我们有几个本地数据库，到目前为止，我们的数据仓库也都位于本地。现在移至云计算和数据仓库将在Snowflake。但是我们仍然拥有比云中更多的本地源系统，因此我们希望坚持使用我们的本地ETL解决方案。我们正在使用Pentaho数据集成（PDI）作为我们的ETL工具。
然后，我们面临的问题是，使用Snowflake JDBC驱动程序的PDI表输出步骤对于将大量数据加载到Snowflake来说非常慢。一年前，情况甚至更糟，因为每行之后都进行INSERT INTO和COMMIT。到今天为止，它已经有了很大的改进（在查看Snowflake的历史记录/日志时），它现在似乎已经对临时的Snowflake阶段进行了某种PUT，但是从那以后仍然对目标表执行了某种INSERT操作，这就是速度慢（在我们的测试用例中，花了一个小时来加载1000000条记录）。
我们使用了批量加载的解决方法，我们使用SnowSQL（Snowflakes命令行工具）脚本来将批量加载放入由PDI编排的Snowflake中。在我们的示例案例中，花了不到一分钟的时间将相同的100万条记录放入Snowflake。
然后在Snowflake数据库中完成的所有工作都只是通过通过JDBC发送到Snowflake的PDI SQL步骤完成的，我们所有的源系统查询都可以在PDI上正常运行。因此，问题仅在于Snowflake的批量加载，我们需要做一些怪异的解决方法：
而不是：
PDI.Table input(get source data) >> PDI.Table output(write to Snowflake table)
我们有：
PDI.Table input(get source data) >> PDI.Write to local file >> Snowsql.PUT local file to Snowflake Stage >> Snowsql.COPY data from Snowflake Stage to Snowflake table >> PDI clear local file, also then clear Snowflake stage.
它可以工作，但是比需要的复杂得多（例如，与之前的本地数据库负载相比）。
我什至不知道这个问题是在Snowflake上（如果JDBC驱动程序工作不理想）还是在PDI上（如果它只是没有正确使用JDBC驱动程序），但我想拥有它工作得更好。
要在Snowflake中批量加载，您需要进行放置和复制。