Snowflake VO面经 | Snowflake面经 | Summer Intern 2025

Snowflake公司介绍

Snowflake总部位于美国加州, 全职雇员5884人，是一家云计算初创公司。 Snowflake提供基于云的数据存储和分析服务。Snowflake允许企业用户使用基于云的硬件和软件来存储和分析数据。 自2014年以来，Snowflake就在Amazon S3上运行，从2018年开始就在Microsoft Azure上运行。于2019年在Google Cloud Platform上推出。其Snowflake数据交换可让客户发现，交换和安全共享数据，同时和Snowflake保持合作关系。 因此，Snowflake作为新时代的云服务商，在技术创新上有着绝对的话语权。所以，尽管AWS、Azure、Google Cloud等等和它都是竞争对手关系，但同样也离不开与它的合作。事实上，Snowflake最大的合作伙伴就是亚马逊AWS。

Snowflake 面试时间线

4月10日：在学校 Career Fair 投递

4月21日：收到 OA 并完成

5月16日：HR 电话

6月5日：VO * 2

6月13日：VO * 1

6月22日：HM 电话

6月26日：Reference Check 请求

7月21日：Offer 电话

Snowflake面经 高频真题

Snowflake Tech高频题

1. Snowflake和传统数据库区别？
   为什么考：面试官想知道你是不是搞懂了企业为啥要从 Oracle、SQL Server 这样的老牌数据库迁移到 Snowflake。
   高分回答：
   • Snowflake 是纯云原生、全托管平台，计算和存储完全分离，既能弹性扩容又成本可控；
   • 多集群架构：高并发时，能自动横向扩展，保证性能；
   • 零拷贝克隆：瞬间克隆数据库，空间占用几乎为零；
   • 按需付费：不用的资源自动释放，账单也更友好。
     举例：
     某零售公司每到双十一、黑五流量激增，Snowflake 自动扩容后端计算集群，根本不卡顿。
2. Snowflake 的存储和计算是怎么分开的？
   为什么考：要看你对它解耦架构的理解，才能玩转它的优势。
   高分回答：
   • 存储统一放在云端（S3、Azure Blob、GCS 等），计算通过虚拟仓库（Virtual Warehouse）来执行查询；两者独立扩展，互不影响；这样一来，既能性能随用随增，也能只为存储或计算付费。
     示例：CREATE OR REPLACE WAREHOUSE my_warehouse WITH WAREHOUSE_SIZE = ‘MEDIUM’ AUTO_SUSPEND = 300 AUTO_RESUME = TRUE;
3. 什么是 Snowflake 的“时间旅行”（Time Travel）？
   为什么考：看看你懂不懂用它来恢复误删/历史查询。
   高分回答：
   • Time Travel 能让你在保留期内（最多 90 天）查询、恢复历史数据；对审计、调试、回滚特别有用。
     示例：SELECT * FROM sales_data AT(TIMESTAMP => DATEADD(HOUR, -24, CURRENT_TIMESTAMP()));
4. Snowflake 的数据共享（Data Sharing）是什么，为什么这么牛？
   为什么考：企业间实时协同分析的核心利器。
   高分回答：
   • 允许跨组织、实时共享数据，无需 ETL 也不用复制数据；
   • 安全又高效，对方直接在自己账号里就能查询你的数据。
     应用场景：医疗机构把脱敏后的病人分析数据，实时分享给研究所，双方无需繁琐的数据搬运。
5. Snowflake 的微分区（Micro-Partitions）怎么回事？
   为什么考：微分区直接决定扫描效率和存储成本。
   高分回答：
   • Snowflake 会自动把表拆成 50–500MB 不等的列式小文件；查询时只扫描相关的分区，大幅提升速度。
     示例：SELECT SYSTEM$CLUSTERING_INFORMATION(‘sales_data’);
6. Snowflake 怎么处理半结构化数据？
   为什么考：JSON、Avro、Parquet 很常见，看看你能不能一把梭。
   高分回答：
   • 用 VARIANT 类型存原始数据，不需要预先定义复杂 schema；支持直接在 SQL 里通过点操作符或函数提取字段。
     示例：SELECT my_json_column:customer.name, my_json_column:customer.age FROM orders;
7. 怎样优化 Snowflake 查询性能？
   为什么考：性能调优是省钱又提速的关键。
   高分回答：
   • 合理建聚簇（Clustering Keys）；
   • 利用结果缓存和元数据缓存；
   • 尽量让过滤条件落在微分区上，实现分区裁剪（Partition Pruning）。
8. Snowflake 如何做故障切换和灾难恢复？
   为什么考：业务连续性是重中之重。
   高分回答：
   • Snowflake 提供跨区域复制（Replication）和自动切换（Failover）功能；
   • 配置合理的保留期（Data Retention）和恢复策略，素材秒级恢复。
9. 配置合理的保留期（Data Retention）和恢复策略，素材秒级恢复。
10. 什么是物化视图（Materialized Views），何时用？
    为什么考：常用场景下，能让热点查询更快，但会有额外存储开销。
    高分回答：
    • 物化视图把查询结果预先计算并存储，后续读取速度快；适合那些聚合、JOIN 等复杂计算且查询频次高的场景。
      示例：CREATE MATERIALIZED VIEW mv_sales AS SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_spent FROM transactions GROUP BY customer_id;
11. Snowflake 的基于角色的访问控制（RBAC）怎么用？
    为什么考：安全和合规永远是大厂的硬指标。
    高分回答：
    • 把权限绑在角色上，再把用户归到角色里，集中管理更简单；支持细粒度到数据库、表、视图层面的授权。
      示例：GRANT SELECT ON TABLE customer_data TO ROLE analyst_role;

Snowflake面经 – Code高频题

1. Leetcode212 上来就是这答题， 然后会challenge 你的solution， 为什么用trie之类的
2. key value map 有很多follow up
   • A.提供get set update, delete （直接用 python 里面的dict去实现）
   • B.支持ttl，如果expire 要删掉 （加一个新的property ttl）（key, value+ttl）或者这里使用expir timestamp
   • C.given a timestamp, how to find all valid key value pairs （for loop 比较）
3. 给一个board，两个player轮流下棋，各自的旗子能四连的话就算赢。问某个player下在(x,y)位置下棋后赢不赢 canPlayWin(board, x, y, player)，不难但需要注重代码的简洁性。
4. 有 nnn（偶数）栋房子排成一排，编号为 1,2,…,n。一位画家要用最多三种颜色给这些房子上色，必须满足两个条件：
   • 相邻房子颜色不同
     也就是说，对于任意 i，房子 i和房子 i+1i的颜色不能相同。
   • 对称位置的房子颜色不同
     所谓“对称位置”，指的是距离两端相同的房子对——即编号为 iii 的房子和编号为 n−i+1的房子必须颜色不同。

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