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Domínio 1.3 — Hierarquia e Tipos de Objetos do Snowflake

Entenda como o Snowflake organiza seus objetos: organizações, contas, bancos de dados, schemas e todos os objetos de banco de dados, incluindo tabelas, views, stages, pipes, streams, tasks e mais.

Domínio 1.3 — Hierarquia e Tipos de Objetos do Snowflake

Peso no Exame

O Domínio 1.0 representa ~31% do exame. A hierarquia e os tipos de objetos são conceitos fundamentais testados em todos os domínios.

ℹ️Note

Esta lição corresponde ao Objetivo de Exame 1.3: Diferenciar a hierarquia e os tipos de objetos do Snowflake, incluindo objetos de organização/conta, objetos de banco de dados e variáveis de sessão/contexto.

A Hierarquia de Objetos do Snowflake

O Snowflake organiza todos os recursos em um modelo hierárquico de contêineres estrito:

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Organização

Uma Organização é a entidade de nível mais alto do Snowflake — ela agrupa múltiplas contas Snowflake sob um único guarda-chuva:

Habilita recursos entre contas: replicação, publicação no Snowflake Marketplace, relatórios de uso
Gerenciada pela role de sistema ORGADMIN
Uma organização tem um nome de organização único (ex.: MINHAEMPRESA)

sql

-- Visualize todas as contas da sua organização
USE ROLE ORGADMIN;
SHOW ORGANIZATION ACCOUNTS;

Objetos de Nível de Conta

Esses objetos existem no nível de conta — não estão contidos dentro de um banco de dados.

Objeto	Descrição
Usuário (User)	Identidade individual ou de serviço que pode se autenticar
Role	Coleção de privilégios; atribuída a usuários
Virtual Warehouse	Cluster de computação nomeado para execução de queries
Resource Monitor	Controlador de orçamento/limite de créditos para warehouses
Network Policy	Lista de IPs permitidos/bloqueados para acesso à conta
Banco de Dados (Database)	Contêiner de dados de nível mais alto
Share	Mecanismo para compartilhar dados com outras contas
Integration	Definição de conexão (armazenamento, API, notificação)
Replication Group	Grupo de objetos a replicar entre regiões/nuvens

sql

-- Exemplos de objetos de nível de conta
CREATE USER analista_joana
    PASSWORD = 'SenhaSegura123!'
    DEFAULT_ROLE = ANALYST
    DEFAULT_WAREHOUSE = WH_REPORTING;

CREATE WAREHOUSE WH_REPORTING
    WAREHOUSE_SIZE = SMALL
    AUTO_SUSPEND = 300
    AUTO_RESUME = TRUE;

CREATE RESOURCE MONITOR limite_mensal
    CREDIT_QUOTA = 1000
    FREQUENCY = MONTHLY
    START_TIMESTAMP = IMMEDIATELY
    TRIGGERS ON 80 PERCENT DO NOTIFY
             ON 100 PERCENT DO SUSPEND;

Objetos de Banco de Dados e Schema

Banco de Dados (Database)

Um banco de dados é um contêiner lógico para schemas. Suporta:

Clonagem Zero-Cópia (Zero-Copy Cloning)
Time Travel
Replicação entre contas

sql

CREATE DATABASE ANALYTICS;
CREATE DATABASE DEV_ANALYTICS CLONE ANALYTICS;  -- clone zero-cópia

Schema

Um schema é um namespace dentro de um banco de dados que agrupa objetos relacionados:

sql

CREATE SCHEMA ANALYTICS.STAGING;
CREATE SCHEMA ANALYTICS.MARTS;

ℹ️Note

Todo banco de dados recebe automaticamente dois schemas: INFORMATION_SCHEMA (views de metadados padrão ANSI) e PUBLIC (schema padrão para novos objetos).

Tipos de Objetos de Banco de Dados

Tabelas (Tables)

O Snowflake possui múltiplos tipos de tabelas — compreender as diferenças é amplamente testado:

Tipo de Tabela	Persistência	Time Travel	Fail-Safe	Custo de Armazenamento
Permanente (Permanent)	Até ser descartada	0–90 dias	7 dias	Completo
Temporária (Temporary)	Apenas na sessão	0–1 dia	Nenhum	Completo (enquanto a sessão estiver ativa)
Transitória (Transient)	Até ser descartada	0–1 dia	Nenhum	Reduzido
Externa (External)	Nunca (somente metadados)	Nenhum	Nenhum	Mínimo (apenas metadados)
Apache Iceberg	Até ser descartada	Configurável	Configurável	Via catálogo Iceberg
Dinâmica (Dynamic)	Até ser descartada	Configurável	Configurável	Completo

sql

-- Tabela permanente (padrão)
CREATE TABLE pedidos (id NUMBER, valor DECIMAL(10,2));

-- Tabela temporária (escopo de sessão)
CREATE TEMPORARY TABLE trabalho_temp AS SELECT * FROM pedidos WHERE valor > 1000;

-- Tabela transitória (sem Fail-Safe — mais barata para dados intermediários)
CREATE TRANSIENT TABLE staging_carga (dados_brutos VARIANT);

-- Tabela externa (dados permanecem no S3/Azure/GCS)
CREATE EXTERNAL TABLE ext_logs (
    horario_log TIMESTAMP,
    mensagem STRING
)
WITH LOCATION = @meu_stage_externo
FILE_FORMAT = (TYPE = PARQUET);

-- Tabela dinâmica (atualização incremental declarativa)
CREATE DYNAMIC TABLE receita_diaria
    TARGET_LAG = '1 hour'
    WAREHOUSE = WH_TRANSFORM
AS
SELECT date_trunc('day', horario_pedido), sum(valor)
FROM pedidos
GROUP BY 1;

⚠️Warning

Temporária vs. Transitória: Ambas não possuem Fail-Safe. Tabelas temporárias têm escopo de sessão (descartadas quando a sessão termina). Tabelas transitórias persistem até serem descartadas explicitamente, mas não têm Fail-Safe. Essa distinção é testada com frequência.

Views

Tipo de View	Desempenho	Segurança	Definição Visível
Padrão (Standard)	Query executada sob demanda	Padrão	Sim
Materializada (Materialized)	Pré-computada, auto-atualizada	Padrão	Sim
Segura (Secure)	Query executada sob demanda	Definição oculta	Não

sql

-- View padrão
CREATE VIEW v_clientes_ativos AS
SELECT * FROM clientes WHERE status = 'ATIVO';

-- View materializada (atualizada automaticamente pelo Snowflake)
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_vendas_diarias AS
SELECT date_trunc('day', horario_venda), sum(valor)
FROM vendas GROUP BY 1;

-- View segura (oculta a definição da view de não-proprietários)
CREATE SECURE VIEW v_clientes_sensiveis AS
SELECT id, nome FROM clientes;

ℹ️Note

Views Materializadas são mantidas automaticamente pelos serviços em segundo plano do Snowflake — nenhum warehouse é necessário para a atualização. São usadas para acelerar queries caras e repetidas.

Stages

Um stage é uma localização nomeada onde os arquivos de dados são armazenados para carregamento ou exportação:

Tipo de Stage	Localização	Autenticação Gerenciada Por
Interno — Usuário	Armazenamento gerenciado pelo Snowflake, por usuário	Snowflake
Interno — Tabela	Armazenamento gerenciado pelo Snowflake, por tabela	Snowflake
Interno — Nomeado	Armazenamento gerenciado pelo Snowflake	Snowflake
Externo — Nomeado	Bucket S3 / Azure Blob / GCS	Cliente

sql

-- Stage interno nomeado
CREATE STAGE meu_stage_interno;

-- Stage externo apontando para S3
CREATE STAGE meu_stage_s3
    URL = 's3://meu-bucket/dados/'
    STORAGE_INTEGRATION = minha_integracao_s3
    FILE_FORMAT = (TYPE = CSV);

-- Listar arquivos em um stage
LIST @meu_stage_s3;

-- Atalhos especiais de stage
-- @~ = stage do usuário atual
-- @%nome_tabela = stage da tabela

File Formats (Formatos de Arquivo)

Um objeto file format define como os arquivos são analisados durante o carregamento/exportação:

sql

CREATE FILE FORMAT meu_formato_csv
    TYPE = CSV
    FIELD_DELIMITER = ','
    SKIP_HEADER = 1
    NULL_IF = ('NULL', 'null', '')
    EMPTY_FIELD_AS_NULL = TRUE;

CREATE FILE FORMAT meu_formato_json
    TYPE = JSON
    STRIP_OUTER_ARRAY = TRUE;

CREATE FILE FORMAT meu_formato_parquet
    TYPE = PARQUET
    SNAPPY_COMPRESSION = TRUE;

Pipes

Um Pipe é um objeto que define uma instrução COPY INTO usada pelo Snowpipe para ingestão contínua/automatizada de dados:

sql

CREATE PIPE pipe_pedidos
    AUTO_INGEST = TRUE  -- ativado por eventos de armazenamento em nuvem
AS
COPY INTO raw.pedidos
FROM @meu_stage_s3/pedidos/
FILE_FORMAT = (FORMAT_NAME = meu_formato_csv);

Streams

Um Stream é um objeto de CDC (Change Data Capture — Captura de Alterações de Dados) que rastreia alterações DML (INSERT, UPDATE, DELETE) feitas em uma tabela de origem:

sql

-- Criar um stream em uma tabela
CREATE STREAM stream_pedidos ON TABLE raw.pedidos;

-- Consultar o stream para ver alterações desde o último consumo
SELECT *,
    METADATA$ACTION,      -- INSERT ou DELETE
    METADATA$ISUPDATE,    -- TRUE se for uma atualização
    METADATA$ROW_ID       -- identificador único de linha
FROM stream_pedidos;

ℹ️Note

Streams possuem um offset (posição de leitura) — uma vez consumido o stream (ex.: em uma Task ou DML), o offset avança. Streams rastreiam alterações usando internamente o Time Travel do Snowflake.

Tasks (Tarefas Agendadas)

Uma Task é um agendador gerenciado pelo Snowflake que executa uma instrução SQL ou um procedimento Snowpark:

sql

-- Task agendada por tempo (a cada 5 minutos)
CREATE TASK atualizar_marts
    WAREHOUSE = WH_TRANSFORM
    SCHEDULE = '5 MINUTE'
AS
INSERT INTO marts.vendas_diarias
SELECT * FROM staging.vendas WHERE processado = FALSE;

-- Task acionada por stream (dispara quando o stream tem dados)
CREATE TASK processar_task_pedidos
    WAREHOUSE = WH_TRANSFORM
    WHEN SYSTEM$STREAM_HAS_DATA('stream_pedidos')
AS
CALL processar_novos_pedidos();

-- Retomar uma task (tasks iniciam no estado SUSPENDED)
ALTER TASK processar_task_pedidos RESUME;

Sequences (Sequências)

Uma Sequence gera valores inteiros únicos para chaves substitutas (surrogate keys):

sql

CREATE SEQUENCE seq_id_pedido START = 1 INCREMENT = 1;

INSERT INTO pedidos (id, valor)
VALUES (seq_id_pedido.NEXTVAL, 99.99);

UDFs — User-Defined Functions (Funções Definidas pelo Usuário)

UDFs estendem o SQL com lógica personalizada:

sql

-- UDF em SQL
CREATE FUNCTION dolar_para_real(usd FLOAT)
RETURNS FLOAT
AS $$
    usd * 5.00
$$;

-- UDF em JavaScript
CREATE FUNCTION extrair_campo_json(json_str STRING, campo STRING)
RETURNS STRING
LANGUAGE JAVASCRIPT
AS $$
    return JSON.parse(JSON_STR)[CAMPO];
$$;

-- UDF em Python (Snowpark)
CREATE FUNCTION pontuacao_sentimento(texto STRING)
RETURNS FLOAT
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.10'
PACKAGES = ('textblob')
HANDLER = 'calcular_sentimento'
AS $$
from textblob import TextBlob
def calcular_sentimento(texto):
    return TextBlob(texto).sentiment.polarity
$$;

Stored Procedures (Procedimentos Armazenados)

Stored procedures suportam lógica complexa com fluxo de controle:

sql

CREATE PROCEDURE carregar_dados_diarios(data_alvo DATE)
RETURNS STRING
LANGUAGE SQL
AS
$$
BEGIN
    INSERT INTO resumo_diario
    SELECT :data_alvo, sum(valor)
    FROM pedidos
    WHERE date(horario_pedido) = :data_alvo;
    RETURN 'Concluído: ' || :data_alvo::STRING;
END;
$$;

CALL carregar_dados_diarios('2025-01-15');

Shares (Compartilhamentos)

Um Share é um objeto que habilita o Compartilhamento Seguro de Dados (Secure Data Sharing) — concedendo acesso somente leitura aos dados da sua conta para outra conta Snowflake sem copiar os dados:

sql

-- Lado do provedor: criar e popular um share
CREATE SHARE compartilhamento_vendas;
GRANT USAGE ON DATABASE analytics TO SHARE compartilhamento_vendas;
GRANT USAGE ON SCHEMA analytics.public TO SHARE compartilhamento_vendas;
GRANT SELECT ON TABLE analytics.public.pedidos TO SHARE compartilhamento_vendas;

-- Adicionar uma conta consumidora
ALTER SHARE compartilhamento_vendas ADD ACCOUNTS = id_conta_consumidor;

Variáveis de Sessão e Contexto

Contexto de Sessão

O Snowflake mantém o contexto de cada sessão — a conta, role, warehouse, banco de dados e schema ativos:

sql

-- Ver o contexto atual
SELECT CURRENT_ACCOUNT(), CURRENT_ROLE(), CURRENT_WAREHOUSE(),
       CURRENT_DATABASE(), CURRENT_SCHEMA();

-- Definir o contexto
USE ROLE SYSADMIN;
USE WAREHOUSE WH_ANALYTICS;
USE DATABASE ANALYTICS;
USE SCHEMA MARTS;

Hierarquia de Parâmetros

Os parâmetros do Snowflake controlam o comportamento em múltiplos níveis. Os parâmetros se propagam de níveis mais altos para mais baixos, com os níveis mais baixos sobrescrevendo os mais altos:

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sql

-- Definir no nível da conta (aplica a todos os usuários)
ALTER ACCOUNT SET STATEMENT_TIMEOUT_IN_SECONDS = 3600;

-- Definir no nível do usuário
ALTER USER joana SET STATEMENT_TIMEOUT_IN_SECONDS = 1800;

-- Definir no nível da sessão (sobrescreve todos os acima)
ALTER SESSION SET STATEMENT_TIMEOUT_IN_SECONDS = 900;

Parâmetros comuns:

Parâmetro	Descrição
`STATEMENT_TIMEOUT_IN_SECONDS`	Tempo máximo que uma query pode ser executada antes de ser cancelada
`LOCK_TIMEOUT`	Tempo máximo de espera por um bloqueio (lock)
`QUERY_TAG`	Tag aplicada a todas as queries da sessão
`DATE_INPUT_FORMAT`	Formato padrão para analisar literais de data
`TIMEZONE`	Fuso horário da sessão
`USE_CACHED_RESULT`	Se deve usar o cache de resultados de queries

Questões de Prática

Q1. Qual tipo de tabela é descartado automaticamente ao final da sessão atual?

A) Transitória (Transient)
B) Externa (External)
C) Temporária (Temporary) ✅
D) Dinâmica (Dynamic)

Q2. Uma equipe de dados quer rastrear todas as operações INSERT e DELETE em uma tabela vendas para construir um pipeline incremental. Qual objeto do Snowflake deve ser usado?

A) Task
B) Stream ✅
C) Pipe
D) Sequence

Q3. Qual tipo de view oculta a definição da view (instrução SELECT) de usuários não autorizados?

A) Materialized View
B) View Padrão (Standard View)
C) Secure View ✅
D) External View

Q4. Uma tabela transitória (transient) difere de uma tabela permanente de qual forma principal?

A) Tabelas transitórias têm escopo de sessão
B) Tabelas transitórias não possuem período de Fail-Safe ✅
C) Tabelas transitórias não podem ser consultadas com SQL
D) Tabelas transitórias não suportam Time Travel

Q5. Em qual nível da hierarquia de parâmetros um parâmetro de nível de usuário é sobrescrito?

A) Nível de conta
B) Nível de banco de dados
C) Nível de sessão ✅
D) Nível de schema

Q6. Qual objeto do Snowflake automatiza o carregamento de dados usando notificações de eventos de armazenamento em nuvem?

A) Task
B) Stream
C) Pipe ✅
D) File Format

Q7. Quais colunas de metadados estão disponíveis automaticamente ao consultar um stream do Snowflake?

A) ROW_ID, CHANGE_TYPE, TIMESTAMP
B) METADATA$ACTION, METADATA$ISUPDATE, METADATA$ROW_ID ✅
C) CDC_TYPE, OPERATION, VERSION
D) EVENT_TYPE, MODIFIED_AT, PARTITION_ID

✅Success

Pontos-Chave para o Dia do Exame:

Hierarquia de objetos: Organização → Conta → Banco de Dados → Schema → Objetos
Temporária = escopo de sessão, sem Fail-Safe | Transitória = persiste, sem Fail-Safe | Permanente = todos os recursos
Stream = rastreador de CDC | Task = agendador | Pipe = automação Snowpipe
Secure View oculta sua definição de não-proprietários
Parâmetros se propagam: Conta → Usuário → Sessão (o nível mais baixo sobrescreve os mais altos)
Stages: Internos (gerenciados pelo Snowflake) vs. Externos (armazenamento em nuvem do cliente)

Progresso16%

Domínio 1.2 — Interfaces e Ferramentas do Snowflake

Domínio 1.4 — Configurando Virtual Warehouses

Contéudo do Curso

1. Domínio 1.1 — Arquitetura do Snowflake 2. Domínio 1.2 — Interfaces e Ferramentas do Snowflake 3. Domínio 1.3 — Hierarquia e Tipos de Objetos do Snowflake 4. Domínio 1.4 — Configurando Virtual Warehouses 5. Domínio 1.5 — Conceitos de Armazenamento do Snowflake 6. Domínio 1.6 — Recursos de IA/ML e Desenvolvimento de Aplicações 7. Domínio 2.1 — Modelo e Princípios de Segurança do Snowflake 8. Domínio 2.2 — Recursos de Governança de Dados 9. Domínio 2.3 — Monitoramento e Gerenciamento de Custos 10. Domínio 3.1 — Carregamento e Exportação de Dados 11. Domínio 3.2 — Ingestão Automatizada de Dados 12. Domínio 3.3 — Conectores e Integrações do Snowflake 13. Domínio 4.1 — Avaliação de Desempenho de Queries 14. Domínio 4.2 — Otimização de Desempenho de Queries 15. Domínio 4.3 — Cache do Snowflake 16. Domínio 4.4 — Transformação de Dados no Snowflake 17. Domínio 5.1 — Colaboração de Dados, Replicação e Continuidade de Negócios 18. Domínio 5.2 — Compartilhamento Seguro de Dados e Data Clean Rooms 19. Domínio 5.3 — Snowflake Marketplace e Native Apps