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총 53개 용어
웨어하우스가 유휴 상태가 되면 자동으로 정지하고, 새 쿼리가 들어오면 자동으로 재개하는 기능. 초 단위 과금과 결합되어 유휴 비용을 없앤다.
가상 웨어하우스와 확장성 — Scale Up vs Scale Out
· Core Architecture & Fundamentals Q3 (pp.2-3); Performance & Optimization Q21, Q24, Q25 (pp.8-9); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - How Snowflake Handles Compute and Scaling (p.5); Databricks vs Snowflake - Snowflake: Virtual Warehouses & Scaling (p.7)
2023년 도입된 BigQuery의 컴퓨트 과금 대안 모델. 스캔 바이트 기반 온디맨드 과금 대신 슬롯 커밋/오토스케일링 기반 초 단위 과금을 선택할 수 있다.
Snowflake vs BigQuery vs Redshift — 컴퓨트·비용 모델 비교
· 전체 (pp.1-17) — How Cloud OLAP Systems Evolved, Snowflake/BigQuery/Redshift Explained for Beginners, Comparison 절, Which One Should You Learn First
Databricks 플랫폼 사용량을 측정하는 과금 단위. 클래식 컴퓨트는 여기에 클라우드 VM 비용이 별도로 추가되지만, Serverless 제품은 단일 청구로 통합된다.
Snowflake vs Databricks — Glass Box와 Black Box, 그리고 수렴하는 두 플랫폼
· 전체 (pp.1-13, Databricks 자체 심화보다 'Snowflake와 어떻게 다른가'에 초점) — Architecture, Storage Layer, Performance, Pricing, Use Cases, FAQ, Conclusion
쿼리 실행 시점에 사용자 롤에 따라 컬럼 값을 동적으로 가리는 정책 기반 컬럼 단위 보안 기능.
보안과 거버넌스 — RBAC, 데이터 공유, 컬럼/행 단위 접근 통제
· Security & Governance Q31-Q40 (pp.11-13); [보조] Databricks vs Snowflake - Security and Governance: Snowflake 절 (p.10)
SQL 쿼리 선언만으로 여러 테이블을 조인한 결과의 증분 새로고침을 Snowflake가 자동 관리하는 선언적 테이블. Materialized View의 단일 테이블 제약을 보완한다.
반정형 데이터, CDC 파이프라인, 개발자 프레임워크 — Stream/Task부터 Snowpark까지
· Core Architecture & Fundamentals Q10 (p.4); Advanced Transformation & Features Q41-Q48 (pp.14-16); [보조] Databricks vs Snowflake - Data Engineering and ETL / Machine Learning and AI Capabilities: Snowflake 절 (pp.8-10)
Time Travel 보존 기간 종료 직후 시작되는 고정 7일짜리 복구 기간. 영구 테이블에만 적용되며 Snowflake 지원팀을 통해서만 복구할 수 있다.
타임트래블, Fail-safe, 제로카피 클로닝 — 데이터 복구 3종 세트
· Core Architecture & Fundamentals Q5, Q6, Q7 (pp.3-4); Advanced Transformation & Features Q49 (p.16); FAQ 절 Time Travel/Zero-copy Cloning (pp.17-19)
Databricks(개발자가 파티셔닝·셔플·파일 포맷을 직접 다루는 구조)와 Snowflake(SQL만 노출하고 내부 최적화를 전부 감추는 구조)를 대비하는 비유.
Snowflake vs Databricks — Glass Box와 Black Box, 그리고 수렴하는 두 플랫폼
· 전체 (pp.1-13, Databricks 자체 심화보다 'Snowflake와 어떻게 다른가'에 초점) — Architecture, Storage Layer, Performance, Pricing, Use Cases, FAQ, Conclusion
행 기반 저장과 기본 키 인덱스를 지원해 OLTP성 포인트 조회 워크로드를 처리하는 Snowflake의 별도 테이블 유형.
Snowflake vs Databricks — Glass Box와 Black Box, 그리고 수렴하는 두 플랫폼
· 전체 (pp.1-13, Databricks 자체 심화보다 'Snowflake와 어떻게 다른가'에 초점) — Architecture, Storage Layer, Performance, Pricing, Use Cases, FAQ, Conclusion
Apache Iceberg 스펙으로 고객 클라우드 스토리지에 저장되면서도 Snowflake에서 DML(쓰기)까지 지원하는 테이블. 읽기 전용인 External Table과 대비된다.
반정형 데이터, CDC 파이프라인, 개발자 프레임워크 — Stream/Task부터 Snowpark까지
· Core Architecture & Fundamentals Q10 (p.4); Advanced Transformation & Features Q41-Q48 (pp.14-16); [보조] Databricks vs Snowflake - Data Engineering and ETL / Machine Learning and AI Capabilities: Snowflake 절 (pp.8-10)
힐베르트 커브 기반으로 Delta Lake 파일 레이아웃을 동적으로 자동 재조정해 '작은 파일 문제'를 해결하는 Databricks 기능. 수동 Z-Ordering을 대체한다.
Snowflake vs Databricks — Glass Box와 Black Box, 그리고 수렴하는 두 플랫폼
· 전체 (pp.1-13, Databricks 자체 심화보다 'Snowflake와 어떻게 다른가'에 초점) — Architecture, Storage Layer, Performance, Pricing, Use Cases, FAQ, Conclusion
가상 웨어하우스의 로컬 SSD에 마이크로파티션 데이터를 캐싱하는 웨어하우스별 캐시. 웨어하우스가 정지되면 사라진다.
3단 캐싱 구조 — Result / Local Disk / Metadata Cache
· Performance & Optimization Q23, Q30 (pp.8-9, 11); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - Storage Design and Query Execution Basics: Snowflake 절의 로컬 캐싱/일관 해싱 설명 (p.6)
Snowflake Materialized View는 단일 테이블 쿼리만 지원하며 조인을 포함할 수 없다는 핵심 제약.
쿼리 성능 진단과 최적화 — Query Profile, 클러스터링, Materialized View의 진짜 제약
· Performance & Optimization Q21, Q22, Q26-Q29 (pp.8-10); FAQ 절 Materialized View 설명 Q50 (p.16)
마이크로파티션별 컬럼 통계(min/max/null count)를 보관해 쿼리 시작 전 프루닝 계획을 가능하게 하는 클라우드 서비스 계층의 캐시.
3단 캐싱 구조 — Result / Local Disk / Metadata Cache
· Performance & Optimization Q23, Q30 (pp.8-9, 11); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - Storage Design and Query Execution Basics: Snowflake 절의 로컬 캐싱/일관 해싱 설명 (p.6)
로드 중 오류 발생 시 동작을 정의하는 COPY INTO 파라미터. CONTINUE(행 스킵)/SKIP_FILE(파일 스킵)/ABORT_STATEMENT(즉시 중단)가 있다.
데이터 로딩과 인제스천 — Stage, COPY INTO, Snowpipe
· Data Loading & Ingestion Q11-Q20 (pp.5-7)
여러 Snowflake 계정을 묶는 조직(Organization) 단위에서 동작하는, ACCOUNTADMIN보다 상위 스코프의 롤. 계정 생성·관리와 조직 전체 크레딧 사용량 모니터링을 담당한다.
보안과 거버넌스 — RBAC, 데이터 공유, 컬럼/행 단위 접근 통제
· Security & Governance Q31-Q40 (pp.11-13); [보조] Databricks vs Snowflake - Security and Governance: Snowflake 절 (p.10)
C++로 작성되어 컬럼 배치를 벡터화 방식으로 처리하는 Databricks의 네이티브 SQL 실행 엔진.
Snowflake vs Databricks — Glass Box와 Black Box, 그리고 수렴하는 두 플랫폼
· 전체 (pp.1-13, Databricks 자체 심화보다 'Snowflake와 어떻게 다른가'에 초점) — Architecture, Storage Layer, Performance, Pricing, Use Cases, FAQ, Conclusion
Snowflake 웹 UI가 제공하는 쿼리 실행 단계별 진단 도구. 처리/IO/네트워크 동기화 소요 시간과 Spilling·Exploding Join 같은 문제를 시각화한다.
쿼리 성능 진단과 최적화 — Query Profile, 클러스터링, Materialized View의 진짜 제약
· Performance & Optimization Q21, Q22, Q26-Q29 (pp.8-10); FAQ 절 Materialized View 설명 Q50 (p.16)
Redshift 컴퓨트 노드를 무상태로 만들고 데이터를 클라우드 오브젝트 스토리지에 저장해, 컴퓨트와 스토리지를 독립적으로 확장할 수 있게 한 노드 타입.
Snowflake vs BigQuery vs Redshift — 컴퓨트·비용 모델 비교
· 전체 (pp.1-17) — How Cloud OLAP Systems Evolved, Snowflake/BigQuery/Redshift Explained for Beginners, Comparison 절, Which One Should You Learn First
권한을 사용자가 아닌 롤에 부여하고, 롤을 사용자나 다른 롤에 배정해 관리하는 Snowflake의 접근 제어 모델.
보안과 거버넌스 — RBAC, 데이터 공유, 컬럼/행 단위 접근 통제
· Security & Governance Q31-Q40 (pp.11-13); [보조] Databricks vs Snowflake - Security and Governance: Snowflake 절 (p.10)
동일한 쿼리 텍스트·역할·데이터 상태에 대해 이전 실행 결과를 재사용하는 클라우드 서비스 계층의 캐시. 재사용될 때마다 보존 기간이 갱신되며 최대 31일까지 유지된다.
3단 캐싱 구조 — Result / Local Disk / Metadata Cache
· Performance & Optimization Q23, Q30 (pp.8-9, 11); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - Storage Design and Query Execution Basics: Snowflake 절의 로컬 캐싱/일관 해싱 설명 (p.6)
테이블의 특정 행에 대한 접근을 조건(예: 지역)에 따라 제한하는 행 단위 보안 정책. 모든 쿼리 경로에 대해 평가된다.
보안과 거버넌스 — RBAC, 데이터 공유, 컬럼/행 단위 접근 통제
· Security & Governance Q31-Q40 (pp.11-13); [보조] Databricks vs Snowflake - Security and Governance: Snowflake 절 (p.10)
인프라 프로비저닝·인덱싱·하드웨어 관리를 사용자가 아닌 벤더가 전담하는 완전관리형 클라우드 데이터 웨어하우스 모델.
Snowflake 아키텍처 개요 — 클라우드 네이티브 SaaS 데이터 웨어하우스
· Core Architecture & Fundamentals Q1, Q2, Q8, Q9 (pp.2-4); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - How Cloud OLAP Systems Evolved / Snowflake Explained for Beginners (pp.1-5)
Scale Up은 웨어하우스 크기를 키워 단일 쿼리 속도를 높이는 것, Scale Out은 클러스터 수를 늘려 동시 처리량을 높이는 것.
가상 웨어하우스와 확장성 — Scale Up vs Scale Out
· Core Architecture & Fundamentals Q3 (pp.2-3); Performance & Optimization Q21, Q24, Q25 (pp.8-9); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - How Snowflake Handles Compute and Scaling (p.5); Databricks vs Snowflake - Snowflake: Virtual Warehouses & Scaling (p.7)
전자는 고카디널리티 컬럼의 포인트 조회를 가속하고, 후자(QAS)는 스캔량이 큰 이상치 쿼리 일부를 서버리스 컴퓨트로 오프로드해 가속한다.
쿼리 성능 진단과 최적화 — Query Profile, 클러스터링, Materialized View의 진짜 제약
· Performance & Optimization Q21, Q22, Q26-Q29 (pp.8-10); FAQ 절 Materialized View 설명 Q50 (p.16)
데이터 이동 없이 실시간 데이터를 공유하는 기능(Secure Data Sharing)과, 자체 계정이 없는 소비자를 위한 제한된 계정으로 컴퓨트 비용을 제공자가 부담하는 방식(Reader Account).
보안과 거버넌스 — RBAC, 데이터 공유, 컬럼/행 단위 접근 통제
· Security & Governance Q31-Q40 (pp.11-13); [보조] Databricks vs Snowflake - Security and Governance: Snowflake 절 (p.10)
모든 컴퓨트가 동일한 중앙 스토리지를 공유(shared-disk)하면서, 각 컴퓨트 클러스터끼리는 자원을 공유하지 않는(shared-nothing) Snowflake의 아키텍처 방식.
Snowflake 아키텍처 개요 — 클라우드 네이티브 SaaS 데이터 웨어하우스
· Core Architecture & Fundamentals Q1, Q2, Q8, Q9 (pp.2-4); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - How Cloud OLAP Systems Evolved / Snowflake Explained for Beginners (pp.1-5)
Python/Java/Scala DataFrame API로 작성한 코드를 자동으로 SQL로 변환해 Snowflake 엔진에서 실행하는 개발자 프레임워크.
반정형 데이터, CDC 파이프라인, 개발자 프레임워크 — Stream/Task부터 Snowpark까지
· Core Architecture & Fundamentals Q10 (p.4); Advanced Transformation & Features Q41-Q48 (pp.14-16); [보조] Databricks vs Snowflake - Data Engineering and ETL / Machine Learning and AI Capabilities: Snowflake 절 (pp.8-10)
클라우드 이벤트 알림으로 트리거되는 서버리스 지속 데이터 적재 서비스. 웨어하우스 가동 시간이 아닌 처리 데이터량 기준으로 과금된다.
데이터 로딩과 인제스천 — Stage, COPY INTO, Snowpipe
· Data Loading & Ingestion Q11-Q20 (pp.5-7)
처리 중인 데이터가 웨어하우스의 메모리/로컬 스토리지에 다 들어가지 않아 임시 데이터를 디스크 또는 원격 클라우드 스토리지에 쓰는 현상.
쿼리 성능 진단과 최적화 — Query Profile, 클러스터링, Materialized View의 진짜 제약
· Performance & Optimization Q21, Q22, Q26-Q29 (pp.8-10); FAQ 절 Materialized View 설명 Q50 (p.16)
데이터가 테이블로 적재되거나 테이블에서 언로드되기 전 머무는 중간 저장소. 내부 스테이지(User/Table/Named)와 외부 스테이지(고객 클라우드 스토리지)로 나뉜다.
데이터 로딩과 인제스천 — Stage, COPY INTO, Snowpipe
· Data Loading & Ingestion Q11-Q20 (pp.5-7)
UDF는 값 반환이 목적으로 SELECT 절에서 호출되고, Stored Procedure는 DDL/DML을 포함한 액션 수행이 목적으로 CALL로 독립 호출된다.
반정형 데이터, CDC 파이프라인, 개발자 프레임워크 — Stream/Task부터 Snowpark까지
· Core Architecture & Fundamentals Q10 (p.4); Advanced Transformation & Features Q41-Q48 (pp.14-16); [보조] Databricks vs Snowflake - Data Engineering and ETL / Machine Learning and AI Capabilities: Snowflake 절 (pp.8-10)
테이블의 삽입/수정/삭제 변경을 마지막 소비 시점 기준으로 추적하는 객체. 데이터 자체는 담지 않는다.
반정형 데이터, CDC 파이프라인, 개발자 프레임워크 — Stream/Task부터 Snowpark까지
· Core Architecture & Fundamentals Q10 (p.4); Advanced Transformation & Features Q41-Q48 (pp.14-16); [보조] Databricks vs Snowflake - Data Engineering and ETL / Machine Learning and AI Capabilities: Snowflake 절 (pp.8-10)
SQL 문이나 Stored Procedure를 특정 시각·주기로 실행하는 내장 스케줄러(Task)와, 여러 Task를 체이닝한 DAG(Task Graph).
반정형 데이터, CDC 파이프라인, 개발자 프레임워크 — Stream/Task부터 Snowpark까지
· Core Architecture & Fundamentals Q10 (p.4); Advanced Transformation & Features Q41-Q48 (pp.14-16); [보조] Databricks vs Snowflake - Data Engineering and ETL / Machine Learning and AI Capabilities: Snowflake 절 (pp.8-10)
테이블/스키마/데이터베이스를 과거 특정 시점 상태로 조회·클론·복원하는 기능. 기본 1일, Enterprise 이상에서 최대 90일까지 설정 가능.
타임트래블, Fail-safe, 제로카피 클로닝 — 데이터 복구 3종 세트
· Core Architecture & Fundamentals Q5, Q6, Q7 (pp.3-4); Advanced Transformation & Features Q49 (p.16); FAQ 절 Time Travel/Zero-copy Cloning (pp.17-19)
Snowflake 관리 암호화 키와 고객이 자체 클라우드 KMS에서 관리하는 키를 결합하는 Business Critical 이상 등급의 보안 옵션.
보안과 거버넌스 — RBAC, 데이터 공유, 컬럼/행 단위 접근 통제
· Security & Governance Q31-Q40 (pp.11-13); [보조] Databricks vs Snowflake - Security and Governance: Snowflake 절 (p.10)
Time Travel 보존 기간 내에서 실수로 삭제된 데이터베이스/스키마/테이블을 즉시 복원하는 명령.
타임트래블, Fail-safe, 제로카피 클로닝 — 데이터 복구 3종 세트
· Core Architecture & Fundamentals Q5, Q6, Q7 (pp.3-4); Advanced Transformation & Features Q49 (p.16); FAQ 절 Time Travel/Zero-copy Cloning (pp.17-19)
SQL 쿼리와 Spark 잡을 아우르는 통합 거버넌스·데이터 계보(lineage) 계층. Databricks 생태계의 중앙 카탈로그다.
Snowflake vs Databricks — Glass Box와 Black Box, 그리고 수렴하는 두 플랫폼
· 전체 (pp.1-13, Databricks 자체 심화보다 'Snowflake와 어떻게 다른가'에 초점) — Architecture, Storage Layer, Performance, Pricing, Use Cases, FAQ, Conclusion
세션 레벨에서 Result Cache 사용 여부를 제어하는 파라미터. FALSE로 설정하면 캐시된 결과를 무시하고 쿼리를 강제로 재실행한다.
3단 캐싱 구조 — Result / Local Disk / Metadata Cache
· Performance & Optimization Q23, Q30 (pp.8-9, 11); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - Storage Design and Query Execution Basics: Snowflake 절의 로컬 캐싱/일관 해싱 설명 (p.6)
COPY INTO 로드 오류를 사전에(드라이런) 또는 사후에 확인하는 실제 Snowflake 도구. 'REJECTED_RECORDS'라는 파라미터는 존재하지 않는다.
데이터 로딩과 인제스천 — Stage, COPY INTO, Snowpipe
· Data Loading & Ingestion Q11-Q20 (pp.5-7)
물리적 데이터 복제 없이 기존 마이크로파티션을 가리키는 메타데이터만 새로 생성해 순간적으로 스냅샷을 만드는 기능.
타임트래블, Fail-safe, 제로카피 클로닝 — 데이터 복구 3종 세트
· Core Architecture & Fundamentals Q5, Q6, Q7 (pp.3-4); Advanced Transformation & Features Q49 (p.16); FAQ 절 Time Travel/Zero-copy Cloning (pp.17-19)
CPU/메모리/SSD로 구성된 Snowflake의 컴퓨트 클러스터 추상화 단위. 크기 조절과 자동 정지/재개가 가능하다.
가상 웨어하우스와 확장성 — Scale Up vs Scale Out
· Core Architecture & Fundamentals Q3 (pp.2-3); Performance & Optimization Q21, Q24, Q25 (pp.8-9); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - How Snowflake Handles Compute and Scaling (p.5); Databricks vs Snowflake - Snowflake: Virtual Warehouses & Scaling (p.7)
테이블별로 최근 64일간 적재된 파일의 이름·체크섬 이력을 보관해 동일 파일의 중복 적재를 방지하는 내부 추적 정보.
데이터 로딩과 인제스천 — Stage, COPY INTO, Snowpipe
· Data Loading & Ingestion Q11-Q20 (pp.5-7)
Snowflake가 자동으로 나누는 50~500MB(압축 전 기준)의 불변 컬럼형 저장 단위. 사용자가 직접 정의하는 정적 파티션과 대비된다.
마이크로파티션과 컬럼형 저장 — 프루닝의 원리
· Core Architecture & Fundamentals Q4 (p.3); Performance & Optimization Q29 (p.10); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - Storage Design and Query Execution Basics: Snowflake 절 (p.6)
동일 크기의 클러스터 여러 개로 구성되어 트래픽에 따라 자동으로 클러스터 수를 늘리거나 줄이는 웨어하우스.
가상 웨어하우스와 확장성 — Scale Up vs Scale Out
· Core Architecture & Fundamentals Q3 (pp.2-3); Performance & Optimization Q21, Q24, Q25 (pp.8-9); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - How Snowflake Handles Compute and Scaling (p.5); Databricks vs Snowflake - Snowflake: Virtual Warehouses & Scaling (p.7)
행 단위가 아니라 컬럼 데이터를 배치로 묶어 처리하는 실행 방식. CPU 캐시 활용도를 높여 분석 쿼리 성능을 개선한다.
마이크로파티션과 컬럼형 저장 — 프루닝의 원리
· Core Architecture & Fundamentals Q4 (p.3); Performance & Optimization Q29 (p.10); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - Storage Design and Query Execution Basics: Snowflake 절 (p.6)
Redshift에서 데이터를 노드 간에 어떻게 분산·정렬해 저장할지를 사용자가 직접 설계하는 요소. 설계가 나쁘면 데이터 쏠림으로 성능이 저하된다.
Snowflake vs BigQuery vs Redshift — 컴퓨트·비용 모델 비교
· 전체 (pp.1-17) — How Cloud OLAP Systems Evolved, Snowflake/BigQuery/Redshift Explained for Beginners, Comparison 절, Which One Should You Learn First
사용자가 클러스터나 노드를 전혀 관리하지 않고 Google이 공유 컴퓨트 풀에서 쿼리별로 자원을 자동 배분하는 모델.
Snowflake vs BigQuery vs Redshift — 컴퓨트·비용 모델 비교
· 전체 (pp.1-17) — How Cloud OLAP Systems Evolved, Snowflake/BigQuery/Redshift Explained for Beginners, Comparison 절, Which One Should You Learn First
Fail-safe와 Time Travel 보존 정책이 다른 세 가지 테이블 유형. 영구 테이블만 Fail-safe가 적용되고, 트랜지언트·임시 테이블은 그만큼 스토리지 비용이 낮다.
타임트래블, Fail-safe, 제로카피 클로닝 — 데이터 복구 3종 세트
· Core Architecture & Fundamentals Q5, Q6, Q7 (pp.3-4); Advanced Transformation & Features Q49 (p.16); FAQ 절 Time Travel/Zero-copy Cloning (pp.17-19)
동일한 데이터가 가급적 동일한 워커 노드에서 반복 처리되도록 유도해 로컬 캐시 적중률을 높이는 데이터 배치 기법.
마이크로파티션과 컬럼형 저장 — 프루닝의 원리
· Core Architecture & Fundamentals Q4 (p.3); Performance & Optimization Q29 (p.10); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - Storage Design and Query Execution Basics: Snowflake 절 (p.6)
재해복구나 데이터 지역성 목적으로 Snowflake 계정을 다른 클라우드 제공자나 리전으로 복제하는 기능.
Snowflake 아키텍처 개요 — 클라우드 네이티브 SaaS 데이터 웨어하우스
· Core Architecture & Fundamentals Q1, Q2, Q8, Q9 (pp.2-4); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - How Cloud OLAP Systems Evolved / Snowflake Explained for Beginners (pp.1-5)
Snowflake의 세 계층 중 인증, 메타데이터, 쿼리 파싱·최적화, 보안을 총괄하는 계층. 흔히 '두뇌'라고 불린다.
Snowflake 아키텍처 개요 — 클라우드 네이티브 SaaS 데이터 웨어하우스
· Core Architecture & Fundamentals Q1, Q2, Q8, Q9 (pp.2-4); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - How Cloud OLAP Systems Evolved / Snowflake Explained for Beginners (pp.1-5)
특정 컬럼 값을 기준으로 데이터를 같은 마이크로파티션에 모으도록 지정하는 키. 자동 클러스터링 서비스가 지속적으로 재정렬하며 크레딧을 소모한다.
쿼리 성능 진단과 최적화 — Query Profile, 클러스터링, Materialized View의 진짜 제약
· Performance & Optimization Q21, Q22, Q26-Q29 (pp.8-10); FAQ 절 Materialized View 설명 Q50 (p.16)
마이크로파티션에 저장된 컬럼별 min/max/null count 메타데이터만으로, 실제 스캔이 필요 없는 마이크로파티션을 쿼리 실행 전에 걸러내는 과정.
마이크로파티션과 컬럼형 저장 — 프루닝의 원리
· Core Architecture & Fundamentals Q4 (p.3); Performance & Optimization Q29 (p.10); [보조] Snowflake vs BigQuery vs Redshift - Storage Design and Query Execution Basics: Snowflake 절 (p.6)