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Los datos son el núcleo de las empresas modernas y la capacidad de viajar en el tiempo para acceder a datos históricos puede resultar invaluable. Snowflake, una plataforma de almacenamiento de datos basada en la nube, ofrece una característica única llamada Time Travel. Time Travel Snowflake permite a las organizaciones acceder y recuperar datos históricos sin esfuerzo. Snowflake Time Travel es una función que permite a los usuarios acceder y consultar datos históricos en varios momentos. Permite la recuperación de datos tal como existían en el pasado, lo que la convierte en una herramienta esencial para auditoría, cumplimiento, depuración y análisis histórico. Snowflake Time Travel representa una desviación significativa de los sistemas tradicionales de almacenamiento de datos, que a menudo tienen dificultades para brindar un acceso eficiente a los datos históricos. ¿Qué es el viaje en el tiempo de los copos de nieve? Time Travel in Snowflake es una característica poderosa que permite a los usuarios acceder y analizar datos históricos, restaurar objetos caídos y crear instantáneas de datos en momentos específicos dentro de un período configurable, mejorando la integridad de los datos y facilitando el análisis histórico. Acceso a datos históricos: Snowflake Time Travel permite a los usuarios acceder a datos históricos, incluso si han sido modificados o eliminados. Esta característica mantiene un registro histórico de los cambios de datos en la base de datos. Recuperar objetos eliminados: puede recuperar tablas, esquemas y bases de datos que se hayan eliminado durante el período de viaje en el tiempo definido. Esto puede resultar útil para recuperar elementos eliminados accidentalmente. Consultar datos históricos: puede consultar datos como si existieran en el pasado, incluso si se han actualizado o eliminado desde entonces. Esto es útil para fines de análisis histórico, auditoría y cumplimiento. Creación de clones: Snowflake Time Travel le permite crear clones de tablas, esquemas o bases de datos completos en puntos específicos del pasado. La clonación puede resultar útil para diversos fines, como crear una instantánea de datos para su análisis o prueba. Fail-Safe: Una vez transcurrido el período de viaje en el tiempo definido, los datos históricos se mueven al Snowflake Fail-Safe y ya no es posible realizar las acciones antes mencionadas. Fail-Safe es una capa de almacenamiento en Snowflake que conserva datos históricos, pero no es accesible directamente para realizar consultas. RESTAURAR OBJETOS ELIMINADOS: Tenemos una tabla de «producto» y se eliminó accidentalmente en lugar de una tabla de respaldo. Podemos restaurar en copo de nieve usando el comando ‘UNDROP’. Podemos restaurar la tabla eliminada usando el comando UNDROP de Snowflake como se muestra a continuación. Consulta de datos históricos: consultar datos históricos en Snowflake utilizando la función Viaje en el tiempo le permite acceder y analizar datos tal como existían en puntos específicos en el pasado. A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo consultar datos históricos en Snowflake: Viaje en el tiempo utilizando la marca de tiempo: veamos cómo funciona esto con los ejemplos siguientes. Tenemos una tabla de productos y veamos primero los datos. Ahora actualizaremos la tabla como se muestra a continuación y veremos los resultados. Ahora que los datos han cambiado, veamos cómo podemos devolver los datos antiguos al mismo formato. Viaje en el tiempo usando compensación: “OFFSET” representa la diferencia de tiempo en segundos entre la hora actual y la marca de tiempo especificada. Veamos algunos ejemplos de cómo funcionará esto. Podemos ver la diferencia en la tabla entre dos períodos de tiempo. Viaje en el tiempo con Query ID: Veremos cómo funciona con algunos ejemplos. Estamos actualizando la tabla de productos nuevamente como se muestra a continuación. Ahora queremos los datos antes de esta actualización NULL en la tabla, veamos cómo funciona. El ID de consulta al que se hace referencia en la declaración corresponde a una declaración de actualización ejecutada previamente y puede recuperar este ID de consulta desde la función «Abrir historial» en Snowflake. Recuperar datos de una tabla: veremos ejemplos si queremos una instantánea de la marca de tiempo de los datos en una tabla. Período de retención de datos de viajes en el tiempo de Snowflake: en Snowflake, el período de retención de datos, a menudo denominado «período de retención de viajes en el tiempo», especifica cuánto tiempo se retienen los datos históricos y se pueden consultar mediante la función Viaje en el tiempo. El período de retención del viaje en el tiempo es un aspecto crucial de la gestión de datos, ya que determina hasta qué punto en el tiempo se puede acceder y recuperar los datos. El período de retención predeterminado en Snowflake es «UN DÍA», pero puede ampliarse según sus necesidades y su plan de precios. A continuación veremos algunos ejemplos. Podemos ver que el tiempo de retención se cambia a Cero para la tabla Products_recovery para que podamos actualizar el período de retención y eliminar el tiempo de retención de datos. Período de retención predeterminado: Snowflake Standard Edition: 1 día (24 horas): habilitado automáticamente, se aplica a todas las bases de datos, esquemas y tablas. Snowflake Enterprise Edition (y posteriores): los objetos temporales (bases de datos, esquemas, tablas) heredan la configuración del objeto principal. Los objetos persistentes pueden tener un período de retención de 0 (deshabilitado) a 90 días. Reglas del período de retención de datos: cuando cambia el período de retención de datos en un nivel superior, como el nivel de cuenta o esquema, cualquier objeto de nivel inferior (como bases de datos, esquemas y tablas) sin su propio período de retención. La retención definida explícitamente se aplicará automáticamente. adoptar las nuevas reglas sobre el período de retención. Sin embargo, cuando elimina una base de datos, cualquier esquema o tabla hijo heredará el período de retención de la base de datos, incluso si se han definido períodos de retención separados. Esto significa que se conservarán durante el mismo tiempo que la base de datos. Para garantizar que las tablas o esquemas secundarios mantengan períodos de retención cuando se elimina una base de datos, debe eliminar explícitamente los objetos secundarios antes de eliminar la base de datos o el esquema. Esencialmente, es fundamental tener en cuenta que los cambios en la retención de datos afectan a los objetos de nivel inferior y, al eliminar bases de datos, debe eliminar explícitamente cualquier esquema o tabla secundario si desea que se respeten sus distintos períodos de retención.
