データベースに ANALYST_ROLE OWNERSHIP を付与すると、アナリストはデータベース内のテーブル、ビュー、その他のオブジェクトを作成および変更できるようになります。ただし、アナリストが自分のロール以外の他の Snowflake ユーザーにこのデータへのアクセスを許可しないようにするために、ANALYST_ROLE にはアカウントに対する MANAGE GRANTS 権限を付与しないでください。MANAGE GRANTS 権限を使用すると、ロールは、オブジェクトの所有権に関係なく、アカウント内の任意のオブジェクトに対する権限を付与または取り消すことができます1。したがって、ANALYST_ROLE からこの権限を削除すると、アナリストはデータベース内で所有するオブジェクトに対する権限のみを付与または取り消すことができ、アカウント内の他のオブジェクトに対する権限を付与または取り消すことはできません2。
他のオプションは次の理由により正しくありません。
B)。データベースの SYSADMIN 所有権を付与し、データベースに対するスキーマ作成権限を ANALYST_ROLE に付与すると、アナリストはデータベース内にスキーマを作成できますが、それらのスキーマ内のテーブル、ビュー、またはその他のオブジェクトを作成または変更することはできません。アナリストは、スキーマ内のオブジェクトを作成または変更するには、各スキーマに対する create [object type] 権限を持っている必要があります3。
C)。データベース内のすべてのスキーマを SYSADMIN が所有する管理アクセス スキーマにし、作成する必要があるオブジェクトの種類ごとに、各スキーマに対する作成権限を ANALYST_ROLE に付与すると、アナリストはスキーマ内のオブジェクトを作成および変更できますが、スキーマ内のオブジェクトを変更することはできません。これらのオブジェクトに対する権限を付与または取り消します。管理アクセス スキーマは、オブジェクトの所有権に関係なく、スキーマ内のオブジェクトへのアクセスに対して明示的な許可を必要とするスキーマです4。したがって、アナリストは、スキーマ内のオブジェクトに対する権限を付与または取り消すために、各スキーマに対する付与権限を持っている必要があります。
D)。データベースに対する ANALYST_ROLE 所有権を付与し、データベース権限内の将来の [オブジェクト タイプ] に対する所有権を SYSADMIN に付与すると、アナリストはデータベース内でオブジェクトを作成および変更できるだけでなく、それらのオブジェクトに対する権限を付与または取り消すこともできます。将来の所有権
データベース権限の [オブジェクト タイプ] を使用すると、ロールは、データベース内に作成される指定されたタイプの新しいオブジェクトの所有者に自動的になれます。したがって、この権限を SYSADMIN に付与しても、アナリストは SYSADMIN がデータベース内に作成したオブジェクトにアクセスしたり変更したりすることを防ぐことができなくなります。
参考文献:
1: GRANTS 権限の管理 | スノーフレークのドキュメント
2: アクセス制御権限 | スノーフレークのドキュメント
3: スキーマの作成 | スノーフレークのドキュメント
4: 管理されたアクセス | スノーフレークのドキュメント
: グラント | スノーフレークのドキュメント
: 将来のオブジェクトの所有権 | スノーフレークのドキュメント
: 所有権と権限の取り消し | スノーフレークのドキュメント

さまざまな事業単位や部門の大量の構造化データおよび半構造化データを保存および分析するための最適な設計は、コア ビジネス データには一元化された Snowflake データベースを使用し、部門またはプロジェクト固有のデータには別のデータベースを使用することです。この設計により、Snowflake の次の機能を活用することで、スケーラビリティ、セキュリティ、コスト効率が実現します。
データベースのクローン作成: データベースのクローンを作成すると、元のデータベースと同じデータ ファイルを共有するゼロコピー クローンが作成されますが、個別に変更できます。これにより、ストレージ コストが削減され、さまざまな目的での高速かつ一貫したデータ レプリケーションが可能になります。
データベース共有: データベースを共有すると、データベース内のデータのサブセットへの安全で管理されたアクセスを他の Snowflake アカウントまたはコンシューマーに許可できます。これにより、さまざまなビジネスユニットや外部パートナー間でのデータコラボレーションと収益化が可能になります。
ウェアハウスのスケーリング: ウェアハウスをスケーリングすると、さまざまなワークロードのパフォーマンスとコストの要件に合わせてウェアハウスのサイズと同時実行性を調整できます。これにより、さまざまなデータ分析ニーズに合わせた最適なリソース利用と柔軟性が可能になります。参考文献: Snowflake ドキュメント:
データベースのクローン作成、Snowflake ドキュメント: データベース共有、[Snowflake ドキュメント:
ウェアハウスのスケーリング]

クエリは、保持期間を考慮したオフセットを使用して、既存の table_sales に対してクローン操作を実行します。使用されている構文は Snowflake でテーブルのクローンを作成するために正しく、theat(offset => -60*30) 句の使用は有効です。これは、クローンが 30 分前 (60 秒 * ) のテーブルの状態に基づく必要があることを指定します。
30）。tablet_sales が存在し、過去 30 分以内に変更されていると仮定し、data_retention_time_in_daysis が 1 日に設定されていることを考慮すると (これにより、過去 24 時間のタイム トラベル クエリが有効になります)、テーブル t_sales_clonew は、clone コマンドが実行される 30 分前の t_sales の状態に基づいて正常に作成されるはずです。発行済み。

これは正しい答えです。これにより、ORDER_ADMIN ロールは、ORDERS テーブルに対する DELETE 権限を必要とせずにデータ クリーンアップを実行できるようになります。ストアド プロシージャは、Snowflake で SQL ステートメントまたはストアド プロシージャをスケジュールして実行できる機能です。ストアド プロシージャは、呼び出し元の権限または所有者の権限のいずれかで実行できます。呼び出し元の権限のストアド プロシージャは、ストアド プロシージャを呼び出したロールの権限で実行されますが、所有者の権限のストアド プロシージャは、ストアド プロシージャを作成したロールの権限で実行されます。所有者の権限で実行されるストアド プロシージャを作成すると、ORDER_MANAGER ロールは、ORDER_ADMIN ロールに ORDERS テーブルに対するより一般的な権限を付与しなくても、古いデータを削除する特定のタスクを ORDER_ADMIN ロールに委任できます。ストアド プロシージャには、5 年より古いレコードのみを削除する適切なビジネス ロジックが含まれている必要があり、ORDER_MANAGER ロールはストアド プロシージャに対する USAGE 権限を ORDER_ADMIN ロールに付与する必要があります。その後、ORDER_ADMIN ロールはストアド プロシージャを実行してデータ クリーンアップ 12 を実行できます。
参考文献:
Snowflake ドキュメント: ストアド プロシージャ
Snowflake ドキュメント: 呼び出し元の権利と所有者の権利ストアド プロシージャについて

これら 2 つの構成オプションにより、小規模で高速な膨大な数の同時クエリで構成されるワークロードのパフォーマンスを向上させることができます。
マルチクラスター仮想ウェアハウスを最大化モードで有効にすると、キュー内のクエリ数に関係なく、現在のクラスターが完全にロードされるとすぐにクラスターを追加して、ウェアハウスを自動的にスケールアウトできます。これにより、キューを最小限に抑えるか防止することで、ワークロードの同時実行性とスループットを向上させることができます。最大化モードは、高いパフォーマンスと低遅延を必要とするワークロードに適しており、クレジット消費の影響を受けにくい1。
仮想ウェアハウス レベルで MAX_CONCURRENCY_LEVEL をデフォルト値の 8 よりも高い値に設定すると、ウェアハウスは各クラスターでより多くのクエリを同時に実行できるようになります。これにより、特に多くの処理能力を必要としない小規模で高速なクエリの場合に、ウェアハウス リソースの使用率と効率が向上します。MAX_CONCURRENCY_LEVEL パラメータは、ウェアハウスの作成または変更時に設定でき、いつでも変更できます2。
参考文献:
Snowflake ドキュメント: マルチクラスター ウェアハウスのスケーリング ポリシー
スノーフレークのドキュメント: MAX_CONCURRENCY_LEVEL