Pré-requisitos Limitações Termos Parâmetros Suporte ao tipo de dados Conversões de tipos de dados Partições e divisões Performance Consultas de passagem Informações de licença Recursos adicionais do

Conector do Amazon Athena para o Snowflake

O conector do Amazon Athena para o Snowflake permite que o Amazon Athena execute consultas SQL nos dados armazenados no seu banco de dados SQL Snowflake ou em instâncias do RDS usando JDBC.

Pré-requisitos

Implante o conector na sua Conta da AWS usando o console do Athena ou o AWS Serverless Application Repository. Para obter mais informações, consulte Implantar um conector de fonte de dados ou Usar o AWS Serverless Application Repository para implantar um conector de origem de dados.

Limitações

Não há suporte para operações de gravação de DDL.
Em uma configuração de multiplexador, o prefixo e o bucket de derramamento são compartilhados em todas as instâncias do banco de dados.
Quaisquer limites relevantes do Lambda. Para obter mais informações, consulte Cotas do Lambda no Guia do desenvolvedor do AWS Lambda.
No momento, as visualizações do Snowflake com uma única divisão são compatíveis.
No Snowflake, como os nomes dos objetos fazem distinção entre maiúsculas e minúsculas, duas tabelas podem ter o mesmo nome em maiúsculas e minúsculas (por exemplo, EMPLOYEE e employee). Na Athena Federated Query, os nomes das tabelas de esquema são fornecidos para a função do Lambda em letras minúsculas. Para resolver esse problema, é possível fornecer dicas de consulta @schemaCase para recuperar os dados das tabelas que tenham nomes que diferenciem maiúsculas de minúsculas. A seguir estão dois exemplos de consultas com dicas de consulta.
```
SELECT * 
FROM "lambda:snowflakeconnector".SYSTEM."MY_TABLE@schemaCase=upper&tableCase=upper"     
```
```
SELECT * 
FROM "lambda:snowflakeconnector".SYSTEM."MY_TABLE@schemaCase=upper&tableCase=lower"     
```

Termos

Os termos a seguir estão relacionados ao conector Snowflake.

Instância do banco de dados: qualquer instância de um banco de dados implantado on-premises, no Amazon EC2 ou no Amazon RDS.
Manipulador: um manipulador Lambda que acessa sua instância de banco de dados. Um manipulador pode ser para metadados ou para registros de dados.
Manipulador de metadados: um manipulador Lambda que recupera metadados da sua instância de banco de dados.
Manipulador de registros: um manipulador Lambda que recupera registros de dados da sua instância de banco de dados.
Manipulador composto: um manipulador Lambda que recupera tanto metadados quanto registros de dados da sua instância de banco de dados.
Propriedade ou parâmetro: uma propriedade do banco de dados usada pelos manipuladores para extrair informações do banco de dados. Você configura essas propriedades como variáveis de ambiente do Lambda.
String de conexão: uma string de texto usada para estabelecer uma conexão com uma instância de banco de dados.
Catálogo: um catálogo não AWS Glue registrado no Athena que é um prefixo obrigatório para a propriedade connection_string.
Manipulador de multiplexação: um manipulador Lambda que pode aceitar e usar várias conexões de banco de dados.

Parâmetros

Use as variáveis de ambiente do Lambda nesta seção para configurar o conector Snowflake.

String de conexão

Use uma string de conexão JDBC no seguinte formato para se conectar a uma instância de banco de dados.


snowflake://${jdbc_connection_string}

Uso de um manipulador de multiplexação

É possível usar um multiplexador para se conectar a várias instâncias de banco de dados com uma única função do Lambda. As solicitações são encaminhadas por nome do catálogo. Use as seguintes classes no Lambda.

Manipulador	Classe
Manipulador composto	`SnowflakeMuxCompositeHandler`
Manipulador de metadados	`SnowflakeMuxMetadataHandler`
Manipulador de registros	`SnowflakeMuxRecordHandler`

Parâmetros do manipulador de multiplexação

Parâmetro	Descrição
`$catalog_connection_string`	Obrigatório. Uma string de conexão de instância de banco de dados. Prefixe a variável de ambiente com o nome do catálogo usado no Athena. Por exemplo, se o catálogo registrado no Athena for `mysnowflakecatalog`, então o nome da variável de ambiente será `mysnowflakecatalog_connection_string`.
`default`	Obrigatório. A string de conexão padrão. Essa string é usada quando o catálogo for `lambda:${AWS_LAMBDA_FUNCTION_NAME}`.

As propriedades de exemplo a seguir são para uma função do Lambda MUX do Snowflake que ofereça suporte a duas instâncias de banco de dados: snowflake1 (o padrão) e snowflake2.

Propriedade	Valor
`default`	`snowflake://jdbc:snowflake://snowflake1.host:port/?warehouse=warehousename&db=db1&schema=schema1&${Test/RDS/Snowflake1}`
`snowflake_catalog1_connection_string`	`snowflake://jdbc:snowflake://snowflake1.host:port/?warehouse=warehousename&db=db1&schema=schema1${Test/RDS/Snowflake1}`
`snowflake_catalog2_connection_string`	`snowflake://jdbc:snowflake://snowflake2.host:port/?warehouse=warehousename&db=db1&schema=schema1&user=sample2&password=sample2`

Fornecimento de credenciais

Para fornecer um nome de usuário e uma senha para seu banco de dados na string de conexão JDBC, é possível usar as propriedades da string de conexão ou o AWS Secrets Manager.

String de conexão: um nome de usuário e uma senha podem ser especificados como propriedades na string de conexão do JDBC.

Importante
Como prática recomendada de segurança, não use credenciais codificadas em suas variáveis de ambiente ou strings de conexão. Para obter informações sobre como mover seus segredos codificados para o AWS Secrets Manager, consulte Mover segredos codificados para o AWS Secrets Manager no Guia do usuário do AWS Secrets Manager.
AWS Secrets Manager: para usar o recurso Athena Federated Query com o AWS Secrets Manager, a VPC conectada à sua função do Lambda deve ter acesso à Internet ou um endpoint da VPC para se conectar ao Secrets Manager.

É possível colocar o nome de um segredo no AWS Secrets Manager na sua string de conexão JDBC. O conector substitui o nome secreto pelos valores de username e password do Secrets Manager.

Para instâncias de banco de dados do Amazon RDS, esse suporte é totalmente integrado. Se você usa o Amazon RDS, é altamente recomendável usar o AWS Secrets Manager e rotação de credenciais. Se seu banco de dados não usar o Amazon RDS, armazene as credenciais em JSON no seguinte formato:
```
{"username": "${username}", "password": "${password}"}
```

Exemplo de string de conexão com nome secreto

A string a seguir tem o nome secreto ${Test/RDS/Snowflake1}.


snowflake://jdbc:snowflake://snowflake1.host:port/?warehouse=warehousename&db=db1&schema=schema1${Test/RDS/Snowflake1}&...

O conector usa o nome secreto para recuperar segredos e fornecer o nome de usuário e a senha, como no exemplo a seguir.


snowflake://jdbc:snowflake://snowflake1.host:port/warehouse=warehousename&db=db1&schema=schema1&user=sample2&password=sample2&...

Atualmente, o Snowflake reconhece as propriedades user e password do JDBC. Ele também aceita o nome do usuário e a senha no formato nome de usuário/senha sem as chaves user ou password.

Uso de um único manipulador de conexão

É possível usar os seguintes metadados de conexão única e manipuladores de registros para se conectar a uma única instância do Snowflake.

Tipo de manipulador	Classe
Manipulador composto	`SnowflakeCompositeHandler`
Manipulador de metadados	`SnowflakeMetadataHandler`
Manipulador de registros	`SnowflakeRecordHandler`

Parâmetros do manipulador de conexão única

Parâmetro	Descrição
`default`	Obrigatório. A string de conexão padrão.

Os manipuladores de conexão únicos oferecem suporte a uma instância de banco de dados e devem fornecer um parâmetro de string de conexão default. Todas as outras strings de conexão são ignoradas.

O exemplo de propriedade a seguir é para uma única instância do Snowflake com suporte em uma função do Lambda.

Propriedade	Valor
`default`	`snowflake://jdbc:snowflake://snowflake1.host:port/?secret=Test/RDS/Snowflake1`

Parâmetros de derramamento

O SDK do Lambda pode derramar dados no Amazon S3. Todas as instâncias do banco de dados acessadas pela mesma função do Lambda derramam no mesmo local.

Parâmetro	Descrição
`spill_bucket`	Obrigatório. Nome do bucket de derramamento.
`spill_prefix`	Obrigatório. Prefixo de chave do bucket de derramamento.
`spill_put_request_headers`	(Opcional) Um mapa codificado em JSON de cabeçalhos e valores de solicitações para a solicitação `putObject` do Amazon S3 usada para o derramamento (por exemplo, `{"x-amz-server-side-encryption" : "AES256"}`). Para outros cabeçalhos possíveis, consulte PutObject na Referência da API do Amazon Simple Storage Service.

Suporte ao tipo de dados

A tabela a seguir mostra os correspondentes tipos de dados do JDBC e do Apache Arrow.

JDBC	Arrow
Booleano	Bit
Inteiro	Tiny
Short	Smallint
Inteiro	Int
Longo	Bigint
float	Float4
Double	Float8
Data	Data/Dia
Timestamp	Date Milli
String	Varchar
Bytes	Varbinary
BigDecimal	Decimal
ARRAY	Lista

Conversões de tipos de dados

Além das conversões de JDBC para Arrow, o conector realiza algumas outras conversões para tornar a fonte do Snowflake e os tipos de dados do Athena compatíveis. Essas conversões ajudam a garantir que as consultas sejam executadas com êxito. A tabela a seguir mostra essas conversões:

Tipo de dados de origem (Snowflake)	Tipo de dados convertidos (Athena)
TIMESTAMP	TIMESTAMPMILLI
DATA	TIMESTAMPMILLI
INTEGER	INT
DECIMAL	BIGINT
TIMESTAMP_NTZ	TIMESTAMPMILLI

Todos os outros tipos de dados sem suporte são convertidos em VARCHAR.

Partições e divisões

As partições são usadas para determinar como gerar divisões para o conector. O Athena constrói uma coluna sintética do tipo varchar que representa o esquema de particionamento da tabela para ajudar o conector a gerar divisões. O conector não modifica a definição real da tabela.

Para criar essa coluna sintética e as partições, o Athena exige que uma chave primária seja definida. No entanto, como o Snowflake não impõe restrições de chave primária, você mesmo deve impor a exclusividade. Caso você não faça isso, o Athena vai ter como padrão uma divisão única.

Performance

Para obter um desempenho ideal, use filtros nas consultas sempre que possível. Além disso, é altamente recomendável o particionamento nativo para recuperar grandes conjuntos de dados com distribuição uniforme de partições. A seleção de um subconjunto de colunas acelera o runtime da consulta e reduz os dados verificados de forma significativa. O conector Snowflake é resiliente ao controle de utilização devido à simultaneidade.

O conector do Athena para o Snowflake executa a passagem direta de predicados para diminuir os dados examinados pela consulta. Cláusulas LIMIT, predicados simples e expressões complexas são passados diretamente ao conector para reduzir a quantidade de dados examinados e o runtime de execução da consulta.

Cláusulas LIMIT

Uma instrução LIMIT N reduz os dados examinados pela consulta. Com a passagem direta de LIMIT N, o conector só retorna N linhas para o Athena.

Predicados

Um predicado é uma expressão na cláusula WHERE de uma consulta SQL, que avalia para um valor booleano e filtra as linhas com base em várias condições. O conector do Athena para o Snowflake pode combinar essas expressões e passá-las diretamente ao Snowflake para melhorar a funcionalidade e reduzir a quantidade de dados examinados.

Os seguintes operadores do conector do Athena para o Snowflake são compatíveis com a passagem direta de predicados:

Booleanos: E, OU, NÃO
Igualdade: EQUAL, NOT_EQUAL, LESS_THAN, LESS_THAN_OR_EQUAL, GREATER_THAN, GREATER_THAN_OR_EQUAL, IS_DISTINCT_FROM, NULL_IF, IS_NULL
Aritméticos: ADICIONAR, SUBTRAIR, MULTIPLICAR, DIVIDIR, MÓDULO, NEGAR
Outros:LIKE_PATTERN, IN

Exemplo de passagem direta combinada

Para ter recursos aprimorados de consulta, combine os tipos de passagem direta, como no seguinte exemplo:


SELECT * 
FROM my_table 
WHERE col_a > 10 
    AND ((col_a + col_b) > (col_c % col_d))
    AND (col_e IN ('val1', 'val2', 'val3') OR col_f LIKE '%pattern%') 
LIMIT 10;

Consultas de passagem

O conector Snowflake é compatível com consultas de passagem. As consultas de passagem usam uma função de tabela para enviar sua consulta completa para execução na fonte de dados.

Para usar consultas de passagem com o Snowflake, você pode empregar a seguinte sintaxe:


SELECT * FROM TABLE(
        system.query(
            query => 'query string'
        ))

O exemplo de consulta a seguir envia uma consulta para uma fonte de dados no Snowflake. A consulta seleciona todas as colunas na tabela customer, limitando os resultados a 10.


SELECT * FROM TABLE(
        system.query(
            query => 'SELECT * FROM customer LIMIT 10'
        ))

Informações de licença

Ao usar esse conector, você reconhece a inclusão de componentes de terceiros, cuja lista pode ser encontrada no arquivo pom.xml desse conector, e concorda com os termos das respectivas licenças de terceiros fornecidas no arquivo LICENSE.txt em GitHub.com.

Recursos adicionais do

Para obter as informações mais recentes sobre a versão do driver JDBC, consulte o arquivo pom.xml do conector Snowflake em GitHub.com.

Para obter mais informações sobre esse conector, visite o site correspondente em GitHub.com.

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