Snowflakeのドキュメントによると、データファイルの準備とステージングに関するベストプラクティスとガイドラインに従うことで、データのロードパフォーマンスを向上させることができます。推奨事項の1つは、圧縮後のデータファイルのサイズを約100～250MB（またはそれ以上）にすることです。これにより、ロードの並列操作数が最適化されます。このサイズ範囲を実現するには、小さいファイルは集約し、大きいファイルは分割する必要があります。もう1つの推奨事項は、ロードにマルチクラスタウェアハウスを使用することです。これにより、ロードの需要に応じてコンピューティングリソースをスケールアップまたはスケールアウトできます。単一クラスタウェアハウスでは、ロードの同時実行性とスループットを効率的に処理できない可能性があります。したがって、マルチクラスタウェアハウスを作成し、小さいファイルをマージして大きなファイルを作成することで、データのロードパフォーマンスを向上させることができます。参考：
データ読み込みに関する考慮事項
データファイルの準備
データロードの計画

説明
Snowflakeのドキュメントとウェブ検索結果によると、これら2つのアクションはインバウンド共有で可能です。インバウンド共有とは、別のSnowflakeアカウント（プロバイダー）によって作成され、お客様のアカウント（コンシューマー）にインポートされた共有です。インバウンド共有では、プロバイダーによって共有されたデータにアクセスできますが、変更や削除はできません。ただし、インバウンド共有では、以下のようないくつかのアクションを実行できます。
* 共有からテーブルをクローンします。CREATE TABLE ... CLONE ステートメントを使用して、インバウンド共有からテーブルのコピーを作成できます。クローンには元のテーブルと同じデータとメタデータが含まれますが、共有からは独立しています。クローンは必要に応じて変更または削除できますが、プロバイダー1によって元のテーブルに加えられた変更は反映されません。
* 共有データベース内に追加のビューを作成します。CREATE VIEW ステートメントを使用して、インバウンド共有のテーブルまたはビューにビューを作成できます。ビューは共有データベースに保存されますが、所有はアカウントになります。アカウント内の他のビューと同様にビューに対してクエリを実行できますが、共有から基になるオブジェクトを変更または削除することはできません。
記載されているその他のアクションは、インバウンド共有では実行できません。なぜなら、これらのアクションは共有または共有オブジェクト（コンシューマーに対して読み取り専用）の変更を必要とするためです。共有に対する変更権限を付与したり、共有データベースからテーブルを作成したり、共有テーブルにテーブルストリームを作成したりすることはできません34。
参考文献:
* 共有からのオブジェクトの複製 | Snowflakeドキュメント
* 共有データのビューの作成 | Snowflakeドキュメント
* 共有からのデータのインポート | Snowflakeドキュメント
* 共有テーブル上のストリーム | Snowflakeドキュメント

このコマンドは失敗します。ユーザーはロールBを通じてdb2とschema2に対するUSAGE権限を持ち、schema2にビューを作成できますが、ロールBでdb1.schemal.table1に対するSELECT権限を持っていないためです。db1.schemal.table1に対するSELECT権限を持つロールAは、db2.schema2にビューv2を作成する際にアクティブなロールではないため、ユーザーはdb1.schemal.table1から読み取り、ビューを作成するために必要な権限を持っていません。Snowflakeのセキュリティモデルでは、アクティブなロールがコマンドを実行するために必要なすべての権限を持っている必要があります。

マスキングポリシーは、ユーザーのロールとデータの条件に基づいて、クエリ結果内の機密データをマスキングできるSnowflakeの機能です。マスキングポリシーはテーブルまたはビュー内の列に適用でき、同じテーブルまたはビュー内の別の列を条件列として使用することもできます。条件列とは、その値に基づいてマスキングポリシーを適用するかどうかを決定する列です1。
この場合、username列にevent_timestampを条件列としてマスキングポリシーを適用することで要件を満たすことができます。このマスキングポリシーでは、event_timestampが現在の日付から6か月以上経過している場合はユーザー名をマスクし、そうでない場合は元のユーザー名を返す関数を使用できます。このマスキングポリシーはuser_eventsテーブルに適用でき、このテーブルを使用してビューを作成したり、table2を複製したりする際にも適用されます。
その他のオプションは、次の理由により正しくありません。
A) 有効な日付を持つ権限テーブルを使用してユーザー名列にマスキングポリシーを適用する場合、各ユーザー名の有効な日付を格納する別のテーブルを作成し、マスキングポリシー関数でそれをuser_eventsテーブルと結合する必要があります。これにより、マスキングポリシーの複雑さとオーバーヘッドが増加し、event_timestamp列がマスキングの条件として使用されません。
B) 有効な日付を持つ権限テーブルを使用して、user_events テーブルに行レベルのポリシーを適用するには、各ユーザー名の有効な日付を格納する別のテーブルを作成し、行アクセスポリシー関数でそれを user_events テーブルと結合する必要があります。この方法では、ユーザー名列をマスクするのではなく、有効な日付に基づいて 6 か月以上前の event_timestamp を持つ行がフィルタリングされます。これではユーザー名をマスクするという要件を満たさず、イベントデータの可視性も低下します。
D) user_events テーブルで username 列に case 文を用いたセキュアビューを使用する場合、event_timestamp 列に基づいて username 列をマスクする case 式を使用するビューを作成する必要があります。これはユーザー名をマスクするという要件を満たしますが、テーブルのクローン作成時には適用されません。セキュアビューとは、ビューへのクエリによって基になるデータが公開されることを防ぐビューです。しかし、セキュアビューは、テーブルをクローン作成することによって基になるデータが公開されることを防ぐことはできません。3.
参照：
1: マスキングポリシー | Snowflakeドキュメント
2: マスキングポリシーでの条件付き列の使用 | Snowflakeドキュメント
3: セキュアビュー | Snowflakeドキュメント

Snowflake のドキュメントによると、テーブル 1 のクラスタリングを選択する際の考慮事項は次のとおりです。
クラスタリングは次のいずれかの場合に最適です。
コストに関係なく、可能な限り最速の応答時間が必要です。
クエリ パフォーマンスの向上により、テーブルのクラスタ化と維持に必要なクレジットが相殺されます。
クラスタリングは、クラスタリング キーを次の種類のクエリ述語で使用する場合に最も効果的です。
フィルタ述語（例：WHERE句）
結合述語（例：ON句）
グループ化述語（例：GROUP BY句）
ソート述語（ORDER BY句など）
クラスタリング キーが上記のクエリ述語のいずれにも使用されていない場合、またはクラスタリング キーがキーに関数または式を適用する必要のある述語 (DATE_TRUNC、TO_CHAR など) で使用されている場合、クラスタリングの効果は低くなります。
ほとんどのテーブルでは、Snowflakeはキーごとに最大3～4列（または式）を推奨しています。3～4列を超えると、メリットよりもコストが増加する傾向があります。
これらの考慮事項に基づくと、クラスタリング キー列の最適なオプションは C、C1、C3、C2 です。その理由は次のとおりです。
これらの列は、クラスタリングに最も効果的な述語タイプである SELECT クエリのフィルター条件と結合条件で頻繁に使用されます。
これらの列はカーディナリティが高く、多くの異なる値を持つため、クラスタリング偏りを減らし、圧縮率を向上させることができます。
これらの列は互いに相関している可能性が高いため、同じマイクロパーティション内に同様の行を共存させ、スキャン効率を向上させるのに役立ちます。
これらの列には関数や式を適用する必要がないため、クラスタリングに影響を与えずに述語で直接使用できます。