主要观点：Snowflake 是云原生数据平台，适用于现代分析工作负载，文章深入探讨了在线零售分析的高级 SQL 查询，利用其能力进行趋势分析、客户细分和用户旅程映射等。
关键信息：

• Snowflake 架构分离计算和存储，支持半结构化数据，具备时间旅行、行级安全等功能。
• 以“ShopSphere”为例，使用两个表记录客户交互和用户详情，提供了七个实用的高级 SQL 查询。
• 包括按年季度分组数据、计算购买累计总额、移动平均登录频率、区域购买时间序列分析、生成分层小计、递归 CTE 追踪客户购买路径、解析 JSON 事件等查询。
• 介绍了系统架构，包括外部数据源、Snowflake 平台、ETL 工具和 BI 工具四层。
• 提出实践考虑，如性能优化（聚类键、查询加速、成本管理）、数据质量（处理边缘情况、数据偏斜）、安全合规（行级安全、数据掩码）。
  重要细节：
• 每个查询都有查询流程、BI 可视化、系统架构图和样本输入输出，如按年季度分组查询按年季度统计事件数和总价值等。
• 递归 CTE 用于追踪客户购买序列，解析 JSON 查询提取 JSON 字段进行产品分析等。
• 系统架构图展示了各层的作用和相互关系，实践考虑涵盖了多个方面以确保查询在实际场景中的有效性。
• 结论强调 Snowflake 的优势及查询对 ShopSphere 优化运营和增长的作用，如提高库存管理、客户留存和营销效果等。