あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？

あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、Snowflake DAA-C01テスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。

購入後、どれくらいDAA-C01試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にSnowflake DAA-C01試験参考書を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後にDAA-C01試験参考書を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。

あなたはDAA-C01試験参考書の更新をどのぐらいでリリースしていますか？

すべての試験参考書は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じてDAA-C01試験内容をアップグレードします。

更新されたDAA-C01試験参考書を得ることができ、取得方法？

はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新されたDAA-C01試験参考書をあなたのメールボックスに自動的に送ります。

DAA-C01テストエンジンはどのシステムに適用しますか？

オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやFoxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。

割引はありますか？

我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。

Tech4Examはどんな試験参考書を提供していますか？

テストエンジン：DAA-C01試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。

返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？

はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。

Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification 認定 DAA-C01 試験問題:

1. You are performing an UPDATE operation on a large table 'CUSTOMER ORDERS with millions of rows. The update logic involves complex calculations based on data from another table 'PRODUCT PRICES. To minimize the impact on concurrent queries and ensure data consistency, which of the following strategies should you implement?

A) Create a temporary table with the updated values, drop the original table, and rename the temporary table to the original table name.
B) Execute the UPDATE statement directly without any special considerations, relying on Snowflake's default concurrency control.
C) Use a MERGE statement to update the 'CUSTOMER ORDERS' table based on the data from the 'PRODUCT PRICES' table.
D) Create a new version of table with updated data and switch to new version.
E) Break the UPDATE operation into smaller batches using a WHERE clause with a limiting condition based on a primary key or date range and commit changes after each batch.

2. A data engineering team is implementing a complex data transformation pipeline using Snowflake tasks and streams. They need to monitor the execution of these tasks, track dependencies, and identify potential bottlenecks in near real-time. Which approach provides the MOST comprehensive solution for logging and monitoring the task execution and dependencies within Snowflake?

A) Simply enabling email notifications for task failures in Snowflake.
B) Utilizing Snowflake's Event Tables to capture TASK-related events, combined with an external monitoring tool (e.g., AWS CloudWatch, Azure Monitor) to visualize task dependencies and execution metrics.
C) Relying solely on Snowflake's task history view (TASK_HISTORY) and manually analyzing the execution times and statuses of each task.
D) Creating custom logging tables within Snowflake to record task start and end times, along with status codes, and then querying these tables for monitoring purposes.
E) Implementing a complex DAG management system outside of Snowflake and triggering Snowflake tasks from that system, using the external system's logging capabilities.

3. Your organization is migrating its data warehouse to Snowflake. You need to monitor the resource consumption of different users. You want to identify which users are running the most expensive queries (in terms of credits consumed) over the last 7 days. You need to create a query using system functions to achieve this. Which of the following queries will accurately provide this information?

A) SELECT user_name, SUM(credits_used) AS total_credits_used FROM snowflake.account_usage.warehouse_metering_history WHERE start_time >= DATEADD(day, -7, CURRENT TIMESTAMP()) GROUP BY user_name ORDER BY DESC;
B) SELECT user_name, SUM(credits_used_cloud_services) AS total_credits_used FROM snowflake.account_usage.query_history WHERE start_time >=DATEADD(day, -7, CURRENT TIMESTAMP()) GROUP BY user_name ORDER BY DESC;
C) SELECT user_name, SUM(credits_used) AS total_credits_used FROM snowflake.account_usage.query_history WHERE start_time DATEADD(day, -7, GROUP BY user_name ORDER BY DESC;
D) SELECT user_name, SUM(credits_used) AS total_credits_used FROM snowflake.account_usage.execution_history WHERE start_time >= DATEADD(day, -7, GROUP BY user_name ORDER BY DESC;
E) SELECT user_name, SUM(credits_used_compute) AS total_credits_used FROM snowflake.account_usage.query_history WHERE start_time DATEADD(day, -7, CURRENT TIMESTAMP()) GROUP BY user_name ORDER BY DESC;

4. You observe a 'Spilling to Local Storage' event in the Query Profile of a complex aggregation query. This indicates that the intermediate results are exceeding the memory capacity of the virtual warehouse. Which of the following actions would be MOST effective in mitigating this issue and improving the query performance?

A) Increase the virtual warehouse size to provide more memory resources.
B) Implement result caching to avoid re-computation.
C) Optimize the query to reduce the amount of data processed before the aggregation.
D) Increase the value of the 'MAX MEMORY USAGE parameter for the session.
E) Reduce the number of distinct values in the grouping columns.

5. You have a CSV file loaded into a Snowflake table named 'raw data'. The file contains customer order data, but some rows have missing values in the 'order date' column. You need to create a new table, 'cleaned data' , that contains only valid records and handles missing 'order date' values by substituting them with the date '1900-01-01'. Which of the following approaches is the MOST efficient and correct way to achieve this using Snowflake features?

A)

B)

C)

D)

E)

質問と回答：