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コース

Snowflake アーキテクチャ

基礎スキルレベル

更新日 2026/05

Snowflakeの三層アーキテクチャを体系的に理解し、Snowflakeで効率的に作業するための思考モデルを身につけましょう。

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Snowflake

3時間

13 ビデオ

44 演習

3,050 XP

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コース説明

Snowflakeがどのように構築され、なぜそのように機能するのかを、全体像として理解できます。コンピュート、ストレージ、クラウドサービスを分離する3層アーキテクチャから始めて、仮想ウェアハウス、ストレージ内部構造、そしてSnowflakeのAI/ML機能まで学んでいきます。最終的には、Snowflakeで効果的に作業するために必要な基礎的なメンタルモデルを身につけることができます。

前提条件

このコースに前提条件はありません

1

How Snowflake Works

Get oriented with Snowflake's core architecture — how its three-layer design separates compute, storage, and services to enable massive scalability. You'll explore the Snowsight interface and learn how every object in Snowflake fits into a structured hierarchy.

Snowflake Architecture and Editions

Understanding the Architectural Layers

Choosing the right edition

Ways of Working with Snowflake

Running a Query in a Snowflake Notebook

Investigating a Failed Query with Query History

Snowflake Object Hierarchy

Object Hierarchy and Access Control

Navigating an Existing Database Structure

Parameter Hierarchy

Filtering with session variables

チャプター開始

2

Virtual Warehouses and Loading Data

Learn how to create and configure the objects that power your Snowflake environment. You'll size and tune virtual warehouses for different workloads, then get hands-on with loading both structured and semi-structured data into tables.

Creating and Managing Database Objects

Setting up Snowy Peak's database structure

Granting the right privileges

Virtual Warehouses: Types, Sizing, and Scaling

Identifying a misconfigured warehouse

Matching workloads to warehouse configurations

Solving a concurrency problem

Loading Structured and Semi-Structured Data

Loading Snowy Peak's user data

Querying Snowy Peak's avalanche event data

チャプター開始

3

Micro-Partitions and Data Clustering

Go under the hood to see how Snowflake physically organizes data using micro-partitions and clustering keys. You'll also compare table types and views to understand when to use each, and explore how Snowflake handles unstructured files alongside traditional data.

Micro-Partitions and Data Clustering

Partition Pruning

Good vs Poor Clustering Key Candidates

Impact of reclustering

Table Types and Views

Table types and data protection

Select the correct view type

Understanding Materialized Views

Working with Unstructured Data

Generating a pre-signed URL

Pre-signed URL use case

チャプター開始

4

AI/ML, Data Protection, and Sharing

Round out your Snowflake foundation by exploring its growing AI/ML ecosystem — from Snowpark and Cortex to Streamlit and Notebooks. You'll also cover essential data protection techniques like Time Travel and cloning, and see how the Snowflake Marketplace enables easy data sharing.

Tools for Every Team

Match Snowflake tools to their use cases

Notebook Properties

Snowflake Cortex and ML Features

Pick the right Cortex function for PDF extraction

Snowflake Cortex vs Snowflake ML

Data Protection and Sharing

Querying historical data with Time Travel

Creating a zero-copy clone

Create and Test a Zero-Copy Clone

Earn your Snowflake University Platform Badge

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チャプター開始

Snowflake アーキテクチャ

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