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Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam 認定 DAA-C01 試験問題 (Q56-Q61):

質問 # 56
How does leveraging partition pruning enhance query performance in Snowflake?

正解：D

解説：
Partition pruning optimizes query planning by excluding unnecessary partitions from query execution, improving query performance by focusing on relevant data subsets.


質問 # 57
You are designing a system to ingest data from a high-volume sensor network. The sensors send data in a custom binary format to an on-premise message queue (e.g., RabbitMQ). The data needs to be converted to a structured format (e.g., JSON) before being loaded into Snowflake. Choose the most effective approach to ensure data integrity, scalability, and near-real-time ingestion.

正解：B、C

解説：
Options B and D provide robust and scalable solutions. Option B leverages a dedicated data integration platform, which often provides pre-built connectors for message queues, binary data conversion capabilities, and optimized Snowflake integration. Option D utilizes a stream processing engine, offering the scalability and fault tolerance necessary for high-volume data streams. The stream processing engine can perform the binary-to-JSON conversion and write the structured data to cloud storage for Snowpipe to ingest. Option A lacks scalability and fault tolerance. Option C might be limited by the external function execution time and concurrency. Option E creates an unnecesssary intermediate REST API which can affect performance and also does not inherently solve the binary conversion problem.


質問 # 58
How do automated and repeatable tasks contribute to maintaining reports and dashboards to meet business requirements?

正解：D

解説：
Automated tasks ensure consistency and reduce manual effort in maintaining reports and dashboards.


質問 # 59
A data analyst is experiencing slow query performance when joining two large tables, 'SALES' (1 billion rows) and 'CUSTOMERS' (10 million rows), on 'CUSTOMER ID. The 'SALES' table is frequently updated. The following query is used: SELECT s. , c. FROM SALES s JOIN CUSTOMERS c ON s.CUSTOMER_lD = c.CUSTOMER_lD WHERE s.SALE_DATE DATEADD(day, -30, CURRENT DATE()); Which of the following strategies would MOST effectively improve the query performance, assuming you have appropriate privileges to alter objects and cost is a concern?

正解：D

解説：
Creating 'SALES LAST 30 DAYS' table and joining is the most effective strategy because it reduces the size of the SALES table significantly before the join operation. Materialized views (A) are generally effective, but the high update frequency of the SALES table could lead to significant overhead in materialized view maintenance. Standard indexes (B) are not supported in Snowflake. Search optimization (C) may not be suitable as the could have high cardinality. Clustering (D) could improve performance, but the benefits might not outweigh the cost of reclustering after frequent data loading, and it does not limit the initial size of the join.


質問 # 60
You are analyzing sales data in Snowflake to identify seasonal trends and patterns. You have a table 'SALES DATA with columns 'SALE DATE (DATE) and 'SALE_AMOUNT (NUMBER). Which of the following SQL queries and visualization techniques would be MOST effective in identifying and visualizing these seasonal trends? Assume the data spans several years.

正解：E

解説：
Option C is the most effective because it combines weekly sales aggregation with a box plot analysis of monthly sales across multiple years. The weekly aggregation provides a granular view of sales trends, while the box plot effectively visualizes the distribution of sales for each month, allowing for easy identification of monthly seasonal patterns and outliers. Option A only shows monthly sales volume, not the distribution of sales within each month across years. Option B shows the yearly trend, not seasonal variations. Option D doesn't aggregate the data and hence can't show you the seasonality. Option E only shows the daily variance across weeks.


質問 # 61
......

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