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Bancos de dados40 mil · #5371

snowflake-semanticview

Ajuda seu agente a criar e validar visualizações semânticas no Snowflake. É útil para gerenciar a camada semântica de dados e garantir que as definições estejam corretas.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a criar e verificar definições de 'visualizações semânticas' no Snowflake. Visualizações semânticas são uma forma de organizar seus dados para facilitar a análise.

Quando usar

  • ✓Quando você precisa criar uma nova visualização semântica.
  • ✓Quando você quer verificar se uma definição de visualização semântica está correta.
  • ✓Quando você precisa de ajuda para instalar ou configurar a ferramenta de linha de comando do Snowflake.

Exemplo do que pedir para a IA

“Crie uma visualização semântica chamada 'vendas_totais' que mostre o total de vendas por cliente.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/snowflake-semanticview/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/snowflake-semanticview/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta usa comandos específicos do Snowflake (via linha de comando) para construir e testar suas visualizações semânticas. Ela verifica se a estrutura está correta antes de aplicá-la.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add github/awesome-copilot --skill snowflake-semanticview

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/snowflake-semanticview/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Visualizações Semânticas do Snowflake

Configuração Única

Fluxo de Trabalho Para Cada Solicitação de Visualização Semântica

  1. Confirme o banco de dados de destino, esquema, função, warehouse e o nome final da visualização semântica.
  2. Confirme se o modelo segue um esquema estrela (fatos com dimensões conformadas).
  3. Elabore o DDL da visualização semântica usando a sintaxe oficial:
  4. Preencha sinônimos e comentários para cada dimensão, fato e métrica:
    • Leia os comentários de tabelas/visualizações/colunas do Snowflake primeiro (fonte preferida):
    • Se os comentários ou sinônimos estiverem faltando, pergunte se você pode criá-los, se o usuário deseja fornecer o texto ou se você deve elaborar sugestões para aprovação.
  5. Use instruções SELECT com DISTINCT e LIMIT (máximo de 1000 linhas) para descobrir relacionamentos entre tabelas de fatos e dimensões, identificar tipos de dados de colunas e criar comentários e sinônimos mais significativos para as colunas.
  6. Crie um nome de validação temporário (por exemplo, adicione __tmp_validate) mantendo o mesmo banco de dados e esquema.
  7. Sempre valide enviando o DDL para o Snowflake via Snowflake CLI antes de finalizar:
    • Use snow sql para executar a instrução com a conexão configurada.
    • Se as flags diferirem por versão, verifique snow sql --help e use a opção de conexão mostrada lá.
  8. Se a validação falhar, itere sobre o DDL e execute novamente a etapa de validação até que ela seja bem-sucedida.
  9. Aplique o DDL final (criar ou alterar) usando o nome real da visualização semântica.
  10. Execute uma consulta de exemplo contra a visualização semântica final para confirmar que ela funciona como esperado. Ela tem uma sintaxe SQL diferente, como pode ser visto aqui: https://docs.snowflake.com/en/user-guide/views-semantic/querying#querying-a-semantic-view Exemplo:
SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    my_semview_name
    DIMENSIONS customer.customer_market_segment
    METRICS orders.order_average_value
)
ORDER BY customer_market_segment;
  1. Limpe qualquer visualização semântica temporária criada durante a validação.

Sinônimos e Comentários (Obrigatório)

  • Use a sintaxe da visualização semântica para sinônimos e comentários:
WITH SYNONYMS [ = ] ( 'synonym' [ , ... ] )
COMMENT = 'comment_about_dim_fact_or_metric'
  • Trate os sinônimos apenas como informativos; não os use para referenciar dimensões, fatos ou métricas em outros lugares.
  • Use os comentários do Snowflake como a fonte preferida e primeira para sinônimos e comentários:
  • Se os comentários do Snowflake estiverem faltando, pergunte se você pode criá-los, se o usuário deseja fornecer o texto ou se você deve elaborar sugestões para aprovação.
  • Não invente sinônimos ou comentários sem a aprovação do usuário.

Padrão de Validação (Obrigatório)

  • Nunca pule a validação. Sempre execute o DDL contra o Snowflake com a Snowflake CLI antes de apresentá-lo como final.
  • Prefira um nome temporário para validação para evitar sobrescrever a visualização real.

Exemplo de Validação CLI (Modelo)

# Replace placeholders with real values.
snow sql -q "<CREATE OR ALTER SEMANTIC VIEW ...>" --connection <connection_name>

Se a CLI usar uma flag de conexão diferente em sua versão, execute:

snow sql --help

Notas

  • Trate a instalação e a configuração da conexão como etapas únicas, mas confirme que foram feitas antes da primeira validação.
  • Mantenha a definição final da visualização semântica idêntica à definição temporária validada, exceto pelo nome.
  • Não omita sinônimos ou comentários; considere-os obrigatórios para completude, mesmo que opcionais na sintaxe.
Perguntas frequentes

O que é uma visualização semântica?

É uma camada de organização sobre seus dados que facilita a consulta e a análise, definindo como os dados de vendas, clientes e outros se relacionam.

Preciso instalar algo?

Sim, você precisa instalar a ferramenta de linha de comando do Snowflake (chamada 'snow'). As instruções estão no link fornecido.

O que são 'sinônimos' e 'comentários'?

Sinônimos são nomes alternativos para colunas ou métricas, e comentários explicam o que eles significam. Eles ajudam a tornar os dados mais fáceis de entender.

Detalhes

Descrição original do autor

Create, alter, and validate Snowflake semantic views using Snowflake CLI (snow). Use when asked to build or troubleshoot semantic views/semantic layer definitions with CREATE/ALTER SEMANTIC VIEW, to validate semantic-view DDL against Snowflake via CLI, or to guide Snowflake CLI installation and connection setup.

repo: github/awesome-copilot

Popularidade

Estrelas no GitHub
40 mil
Posição no ranking
#5371
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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