/** * WPML compatibility functions * * @global array $duplicated_posts Array to store the posts being duplicated. * * @package Yoast\WP\Duplicate_Post * @since 3.2 */ add_action( 'admin_init', 'duplicate_post_wpml_init' ); /** * Add handlers for WPML compatibility. */ function duplicate_post_wpml_init() { if ( defined( 'ICL_SITEPRESS_VERSION' ) ) { add_action( 'dp_duplicate_page', 'duplicate_post_wpml_copy_translations', 10, 3 ); add_action( 'dp_duplicate_post', 'duplicate_post_wpml_copy_translations', 10, 3 ); add_action( 'shutdown', 'duplicate_wpml_string_packages', 11 ); } } global $duplicated_posts; // phpcs:ignore WordPress.NamingConventions.PrefixAllGlobals -- Reason: Renaming a global variable is a BC break. $duplicated_posts = []; /** * Copy post translations. * * @global SitePress $sitepress Instance of the Main WPML class. * @global array $duplicated_posts Array of duplicated posts. * * @param int $post_id ID of the copy. * @param WP_Post $post Original post object. * @param string $status Status of the new post. */ function duplicate_post_wpml_copy_translations( $post_id, $post, $status = '' ) { global $sitepress; global $duplicated_posts; remove_action( 'dp_duplicate_page', 'duplicate_post_wpml_copy_translations', 10 ); remove_action( 'dp_duplicate_post', 'duplicate_post_wpml_copy_translations', 10 ); $current_language = $sitepress->get_current_language(); $trid = $sitepress->get_element_trid( $post->ID ); if ( ! empty( $trid ) ) { $translations = $sitepress->get_element_translations( $trid ); $new_trid = $sitepress->get_element_trid( $post_id ); foreach ( $translations as $code => $details ) { if ( $code !== $current_language ) { if ( $details->element_id ) { $translation = get_post( $details->element_id ); if ( ! $translation ) { continue; } $new_post_id = duplicate_post_create_duplicate( $translation, $status ); if ( ! is_wp_error( $new_post_id ) ) { $sitepress->set_element_language_details( $new_post_id, 'post_' . $translation->post_type, $new_trid, $code, $current_language ); } } } } // phpcs:ignore WordPress.NamingConventions.PrefixAllGlobals -- Reason: see above. $duplicated_posts[ $post->ID ] = $post_id; } } /** * Duplicate string packages. * * @global array() $duplicated_posts Array of duplicated posts. */ function duplicate_wpml_string_packages() { // phpcs:ignore WordPress.NamingConventions.PrefixAllGlobals -- Reason: renaming the function would be a BC-break. global $duplicated_posts; foreach ( $duplicated_posts as $original_post_id => $duplicate_post_id ) { // phpcs:ignore WordPress.NamingConventions.PrefixAllGlobals -- Reason: using WPML native filter. $original_string_packages = apply_filters( 'wpml_st_get_post_string_packages', false, $original_post_id ); // phpcs:ignore WordPress.NamingConventions.PrefixAllGlobals -- Reason: using WPML native filter. $new_string_packages = apply_filters( 'wpml_st_get_post_string_packages', false, $duplicate_post_id ); if ( is_array( $original_string_packages ) ) { foreach ( $original_string_packages as $original_string_package ) { $translated_original_strings = $original_string_package->get_translated_strings( [] ); foreach ( $new_string_packages as $new_string_package ) { $cache = new WPML_WP_Cache( 'WPML_Package' ); $cache->flush_group_cache(); $new_strings = $new_string_package->get_package_strings(); foreach ( $new_strings as $new_string ) { if ( isset( $translated_original_strings[ $new_string->name ] ) ) { foreach ( $translated_original_strings[ $new_string->name ] as $language => $translated_string ) { do_action( // phpcs:ignore WordPress.NamingConventions.PrefixAllGlobals -- Reason: using WPML native filter. 'wpml_add_string_translation', $new_string->id, $language, $translated_string['value'], $translated_string['status'] ); } } } } } } } } Snowflake中間レイヤー活用 – 2パターンの使い方 – Raqqa

Snowflake中間レイヤー活用 – 2パターンの使い方

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in generative ai

1. 現状の課題

Odoo Postgresに直接アドホック分析を実行すると、本番DBの可用性・パフォーマンスに悪影響が出る。
Snowflakeに全データを複製する方式では、不要データも含めてスキャンコスト・コンピューティングコストが増大。
大規模データ分析では、定型レポート用データも含めSnowflakeでのクエリが重くなり、コストが跳ね上がる。

2. 解決策：Snowflakeを2パターンで活用

パターンA：アドホック分析

フロー

Odoo Postgres
      │
      ▼
(OpenAI Pod/FastAPI)
      │
      ▼
Snowflake（内部テーブル）
      │
      ▼
Metabase（BI/グラフ化）

特徴
- OpenAI Podが生成するSQLに基づき、必要なデータだけをオンデマンドでSnowflake内部に格納。
- Postgresから抽出したデータを analysis_{UUID} のような一時テーブルとしてSnowflakeに作成。
- MetabaseはSnowflake内部テーブルを直接参照し、分析完了後は不要テーブルをDROP。
メリット
- 短期的で軽量なアドホック分析がすぐ可能。
- S3を経由しないため、リアルタイム性が高い。

パターンB：大規模データ分析（定型レポート向け）

フロー

Odoo Postgres
      │ (ETL/バッチ)
      ▼
  Amazon S3 (Parquet)
      │ (External Table参照)
      ▼
   Snowflake
      │
      ▼
   Metabase

特徴
- 大量のトランザクションや履歴データは S3（Parquet）に蓄積し、SnowflakeからExternal Tableで参照。
- パーティション化（例：日付/year=2025/month=07/） によりスキャン対象を絞り、Snowflakeのクレジット消費を削減。
- 定型レポートや定期ダッシュボードに最適。
メリット
- コスト効率が高い（Parquetで列指向かつ圧縮、S3は長期保存コストが安価）。
- Snowflake内部に大量データを保持しないため、内部ストレージ課金を抑制。
- 分析負荷の分散（ETL段階で必要なフィールド・期間だけ抽出）。

3. 両パターンの併用例

アドホック分析（即時可視化）：
部署やユーザーが自然文でクエリ（OpenAI → SQL） → Snowflake内部テーブル → Metabaseで即時グラフ。
定型分析（週次・月次レポート）：
大量データをバッチで S3+Parquetに出力 → SnowflakeのExternal Table → Metabaseダッシュボード。

4. メリット

Odoo本番DBの負荷を完全に分離
アドホック・定型いずれの分析もSnowflake経由。
コンピューティングコスト削減
- アドホックは最小限のデータを直接Snowflakeに。
- 大規模分析はParquet列指向＋パーティションでスキャン量を削減。
ストレージコスト最適化
- S3は低コストストレージで長期保持可能。
- Snowflake内部には一時テーブルのみ保持。

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