A. 집계 함수를 사용하여 계산하고 'STAGE_NAME'별로 그룹화한 각 단계의 평균 지연 시간을 보여주는 막대 그래프입니다.

B. 윈도우 함수를 사용하여 백분위수와 이상치를 계산하는 쿼리를 통해 생성된 각 단계별 지연 시간 분포를 시각화한 상자 그림.

C. 'TIMESTAMPDIFF()'를 사용하여 각 단계의 지속 시간을 계산하는 쿼리를 통해 생성된, 각 파이프라인 실행의 각 단계의 시작 및 종료 시간을 표시하는 간트 차트입니다.

D. 'SUM()' 집계 함수를 사용하여 계산하고 날짜별로 그룹화하여 시간에 따른 각 파이프라인 실행의 총 지연 시간을 보여주는 선 그래프입니다.

E. 모든 단계에 걸쳐 각 파이프라인 실행에 대한 start_timestamp와 end_timestamp 간의 상관관계를 보여주는 히트맵입니다.

A. 카테고리별 판매량을 나타내는 누적 막대 그래프, 시간에 따른 전체 판매량 추세를 나타내는 선 그래프, 그리고 지역별 판매량 분포를 나타내는 원형 그래프.

B. 카테고리 및 지역별 판매량을 보여주는 히트맵, 전체 판매량 추세를 나타내는 시계열 차트, 그리고 각 카테고리가 전체 판매량에 기여하는 정도를 보여주는 트리맵.

C. 각 제품별 판매량과 이익률을 비교하는 산점도, 지역별 판매량을 나타내는 막대 그래프, 그리고 전체 판매 목표 달성률을 보여주는 게이지 차트.

D. 지역별 판매량을 색상으로 구분하여 시각화한 지리적 지도, 전체 판매량 추세를 보여주는 시계열 차트, 제품 카테고리별 판매량을 확인할 수 있는 상세표.

E. 각 지역 및 카테고리별 목표 대비 판매 실적을 보여주는 불릿 차트, 전체 판매 추세를 보여주는 시계열 차트, 할인율과 수량을 보여주는 산점도를 조합한 차트입니다.

A. 관련 없는 데이터를 수집하고 통계적 추세를 무시함

B. 데이터의 인구통계학적 변이를 무시함

C. 관련 데이터 및 인구 통계 자료 수집

D. 특정 시점의 데이터를 분석합니다.

A. 함수 호출 결과를 tableX에 직접 로드합니다.

B. 새 테이블을 함수 인수로 전달합니다.

C. RESULT_SCAN을 쿼리하여 테이블을 생성합니다.

D. 캐시 내용을 나열한 다음 RESULT_SCAN에 저장된 데이터를 tableX에 사용합니다.

A. 파티셔닝은 쿼리 계획만 개선합니다.

B. 쿼리 성능을 향상시키고 저장 공간 요구 사항을 줄입니다.

C. 특정 사용자 역할에 대한 데이터 접근을 제한합니다.

D. 쿼리 성능을 저하시키고 저장 공간 요구 사항을 증가시킵니다.