferir el esquema y producir lo siguiente:

Recuerda que si deseas participar:

1. Regístrate como miembro de Frosty Friday. Puedes hacerlo haciendo clic en la barra lateral y luego yendo a «REGISTRARSE» (ten en cuenta que unirte a nuestra lista de correo no te proporcionará una cuenta de Frosty Friday).
2. Publica tu código en GitHub y asegúrate de que sea de acceso público (consulta nuestra guía si no sabes cómo hacerlo).
3. Publica la URL en los comentarios del desafío.

Si tienes alguna pregunta técnica que te gustaría plantear a la comunidad, puedes hacerlo aquí, en nuestro hilo dedicado a estos retos.

¡PAREN LAS PRENSAS! Las aplicaciones nativas pasaron a la vista previa pública esta mañana, lo que significa que hemos estado ocupados ofreciéndoles un desafío en el que hincarle el diente.

Utilice el siguiente código para su base de datos de ‘datos’.

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS FROSTY_APP;

CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS FROSTY_APP.CORE;

CREATE OR REPLACE TABLE FROSTY_APP.CORE.FIREY_FRIDAY (ID INT, CHALLENGE VARCHAR, TOPIC VARCHAR);

INSERT INTO FROSTY_APP.CORE.FIREY_FRIDAY (ID, CHALLENGE, TOPIC) VALUES

(1, ‘Challenge 1’, ‘Arrays’),

(2, ‘Challenge 2’, ‘Sorting Algorithms’),

(3, ‘Challenge 3’, ‘Linked Lists’),

(4, ‘Challenge 4’, ‘Stacks and Queues’),

(5, ‘Challenge 5’, ‘Arrays’),

(6, ‘Challenge 6’, ‘Graphs’),

(7, ‘Challenge 7’, ‘Recursion’),

(8, ‘Challenge 8’, ‘Dynamic Programming’),

(9, ‘Challenge 9’, ‘Arrays’),

(10, ‘Challenge 10’, ‘Bit Manipulation’),

(11, ‘Challenge 11’, ‘String Manipulation’),

(12, ‘Challenge 12’, ‘Graphs’),

(13, ‘Challenge 13’, ‘Greedy Algorithms’),

(14, ‘Challenge 14’, ‘Object-Oriented Programming’),

(15, ‘Challenge 15’, ‘Arrays’),

(16, ‘Challenge 16’, ‘Concurrency and Multithreading’),

(17, ‘Challenge 17’, ‘Error Handling and Debugging’),

(18, ‘Challenge 18’, ‘Design Patterns’),

(19, ‘Challenge 19’, ‘Arrays’),

(20, ‘Challenge 20’, ‘SQL Queries’),

(21, ‘Challenge 21’, ‘RESTful APIs’),

(22, ‘Challenge 22’, ‘Dynamic Programming’),

(23, ‘Challenge 23’, ‘Containerization and Virtualization’),

(24, ‘Challenge 24’, ‘CI/CD’),

(25, ‘Challenge 25’, ‘Automated Testing’),

(26, ‘Challenge 26’, ‘Web Security’),

(27, ‘Challenge 27’, ‘Arrays’),

(28, ‘Challenge 28’, ‘Networking Basics’),

(29, ‘Challenge 29’, ‘Cloud Computing’),

(30, ‘Challenge 30’, ‘Arrays’),

(31, ‘Challenge 31’, ‘RESTful APIs’),

(32, ‘Challenge 32’, ‘SQL Queries’),

(33, ‘Challenge 33’, ‘Sorting Algorithms’),

(34, ‘Challenge 34’, ‘Bit Manipulation’),

(35, ‘Challenge 35’, ‘Graphs’),

(36, ‘Challenge 36’, ‘Object-Oriented Programming’),

(37, ‘Challenge 37’, ‘String Manipulation’),

(38, ‘Challenge 38’, ‘Concurrency and Multithreading’),

(39, ‘Challenge 39’, ‘Design Patterns’),

(40, ‘Challenge 40’, ‘Error Handling and Debugging’),

(41, ‘Challenge 41’, ‘CI/CD’),

(42, ‘Challenge 42’, ‘Automated Testing’),

(43, ‘Challenge 43’, ‘Web Security’),

(44, ‘Challenge 44’, ‘Arrays’),

(45, ‘Challenge 45’, ‘Networking Basics’),

(46, ‘Challenge 46’, ‘Cloud Computing’),

(47, ‘Challenge 47’, ‘Containerization and Virtualization’),

(48, ‘Challenge 48’, ‘RESTful APIs’),

(49, ‘Challenge 49’, ‘Dynamic Programming’),

(50, ‘Challenge 50’, ‘SQL Queries’);

En Frosty Friday, somos tremendamente competitivos y odiamos que exista Firey Friday. Se trata de desafíos de codificación de cualquier tipo/variedad. Pero ¡uf! Nos robó mucho la idea???

Esta aplicación se trata de espiarlos, queremos que cada uno de nuestros desarrolladores tenga una aplicación que les permita rastrear a Firey Friday y mantenerlos bajo control. La aplicación debe ser un procedimiento almacenado que nos permita rastrear lo que están haciendo y todos sus desafíos falsos.

¡Crea una aplicación que los espíe!

Queremos un procedimiento almacenado llamado CALL SPY_ON_FIREY_FRIDAY.CORE.TOP_3_TOPICS(); que producirá el siguiente resultado: 

Al momento de escribir, puede acceder a la documentación a través de la sección Aplicaciones:

Recuerda que si deseas participar:

1. Regístrate como miembro de Frosty Friday. Puedes hacerlo haciendo clic en la barra lateral y luego yendo a «REGISTRARSE» (ten en cuenta que unirte a nuestra lista de correo no te proporcionará una cuenta de Frosty Friday).
2. Publica tu código en GitHub y asegúrate de que sea de acceso público (consulta nuestra guía si no sabes cómo hacerlo).
3. Publica la URL en los comentarios del desafío.

Si tienes alguna pregunta técnica que te gustaría plantear a la comunidad, puedes hacerlo aquí, en nuestro hilo dedicado a estos retos.

En el último Snowflake Summit , la Tabla Dinámica fue uno de los grandes anuncios. Este tipo de tabla añade otra opción a la lista de Streams y Materialized Views.

Nos gustaría que utilizara nuestra función de inicio para afrontar este reto a toda velocidad. La función crea una tabla si aún no existe y la llena de datos si ya existe. Perfecta para nuestro reto (y una función decente en la que «inspirarse»)

CREATE OR REPLACE PROCEDURE check_and_generate_data(tableName STRING) 

RETURNS STRING 

LANGUAGE JAVASCRIPT 

EXECUTE AS CALLER 

AS 

$$ 

try { 

var tableName = TABLENAME; 

var command1 = `SELECT count(*) as count FROM information_schema.tables WHERE table_schema = CURRENT_SCHEMA() AND table_name = '${tableName.toUpperCase()}'`; 

var statement1 = snowflake.createStatement({sqlText: command1}); var result_set1 = statement1.execute(); 

result_set1.next(); 

var count = result_set1.getColumnValue('COUNT'); 

if (count == 0) { 

var command2 = `CREATE TABLE ${tableName} (payload VARIANT, ingested_at TIMESTAMP_NTZ default CURRENT_TIMESTAMP())`; 

var statement2 = snowflake.createStatement({sqlText: command2}); statement2.execute(); 

return `Table ${tableName} has been created.`; 

} else { 

for(var i=0; i<40; i++) { 

var jsonObject = { 

"id": i, 

"name": "Name_" + i, 

"address": "Address_" + i, 

"email": "email_" + i + "@example.com", 

"transactionValue": Math.floor(Math.random() * 10000) + 1 }; 

var jsonString = JSON.stringify(jsonObject); 

var command3 = `INSERT INTO ${tableName} (payload) SELECT PARSE_JSON(column1) FROM VALUES ('${jsonString}')`; 

var statement3 = snowflake.createStatement({sqlText: command3}); statement3.execute(); 

   } 

    return `40 records have been inserted into the ${tableName} table.`; 

} 

} catch (err) { 

return "Failed: " + err; 

} 

$$;

El reto de esta semana consiste en utilizar una tabla dinámica para crear los siguientes resultados:

Recuerda que si deseas participar:

1. Regístrate como miembro de Frosty Friday. Puedes hacerlo haciendo clic en la barra lateral y luego yendo a «REGISTRARSE» (ten en cuenta que unirte a nuestra lista de correo no te proporcionará una cuenta de Frosty Friday).
2. Publica tu código en GitHub y asegúrate de que sea de acceso público (consulta nuestra guía si no sabes cómo hacerlo).
3. Publica la URL en los comentarios del desafío.

Si tienes alguna pregunta técnica que te gustaría plantear a la comunidad, puedes hacerlo aquí, en nuestro hilo dedicado a estos retos.

¿Sabías que el análisis JSON tiene un hermano malvado llamado análisis XML? Bueno, aquí está y está listo para ser derrotado. 

create table week49 (

    data variant

);

insert into week49

select parse_xml('<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<library>

    <book>

        <title>The Great Gatsby</title>

        <author>F. Scott Fitzgerald</author>

        <year>1925</year>

        <publisher>Scribner</publisher>

    </book>

    <book>

        <title>To Kill a Mockingbird</title>

        <author>Harper Lee</author>

        <year>1960</year>

        <publisher>J. B. Lippincott & Co.</publisher>

    </book>

    <book>

        <title>1984</title>

        <author>George Orwell</author>

        <year>1949</year>

        <publisher>Secker & Warburg</publisher>

    </book>

</library>

');

Su resultado debe verse como el siguiente:

Recuerda que si deseas participar:

1. Regístrate como miembro de Frosty Friday. Puedes hacerlo haciendo clic en la barra lateral y luego yendo a «REGISTRARSE» (ten en cuenta que unirte a nuestra lista de correo no te proporcionará una cuenta de Frosty Friday).
2. Publica tu código en GitHub y asegúrate de que sea de acceso público (consulta nuestra guía si no sabes cómo hacerlo).
3. Publica la URL en los comentarios del desafío.

Si tienes alguna pregunta técnica que te gustaría plantear a la comunidad, puedes hacerlo aquí, en nuestro hilo dedicado a estos retos.

Este podría ser uno de nuestros desafíos más fáciles, pero siempre estamos dispuestos a resaltar nuevas funciones a medida que se presentan en versión preliminar pública.

A partir de mayo de 2023, Snowflake introdujo más funciones de control de datos en Snowsight en versión preliminar pública. Esto significa que cosas como etiquetas, políticas de enmascaramiento y políticas de acceso a filas se pueden hacer desde la consola, sin SQL.

¡El desafío de esta semana es sobre etiquetas y no implica escribir código! (¿Alguna vez pensaste que verías llegar este día?)

CREATE OR REPLACE TABLE frosty_tag_table (

    key int,

    value string

);

CREATE TAG purpose;

Su trabajo es navegar por la interfaz de Snowsight y configurar la etiqueta para frosty_tag_table con purpose el valor FrostyFriday

Ejecute el siguiente código:

SELECT SYSTEM$GET_TAG('purpose', 'frosty_tag_table', 'table');

Y deberías ver lo siguiente:

Recuerda que si deseas participar:

1. Regístrate como miembro de Frosty Friday. Puedes hacerlo haciendo clic en la barra lateral y luego yendo a «REGISTRARSE» (ten en cuenta que unirte a nuestra lista de correo no te proporcionará una cuenta de Frosty Friday).
2. Publica tu código en GitHub y asegúrate de que sea de acceso público (consulta nuestra guía si no sabes cómo hacerlo).
3. Publica la URL en los comentarios del desafío.

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Como nuestra base de datos ha seguido creciendo de forma espectacular esta semana, hemos llegado a un punto crítico en el que resulta dolorosamente obvio que no podemos supervisar personalmente todos los procesos al mismo tiempo. Es como si estuviéramos en una ciudad en crecimiento, repleta de datos, en la que no podemos estar en todas las esquinas a la vez.

El remedio al dilema de esta ciudad en crecimiento es construir una infraestructura que nos mantenga informados y por delante de cualquier posible problema. Necesitamos un sistema de controles, casi como nuestras propias patrullas automatizadas, que ofrezca notificaciones y alertas para garantizar que todo funciona correctamente.

Nuestra misión para esta semana es similar a construir un guardián para nuestra ciudad: necesitamos un sistema automatizado que nos envíe una única alerta por correo electrónico cada vez que una consulta tarde más de un minuto. Imagínatelo como un centinela vigilante que nos avisa cuando se produce un retraso en el flujo habitual del tráfico de nuestra base de datos. Ese es el reto, y la clave para hacer más eficiente nuestra ciudad de bases de datos, que tenemos por delante esta semana.

En pocas palabras, crear un mecanismo que envíe un correo electrónico si una consulta tarda más de 1 minuto (o el tiempo que se especifique).

Recuerda que si deseas participar:

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¡Esta semana estamos creando UDF permanentes a través de Snowpark y dándoles un toque!

Ejecuta esto en la consola de Snowflake

CREATE OR REPLACE TABLE website_clicks (

    id INTEGER,

    user_id INTEGER,

    page_url STRING,

    click_time TIMESTAMP,

    click_location STRING

);

INSERT INTO website_clicks VALUES (1, 101, 'https://www.example.com/home', '2023-05-12 08:00:00', '<div id="header" class="header">');

INSERT INTO website_clicks VALUES (2, 102, 'https://www.example.com/products', '2023-05-12 08:05:00', '<main class="content">');

INSERT INTO website_clicks VALUES (3, 101, 'https://www.example.com/about', '2023-05-12 08:10:00', '<footer class="site-footer">');

INSERT INTO website_clicks VALUES (4, 103, 'https://www.example.com/home', '2023-05-12 08:15:00', '<section class="main-content">');

INSERT INTO website_clicks VALUES (5, 102, 'https://www.example.com/contact', '2023-05-12 08:20:00', '<header class="site-header">');

1. Descargar este archivo
2. Coloque ese archivo en una etapa interna
3. Cree una UDF desde esa etapa llamada exctract_class_value
4. Ejecute el siguiente código y verifique que lo haya hecho correctamente 

clean_data = (

session.table("website_clicks") 

.withColumn(  

"click_location", 

call_udf("extract_class_value", col("click_location"))

)

)

PD ¡Hablaré sobre todo lo relacionado con Snowpark en un panel de discusión en Summit!

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