SnowPro Advanced: Architect のドキュメントと学習リソースによると、共有から作成された Snowflake データベースは、共有から作成されていない標準データベースと次の点で異なります。
* 共有データベースは読み取り専用です。つまり、共有データベースにアクセスするデータ利用者は、データベース内のデータやオブジェクトを変更または削除できません。データベースを共有するデータ提供者は、データとオブジェクトに対する完全な制御権を持ち、それらに対する権限を付与または取り消すことができます1。
* 共有データベースは複製できません。つまり、共有データベースにアクセスするデータコンシューマーは、データベースまたはデータベース内のオブジェクトのコピーを作成できません。データベースを共有するデータプロバイダーは、データベースまたはオブジェクトの複製を作成できますが、複製は自動的に共有されません2。
* 共有データベースはTime Travelではサポートされていません。つまり、共有データベースにアクセスするデータ利用者は、AS OF句を使用して履歴データを照会したり、削除されたデータを復元したりすることはできません。データベースを共有するデータ提供者は、データベースまたはオブジェクトに対してTime Travelを使用できますが、履歴データには
* データはデータ消費者には表示されません3。
その他のオプションは、共有から作成された Snowflake データベースと、共有から作成されていない標準データベースの違いが示されていないため、正しくありません。オプション B は、共有データベースは新しいデータを表示するために更新する必要がないため、正しくありません。共有データベースにアクセスするデータ コンシューマーは、データ プロバイダーがデータを更新するとすぐに最新のデータを見ることができます1。オプション E は、共有データベースに PUBLIC または INFORMATION_SCHEMA スキーマを明示的に付与しない限り、これらのスキーマが付与されないため、正しくありません。共有データベースにアクセスするデータ コンシューマーは、データ プロバイダーが共有に付与したオブジェクトのみを表示でき、PUBLIC および INFORMATION_SCHEMA スキーマはデフォルトでは付与されません4。オプション F は、共有データベースを一時データベースとして作成できないため、正しくありません。一時データベースとは、タイム トラベルやフェイルセーフをサポートしないデータベースであり、データの保持期間に影響を与えずに削除できます。共有データベースは、ソース データベースの種類に関係なく、常に永続データベースとして作成されます5。参考資料: 安全なデータ共有の概要 | Snowflake ドキュメント、オブジェクトの複製 | Snowflake ドキュメント、タイムトラベル | Snowflake ドキュメント、共有の操作 | Snowflake ドキュメント、CREATE DATABASE | Snowflake ドキュメント

正解はAです。スキャンおよび処理されるデータ量が削減されるため、クエリのパフォーマンスが向上します。timestampデータ型のcreate_dateフィールドを追加することで、Snowflakeはこのフィールドに基づいてテーブルを自動的にクラスタ化し、フィルター条件に一致しないマイクロパーティションをプルーニングできます。これにより、JSONデータを解析してすべてのレコードのvariantフィールドにアクセスする必要がなくなります。
選択肢Bは不正解です。クエリのパフォーマンスは向上しません。varcharデータ型のcreate_dateフィールドを追加しても、Snowflakeはこのフィールドに基づいてテーブルを自動的にクラスタ化し、フィルター条件に一致しないマイクロパーティションをプルーニングすることはできません。この方法でも、JSONデータを解析し、すべてのレコードのvariantフィールドにアクセスする必要があります。
選択肢Cは不正解です。パフォーマンス問題の根本原因に対処していないためです。Snowflakeは、使用されているウェアハウスのサイズを検証することで、データ量に合わせてコンピューティングリソースを調整し、クエリ実行を並列化できます。しかし、これによってスキャンおよび処理されるデータ量は削減されず、これがJSONデータに対するクエリの主なボトルネックとなっています。
選択肢Dは不正解です。データのロードとクエリ処理に不要な複雑さとオーバーヘッドを追加するためです。日付範囲でパーティション化された複数のテーブルを使用することで、Snowflakeは日付範囲を指定するクエリでスキャンおよび処理されるデータの量を削減できます。ただし、これには複数のテーブルの作成と管理、日付に基づいて適切なテーブルへのデータのロード、そして複数の日付範囲にまたがるクエリのためにテーブルを結合することが必要になります。参考：
Snowflakeドキュメント：Snowpipeを使用したデータのロード：このドキュメントでは、Snowpipeを使用して外部ソースからSnowflakeテーブルにデータを継続的にロードする方法について説明します。また、ON_ERROR、PURGE、SKIP_FILEなど、ロード動作を制御するためのさまざまなオプションとパラメーターをサポートするCOPY INTOコマンドの構文と使用方法についても説明します。
Snowflakeドキュメント：日付と時刻のデータ型と関数：このドキュメントでは、Snowflakeで日付と時刻の値を扱うためのさまざまなデータ型と関数について説明します。また、セッションタイムゾーンとシステムタイムゾーンの設定と変更方法についても説明します。
Snowflakeドキュメント：メタデータのクエリ：このドキュメントでは、Snowflake内のオブジェクトと操作のメタデータを、さまざまな関数、ビュー、テーブルを使用してクエリする方法について説明します。また、COPY_HISTORY関数またはCOPY_HISTORYビューを使用してコピー履歴情報にアクセスする方法についても説明します。
Snowflakeドキュメント：JSONデータのロード：このドキュメントでは、COPY INTOコマンド、INSERTコマンド、PUTコマンドなど、様々な方法を用いてJSONデータをSnowflakeテーブルにロードする方法について説明します。また、ドット表記、FLATTEN関数、LATERAL結合を用いてJSONデータにアクセスし、クエリを実行する方法についても説明します。
Snowflakeドキュメント：パフォーマンス向上のためのストレージ最適化：このドキュメントでは、Snowflakeテーブル内のデータストレージを最適化してクエリのパフォーマンスを向上させる方法について説明します。また、自動クラスタリング、検索最適化サービス、マテリアライズドビューの概念と利点についても説明します。