무료 온라인 액세스 Snowflake.COF-C02.v2026-07-09.q699 모의 시험 (Page 18)

COF-C02 문제 81

WHERE 절이 포함된 쿼리 실행 시간이 예상보다 오래 걸립니다. 쿼리 프로파일을 보면 모든 마이크로 파티션을 스캔하는 것으로 나타납니다. 이 쿼리를 어떻게 최적화해야 할까요?

A. 테이블에 대한 뷰를 생성합니다.

B. 테이블에 클러스터링 키를 추가합니다.

C. 쿼리에 제한 절을 추가합니다.

D. 테이블에 동적 데이터 마스킹 정책을 추가합니다.

정답: B

WHERE 절이 포함된 쿼리의 실행 시간이 예상보다 길고, 쿼리 프로파일에서 모든 마이크로 파티션을 스캔하는 것으로 나타나는 경우, 테이블에 클러스터링 키를 추가하여 쿼리를 최적화할 수 있습니다.
Snowflake에서 마이크로 파티셔닝 이해하기:
* Snowflake는 효율적인 저장과 쿼리 성능을 위해 테이블을 자동으로 마이크로 파티션으로 분할합니다.
* 각 마이크로 파티션에는 해당 파티션이 보유하는 값의 범위에 대한 메타데이터가 포함되어 있어 쿼리 실행 중에 관련 없는 파티션을 제거하는 데 도움이 됩니다.
클러스터링 키의 역할:
* 클러스터링 키는 테이블의 데이터가 마이크로 파티션 내에서 어떻게 구성되는지를 정의합니다.
클러스터링 키를 지정하면 데이터의 물리적 레이아웃을 제어하여 관련 행이 함께 저장되도록 할 수 있습니다.
* 이 구성은 스캔해야 하는 마이크로 파티션 수를 줄여 쿼리 성능을 향상시킵니다.
* 클러스터링 키를 사용한 쿼리 최적화:
* WHERE 절에서 자주 사용되는 열을 기반으로 클러스터링 키를 추가하면 Snowflake가 관련 마이크로 파티션을 신속하게 찾고 스캔하는 데 도움이 됩니다.
* 이렇게 하면 스캔하는 데이터 양이 최소화되고 쿼리 실행 시간이 단축됩니다.
* 예:
ALTER TABLE my_table CLUSTER BY (column1, column2);
* 이 명령은 column1과 column2를 사용하여 my_table에 클러스터링 키를 추가합니다.
* 향후 이러한 열을 기준으로 필터링하는 쿼리는 성능 향상의 이점을 누릴 수 있습니다.
* 이익:
* 쿼리 실행 시간 단축: 스캔해야 하는 마이크로 파티션 수가 줄어듭니다.
* 자원 활용도 향상: 더욱 효율적인 데이터 검색으로 컴퓨팅 비용이 절감됩니다.
참고 자료:
* Snowflake 문서: 클러스터링 키
* Snowflake 문서: 쿼리 프로필