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[Snowflake] SnowPro Core 시험 Cheat Sheet 1 (Snowflake 데이터 클라우드의 기능 및 아키텍처) 1. Snowflake 데이터 클라우드의 기능 및 아키텍처1.1 Snowflake 데이터 클라우드의 주요 기능1) 탄력적 스토리지 (Elastic Storage)개념: Snowflake는 데이터와 컴퓨팅 자원을 분리하여 설계되었으며, 이를 통해 스토리지와 컴퓨팅을 독립적으로 확장할 수 있습니다. 이 구조는 데이터 저장 방식과 컴퓨팅 자원을 구분하여 유연성과 비용 효율성을 제공합니다.기능: 사용자가 저장하는 모든 데이터는 Snowflake의 내부 스토리지 계층에 압축 및 암호화된 형태로 저장됩니다. 데이터가 늘어날 때 자동으로 스토리지가 확장되고 필요에 따라 축소되므로, 스토리지 용량에 대해 걱정할 필요가 없습니다.장점: 무제한에 가까운 스토리지를 제공하여 정형, 반정형, 비정형 데이터까지 관리할 수 있습.. 2024. 10. 26.
[Snowflake] Snowflake Secure Data Sharing 이해 및 사용하기 Secure Data Sharing은 Snowflake에서 데이터베이스 오브젝트를 다른 Snowflake 계정과 공유할 수 있도록 하는 기능입니다. 데이터가 직접 전송되거나 복사되지 않아, 데이터 소비자의 저장 공간 요금에 영향을 주지 않고 공유할 수 있습니다. 컨슈머는 공유 데이터를 쿼리할 때 사용한 컴퓨팅 리소스에 대한 요금만 지불합니다.1. Secure Data Sharing 소개Secure Data Sharing으로 공유할 수 있는 데이터 오브젝트에는 데이터베이스, 테이블, 동적 테이블, 외부 테이블, Iceberg 테이블, 보안 뷰 등이 포함됩니다.2. Secure Data Sharing의 작동 방식Secure Data Sharing을 사용하면 데이터베이스를 복제하거나 전송할 필요 없이 공유할 .. 2024. 10. 25.
[Snowflake] Snowflake Time Travel 이해 및 사용하기 Snowflake의 Time Travel 기능을 사용하면 일정 기간 내에 변경된 데이터나 삭제된 데이터에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 과거 데이터 복원, 데이터 백업, 실수로 삭제된 데이터 복구 등이 가능합니다.1. Snowflake Time Travel 소개Time Travel은 Snowflake의 데이터 보호 수명 주기의 일부로, 다음과 같은 작업을 지원합니다:삭제된 테이블, 스키마, 데이터베이스 복원과거의 특정 시점에 대한 데이터 복제본 생성주요 시점의 데이터를 쿼리하여 변경 내역 분석2. Time Travel SQL 확장 및 구문Time Travel을 사용하려면 AT 및 BEFORE 구문을 활용합니다:SELECT * FROM my_table AT(TIMESTAMP => 'YYYY-MM-DD H.. 2024. 10. 25.
[Linux] nohup 명령어 사용법: 터미널을 종료해도 프로세스를 계속 실행하기 1. nohup이란?nohup은 "no hangup"의 줄임말로, 터미널 세션이 끊겨도 프로세스를 계속 실행할 수 있도록 도와주는 리눅스/유닉스 명령어입니다. 예를 들어, 서버에서 긴 시간이 걸리는 스크립트나 작업을 실행할 때, SSH 세션이 종료되더라도 작업을 중단 없이 계속 실행할 수 있습니다.2. nohup 기본 사용법기본적으로 nohup은 다음과 같은 형식으로 사용됩니다:nohup [실행할 명령어] & &는 명령어를 백그라운드에서 실행하기 위한 기호입니다. 이 기호를 사용하면 해당 프로세스가 백그라운드에서 계속 실행됩니다.예시:nohup python my_script.py & 이 명령은 my_script.py 스크립트를 백그라운드에서 실행하고, 터미널이 종료되더라도 계속 실행되도록 설정합니다.3... 2024. 10. 23.
[Database] 인메모리 데이터베이스(In-Memory Database)란? 인메모리DB(In-Memory Database)란?인메모리 데이터베이스(In-Memory Database, IMDB)는 데이터를 디스크가 아닌 메모리(RAM)에 저장하여 매우 빠른 데이터 액세스를 제공하는 데이터베이스 시스템입니다. 전통적인 디스크 기반 데이터베이스와 달리, 인메모리DB는 데이터를 메모리에서 처리하기 때문에 디스크 I/O에 의한 지연이 거의 없고, 실시간으로 빠르게 데이터를 처리할 수 있습니다.인메모리DB의 동작 원리인메모리DB는 데이터베이스 엔진이 메모리를 주 저장소로 사용하여, 데이터를 메모리에 적재하고 처리합니다. 메모리는 디스크보다 속도가 훨씬 빠르기 때문에, 응답 시간이 중요한 애플리케이션에서 인메모리DB가 많이 사용됩니다.1. 데이터 저장 방식:RAM에 데이터 저장: 데이터를 .. 2024. 10. 22.
[Python] 데코레이터 함수 정리 및 활용 Python에서 데코레이터(Decorator)는 기존 함수나 메소드의 기능을 확장하거나 수정할 수 있는 강력한 도구입니다. 데코레이터를 이용하면, 코드를 반복하지 않고도 여러 함수에 공통 기능을 적용할 수 있습니다. 특히, 로깅, 권한 검사, 성능 측정 등의 작업을 함수 외부에서 처리할 때 유용하게 사용할 수 있습니다.1. 데코레이터의 기본 개념데코레이터는 함수나 메소드를 인수로 받아 그 함수를 감싼(wrapper) 새로운 함수를 반환하는 함수입니다. 이때, 원래 함수는 내부에서 호출될 수 있으며, 함수 실행 전후로 특정 작업을 수행할 수 있습니다.데코레이터의 기본 형태는 다음과 같습니다:def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): #.. 2024. 10. 21.
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