무료 온라인 액세스 Snowflake.DEA-C01.v2026-06-26.q200 모의 시험 (Page 6)

DEA-C01 문제 21

UDTF(테이블 함수라고도 함)는 입력 행마다 0개, 1개 또는 여러 개의 행을 반환합니까?

A. 예 ES

B. 아니요

DEA-C01 문제 22

데이터 엔지니어가 호출자 권한으로 실행되는 저장 프로시저를 작성했습니다. 엔지니어는 ROLEA에게 이 저장 프로시저를 사용할 수 있는 권한을 부여했습니다.
ROLEA를 사용하여 호출되는 저장 프로시저의 특징은 무엇입니까?

A. 저장 프로시저는 호출자 권한으로 실행되어야 하며, 나중에 소유자 권한으로 실행되도록 변환할 수 없습니다.

B. 저장 프로시저가 ROLEA에 접근 권한이 없는 객체에 접근하면 저장 프로시저가 실패합니다.

C. 저장 프로시저는 소유자가 저장 프로시저를 생성한 컨텍스트(데이터베이스 및 스키마)에서 실행됩니다.

D. 역할이 저장 프로시저에 대한 사용 권한을 가지고 있더라도 해당 역할은 저장 프로시저의 소스 코드를 볼 수 없습니다.

DEA-C01 문제 23

데이터 엔지니어가 개발 환경에서 쿼리의 성능을 평가하고 있습니다.

쿼리 프로필을 기반으로 엔지니어가 사용할 수 있는 성능 튜닝 옵션은 무엇입니까? (두 가지를 선택하십시오)

A. 가능하면 ORDER BY에 LIMIT를 추가하세요

B. 확장 정책을 표준으로 설정한 멀티 클러스터 가상 웨어하우스를 사용합니다.

C. 쿼리를 더 큰 가상 데이터 웨어하우스로 이동합니다.

D. 정렬된 데이터 접근을 보장하기 위해 인덱스를 생성합니다.

E. 최대 클러스터 개수 증가

정답: A,C

설명
엔지니어가 쿼리 프로필에 따라 사용할 수 있는 성능 튜닝 옵션은 다음과 같습니다.
가능하다면 ORDER BY 절에 LIMIT 절을 추가하세요. 이 옵션을 사용하면 쿼리에서 정렬하고 반환해야 하는 데이터 양이 줄어들어 성능이 향상됩니다. ORDER BY 절은 모든 행을 정렬한 후 반환해야 하므로 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. LIMIT 절을 추가하면 정렬 조건을 만족하는 행의 일부만 반환할 수 있으므로 정렬 시간과 네트워크 전송 시간을 줄일 수 있습니다.
정렬된 데이터 접근을 보장하기 위해 인덱스를 생성합니다. 이 옵션은 쿼리에서 스캔하고 필터링해야 하는 데이터 양을 줄여 성능을 향상시킵니다. 쿼리에는 o_orderdate, o_orderpriority, l_shipmode 등과 같이 여러 열에 대한 조건식이 포함되어 있습니다. 이러한 열에 인덱스를 생성하면 쿼리는 정렬된 데이터 접근을 활용하고 불필요한 마이크로 파티션이나 조건식과 일치하지 않는 행을 제거할 수 있습니다. 이를 통해 I/O 시간과 처리 시간을 단축할 수 있습니다.
다른 선택지들이 최적의 선택이 아닌 이유는 다음과 같습니다.
확장 정책이 표준으로 설정된 멀티 클러스터 가상 웨어하우스를 사용합니다. 이 옵션은 쿼리가 이미 확장 정책이 표준으로 설정된 멀티 클러스터 가상 웨어하우스를 사용하고 있으므로 성능 향상에 도움이 되지 않습니다. 쿼리 프로필을 보면 쿼리가 4개의 클러스터와 표준 확장 정책을 사용하는 2XL 크기의 웨어하우스를 사용하고 있음을 알 수 있습니다. 즉, 웨어하우스는 로드에 따라 자동으로 확장 또는 축소될 수 있습니다. 웨어하우스 크기나 클러스터 수를 변경해도 이 쿼리의 성능에는 영향을 미치지 않습니다. 이미 최적의 리소스를 사용하고 있기 때문입니다.
최대 클러스터 개수 늘리기: 이 옵션은 쿼리 성능에 영향을 미치지 않습니다. 쿼리가 최대 클러스터 개수에 제한되지 않기 때문입니다. 최대 클러스터 개수는 멀티 클러스터 가상 웨어하우스가 확장할 수 있는 최대 클러스터 수를 지정하는 매개변수입니다. 쿼리 프로필을 보면 이 쿼리는 4개의 클러스터와 표준 확장 정책을 사용하는 2XL 웨어하우스를 사용하고 있습니다. 즉, 웨어하우스는 부하에 따라 자동으로 확장 또는 축소될 수 있습니다. 2XL 웨어하우스의 기본 최대 클러스터 개수는 10개이며, 필요한 경우 최대 10개의 클러스터까지 확장할 수 있습니다. 하지만 이 쿼리는 CPU 또는 메모리 제약이 없으므로 4개 이상의 클러스터가 필요하지 않습니다. 따라서 최대 클러스터 개수를 늘려도 이 쿼리의 성능에는 영향을 미치지 않습니다.

DEA-C01 문제 24

Snowflake에서 지원하는 스트림 유형과 관련하여 잘못된 설명을 표시하십시오.

A. 표준 스트림으로는 지리 공간 데이터에 대한 업데이트 데이터를 검색할 수 없습니다.

B. 추가 전용 스트림은 추가된 행만 반환하므로 추출, 로드, 변환(ELT)을 위한 표준 스트림보다 훨씬 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다.

C. 삽입 전용 스트림은 외부 테이블에서만 지원됩니다.

D. 삽입 전용 스트림은 행 삽입 및 삭제 작업만 추적합니다.

정답: D

설명
표준 스트림:
테이블, 디렉터리 테이블 또는 뷰에 대한 스트림에서 지원됩니다. 표준(즉, 델타) 스트림은 삽입, 업데이트 및 삭제(테이블 잘라내기 포함)를 비롯한 소스 객체에 대한 모든 DML 변경 사항을 추적합니다. 이 스트림 유형은 변경 집합에서 삽입된 행과 삭제된 행을 조인하여 행 수준의 델타를 제공합니다. 예를 들어, 테이블에서 두 트랜잭션 시점 사이에 삽입되었다가 삭제된 행은 델타에서 제외됩니다(즉, 스트림을 쿼리할 때 반환되지 않습니다).
추가 전용 스트림:
표준 테이블, 디렉터리 테이블 또는 뷰의 스트림에서 지원됩니다. 추가 전용 스트림은 행 삽입만 추적합니다. 업데이트 및 삭제 작업(테이블 잘라내기 포함)은 기록되지 않습니다. 예를 들어, 테이블에 10개의 행이 삽입된 후 추가 전용 스트림의 오프셋이 증가하기 전에 5개의 행이 삭제되면 스트림에는 10개의 행이 기록됩니다.
추가 전용 스트림은 추가된 행만 반환하므로 행 삽입에만 의존하는 ELT(추출, 로드, 변환) 및 유사 시나리오에서 표준 스트림보다 훨씬 뛰어난 성능을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 추가 전용 스트림의 행이 소비된 직후 소스 테이블을 잘라낼 수 있으며, 레코드 삭제는 다음에 스트림을 쿼리하거나 소비할 때 오버헤드에 영향을 미치지 않습니다.
삽입 전용 스트림:
외부 테이블의 스트림에서만 지원됩니다. 삽입 전용 스트림은 행 삽입만 추적하며, 삽입된 행 집합에서 행을 제거하는 삭제 작업(즉, 아무 작업도 하지 않는 작업)은 기록하지 않습니다. 예를 들어, 두 오프셋 사이에서 File1이 외부 테이블에서 참조하는 클라우드 스토리지 위치에서 제거되고 File2가 추가되면 스트림은 File2의 행에 대한 레코드만 반환합니다. 표준 테이블의 CDC 데이터를 추적할 때와 달리 Snowflake는 클라우드 스토리지에 있는 파일의 과거 레코드에 액세스할 수 없습니다.

DEA-C01 문제 25

한 회사가 Amazon S3에 데이터 레이크를 보유하고 있습니다. 이 회사는 여러 애플리케이션에 대한 AWS CloudTrail 로그를 수집합니다. 수집된 로그는 데이터 레이크에 저장되고, AWS Glue에서 카탈로그화되며, 연도별로 파티셔닝됩니다. 또한 Amazon Athena를 사용하여 로그를 분석합니다.
최근 고객들이 Athena 테이블 중 하나에 대한 쿼리에서 데이터가 반환되지 않는다고 보고했습니다. 데이터 엔지니어가 이 문제를 해결해야 합니다.
데이터 엔지니어는 어떤 문제 해결 단계를 조합하여 수행해야 할까요? (두 가지를 선택하세요.)

A. Athena가 올바른 Amazon S3 위치를 가리키고 있는지 확인하십시오.

B. 쿼리 시간 초과 시간을 늘립니다.

C. MSCK REPAIR TABLE 명령을 사용하십시오.

D. 아테나를 재시작하세요.

E. 문제가 있는 Athena 테이블을 삭제하고 다시 생성하세요.

다른 버전: 2538Snowflake.DEA-C01.v2024-10-11.q119

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