snowflake-semanticview

bởi github

Xây dựng và xác thực các semantic view trong Snowflake bằng Snowflake CLI với tính năng tạo và kiểm tra DDL có hướng dẫn. Xử lý toàn bộ vòng đời của semantic view: soạn thảo DDL, điền từ đồng nghĩa và chú thích từ siêu dữ liệu bảng Snowflake, xác thực với Snowflake qua CLI, và thực thi các câu lệnh CREATE hoặc ALTER cuối cùng. Yêu cầu cài đặt Snowflake CLI một lần và thiết lập kết nối; xác nhận các điều kiện tiên quyết trước khi tiến hành xác thực. Xác thực tất cả DDL với Snowflake bằng view tạm thời...

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill snowflake-semanticview

Snowflake Semantic Views

One-Time Setup

Workflow For Each Semantic View Request

  1. Confirm the target database, schema, role, warehouse, and final semantic view name.
  2. Confirm the model follows a star schema (facts with conformed dimensions).
  3. Draft the semantic view DDL using the official syntax:
  4. Populate synonyms and comments for each dimension, fact, and metric:
    • Read Snowflake table/view/column comments first (preferred source):
    • If comments or synonyms are missing, ask whether you can create them, whether the user wants to provide text, or whether you should draft suggestions for approval.
  5. Use SELECT statements with DISTINCT and LIMIT (maximum 1000 rows) to discover relationships between fact and dimension tables, identify column data types, and create more meaningful comments and synonyms for columns.
  6. Create a temporary validation name (for example, append __tmp_validate) while keeping the same database and schema.
  7. Always validate by sending the DDL to Snowflake via Snowflake CLI before finalizing:
    • Use snow sql to execute the statement with the configured connection.
    • If flags differ by version, check snow sql --help and use the connection option shown there.
  8. If validation fails, iterate on the DDL and re-run the validation step until it succeeds.
  9. Apply the final DDL (create or alter) using the real semantic view name.
  10. Run a sample query against the final semantic view to confirm it works as expected. It has a different SQL syntax as can be seen here: https://docs.snowflake.com/en/user-guide/views-semantic/querying#querying-a-semantic-view Example:
SELECT * FROM SEMANTIC_VIEW(
    my_semview_name
    DIMENSIONS customer.customer_market_segment
    METRICS orders.order_average_value
)
ORDER BY customer_market_segment;
  1. Clean up any temporary semantic view created during validation.

Synonyms And Comments (Required)

  • Use the semantic view syntax for synonyms and comments:
WITH SYNONYMS [ = ] ( 'synonym' [ , ... ] )
COMMENT = 'comment_about_dim_fact_or_metric'
  • Treat synonyms as informational only; do not use them to reference dimensions, facts, or metrics elsewhere.
  • Use Snowflake comments as the preferred and first source for synonyms and comments:
  • If Snowflake comments are missing, ask whether you can create them, whether the user wants to provide text, or whether you should draft suggestions for approval.
  • Do not invent synonyms or comments without user approval.

Validation Pattern (Required)

  • Never skip validation. Always execute the DDL against Snowflake with Snowflake CLI before presenting it as final.
  • Prefer a temporary name for validation to avoid clobbering the real view.

Example CLI Validation (Template)

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

If the CLI uses a different connection flag in your version, run:

snow sql --help

Notes

  • Treat installation and connection setup as one-time steps, but confirm they are done before the first validation.
  • Keep the final semantic view definition identical to the validated temporary definition except for the name.
  • Do not omit synonyms or comments; consider them required for completeness even if optional in syntax.

Thêm skills từ github

debugging-workflows
github
Hướng dẫn gỡ lỗi các quy trình tác nhân GitHub - phân tích nhật ký, kiểm tra lần chạy và khắc phục sự cố
go-codemod
github
Triển khai và kiểm thử các codemod Go cho lệnh gh aw fix.
acreadiness-policy
github
Giúp người dùng chọn, viết hoặc áp dụng chính sách AgentRC. Chính sách tùy chỉnh điểm sẵn sàng bằng cách tắt các kiểm tra không liên quan, ghi đè mức độ tác động/cấp độ, thiết lập…
ai-ready
github
Biến bất kỳ kho lưu trữ nào thành sẵn sàng cho AI — phân tích mã nguồn của bạn và tạo ra AGENTS.md, copilot-instructions.md, quy trình CI, mẫu issue, và nhiều hơn nữa. Khai thác đánh giá PR của bạn…
create-oo-component-documentation
github
Tạo tài liệu toàn diện, chuẩn hóa cho các thành phần hướng đối tượng, tuân theo các phương pháp thực hành tốt nhất trong ngành và tiêu chuẩn tài liệu kiến trúc.
dependabot
github
Dependabot là công cụ quản lý phụ thuộc tích hợp sẵn của GitHub với ba khả năng cốt lõi:
doublecheck
github
Quy trình xác minh ba lớp cho đầu ra AI. Trích xuất các tuyên bố có thể kiểm chứng, tìm nguồn hỗ trợ hoặc mâu thuẫn qua tìm kiếm web, thực hiện đánh giá đối kháng…
foundry-agent-sync
github
Tạo và đồng bộ hóa các tác nhân AI dựa trên prompt trực tiếp trong Azure AI Foundry thông qua REST API, từ một tệp kê khai JSON cục bộ. Không giống như các kỹ năng scaffolding chỉ…