A. 'COPY INTO' 문을 조정하여 소스 데이터에 적합한 파일 형식 옵션(예: 압축, 필드 구분 기호)을 사용하도록 Snowpipe 구성을 최적화합니다.

B. 대시보드에 필요한 데이터를 미리 집계하는 구체화된 뷰를 생성하고 자동 새로 고침이 되도록 구성합니다.

C. Snowpipe 데이터 로딩에 사용되는 Snowflake 가상 저장소의 크기를 늘립니다.

D. 대시보드 쿼리를 리팩토링하여 집계나 변환 없이 '웹 이벤트' 테이블을 직접 쿼리하도록 합니다.

E. Snowpipe의 'AUTO_INGEST' 스케줄을 늘려 분당 파이프 실행 횟수를 줄임으로써 마이크로 배치 데이터 로딩 빈도를 줄입니다.

A. 검색 결과에 대한 접근을 제한합니다.

B. 하드웨어 제한 사항을 파악하는 데 도움이 됩니다.

C. 실시간 데이터 업데이트 생성에 도움을 줍니다.

D. 질의 처리 단계 및 병목 현상을 이해하는 데 도움이 됩니다.

A. 매일 실행되고 간단한 'INSERT INTO STOCK_PRICES SELECT FROM' 문을 실행하는 Snowflake 작업을 생성합니다.

B. 새로운 데이터가 있을 때마다 뷰의 데이터를 'STOCK_PRICES' 테이블로 자동으로 가져오는 Snowflake Pipe를 생성합니다.

C. 매일 실행되는 Snowflake 태스크를 생성하여 'STOCK PRICES' 테이블에 'MERGE' 문을 실행하고, 'SYMBOLS'와 'DATE'를 기준으로 일치하는 항목이 있으면 기존 레코드를 업데이트하고, 일치하지 않으면 새 레코드를 삽입합니다. 또한 'DATE'와 'SYMBOL'이 같은 중복 항목을 제거하는 조건을 추가합니다.

D. Snowflake Marketplace 데이터 피드를 가리키는 외부 스테이지와 함께 Snowpipe 자동 수집 기능을 사용하십시오. Marketplace의 내부 스테이지에서 새 파일을 테이블로 복사하도록 파이프를 구성하십시오.

E. '주가 시장' 보기에서 스트림을 생성한 다음, 매일 실행되어 해당 스트림을 처리하고 새롭거나 변경된 데이터만 테이블에 삽입하는 Snowflake 작업을 생성합니다. 스트림 새로 고침 빈도를 새 데이터 피드 빈도에 맞춰 매일 한 번으로 예약합니다.

A. 외부/내부 단계에서 간소화된 데이터 가져오기

B. 일괄 데이터 로딩

C. 실시간 데이터 로딩

D. 구조화된 데이터 형식만 지원합니다.

A. start_time >= dateadd('days', -7, SYSDATE())

B. start_time >= dateadd('days', -7, CURRENT_TIMESTAMP())

C. start_time = :date_filter인 경우

D. 시작 시간 = :daterange인 경우