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최신 SnowPro Advanced SOL-C01 무료샘플문제 (Q50-Q55):

질문 # 50
In the Query Profile, what does the Pruning section provide?

정답：A

설명：
The Pruning section of the Snowsight Query Profile showshow Snowflake eliminated unnecessary micro- partitions from the scan phaseof the query. Snowflake stores data in micro-partitions and maintains metadata such as min/max values for each column within each partition. When a query includes filters (e.g., WHERE clauses), Snowflake evaluates this metadata to determine which micro-partitions cannot possibly satisfy the predicate. These partitions are skipped, meaning they are never scanned or read from storage.
This process drastically improves performance because Snowflake minimizes I/O, reduces compute usage, and shortens execution time. Partition pruning is especially impactful on large tables because only a fraction of the stored micro-partitions typically need to be accessed.
The Pruning section does not show removedrows-that happens during the filter step. It does not show removedcolumns-column pruning is handled separately by the optimizer. It also does not show removedobjectsfrom the plan. Its sole purpose is to document micro-partition elimination and scan reduction.


질문 # 51
You have a Snowflake virtual warehouse named 'REPORTING that is consistently experiencing performance issues during peak hours. You suspect that resource contention is the primary cause. Which of the following actions, when performed together , would be the MOST effective in mitigating these performance issues and ensuring consistent query performance for reporting?

정답：C

설명：
Option C is the most effective solution. Enabling a multi-cluster warehouse allows Snowflake to automatically scale out by adding more compute resources when the load increases. Setting the scaling policy to 'Standard' prioritizes performance over cost, ensuring that new clusters are started quickly when needed. Increasing the warehouse size to 'Large' provides more resources to each individual cluster. Option A only increases the warehouse size but doesn't address concurrency. Option B uses the 'Economy' scaling policy, which might delay the creation of new clusters, thus not solving the performance issue. Option D only addresses inactivity and identifies long-running queries but doesn't resolve the resource contention. Option E relies on manual intervention, which is not ideal for consistently addressing peak hour performance issues.


질문 # 52
A data scientist is working on a machine learning project using Snowflake Notebooks. They have a dataset stored in Snowflake and need to perform feature engineering. They want to write a Python function that takes a Snowflake table name and a list of SQL expressions as input, executes these expressions against the table, and returns a Pandas DataFrame containing the new features. Which approach is MOST suitable for creating and executing this function within a Snowflake Notebook, minimizing data transfer outside of Snowflake?

정답：D

설명：
Creating a UDF is the most efficient way to perform feature engineering because the computation happens within Snowflake's compute engine. Snowpark's or standard SQL can then be used to call and retrieve data from UDFs. This minimizes data transfer. Option A still fetches intermediate data. Options D create extra steps and extra objects. Option E isn't the standard approach when working with Snowpark in Notebooks.


질문 # 53
What is Snowflake's primary security capability?

정답：B

설명：
Snowflake's foundational security capability isalways-on end-to-end encryption, applied to all customer data both at rest and in transit. Snowflake encrypts data stored in micro-partitions using AES-256, and all network communication uses TLS encryption. Key management is automated through Snowflake's hierarchical key model, providing additional rotation, rekeying, and defense-in-depth mechanisms.
While RBAC, masking policies, and network policies are crucial components of Snowflake security, encryption is the platform's guaranteed, baseline, mandatory protection feature. It applies universally to all data, regardless of workload, role configuration, or user settings.
Option A: automated masking is optional and policy-driven, not a primary universal mechanism.
Option B: network perimeter defense exists but is not the platform's core foundation.
Option C: RBAC controls access but does not protect data itself.
Thus, Snowflake's primary and most universal security capability is end-to-end encryption.


질문 # 54
A Snowflake table 'product catalog' exists with columns 'product id', 'product_name', and 'price'.
You have a pipe-delimited file in an external stage named 's3 stage' containing product data, but some rows have missing values for the 'price' column. You want to load the data, replacing missing prices with a default value of 0. Which approach is the MOST appropriate to handle missing values during the 'COPY INTO' operation?

정답：D

설명：
Using a transformation within the 'COPY INTO' statement (option B) allows you to directly handle missing values during the data loading process, providing the most efficient solution. You can utilize a 'CASE' statement or similar logic within the column mapping of the 'COPY INTO' statement to replace nulls with the default value of 0. Option A is not valid. Option C requires additional steps. Option D skips over valuable data, and Option E is false because of the transformation support.


질문 # 55
......

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