dbt with Snowflake

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dbt with Snowflake

Snowflake Architecture

Architecture Diagram
ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”
│                     SNOWFLAKE + DBT ARCHITECTURE                            │
ā”œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”¤
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│  │                    SNOWFLAKE ARCHITECTURE                            │   │
│  │                                                                     │   │
│  │  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā” │   │
│  │  │   DATABASES  │  │   SCHEMAS    │  │    TABLES                │ │   │
│  │  │              │  │              │  │                          │ │   │
│  │  │ • Logical    │  │ • Namespace  │  │ • Permanent              │ │   │
│  │  │   containers │  │ • Access     │  │ • Transient              │ │   │
│  │  │ • Shared     │  │   control    │  │ • Temporary              │ │   │
│  │  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜ │   │
│  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜   │
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│                              ā–¼                                              │
│  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”   │
│  │                    WAREHOUSE MANAGEMENT                              │   │
│  │                                                                     │   │
│  │  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā” │   │
│  │  │   WAREHOUSES │  │   RESOURCE   │  │    AUTO-SCALING          │ │   │
│  │  │              │  │   MONITORS   │  │                          │ │   │
│  │  │ • Compute    │  │ • Credit     │  │ • Min/Max clusters       │ │   │
│  │  │ • Scaling    │  │   usage      │  │ • Scaling policies       │ │   │
│  │  │ • Size       │  │ • Query      │  │ • Queue management       │ │   │
│  │  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜  │   history    │  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜ │   │
│  │                     ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜                                │   │
│  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜   │
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ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜

Time Travel Architecture

Architecture Diagram
ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”
│                     SNOWFLAKE TIME TRAVEL                                    │
ā”œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”¤
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│  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”   │
│  │                    TIME TRAVEL CAPABILITIES                          │   │
│  │                                                                     │   │
│  │  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā” │   │
│  │  │  UNDROP      │  │  QUERY       │  │    CLONE                  │ │   │
│  │  │              │  │  HISTORY     │  │                          │ │   │
│  │  │ • Restore    │  │ • Historical │  │ • Zero-copy              │ │   │
│  │  │   tables     │  │   queries    │  │ • Instant                │ │   │
│  │  │ • Restore    │  │ • Point-in-  │  │ • Metadata               │ │   │
│  │  │   schemas    │  │   time       │  │   only                   │ │   │
│  │  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜ │   │
│  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜   │
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│                              ā–¼                                              │
│  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”   │
│  │                    TIME TRAVEL USAGE                                 │   │
│  │                                                                     │   │
│  │  -- Query historical data                                           │   │
│  │  SELECT * FROM table AT (TIMESTAMP => '2024-01-01 12:00:00')       │   │
│  │                                                                     │   │
│  │  -- Query before specific change                                    │   │
│  │  SELECT * FROM table BEFORE (STATEMENT => 'abc123')                │   │
│  │                                                                     │   │
│  │  -- Restore dropped table                                           │   │
│  │  UNDROP TABLE table_name                                            │   │
│  │                                                                     │   │
│  │  -- Clone table with zero copy                                      │   │
│  │  CREATE TABLE table_clone CLONE table_name                          │   │
│  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜   │
│                                                                             │
ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜

Warehouse Optimization

Architecture Diagram
ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”
│                     WAREHOUSE OPTIMIZATION STRATEGY                         │
ā”œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”¤
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│  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”   │
│  │                    WAREHOUSE SIZING                                  │   │
│  │                                                                     │   │
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│  │  │ Size        │ Credits/hr │ Best For   │ dbt Usage           │  │   │
│  │  ā”œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”¼ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”¼ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”¼ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”¤  │   │
│  │  │ X-Small     │ 1          │ Dev/Test   │ Development         │  │   │
│  │  │ Small       │ 2          │ Light ETL  │ Small models        │  │   │
│  │  │ Medium      │ 4          │ Standard   │ Most workloads      │  │   │
│  │  │ Large       │ 8          │ Heavy ETL  │ Large models        │  │   │
│  │  │ X-Large     │ 16         │ Complex    │ Complex transforms  │  │   │
│  │  │ 2X-Large    │ 32         │ Enterprise │ Enterprise ETL      │  │   │
│  │  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”“ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”“ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”“ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜  │   │
│  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜   │
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│  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”   │
│  │                    AUTO-SCALING                                      │   │
│  │                                                                     │   │
│  │  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”   │   │
│  │  │  MIN_CLUSTERS=1, MAX_CLUSTERS=4                            │   │   │
│  │  │                                                             │   │   │
│  │  │  Time ──────────────────────────────────────────────────▶  │   │   │
│  │  │  Clusters:                                                 │   │   │
│  │  │  ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”                                                   │   │   │
│  │  │  │  1  │ (idle)                                            │   │   │
│  │  │  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜                                                   │   │   │
│  │  │       ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”                                              │   │   │
│  │  │       │  2  │ (queue builds)                               │   │   │
│  │  │       ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜                                              │   │   │
│  │  │            ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”                                         │   │   │
│  │  │            │  3  │ (queue persists)                        │   │   │
│  │  │            ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜                                         │   │   │
│  │  │                 ā”Œā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”                                    │   │   │
│  │  │                 │  4  │ (max clusters)                     │   │   │
│  │  │                 ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜                                    │   │   │
│  │  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜   │   │
│  ā””ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”€ā”˜   │
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Detailed Explanation

Snowflake is a cloud data platform that provides separation of storage and compute, enabling flexible scaling and cost management.

Snowflake + dbt Features

  1. Warehouse Management: Dynamic compute allocation
  2. Time Travel: Historical data access
  3. Zero-Copy Cloning: Instant table copies
  4. Result Caching: Automatic query result caching
  5. Auto-Scaling: Dynamic cluster scaling

Warehouse Configuration

Snowflake warehouses control compute resources:

  • Size: X-Small to 6X-Large
  • Scaling: Single to multi-cluster
  • Auto-suspend: Automatic suspension after inactivity
  • Auto-resume: Automatic resume on query submission

Time Travel

Snowflake retains historical data for:

  • Standard: 1 day
  • Enterprise: 90 days
  • Business Critical: 90 days

Best Practices for Snowflake

  1. Right-size warehouses - Match size to workload
  2. Use auto-scaling - Handle queue spikes
  3. Set auto-suspend - Reduce idle costs
  4. Leverage time travel - For debugging and auditing
  5. Use zero-copy cloning - For testing and development
  6. Monitor credit usage - Track costs
  7. Use query history - Analyze query patterns
  8. Implement resource monitors - Control costs

Code Examples

Snowflake Profile Configuration

# profiles.yml
my_profile:
  target: dev
  
  outputs:
    dev:
      type: snowflake
      account: my_account
      user: my_user
      password: "{{ env_var('SNOWFLAKE_PASSWORD') }}"
      role: TRANSFORMER
      warehouse: COMPUTE_WH
      database: ANALYTICS_DEV
      schema: "dbt_{{ env_var('DBT_USER') }}"
      client_session_keep_alive: false
      query_tag: "dbt_dev"
      connect_retries: 3
      connect_timeout: 10
      retry_on_database_errors: true
      retry_all: false
    
    prod:
      type: snowflake
      account: my_account
      user: service_account
      password: "{{ env_var('SNOWFLAKE_PASSWORD') }}"
      role: TRANSFORMER
      warehouse: ANALYTICS_WH
      database: ANALYTICS_PROD
      schema: public
      client_session_keep_alive: true
      query_tag: "dbt_production"

Warehouse Configuration

-- macros/snowflake/create_warehouse.sql
{% macro create_warehouse(warehouse_name, size='X-Small', min_clusters=1, max_clusters=1) %}
    create warehouse if not exists {{ warehouse_name }}
        warehouse_size = '{{ size }}'
        min_cluster_count = {{ min_clusters }}
        max_cluster_count = {{ max_clusters }}
        auto_suspend = 60
        auto_resume = true
        initially_suspended = true
        comment = 'Warehouse created by dbt';
{% endmacro %}

Time Travel Query

-- models/marts/fct_orders_historical.sql
{{
    config(
        materialized='view'
    )
}}

-- Query data from 7 days ago
with current_data as (
    select * from {{ ref('fct_orders') }}
),

historical_data as (
    select * from {{ ref('fct_orders') }} 
    at (offset => -60*60*24*7)  -- 7 days ago
),

comparison as (
    select
        current_data.order_id,
        current_data.amount as current_amount,
        historical_data.amount as historical_amount,
        current_data.amount - historical_data.amount as amount_change
    from current_data
    left join historical_data 
        on current_data.order_id = historical_data.order_id
)

select * from comparison

Zero-Copy Clone

-- macros/snowflake/clone_table.sql
{% macro clone_table(source_table, target_table) %}
    create table {{ target_table }} clone {{ source_table }};
{% endmacro %}

-- Usage in model
{{
    config(
        materialized='table',
        post_hook=[
            "{{ clone_table(this, this ~ '_backup') }}"
        ]
    )
}}

Resource Monitor

-- macros/snowflake/create_resource_monitor.sql
{% macro create_resource_monitor(monitor_name, credit_quota=100, notify_emails=['data-eng@company.com']) %}
    create resource monitor if not exists {{ monitor_name }}
        with credit_quota = {{ credit_quota }}
        notify_users = ({{ notify_emails | join(', ') }})
        notify_on = (80, 95, 100)
        suspend = immediately
        suspend_immediately = true;
{% endmacro %}

Optimized Snowflake Model

-- models/marts/fct_orders.sql
{{
    config(
        materialized='incremental',
        unique_key='order_id',
        incremental_strategy='merge',
        cluster_by=['customer_id', 'order_status'],
        post_hook=[
            "alter table {{ this }} clustering key recluster"
        ]
    )
}}

with orders as (
    select * from {{ ref('stg_orders') }}
),

final as (
    select
        order_id,
        customer_id,
        order_date,
        order_status,
        amount,
        current_timestamp() as updated_at
    from orders
)

select * from final

{% if is_incremental() %}
where updated_at > (select max(updated_at) from {{ this }})
{% endif %}

Performance Metrics

MetricDescriptionTarget
Query TimeAverage query execution<10s
Credit UsageCredits consumed per run<50
Warehouse UptimePercentage of time active<50%
Cache Hit RateQuery result cache hits>80%
Auto-SuspendTime to suspend idle60s

Best Practices

  1. Right-size warehouses - Match size to workload
  2. Use auto-scaling - Handle queue spikes
  3. Set auto-suspend - Reduce idle costs
  4. Leverage time travel - For debugging and auditing
  5. Use zero-copy cloning - For testing and development
  6. Monitor credit usage - Track costs
  7. Use query history - Analyze query patterns
  8. Implement resource monitors - Control costs

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