はじめに

こちらの記事は、初見では何がなんだか分かりづらい、Snowflake における Streamlit での DataFrame の種類と特徴を把握しておこう！という趣旨の記事になります。

本記事では、その特徴を触れるに留め、詳細なメソッドの比較などは行いません。それらについては、先人の記事を参照するようにしてみてください。非常に分かりやすく、利用者の視点で記載いただいております。

Streamlit×Snowflake×DataFrame の種類

まずは早速、どのような DataFrame 形式があるのか確認していきましょう。

DataFrameの種類	概要	特徴
通常の Pandas DataFrame	Python で広く使われている DataFrame。	● ローカルメモリ上で比較的高速に処理できる ● 大規模データにはメモリ制限がある ● ローカルへのデータ転送に時間を要する
Snowpark DataFrame	DataFrame 処理を Snowpark が自動的に SQL に変換し、スケーラブルに実行できる。	● ローカルの性能に依存しない ● 大規模データの処理が可能 ● 操作感が Pandas と異なる
Snowpark Pandas DataFrame	Pandas と同等の記法で、Snowpark DataFrame と同じようなメリットを享受できる DataFrame。	● Pandas の操作感のままに Snowflake の計算リソースを活用できる ● Pandas と比較して処理速度が速い上、データ転送コストが削減できる ● Pandas のすべてのメソッドに対応している訳ではない（およそ60%程度？）

続いて、各データフレームの使い始め方を見てみましょう。

通常の Pandas DataFrame: df = session.table("<table-name>").to_pandas()
Snowpark DataFrame: df = session.table("<table-name>")
Snowpark Pandas DataFrame: df = session.table("<table-name>").to_snowpark_pandas()

なお、Snowpark Pandas DataFrame については、こちらの記事で詳細を解説しています。あわせてチェックしてみてください。非常に便利で、オススメな DataFrame 形式です！

ただし、記事執筆時点では、Streamlit in Snowflake で Snowpark Pandas DataFrame を使用することはできません。恐らく、近日中には使えるようになると思われますので、楽しみにしておきましょう！

Streamlit×Snowflake×DataFrame におけるあるある

基本的に Snowpark DataFrame を使っていれば下記のような問題に直面することはないのですが、知らないとつまづきやすいポイントを挙げてみようと思います。

集計に時間がかかる

Pandas データフレームを使っている場合、データをアプリのウェアハウスにダウンロードする必要があるため時間がかかったり、処理自体も1プロセスでの処理となるため、余計に時間がかかってしまいます。

例えば、Pandas DataFrame と Snowpark DataFrame で、1500万行のテーブルの集計を行ったときの処理時間を下記に示します。（縦軸時間[秒] です。）

検証用ソースコード（Streamlit in Snowflake で実行）

import time

import streamlit as st
from snowflake.snowpark.context import get_active_session

st.title("Example Streamlit App :balloon:")

session = get_active_session()
session.sql("ALTER SESSION SET USE_CACHED_RESULT = FALSE")

st.write(f"レコード数：{session.sql('select count(*) from snowflake_sample_data.tpch_sf10.orders').collect()[0][0]/10000}万件")

st.subheader("Pandas DataFrame による処理")
start_time_entire = time.time()
df = session.table("snowflake_sample_data.tpch_sf10.orders").to_pandas()

start_time_process = time.time()
df_grouped = df.groupby("O_CUSTKEY").sum("O_TOTALPRICE")

st.dataframe(df_grouped.head(10)[["O_TOTALPRICE"]])

end_time = time.time()

elapsed_time_pdf_entire = end_time - start_time_entire
elapsed_time_pdf_process = end_time - start_time_process

st.write(f"elapsed time (entire) {elapsed_time_pdf_entire}")
st.write(f"elapsed time (process) {elapsed_time_pdf_process}")


st.subheader("Snowpark DataFrame による処理")
start_time_entire = time.time()
df = session.table("snowflake_sample_data.tpch_sf10.orders")

start_time_process = time.time()
df_grouped = df.group_by("O_CUSTKEY").sum("O_TOTALPRICE")
df_grouped.show()

end_time = time.time()

elapsed_time_sdf_entire = end_time - start_time_entire
elapsed_time_sdf_process = end_time - start_time_process

st.write(f"elapsed time (entire) {elapsed_time_sdf_entire}")
st.write(f"elapsed time (process) {elapsed_time_sdf_process}")

col1, col2 = st.columns(2)

with col1:
    st.write(f"【全体】Snowpark DataFrameのほうが、{elapsed_time_pdf_entire/elapsed_time_sdf_entire :.1f}倍高速でした。（読み込み時間を含む）")
    st.bar_chart({
        "Pandas": elapsed_time_pdf_entire,
        "Snowpark": elapsed_time_sdf_entire,
    })

with col2:
    st.write(f"【集計処理】Snowpark DataFrameのほうが、{elapsed_time_pdf_process/elapsed_time_sdf_process :.1f}倍高速でした。（読み込み時間を含まない）")
    st.bar_chart({
        "Pandas": elapsed_time_pdf_process,
        "Snowpark": elapsed_time_sdf_process,
    })

そもそもメモリに乗り切らない

先ほどは 1500万件でしたが、同テーブルの 1.5億件を Pandas DataFrame に対して使ってみると、アプリが完全に固まってしまいました。（再起動ループのようなものを繰り返してしまいます）

検証用ソースコード（Streamlit in Snowflake で実行）

import streamlit as st
from snowflake.snowpark.context import get_active_session

st.title("Example Streamlit App :balloon:")

session = get_active_session()
session.sql("ALTER SESSION SET USE_CACHED_RESULT = FALSE")

st.write(f"レコード数：{session.sql('select count(*) from snowflake_sample_data.tpch_sf100.orders').collect()[0][0]/10000}万件")

st.subheader("Pandas DataFrame による処理")
df = session.table("snowflake_sample_data.tpch_sf100.orders").to_pandas()
st.dataframe(df.sample(100))

なお、Snowpark DataFrame の場合は、15億件のテーブルの場合(最右)はさすがに劣化が見られましたが、実行できないということはありませんでした。

検証用ソースコード（Streamlit in Snowflake で実行）

import time

import streamlit as st
from snowflake.snowpark.context import get_active_session

st.title("Example Streamlit App :balloon:")

session = get_active_session()
session.sql("ALTER SESSION SET USE_CACHED_RESULT = FALSE")

st.write(f"レコード数(tpch10)：{session.sql('select count(*) from snowflake_sample_data.tpch_sf10.orders').collect()[0][0]/10000}万件")
st.write(f"レコード数(tpch100)：{session.sql('select count(*) from snowflake_sample_data.tpch_sf100.orders').collect()[0][0]/10000}万件")
st.write(f"レコード数(tpch1000)：{session.sql('select count(*) from snowflake_sample_data.tpch_sf1000.orders').collect()[0][0]/10000}万件")


st.subheader("Snowpark DataFrame による処理(tpch10)")
start_time_entire = time.time()
df = session.table("snowflake_sample_data.tpch_sf10.orders")

df_grouped = df.group_by("O_CUSTKEY").sum("O_TOTALPRICE")
df_grouped.show()

end_time = time.time()

elapsed_time_sdf_entire_10 = end_time - start_time_entire

st.write(f"elapsed time (entire, tpch10) {elapsed_time_sdf_entire_10}")


st.subheader("Snowpark DataFrame による処理(tpch100)")
start_time_entire = time.time()
df = session.table("snowflake_sample_data.tpch_sf100.orders")

df_grouped = df.group_by("O_CUSTKEY").sum("O_TOTALPRICE")
df_grouped.show()

end_time = time.time()

elapsed_time_sdf_entire_100 = end_time - start_time_entire

st.write(f"elapsed time (entire, tpch010) {elapsed_time_sdf_entire_100}")


st.subheader("Snowpark DataFrame による処理(tpch1000)")
start_time_entire = time.time()
df = session.table("snowflake_sample_data.tpch_sf1000.orders")

df_grouped = df.group_by("O_CUSTKEY").sum("O_TOTALPRICE")
df_grouped.show()

end_time = time.time()

elapsed_time_sdf_entire_1000 = end_time - start_time_entire

st.write(f"elapsed time (entire, tpch1000) {elapsed_time_sdf_entire_1000}")


st.bar_chart({
    "Snowpark tpch10": elapsed_time_sdf_entire_10,
    "Snowpark tpch100": elapsed_time_sdf_entire_100,
    "Snowpark tpch1000": elapsed_time_sdf_entire_1000,
})

構文や適切な使い方がよく分からない

こちらは、Snowpark DataFrame でよくある事例だと思います。その結果、使い慣れていたり情報の多かったりする Pandas DataFrame を使わざるを得なくなってしまっているのかなと思います。

ただ、Snowpark DataFrame と Pandas DataFrame の違いを知らないだけだったり、意識していないだけだったりする場合は、ぜひ Snowpark DataFrame を知って、習得してほしいな、と思います。（慣れるとだいぶ直感的になります）

もちろん、Snowpark DataFrame が難しければ、Snowpark Pandas DataFrame を使うことも良い選択肢です。使い慣れた DataFrame 形式で、Snowflake のリソースを使い倒すことができます！

よく分からない！となりがちな例として、いくつか確認してみましょう。

そもそもどうしたら Snowpark DataFrame になるの？

df = session.table("<table-name>") としたら、それがそのまま Snowpark DataFrame 形式のデータフレームとなります。以降は、df.group_by("<agg_col_name>").sum("<value_col_name>").show() などとすることで、処理を行えます。

Streamlit のメソッドで使う方法

実は、Streamlit の大部分のメソッドは、Snowpark DataFrame 及び Snowpark Pandas DataFrame に対応しており、そのまま入力することができます。

例えば、下記の様なものです。

df = session.table("snowflake_sample_data.tpch_sf1.orders")

st.dataframe(df.limit(10))

st.bar_chart(df.group_by("O_CUSTKEY").sum("O_TOTALPRICE"))

st.selectbox(label="選択", options=df.select("O_ORDERSTATUS").distinct())

ただし、Snowpark DataFrame で扱っているデータは必然的に大容量であることが多くなるため、その点は注意する必要があります。可視化する際は、なるべく limit(10) や where などにより、データ量を削減することを意識するようにしましょう。

新規列への代入操作

通常の Pandas DataFrame であれば、下記のように行えます。

df["new_col"] = df["col1"] + df["col2"]

しかし、Snowpark DataFrame では、下記のように with_column メソッドを使って行う必要があります。

from snowflake.snowpark import functions as F
df = df.with_column("new_col", F.col("col1")+F.col("col2"))

実行タイミング（遅延評価）

Snowpark for Python の Snowpark DataFrame は、遅延評価という仕組みにより効率的なデータ処理を実現しています。

遅延評価とは、実際にデータを処理するコード（SQL クエリ）が実行されるのは「結果を取得する必要があるとき」に限られる評価方法です。

例えば、下記のようなメソッドを実行すると、遅延評価によりクエリが実行されます。

df.collect()
df.count()
df.show()
df.write.mode("overwrite").save_as_table()
df.to_pandas()

よく使うのは、df.show() ですかね。その他、Streamlit に入力すれば、中で to_pandas() を実行してから可視化してくれます。

注意しておきたいポイントとして、df.collect() とすると、実行結果をそのままダウンロードしてしまいます。それにより、想定よりも時間がかかってしまうことがあるので意識しておきましょう。

ちなみに、collect 関数がそのような挙動となるのは、返り値が List[Row()] の形式になっているためです。反対に、show 関数の返り値は None、count 関数の返り値は int となっています。

キャッシュのさせ方が分からない

Streamlit では、@cache_data を使って、データ処理などをキャッシュしておくことができます。しかし、Snowpark DataFrame は、一連の処理を保持するだけなので、通常の使用方法では、キャッシュしておくことができません。

そこで、Snowpark DataFrame の状態でキャッシュする方法を下記の記事にまとめておきました。気になったらぜひ読んでみてください！

おわりに

この記事では、Streamlit in Snowflake や Snowflake Notebooks を扱う際に重要な要素である、DataFrame 形式について紹介いたしました。

通常の Pandas DataFrame だけでなく、Snowpark DataFrame や Snowpark Pandas DataFrame があることをご理解いただけたでしょうか？Snowpark の DataFrame は、パフォーマンスにも優れますし、Streamlit との相性も非常に良いです。ぜひ意識的に活用していけるようにしましょう！

ただ、完全に使いこなすには、達人・玄人級の Snowpark の知識が必要になります。分からない部分は通常の Pandas で誤魔化してしまっても良いと思います。まずは一部だけでも、Snowpark DataFrame を適用していけるようになると良さそうですね。

また、SiS でアプリを開発してもらうチームにこういった DataFrame の種類を理解してもらうことが難しい場合は、通常の Pandas でも問題ないように、そもそも扱えるデータの容量を小さくしておくことや、フィルタしてから使ってもらうことなどを整備しておくのも手なのかもな、とも思いました。

そういうときに、Snowpark Pandas DataFrame が活きてくるんだろうな、と個人的には思います。そのため、Streamlit in Snowflake で使えるようになったタイミングで、ぜひ活用し始めてみてください。なお、Snowflake Notebooks では記事で紹介している通り、既に利用できます。

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Snowflakeは、これら先端テクノロジーとのエコシステムの形成に強みがあり、NTTデータはこれらを組み合わせることでお客さまに最適なインテグレーションをご提供いたします。

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