A. 워크시트에서 'CREATE MATERIALIZED VIEW' 명령을 사용하여 일반 뷰 대신 구체화된 뷰로 뷰를 만듭니다.

B. 뷰에서 사용하는 기본 테이블에 적절한 클러스터링 키가 정의되어 유지 관리되는지 확인하세요.

C. 뷰를 생성할 때 `WITH SECURE` 옵션을 사용하면 무단 액세스를 방지할 수 있으며, 이를 통해 쿼리 성능이 자동으로 최적화됩니다.

D. 이전 쿼리 프로파일링을 기반으로 더 빠른 것으로 알려진 특정 테이블 별칭과 조인 순서를 활용하기 위해 뷰 정의 내에서 쿼리를 수동으로 다시 작성합니다.

E. 뷰를 만들기 전에 관련 날짜 열을 기준으로 기본 테이블을 분할합니다.

A. 가상 창고 크기를 '중간' 이상으로 늘립니다.

B. 큰 CSV 파일을 작은 파일로 분할하고 병렬로 로드합니다.

C. 데이터 품질을 보장하기 위해 로드하기 전에 'VALIDATE' 함수를 사용하면 로드 프로세스가 빨라집니다.

D. 데이터를 로드하기 전에 CSV 파일의 관련 열을 기준으로 Snowflake 테이블을 분할합니다.

E. 외부 스테이지에 업로드하기 전에 CSV 파일을 gzip이나 bzip2를 사용하여 압축합니다.

A. Snowflake 작업을 사용하여 각 'CREATE SCHEMA' 문 뒤에 자동으로 실행되는 저장 프로시저를 만듭니다.

B. 데이터베이스 수준에서 'DEFAULT_PRIVILEGES' 매개변수를 사용하여 향후 스키마와 해당 개체에 대한 원하는 권한을 자동으로 부여합니다.

C. 스키마 생성 시 트리거되고 필요한 GRANT 문을 실행하는 사용자 정의 이벤트 리스너를 구현합니다.

D. 원하는 권한을 부여하려면 각 스키마를 생성한 후 GRANT FUTURE GRANTS 명령문을 수동으로 실행하세요.

E. 최근 생성된 스키마를 검색하고 필요한 권한을 부여하기 위해 주기적인 Snowflake 작업을 예약합니다.

A. 데이터 로딩에 사용되는 가상 웨어하우스의 크기를 늘립니다. INSERT 문을 사용하여 JSON 데이터를 사용하여 스테이징된 파일에서 직접 로드합니다.

B. 데이터 로딩 전용으로 작은 가상 웨어하우스를 만들고, 쿼리용으로는 별도의 큰 웨어하우스를 만듭니다. JSON 데이터를 삽입하기 전에 'OBJECT_CONSTRUCT'와 함께 INSERT 문을 사용하여 전처리합니다.

C. SELECT 명령문과 함께 INSERT를 사용하여 데이터를 로드하고 삽입 프로세스 중에 SLATERAL FLATTEN' 함수를 활용하여 중첩된 JSON 구조를 관계형 열로 평면화합니다.
사용된 가상 창고의 크기가 적절한지 확인하고 클러스터링을 고려하십시오.
로드 후 일반적으로 쿼리된 필드를 기반으로 한 'PRODUCT_REVIEWS' 테이블입니다.

D. INSERT 문을 사용하여 VARIANT 열이 있는 스테이징 테이블에 데이터를 로드합니다. 로드 후 CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) 명령에 'LATERAL FLATTEN'을 사용하여 데이터를 구조화된 테이블로 변환합니다. 마지막으로, 원래 테이블을 새로 생성된 구조화된 테이블로 바꿉니다. 가장 작은 가상 웨어하우스를 사용합니다.

E. SELECT 명령문과 함께 INSERT를 사용하여 데이터를 로드하고 삽입 프로세스 중에 `LATERAL FLATTEN` 함수를 활용하여 중첩된 JSON 구조를 관계형 열로 평면화합니다. 비용을 절감하려면 가상 창고에서 `자동 일시 중단` 기능을 사용합니다.

A. Python 가상 환경을 생성하고, 필요한 라이브러리를 설치한 후, 전체 환경을 ZIP 파일로 Snowflake 스테이지에 업로드합니다. 그런 다음, 업로드된 ZIP 파일을 참조하는 UDF를 생성합니다.

B. 시작 스크립트를 사용하여 Snowflake 컴퓨트 노드에 필요한 Python 라이브러리를 직접 설치한 다음, 설치된 라이브러리를 참조하는 UDF를 만듭니다.

C. UDF 코드와 외부 라이브러리를 단일 Python 파일로 패키징하고 Snowflake 스테이지에 업로드한 다음 업로드한 파일을 참조하는 UDF를 만듭니다.

D. `snowflake-snowpark-python` 라이브러리를 사용하여 Snowpark 세션을 생성하고, Conda를 사용하여 UDF와 종속성을 패키징하고, 결과 환경을 Snowflake 스테이지에 배포하고 UDF 정의에서 이를 참조합니다.

E. 외부 Python 라이브러리의 소스 코드를 복사하여 UDF 정의에 직접 포함합니다. Snowflake는 자동으로 종속성을 해결합니다.