GETTING STARTED WITH SNOWFLAKE: USING TIME TRAVEL & THE SNOWSQL CLI EĞİTİMİ

Geçmiş veriyi SnowSQL ile geri getirin

Time Travel ile silinen/değişen veriyi kurtarın, SnowSQL CLI ile betikleştirilmiş sorgular ve otomasyon kurun.

Time Travel ile AT/BEFORE geçmiş sorgu, UNDROP ve CLONE ... AT kurtarma; SnowSQL CLI ile named connection, betik, değişken ve PUT/GET aktarımını öğreten temel eğitim.

2 gün Temel Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Time Travel ile veri kurtarma ve SnowSQL CLI

Bu eğitim, Snowflake'in Time Travel yeteneğini ve SnowSQL komut satırı istemcisini uygulamalı öğretir. Time Travel ile DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS, AT/BEFORE (TIMESTAMP, OFFSET, STATEMENT) ifadeleri, geçmiş sorgu, UNDROP TABLE/SCHEMA, CLONE ... AT ve Fail-safe kavramı işlenir. SnowSQL kurulumu, config/connections.toml ile bağlantı, named connection, !queries ve değişkenler (-D), -f ile betik çalıştırma, PUT/GET ile stage dosya aktarımı, çıktı biçimi ve otomasyon ele alınır. CLI'dan COPY INTO ile yükleme ve zamanlanmış betikler gösterilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; Time Travel sorguları ve SnowSQL betikleri yazma lableri.

Seviye

Temel Seviye — Snowflake Time Travel ile geçmiş veriye erişim ve SnowSQL komut satırı istemcisinin kullanımını kapsar.

Öğrenme Metodu

Bir çalışma alanında veri silip Time Travel ile geri getirerek ve SnowSQL betikleri çalıştırarak uygulanır.

Neden Bu Eğitim?

⏮️Veri Kurtarma

Yanlışlıkla silinen veya değişen veriyi Time Travel ile saniyeler içinde geri getirirsiniz.

💻CLI Otomasyon

SnowSQL ile sorguları betikleştirip zamanlanmış işlere bağlarsınız.

🧪Güvenli Deney

CLONE ... AT ile geçmiş bir andan ortam oluşturup güvenle test edersiniz.

Anahtar Konular

snowflake time travelsnowsql cliundrop tableat before sorgufail-safesnowsql betikput get stagesnowflake kurtarma
“Geçmişe dönebilen veri, hatayı felakete çevirmez.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Snowflake Temeli

Tablo, warehouse ve temel SQL bilgisine aşinalık gerekir.

2
Komut Satırı

Terminal kullanımı ve ortam değişkenlerine aşinalık faydalıdır.

3
Snowflake Hesabı

SnowSQL bağlanabilen bir çalışma alanı erişimi gerekir.

4
Yetki

Nesne oluşturma/silme için yeterli rol ayrıcalığı beklenir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı Time Travel ile geçmiş veriyi sorgular ve silinen nesneleri kurtarabilir.
Modül 1
Retention ve Temel
  • DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS ayarı
  • Standart vs Enterprise retention
  • Tablo/şema/db düzeyinde ayar
  • Time Travel penceresi mantığı
  • Fail-safe (7 gün) kavramı
  • Depolama maliyeti etkisi
Modül 2
Geçmiş Sorgu
  • SELECT ... AT(TIMESTAMP=>...)
  • AT(OFFSET=> -saniye)
  • BEFORE(STATEMENT=>query_id)
  • query_id bulma
  • Geçmiş-güncel karşılaştırma
  • Zaman damgası formatı
Modül 3
Kurtarma
  • UNDROP TABLE
  • UNDROP SCHEMA/DATABASE
  • Yanlış UPDATE/DELETE geri alma
  • CLONE ... AT ile anlık kopya
  • Kurtarma doğrulama
  • Retention bittiğinde davranış
Modül 4
Klon ve Ortam
  • Zero-copy clone + AT
  • Geçmiş andan test ortamı
  • Clone sonrası bağımsızlık
  • Depolama paylaşımı mantığı
  • Clone yetki devri
  • Temizlik ve maliyet
Günün hedefiKatılımcı SnowSQL ile bağlanır, betik çalıştırır ve dosya aktarımı yapabilir.
Modül 1
Kurulum ve Bağlantı
  • SnowSQL kurulumu
  • config / connections.toml
  • Named connection tanımı
  • Account identifier formatı
  • MFA/anahtar ile kimlik
  • Bağlantı doğrulama
Modül 2
Oturum ve Komutlar
  • !set ve oturum komutları
  • Context: role/warehouse/db
  • !queries ve geçmiş
  • !spool ile çıktı kaydetme
  • Çıktı biçimi (output_format)
  • !exit ve oturum yönetimi
Modül 3
Betik Çalıştırma
  • f ile .sql betik
  • q ile tek sorgu
  • D ile değişken geçme
  • &variable kullanımı
  • Hata durumunda davranış
  • Zamanlanmış çalıştırma
Modül 4
Dosya Aktarımı
  • PUT ile stage'e yükleme
  • GET ile indirme
  • Internal stage yönetimi
  • COPY INTO ile tabloya yük
  • Sıkıştırma ve paralel
  • Otomasyon betiği örneği

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Retention

Time Travel penceresini ve Fail-safe'i doğru ayarlarsınız.

✅
Geçmiş Sorgu

AT/BEFORE ile geçmiş bir andaki veriyi sorgularsınız.

✅
Kurtarma

UNDROP ve CLONE ... AT ile silinen veriyi geri getirirsiniz.

✅
Klon

Geçmiş andan ekonomik test ortamları oluşturursunuz.

✅
SnowSQL Bağlantı

connections.toml ile named connection kurarsınız.

✅
Betikleştirme

-f ve -D ile parametreli SQL betikleri çalıştırırsınız.

✅
Dosya Aktarımı

PUT/GET ve COPY INTO ile veri yükler/indirirsiniz.

✅
Otomasyon

CLI betiklerini zamanlanmış işlere bağlarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Snowflake kullanan analist ve veri mühendisleri
  • CLI'dan otomasyon kurmak isteyen
  • veri kurtarma senaryolarına ihtiyaç duyan ekipler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Snowflake kullanan analist/veri mühendisleri ve CLI'dan otomasyon ile veri kurtarmaya ihtiyaç duyan ekipler için uygundur.
Time Travel ne kadar geriye gider?
Edition'a ve DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS ayarına bağlıdır; ardından Fail-safe devreye girer.
SnowSQL ne işe yarar?
Snowflake'in komut satırı istemcisidir; betik çalıştırma, dosya aktarımı ve otomasyon için kullanılır.
Silinen tablo geri gelir mi?
Retention süresi içinde UNDROP TABLE ile geri getirilebilir.
Sertifika veriliyor mu?
Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Getting Started with Snowflake: Using Time Travel & the Snow Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeTemel Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Mühendisliği ve AmbarıImplementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Microsoft Fabric'te veri mühendisliği: Lakehouse, Spark notebook, medallion, Dataflow Gen2, data pipeline, Warehouse ve güvenliği uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıIntroduction to ETL and Data Warehousing Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Introduction to ETL and Data Warehousing Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

ETL ve veri ambarı temelleri: extract-transform-load, ETL/ELT, star şema, fact/dimension, grain ve SCD Tip 1/2/3 yükleme stratejilerini öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıIntroduction to Snowflake Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Introduction to Snowflake Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Snowflake'e giriş: üç katmanlı mimari, Snowsight, tablo oluşturma, COPY INTO ile veri yükleme, SQL sorgulama, warehouse ve RBAC temelini öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıManaging Snowflake: Administering a Snowflake Account Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Managing Snowflake: Administering a Snowflake Account Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Snowflake yönetimi: RBAC rol hiyerarşisi, resource monitor, maliyet izleme, network policy/MFA/SSO, masking, replikasyon ve denetimi öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıMicrosoft Fabric Data Engineer (DP-700) Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Microsoft Fabric Data Engineer (DP-700) Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

DP-700 Fabric Data Engineer: workspace/git/deployment, Spark ve pipeline dönüşüm, Eventstream/KQL, Warehouse, monitoring ve optimizasyonu öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn