DAA-C01試験学習資料の三つバージョンの便利性

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信頼できるアフターサービス

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本当質問と回答の練習モード

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

1. 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.

A) Use a third-party data integration platform that supports connecting to message queues, converting binary data, and loading data into Snowflake.
B) Deploy a stream processing engine (e.g., Apache Kafka Streams, Apache Flink) on-premise to consume messages from the queue, convert the binary data to JSON, and then write the JSON data to a cloud storage location (e.g., S3, Azure Blob Storage, GCS). Configure Snowpipe to load the JSON data into Snowflake.
C) Create a Snowflake external function that connects to the message queue and converts the binary data to JSON during the COPY INTO process.
D) Develop a custom application that subscribes to the message queue, converts the binary data to JSON, and then uses the Snowflake JDBC driver to insert the data directly into Snowflake.
E) Use an on-premise gateway to expose the RabbitMQ as a REST API, then use a Snowflake external function to call the exposed API.

2. You are building a Data Vault model in Snowflake. You have identified a Hub for Customers, a Link table relating Customers to Addresses, and several Satellite tables storing descriptive attributes of both Customers and Addresses. A new business requirement emerges: you need to efficiently query the model to find all Customers who have lived at the same Address as another Customer at any point in time. Which of the following approaches is MOST efficient and scalable for implementing this query in Snowflake, without significantly impacting the Data Vault's core principles?

A) Create a new Link table directly connecting Customers who share the same Address history, and populate it with a complex SQL query involving multiple joins on Hubs, Links, and Satellites.
B) Develop a stored procedure that iterates through all Customer records, comparing their Address histories, and stores the results in a temporary table.
C) Create a materialized view that pre-computes all Customer pairs sharing Address history. Refresh the view periodically or on-demand.
D) Use Snowflake's search optimization service on relevant columns (e.g., Address Hashkey in the Address Satellite) to accelerate the query.
E) Create a new Satellite table on the Hub_Customer that stores an array of Customer Hashkeys that have been associated with a given Address.

3. Consider a scenario where you have a table 'CUSTOMER ORDERS' with columns 'CUSTOMER ID', 'ORDER DATE' , 'ORDER TOTAL' , and 'PRODUCT CATEGORY'. You want to create a materialized view that calculates the sum of order totals for each customer, grouped by product category, and refreshed automatically on a daily basis. However, you are also concerned about minimizing the cost of materialized view maintenance. Which of the following strategies would be MOST cost-effective while still providing reasonably up-to-date data?

A) Create a materialized view and set the refresh schedule to 'ON CHANGE' with a clustering key on
B) Create a materialized view and set the refresh schedule to 'ON CHANGE'.
C) Create a materialized view without specifying a refresh schedule, and manually refresh it whenever the report is run.
D) Create a standard view with the same aggregation logic and optimize the underlying table using clustering.
E) Create a materialized view and schedule a daily refresh at a time of low system activity.

4. A Snowflake table 'transactions' stores data about financial transactions. The table includes the following columns: 'transaction_id' (INTEGER), 'account_id' (INTEGER), 'transaction_date' (DATE), and 'transaction_amount' (NUMBER). You need to analyze the moving average of transaction amounts for each account over a 7-day window. The moving average should be calculated for each transaction date, considering the 3 preceding days, the current day, and the 3 following days. You want to show the 'account_id' , 'transaction_date', 'transaction amount', and the calculated 'moving_average". What's the most appropriate and efficient Snowflake query to perform this calculation?

A) Option E
B) Option B
C) Option D
D) Option C
E) Option A

5. You are building a Snowsight dashboard to monitor the performance of various SQL queries. You have a table 'QUERY HISTORY with columns 'QUERY ID', 'START TIME, 'END TIME, 'USER NAME, 'DATABASE NAME, and 'EXECUTION_TIME (in seconds). You want to create a bar chart that shows the average execution time for each user, but only for queries executed against a specific database (e.g., 'SALES DB') within the last week. Furthermore, you need to allow users to filter the data by username via a Snowsight dashboard variable. What is the most efficient SQL query and Snowsight configuration to achieve this?

A) Option E
B) Option B
C) Option D
D) Option C
E) Option A

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