説明
マテリアライズド・ビューとは、クエリ仕様（ビュー定義のSELECT）から導出され、後で使用するために保存される、事前に計算されたデータセットです。データが事前に計算されているため、マテリアライズド・ビューへのクエリは、ビューのベーステーブルに対してクエリを実行するよりも高速です。このパフォーマンスの違いは、クエリが頻繁に実行される場合や、クエリがかなり複雑な場合に顕著になる可能性があります。その結果、マテリアライズド・ビューは、特に頻繁に実行される、または大規模なデータセットに対して実行される、高コストの集計、射影、および選択操作を高速化できます。
マテリアライズド ビューには Enterprise Edition が必要です。
マテリアライズド・ビューは、一般的な繰り返しクエリパターンで構成されるワークロードのクエリパフォーマンスを向上させるように設計されています。ただし、中間結果をマテリアライズすると追加のコストが発生します。そのため、マテリアライズド・ビューを作成する前に、これらの結果を十分な頻度で再利用することで得られるコスト削減が、コストに見合っているかどうかを検討する必要があります。
マテリアライズド ビューは、次のような場合に特に役立ちます。
クエリ結果には、ベース テーブル (ビューが定義されているテーブル) を基準とした少数の行や列が含まれます。
クエリ結果には、次のような大量の処理を必要とする結果が含まれます。
1. 半構造化データの分析。
2. 計算に長い時間を要する集計。
クエリは外部テーブル (つまり、外部ステージのファイルに保存されているデータ セット) に対して実行されるため、ネイティブ データベース テーブルに対するクエリに比べてパフォーマンスが低下する可能性があります。
ビューのベース テーブルは頻繁に変更されません。

説明
Snowflake では、外部テーブルをパーティション分割することを強く推奨しています。そのためには、日付、時刻、国、またはパスに同様のディメンションを含む論理パスを使用して、基礎となるデータを整理する必要があります。
パーティション化では、パーティション列を使用して外部テーブル データを複数の部分に分割します。
外部テーブル定義には複数のパーティション列を含めることができ、これにより外部データに多次元構造が課せられます。
パーティションは外部テーブルのメタデータに保存されます。
パーティション分割の利点には、クエリ パフォーマンスの向上が含まれます。
外部データは個別のスライス/部分に分割されるため、データセット全体をスキャンするのではなく、データの小さな部分を処理すると、クエリの応答時間が短縮されます。
個々のユースケースに基づいて、次のいずれかを行うことができます。
各パーティション列の式を定義する外部テーブルを更新して、新しいパーティションを自動的に追加します。
新しいパーティションを手動で追加します。
パーティション列は、CREATE EXTERNAL TABLE を使用して外部テーブルを作成するときに定義されます。
PARTITION BY 構文。
外部テーブルを作成した後は、パーティションを追加する方法を変更することはできません。
パーティションが自動的に追加されました
外部テーブル作成者は、METADATA$FILENAME 疑似列に格納されているパスやファイル名の情報を解析する式として、新しい外部テーブルのパーティション列を定義します。
パーティションは、パーティション列の式のパスとファイル名に一致するすべてのデータ ファイルで構成されます。
式に基づいてパーティションを自動的に追加するための CREATE EXTERNAL TABLE 構文は次のとおりです。
外部テーブルの作成
<テーブル名>
( <パーツ列名> <列タイプ> AS <パーツ式> )
[、...]
[ PARTITION BY ( <part_col_name> [, <part_col_name> ... ] ) ]
Snowflake は、外部テーブルのメタデータが更新されると、定義されたパーティション列式に基づいてパーティションを計算し、追加します。
デフォルトでは、オブジェクトが作成されるとメタデータが自動的に更新されます。
さらに、オブジェクト所有者は、外部ステージで新しいデータ ファイルまたは更新されたデータ ファイルが利用可能になったときにメタデータが自動的に更新されるように構成できます。
所有者は、ALTER EXTERNAL TABLE を実行してメタデータを手動で更新することもできます。
REFRESH コマンド。
外部テーブルのメタデータは、クラウド ストレージ サービスのイベント通知サービスを使用して自動的に更新できます。

説明
JSON オブジェクト内の要素にアクセスするには、次の 2 つの方法があります。
ドット表記
括弧表記
どちらの表記法を使用する場合でも、列名では大文字と小文字は区別されませんが、要素名では大文字と小文字が区別されます。

説明
ストリームはリピータブルリード分離をサポートします。リピータブルリードモードでは、トランザクション内の複数のSQL文がストリーム内の同じレコードセットを参照します。これは、テーブルでサポートされているコミットリードモードとは異なります。コミットリードモードでは、同じトランザクション内で以前に実行された文による変更は、その変更がまだコミットされていない場合でも参照されます。
トランザクション内のストリームによって返されるデルタレコードは、ストリームの現在の位置からトランザクションの開始時刻までの範囲です。トランザクションがコミットされた場合、ストリームの位置はトランザクションの開始時刻まで進みます。それ以外の場合は、同じ位置に留まります。
トランザクション1では、ストリームs1へのすべてのクエリは同じレコードセットを参照します。テーブルt1へのDML変更は、トランザクションがコミットされたときにのみストリームに記録されます。
トランザクション 2 では、ストリームへのクエリによって、トランザクション 1 でテーブルに記録された変更が表示されます。トランザクション 2 がトランザクション 1 がコミットされる前に開始されていた場合、ストリームへのクエリによって、ストリームの位置からトランザクション 2 の開始時刻までのストリームのスナップショットが返され、トランザクション 1 によってコミットされた変更は表示されないことに注意してください。

説明
Snowflakeストリームの分離レベルは繰り返し読み取りです。つまり、各トランザクションは実行中に変更されない、一貫性のあるデータのスナップショットを参照します。ストリームは内部的にタイムトラベルを使用してこの分離レベルを提供し、ソーステーブルでの同時トランザクションの有無にかかわらず、ストリームに対するクエリが一貫した結果を返すことを保証します。