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❄️

Snowflake の外部テーブル入門

けびん
2024/07/25に公開
SQL
Snowflake
DataEngineering
dbt
tech

はじめに

こんにちは！ナウキャストのデータエンジニアのけびんです。

先日 Snowflake Unconference #2 に参加し、外部テーブルの話をしました。この記事はその際の資料として利用したものです。
https://techplay.jp/event/949829

皆さん Snowflake へデータを取り込むときにどのような方法を使っているでしょうか？
Snowpipe を利用するのが王道パターンかと思いますが、僕は外部テーブルを利用する方法が好きです。

外部テーブルの存在は知っていても細かいところが意外と知られていないと感じることが多いので、本記事ではその辺りを紹介していこうと思います。

外部テーブルとは

外部テーブルとは、顧客が管理するS3などの外部ステージに格納されているデータに対して、それらがあたかも Snowflake のテーブル内にあるかのようにクエリがすることができる機能です。

AWS で Athena を利用したことがある方は、 Athena のテーブルを想像していただくと分かりやすいと思います。

以下のようなポイントがあります。

  • 外部テーブルは読み取り専用
  • パフォーマンスについて
    • CREATE EXTERNAL TABLE については基本的に早い印象
    • 外部テーブルに対するクエリはネイティブなテーブルに比べて基本的にパフォーマンスが悪い
      • S3などに毎回データを取りに行く必要があるため
  • クローンはできない
  • metadata$filename という特殊なカラムがある
  • ファイルサイズの推奨事項
    • 並列処理をいい感じにやるために、Parquetであれば256~512MBのサイズのファイルにすることが推奨されている
  • パーティションの設定が可能
    • metadata$filename がここでも活躍します
  • dbt から外部テーブルを作成することも可能

外部テーブルを実際に使ってみる

サンプルデータの用意

サクッと試すだけなので特に意味はないですが３つファイルを用意します。
これらのファイルを s3://<bucket-name>/db1/table1/hoge.csv という場所に配置しておきます。

data_20240701.csv
col1,col2
A,B
C,D
data_20240702.csv
col1,col2
AAA,BBB
CCC,DDD
EEE,FFF
data_20240703.csv
col1,col2
W,W
X,X
Y,Y
Z,Z

ストレージインテグレーションの用意

外部テーブルは外部ステージにあるデータを取り扱うわけですが、外部ステージつまり自分たちが管理しているS3などへ Snowflake から安全にアクセスする設定が必要です。このためにはストレージインテグレーションの設定が必要になります。
AWS S3 を念頭に概要を説明すると、 Snowflake 側の AWS アカウント内の IAM User が、自分の管理する AWS アカウント内の IAM Role へとクロスアカウントで Assume Role するための諸々の設定をする、ということになります。

このあたりも奥が深いのですが、以下のドキュメントなどを参考に用意ができていると仮定します。
https://docs.snowflake.com/ja/user-guide/data-load-s3-config-storage-integration

AWS の IAM やクロスアカウントアクセスに関しては以下の自分のスライドも参考になるかもしれません。
https://speakerdeck.com/kevinrobot34/introduction-aws-iam-3a810adc-5172-4460-9721-0041456eb2bf?slide=32

  • Snowflake 側での作業
    CREATE OR REPLACE STORAGE INTEGRATION storage_integration_tutorial
TYPE = EXTERNAL_STAGE
STORAGE_PROVIDER = 'S3'
ENABLED = TRUE
STORAGE_AWS_ROLE_ARN = 'arn:aws:iam::<account-id>:role/snowflake-external-table-tutorial'
STORAGE_ALLOWED_LOCATIONS = ('s3://<bucket-name>/');
    • DESC INTEGRATION storage_integration_tutorial; で STORAGE_AWS_IAM_USER_ARN と STORAGE_AWS_EXTERNAL_ID を控えておく
  • AWS 側での設定
    • S3バケットを作成（ STORAGE_ALLOWED_LOCATIONS で指定した名前で作る ）
      • サンプルデータとして用意したファイルたちを配置しておく
    • IAM Role の作成 ( STORAGE_AWS_ROLE_ARN で指定した名前で作る )
      • Trust relationship に先ほど控えた STORAGE_AWS_IAM_USER_ARN と STORAGE_AWS_EXTERNAL_ID の情報を含める

外部ステージの作成

ファイルフォーマットと外部ステージも用意しておきましょう

CREATE OR REPLACE FILE FORMAT my_csv_format
  TYPE = 'CSV'
  FIELD_DELIMITER = ','
  SKIP_HEADER = 1;

CREATE OR REPLACE STAGE my_s3_stage
  STORAGE_INTEGRATION = storage_integration_tutorial
  URL = 's3://<bucket-name>/db1/table1/'
  FILE_FORMAT = my_csv_format;

list @my_s3_stage; で以下のようにファイルの一覧が表示されたらOKです！
stage_list_res

パーティションカラムの用意

外部テーブルにはパーティションを設定することができます。
プルーニングするためには必須なので設定しましょう。

外部ステージには metadata$filename という特殊なカラムがありこれを利用します。
https://docs.snowflake.com/en/user-guide/querying-metadata

https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-external-intro#schema-on-read

select 
    metadata$filename, 
    metadata$file_row_number,
from @my_s3_stage/
order by 1, 2
limit 100;

stage_filename

今回の場合 db1/table1/data_20240701.csv のうちファイル名の 20240701 の部分を YYYYMMDD の日付のパーティションカラムとして使うようにしたいです。

split_part や substr などを使い必要な部分を抽出すれば良いです。これが結構面倒なので、以下のようなクエリを Worksheet でトライアンドエラーしながら綺麗にfilenameをパースできているかを確認するのがおすすめです。

stage_partition_try_and_error

最終的には日付の部分を抜き出すには以下のようにパースすれば良いです。

TO_DATE(
    split_part(split_part(split_part(metadata$filename, '/', 3), '_', 2), '.', 1), 
    'YYYYMMDD'
)

外部テーブルの作成

create or replace external table sample_et (
    col1 varchar as (value:c1::varchar),
    col2 varchar as (value:c2::varchar),
    date_part date as TO_DATE(
        split_part(split_part(split_part(metadata$filename, '/', 3), '_', 2), '.', 1), 
        'YYYYMMDD'
    )
)
PARTITION BY (date_part)
LOCATION=@my_s3_stage
AUTO_REFRESH = false
FILE_FORMAT = my_csv_format
;

適切にパーティション切っていれば、そのカラムを使うとプルーニングされて早くなるので必須です！

dbt で外部テーブルを利用する

dbt-external-tables というパッケージを利用することで、 dbt で外部テーブルを定義することが簡単にできるようになります。
https://github.com/dbt-labs/dbt-external-tables

使い方としては、 dbt source として通常通りテーブルの情報を記載するのですが、 external というセクションを追加し、

  • 外部テーブルのロケーション
  • ファイルフォーマット
  • パーティション

といった外部テーブルに関連する追加情報を記載します。

version: 2

sources:
  - name: snowplow
    database: analytics
    schema: snowplow_external
    loader: S3
    loaded_at_field: collector_hour
    
    tables:
      - name: event_ext_tbl
        description: "External table of Snowplow events stored as JSON files"
        external:
          location: "@raw.snowplow.snowplow"  # reference an existing external stage
          file_format: "( type = json )"      # fully specified here, or reference an existing file format
          auto_refresh: true                  # requires configuring an event notification from Amazon S3 or Azure
          partitions:
            - name: collector_hour
              data_type: timestamp
              expression: to_timestamp(substr(metadata$filename, 8, 13), 'YYYY/MM/DD/HH24')
              
        # all Snowflake external tables natively include a `metadata$filename` pseudocolumn
        # and a `value` column (JSON blob-ified version of file contents), so there is no need to specify
        # them here. you may optionally specify columns to unnest or parse from the file:
        columns:
          - name: app_id
            data_type: varchar(255)
            description: "Application ID"
          - ...

これらを踏まえ、 dbt run-operation stage_external_sources とコマンドを実行すると、適宜この dbt source の情報を踏まえた CREATE EXTERNAL TABLE 文が実行されるというようなイメージです。
このように source として外部テーブルを作成したら、あとは普通に dbt でパイプラインを作っていけばOKです。

外部テーブルでのデータのロード

Snowflake へデータをロードするために外部テーブルを使うことが可能なわけですが、メリット・デメリットがあります。

  • メリット
    • Athena などを利用していて S3 に綺麗にデータが入っている場合サクッとSnowflakeにデータをロードできる
    • 元データを直接DWHから簡単に調査可能
    • dbt を組み合わせることで dbt のコマンドでデータの取り込みができたり、複雑なインクリメンタルな取り込みもできる
      • パイプラインをすべて dbt の世界に寄せられる
  • デメリット
    • 外部テーブルはパフォーマンスの問題がある
      • パイプラインに外部テーブルをネイティブなテーブルに変換するステップを入れておく必要があり、また差分更新しないと厳しかったりする
        • dbt であれば incremental model との組み合わせが実質必須
      • もしくはマテリアライズドビューを使ったり
    • 外部テーブルはクローンできない

この辺りに気をつけた上で使うとかなり有効な機能かなと思います。

まとめ

本ブログでは Snowflake の外部テーブルについて紹介してきました。Partition を使い dbt と組み合わせることで柔軟に管理・運用が可能です。

S3に比較的綺麗にデータが揃っている場合などにはかなり有効なデータのロード方法だと思っています。機会があればぜひ使ってみてください！

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