はじめに

ARIのアドベンドカレンダに初参戦しました！

みなさま、いかがお過ごしでしょうか。
最近は現場で"Snowflake"という単語をよく耳にするようになりました。

「データレイク環境をSnowflakeにリプレイスしましょう。」
「上流がSnowflakeにリプレイスされたので、それの対応しといて。」
「そこのSnowflake取ってー」

耳にする度に「あー、AWSのSnowファミリーのあいつね（違う）」と思っていた私ですが、そろそろ重たい腰を上げて入門してみようと思います。

Snowflake？

Snowflakeとは、Snowflake社が提供するクラウド型のデータウェアハウスサービスで、強みは「柔軟」「マルチクラウド対応」「高度なセキュリティ」etc... とのこと。

個人的な印象としては、点在しているデータレイク環境を一元化する際に使用されているケースが多いように感じます。

いざ、入門

百聞は一見にしかず！ということで、早速触れていきましょう。

1. トライアルアカウントへのサインアップ

Snowflakeさんは太っ腹で、全サービスを体験できるトライアルがあるようです。
下記いずれかに当てはまることが終了条件のため、うっかり料金が発生してしまうこともなく安心です。

サインアップ日から30日間
無料のクレジット（$400）をすべて使い切る

また、メールアドレスさえあれば登録可能で、クレジットカードなど支払い情報も不要とのことです。

エディションは「スタンダード」、クラウドプロパイダーは「AWS」で登録してみました。

2. コンソールにログイン

届いたメールからアクティベーションすると、コンソールにログインします。
サイドバーに色々並んでいますが、とりあえず3つ覚えておけば入門できそうです。

Worksheets: ブラウザ上から「SQLクエリ」または「Pythonコード」を実行
Data: テーブルやストアドプロシージャを作成/管理
Activity: 発行したクエリ履歴

また、1日の終わりに [Admin] > [Usage] からいくら使用したか確認しておくと良いと思います。

3. テーブル作成

まず、テーブルを作成していきます。
[Worksheets] > [+] > [SQLワークシート] から、下記クエリを流していきます。

データベース、スキーマ作成

CREATE DATABASE TEST_DATABASE;
CREATE SCHEMA TEST_SCHEMA;

スキーマを作成した後に、Pythonスクリプトを使ってテーブルを作成します。
今度は、[Worksheets] > [+] > [Pythonワークシート] からスクリプトを実行します。

テーブル作成

from snowflake.snowpark.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType
import snowflake.snowpark as snowpark


def main(session: snowpark.Session):
    # 列定義
    schema = StructType([
        StructField('ID', IntegerType()),
        StructField('NAME', StringType()),
        StructField('TYPE', StringType()),
    ])

    # DataFrameの構築
    df = session.create_dataframe([
        [1, 'ウェンティ', '風'],
        [2, '鍾離', '岩'],
        [3, '雷電将軍', '雷'],
        [4, 'ナヒーダ', '草'],
        [5, 'フリーナ', '水'],
        [6, 'ニィロウ', '水'],
        [7, '胡桃', '炎'],
        [8, 'ファルザン', '風'],
        [9, '八重神子', '雷'],
        [10, 'コレイ', '草'],
    ], schema)

    # テーブルへのデータの保存
    df.write.mode('overwrite').save_as_table('TEST_TABLE')
    return df

先ほど作成したテーブルとスキーマを指定して実行すると、テーブルが作成されていることが確認できました！

4. ストアドプロシージャ作成

テーブルが作成できたので、色々と遊んでみましょう。
[Worksheets] > [+] > [Pythonワークシート] からテーブルを参照してみます。

テーブル参照

import snowflake.snowpark as snowpark


def main(session: snowpark.Session):
    database = 'TEST_DATABASE'
    schema = 'TEST_SCHEMA'
    table = 'TEST_TABLE'

    query = f'SELECT * FROM {database}.{schema}.{table}'
    df = session.sql(query)

    return df

実行すると、先ほど作成したテーブルが表示されます。

少し捻ってTYPEで絞り込んでみましょう。

TYPEで絞り込み

import snowflake.snowpark as snowpark


def main(session: snowpark.Session):
    database = 'TEST_DATABASE'
    schema = 'TEST_SCHEMA'
    table = 'TEST_TABLE'
    type = '草'

    query = f"""
        SELECT * FROM {database}.{schema}.{table}
        WHERE TYPE = '{type}'
    """
    df = session.sql(query)

    return df

実行すると、TYPEが「草」のレコードだけ表示されています。

TYPEを引数で受け取ってDataframeを返すストアドプロシージャを作成してみます。

ストアドプロシージャ用に引数を設定

import snowflake.snowpark as snowpark


session = snowpark.Session


def main(session, type):
    database = 'TEST_DATABASE'
    schema = 'TEST_SCHEMA'
    table = 'TEST_TABLE'

    query = f"""
        SELECT * FROM {database}.{schema}.{table}
        WHERE TYPE = '{type}'
    """
    df = session.sql(query)

    return df

ワークシート右上の[Deploy]から、ストアドプロシージャを作成してみます。

Key	Value
Procedure name	TEST_PROCEDURE
Handler	main
Parameters - type	VARCHER

5. ストアドプロシージャ呼び出し

最後に作成したストアドプロシージャを呼び出してみましょう。
[Worksheets] > [+] > [Pythonワークシート] からスクリプトを記述します。

ストアドプロシージャ呼び出し

import snowflake.snowpark as snowpark


def main(session: snowpark.Session):
    database = 'TEST_DATABASE'
    schema = 'TEST_SCHEMA'
    procedure = 'TEST_PROCEDURE'
    type = '水'

    df = session.call(f'{database}.{schema}.{procedure}', type)
    return df

上手く呼び出せました！

おわりに

テーブル作成からストアドプロシージャの呼び出しと、Snowflake未経験から初心者にランクアップできた気がします。
上記全て実施しても1時間程度で終わるため、皆さんもぜひ入門してみてください！

Snowflakeに入門してみた〜テーブル作成からストアド呼び出し編〜