説明
このオプションは、永続的な本番データベース (PROD) のクローンとして新しい開発データベース (DEV) を作成し、すべてのテーブルで Fail-safe を無効にするという要件を満たします。CREATE TRANSIENT DATABASE コマンドを使用することで、データ エンジニアは、デフォルトで Fail-safe が有効になっていない一時データベースを作成できます。Fail-safe は、タイム トラベル保持期間を超えて 7 日間履歴データを保持することにより、データ損失に対する追加の保護を提供する Snowflake の機能です。一時データベースでは Fail-safe が有効になっていません。つまり、タイム トラベル保持期間を超えて履歴データに追加のストレージ コストは発生しません。CLONE オプションを使用することで、データ エンジニアは、スキーマ、テーブル、ビュー、その他のオブジェクトを含む PROD データベースの正確なコピーを作成できます。

説明
TABLE関数とFLATTEN関数を組み合わせることで、JSONやXMLなどの半構造化データをリレーショナル形式に変換できます。TABLE関数は、クエリのFROM句で使用できるテーブル式を返します。FLATTEN関数と組み合わせたTABLE関数では、FROM句に、半構造化データを含むテーブル、ビュー、サブクエリなど、参照する別のソースを指定する必要があります。例：
SELECT t.value:city::string AS city, f.value AS population FROM cities t, TABLE(FLATTEN(input => t.value:population)) f; この例では、FLATTEN関数を含むTABLE関数は、FROM句のcitiesテーブルを参照します。このテーブルには、valueという名前のバリアント列にJSONデータが含まれています。FLATTEN関数は、各JSONオブジェクト内のpopulation配列をフラット化し、キーと値の2つの列を持つテーブル式を返します。
次に、クエリはテーブル式から都市と人口の値を選択します。

説明
ストリームは作成されると、ソースオブジェクト（テーブル、外部テーブル、ビューの基になるテーブルなど）のすべての行の初期スナップショットを論理的に取得します。これは、ある時点（オフセットと呼ばれる）をオブジェクトの現在のトランザクションバージョンとして初期化することにより行われます。ストリームが利用する変更追跡システムは、このスナップショット取得後のDML変更に関する情報を記録します。変更記録は、変更前後の行の状態を提供します。変更情報は、追跡対象のソースオブジェクトの列構造を反映し、各変更イベントを説明する追加のメタデータ列を含みます。
ストリーム自体にはテーブルデータは含まれません。ストリームはソースオブジェクトのオフセットのみを保存し、ソースオブジェクトのバージョン履歴を利用してCDCレコードを返します。
1 つ以上の DML ステートメントを含むトランザクションがテーブルにコミットされるたびに、新しいテーブル バージョンが作成されます。
テーブルのトランザクション履歴では、ストリームオフセットは2つのテーブルバージョンの間に存在します。ストリームをクエリすると、オフセット以降、かつ現在時刻以前までにコミットされたトランザクションによって行われた変更が返されます。
複数のクエリは、オフセットを変更せずに、ストリームから同じ変更データを独立して使用できます。
ストリームは、DMLトランザクションで使用される場合にのみオフセットを進めます。この動作は、明示的トランザクションと自動コミットトランザクションの両方に適用されます。（デフォルトでは、DML文が実行されると、自動コミットトランザクションが暗黙的に開始され、文の完了時にトランザクションがコミットされます。この動作はAUTOCOMMITパラメータで制御されます。）ストリームのみをクエリしても、明示的トランザクション内であってもオフセットは進みません。ストリームの内容はDML文で使用しなければなりません。
DML 操作で変更データを消費せずに、ストリームのオフセットを現在のテーブル バージョンに進めるには、次のいずれかのアクションを実行します。
ストリームを再作成します (CREATE OR REPLACE STREAM 構文を使用)。
現在の変更データを一時テーブルに挿入します。INSERT ステートメントでは、ストリームに対してクエリを実行しますが、すべての変更データを除外する WHERE 句を含めます（例: WHERE 0 = 1）。

説明
DataFrameを評価するアクションをトリガーするメソッドは、DataFrame.collect()とDataFrame.show()です。これらのメソッドは、DataFrameに対して保留中の変換を強制的に実行し、結果を返すか表示します。その他のオプションは、DataFrameを評価するメソッドではありません。オプションAのDataFrame.random_split()は、ランダムな重みに基づいてDataFrameを2つ以上のDataFrameに分割するメソッドです。オプションCのDataFrame.select()は、DataFrameに一連の式を投影し、新しいDataFrameを返すメソッドです。オプションDのDataFrame.col()は、DataFrame内の列名に基づいてColumnオブジェクトを返すメソッドです。

説明
パイプの状態を提供するクエリはSELECT * FROMです。
SYSTEM$PIPE_STATUS('test."Extract".my_pipe');。SYSTEM$PIPE_STATUS関数は、パイプの名前、ステータス、最後に受信したメッセージのタイムスタンプなどの情報を返します。この関数は、修飾された形式のパイプ名を1つの引数として受け取ります。パイプ名には、データベース名、スキーマ名、パイプ名をドットで区切って含める必要があります。これらの名前のいずれかが大文字と小文字を区別する識別子である場合は、二重引用符で囲む必要があります。この場合、スキーマ名Extractは大文字と小文字が区別されるため、引用符で囲む必要があります。その他のオプションは、パイプ名引数の正しい構文に従っていないため、正しくありません。オプションAとBは、大文字と小文字を区別する識別子に二重引用符ではなく一重引用符を使用します。オプションDは、大文字と小文字を区別しない識別子に一重引用符ではなく二重引用符を使用します。