A. 저장 프로시저는 반복적인 작업을 실행할 수 있게 하여 효율성을 향상시킵니다.

B. 이것들은 오로지 기본적인 산술 연산만을 용이하게 합니다.

C. 데이터 접근성을 제한하여 분석을 방해합니다.

D. 저장 프로시저는 사용자 정의 함수(UDF)와 함께 사용할 수 없습니다.

A. 기존의 고도로 정규화된 모델을 유지하고 Snowflake의 쿼리 최적화 도구에만 의존하여 조인을 처리합니다.

B. 보고 시 조인을 방지하기 위해 필요한 모든 속성을 포함하는 단일의 광범위한 팩트 테이블로 데이터를 비정규화합니다.

C. 거래 내역을 저장하는 중앙 팩트 테이블과 고객 인구 통계, 거래 유형, 날짜 정보를 저장하는 차원 테이블을 갖춘 스타 스키마를 구현합니다.

D. 데이터 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 보장하기 위해 제3정규형(3NF) 데이터 모델을 사용합니다.

E. 저장 비용을 줄이기 위해 여러 계층의 정규화된 차원을 가진 스노우플레이크 스키마를 생성합니다.

A. Snowflake 알림: 특정 쿼리 조건(매출액이 임계값을 초과하는 경우)이 충족될 때 트리거되는 알림을 생성합니다. 알림이 외부 함수(예: AWS Lambda)를 호출하도록 구성하면 해당 함수가 원하는 시스템으로 알림을 보냅니다.

B. Snowflake 작업: 매출이 임계값을 초과하는지 확인하는 쿼리를 매일 실행하는 작업을 예약합니다. 조건이 충족되면 외부 API를 호출하여 알림을 보내는 저장 프로시저를 실행할 수 있습니다.

C. Snowflake 스트림 및 파이프: 판매 테이블에 스트림을 생성하고, 별도의 알림 테이블에 데이터를 로드하는 파이프를 생성합니다. 외부 서비스를 구성하여 알림 테이블을 모니터링하고 새 레코드가 삽입될 때 알림을 보내도록 합니다.

D. BI 도구 예약: 매출 임계값을 확인하는 예약 쿼리를 ​​실행하도록 BI 도구를 구성합니다. 임계값을 초과하면 BI 도구가 이메일을 보내거나 웹훅을 트리거하여 알림을 보낼 수 있습니다.

E. Snowflake 복제: 판매 테이블을 별도의 Snowflake 계정으로 복제합니다. 복제된 테이블에서 임계값 초과를 모니터링하고 Snowflake 스크립팅을 사용하여 이메일을 보냅니다.

A. 

B. 

C. 

D. 

E. 

A. 해당 쿼리는 ACCOUNTADMIN 역할을 가진 사용자만 실행할 수 있습니다.

B. ACCOUNT_USAGE 대신 INFORMATION_SCHEMA를 사용해야 합니다.

C. DB1은 ACCOUNT_USAGE에 대한 SELECT 액세스 권한이 있어야 합니다.

D. 현재 데이터베이스 컨텍스트를 SNOWFLAKE로 변경해야 합니다.