A. 'AUTO SUSPEND'를 낮은 값(예: 60초)으로 설정하고 'AUTO RESUME'을 FALSE로 설정합니다.

B. 'AUTO_SUSPEND'를 낮은 값(예: 60초)으로 설정하고 AUTO_RESUME이 TRUE인지 확인합니다.

C. 'AUTO SUSPEND'를 높은 값(예: 3600초)으로 설정하고 'AUTO RESUME'을 TRUE로 설정합니다.
또한, 결과 캐시를 활성화하세요.

D. 'AUTO SUSPEND'를 NULL로 설정하고 'AUTO RESUME'을 FALSE로 설정합니다.

E. 'AUTO SUSPEND'를 낮은 값(예: 60초)으로 설정하고, 'AUTO RESUME'이 TRUE인지 확인하고, 일반적으로 사용되는 테이블과 데이터가 올바르게 클러스터링되어 초기 쿼리 검사 시간을 최소화합니다.

A. 다음 명령을 실행합니다: '데이터 거버넌스 역할에 데이터베이스 재무 데이터에 대한 소유권 부여;'

B. 'DATA_GOVERNANCE 역할'을 사용하여 데이터베이스에 대한 'OWNERSHIP' 권한을 부여합니다.
'데이터베이스 재무 데이터에 대한 소유권을 DATA_GOVERNANCE 역할에 부여합니다.'
역할이 활성화되어 있는지 확인하세요. 추가 권한은 필요하지 않습니다.

C. 'DATA_GOVERNANCE 역할'을 사용하여 데이터베이스에 대한 'OWNERSHIP 권한'을 부여합니다.
'_GOVERNANCE$에 데이터베이스 FINANCIAL_DATA에 대한 소유권 부여. 사용자
이 명령을 실행하려면 'ACCOUNTADMIN' 역할이 있어야 하며, 'DATA_GOVERNANCE' 역할에는 데이터베이스와 그 안의 모든 스키마에 대한 'USAGE 권한'인 ROLE DATA가 이미 있어야 합니다.

D. 'DATA_GOVERNANCE 역할'에 데이터베이스에 대한 '소유권' 권한을 부여합니다.
'데이터 거버넌스 역할에 재무 데이터 데이터베이스에 대한 소유권 부여$.
그런 다음 데이터베이스에 대한 기타 모든 필수 권한(예: USAGE, CREATE)을 명시적으로 부여합니다.
`데이터 거버넌스 역할.

E. 'DATA_GOVERNANCE 역할'을 사용하여 데이터베이스에 대한 'OWNERSHIP' 권한을 부여합니다.
"데이터 거버넌스 역할에 재무 데이터 데이터베이스에 대한 소유권을 부여합니다."
DATA GOVERNANCE 역할은 작업을 수행하는 사용자의 현재 역할이어야 합니다.

A. 다음을 사용하여 쿼리를 실행하는 역할에 SNOWFLAKE 스키마에 대한 USAGE 권한을 부여합니다.
스키마 SNOWFLAKE에 대한 사용 권한을 역할에 부여합니다.

B. 쿼리를 실행하는 역할에 계정에 대한 EXECUTE TASK 권한을 부여합니다. `GRANT EXECUTE TASK ON ACCOUNT TO ROLE

C. GRANT USAGE ON DATABASE SNOWFLAKE SAMPLE DATA TO ROLE을 사용하여 쿼리를 실행하는 역할에 SNOWFLAKE 스키마가 포함된 데이터베이스에 대한 USAGE 권한을 부여합니다.

D. 계정 수준에서 외부 기능이 활성화되어 있는지 확인하세요: ALTER ACCOUNT SET ENABLE EXTERNAL FUNCTIONS-TRUE;

E. GRANT OWNERSHIP ON FUNCTION SNOWFLAKE .ML. COMPLETE TO ROLE을 사용하여 쿼리를 실행하는 역할에 SNOWFLAKE.ML.COMPLETE에 대한 OWNERSHIP을 부여합니다.

A. SALES DB 스키마의 모든 테이블에 대한 SELECT 권한을 부여합니다. 역할 DATA ANALYST로 변환됩니다.

B. 역할 데이터 분석가에게 데이터베이스 판매 DB에 대한 사용 권한을 부여합니다. 역할 데이터 분석가로 변환된 스키마 판매 DB의 미래 테이블에 대한 SELECT 권한을 부여합니다.

C. 데이터베이스 판매 DB에 대한 사용 권한을 데이터 분석가 역할에 부여합니다. 스키마 판매 DB에 대한 사용 권한을 데이터 분석가 역할에 부여합니다. 스키마 판매 DB에 있는 미래 테이블에 대한 선택 권한을 데이터 분석가 역할에 부여합니다.

D. 스키마 판매 DB에 대한 모든 권한을 부여합니다. 역할 데이터로 변환됨
분석자;

E. 스키마 판매 DB에 대한 SELECT 권한을 부여합니다. 역할 데이터 분석가로 변환됩니다.

A. 노트북 내에서 SQL 쿼리를 작성하여 하루 총 주문 금액을 계산하고, 결과를 Pandas DataFrame에 저장하고, Matplotlib이나 Plotly와 같은 플로팅 라이브러리를 사용하여 노트북 내에서 선형 차트를 생성합니다.

B. 'ORDERS' 테이블을 CSV 파일로 내보내고, 별도의 Python 환경에 로드한 다음 Pandas를 사용하여 계산을 수행한 다음 플로팅 라이브러리를 사용하여 차트를 생성합니다.

C. SnowflakeUI를 사용하여 하루 총 주문 금액을 계산하는 뷰를 만든 다음, 해당 뷰를 데이터 프레임으로 Notebook에 가져온 다음 플로팅 라이브러리를 사용하여 차트를 생성합니다.
그런 다음 Matplotlib이나 Plotly와 같은 플로팅 라이브러리를 사용하여 노트북 내에서 선형 차트를 생성합니다.

D. Snowflake Notebook 내에 Fetch API를 사용하여 데이터를 가져오고 일별 총 주문 금액을 계산하는 Javascript 함수를 작성합니다. 그런 다음 Chart.js와 같은 JavaScript 차트 라이브러리를 사용하여 선형 차트를 생성합니다.

E. Snowflake에서 하루 총 주문 금액을 계산하고 결과를 표로 반환하는 저장 프로시저를 만든 다음, 노트북에서 저장 프로시저를 호출하고 플로팅 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화합니다.