Apache Parquet は、分析クエリ向けに最適化された列指向のストレージ形式です。列のプルーニングと述語のプッシュダウンの最適化が可能であるため、特にクエリで特定の列を選択する場合、クエリのパフォーマンスが非常に効率的になります。

説明
Snowflake は、スキーマ レベルのオブジェクトとしてマスキング ポリシーをサポートし、機密データを不正アクセスから保護しながら、クエリ実行時に承認されたユーザーが機密データにアクセスできるようにします。つまり、Snowflake の機密データは既存のテーブルでは変更されません (つまり、静的マスキングはありません)。むしろ、マスキング ポリシーが適用されるクエリをユーザーが実行すると、マスキング ポリシーの条件によって、承認されていないユーザーがマスクされたデータ、部分的にマスクされたデータ、難読化されたデータ、またはトークン化されたデータを見るかどうかが決まります。

説明
テーブルをクラスタリングすると、クラスタリング キー上にある限り、次のいずれかを高速化できます。
範囲検索。
平等検索。
ただし、テーブルは単一のキー (1 つ以上の列または式を含むことができる) でのみクラスター化できます。
検索最適化サービスは、等価検索を高速化します。ただし、これは、検索最適化が有効になっているテーブル内のサポートされているタイプのすべての列に適用されます。これがここで必要なことであり、目的に最適です。
マテリアライズド ビューは、等価検索と範囲検索の両方、および一部のソート操作を高速化しますが、マテリアライズド ビューに含まれる行と列のサブセットに対してのみ高速化されます。

説明
オプション A と B は両方とも正解です。
自動モードで外部テーブル メタデータを更新する場合、John は外部テーブルの AUTO_REFRESH パラメータ プロパティを使用できます。外部テーブルが作成されると、AUTO_REFRESH パラメータはデフォルトで TRUE に設定されます。
外部テーブルが作成されると、AUTO_REFRESH パラメータはデフォルトで TRUE に設定されます。
Snowflake では、Amazon S3 または Microsoft Azure ステージのデータ ファイルを参照する外部テーブルに対して、このデフォルト値を受け入れることをお勧めします。
ただし、自動更新オプションは現在、Google Cloud Storage ステージを参照する外部テーブルでは使用できません。
これらの外部テーブルの場合、スケジュールに従ってメタデータを手動で更新すると便利です。
次の例では、ALTER EXTERNAL TABLE ... REFRESH を使用して、snowdb.snowschema.snow_ext_table という名前の外部テーブルのメタデータをスケジュールに従って更新します。
-- 5 分ごとに ALTER EXTERNAL TABLE ... REFRESH ステートメントを実行するタスクを作成します。
1.タスクsnow_ext_table_refresh_taskを作成する
2.倉庫=mywh
3.スケジュール='5分'
4.AS
5. 外部テーブル snowmydb.snowmyschema.snow_ext_table を更新します。