雪花 VO 面經 |雪花面經 |2025 年暑期實習生

Snowflake 公司介紹

Snowflake總部位於美國加州， 全職雇員 5884 人，是一家雲計算初創公司。 Snowflake 提供基於雲的數據存儲和分析服務。 Snowflake 允許企業使用者使用基於雲端的硬體和軟體來存儲和分析數據。 自 2014 年以來，Snowflake 就在 Amazon S3 上運行，從 2018 年開始就在 Microsoft Azure 上運行。 於 2019 年在 Google Cloud Platform 上推出。 其 Snowflake 數據交換可讓客戶發現，交換和安全共用數據，同時和 Snowflake 保持合作關係。 因此，Snowflake 作為新時代的雲服務商，在技術創新上有著絕對的話語權。 所以，儘管 AWS、Azure、Google Cloud 等等和它都是競爭對手關係，但同樣也離不開與它的合作。 事實上，Snowflake 最大的合作夥伴就是亞馬遜 AWS。

Snowflake 面試時間線

4 月 10 日：在學校 Career Fair 投遞

4 月 21 日：收到 OA 並完成

5月16日：HR 电话

6月5日：VO * 2

6月13日：VO * 1

6 月 22 日：HM 電話

6月26日：Reference Check 请求

7 月 21 日：Offer 電話

Snowflake面经 高频真題

Snowflake Tech 高頻題

1. Snowflake和传统数据库区别？
   為什麼考：面試官想知道你是不是搞懂了企業為啥要從 Oracle、SQL Server 這樣的老牌資料庫遷移到 Snowflake。
   高分回答：
   • Snowflake 是純雲原生、全託管平臺，計算和存儲完全分離，既能彈性擴容又成本可控;
   • 多集群架構：高併發時，能自動橫向擴展，保證性能;
   • 零拷貝克隆：瞬間克隆資料庫，空間佔用幾乎為零;
   • 按需付費：不用的資源自動釋放，帳單也更友好。
     举例：
     某零售公司每到雙十一、黑五流量激增，Snowflake 自動擴容後端計算集群，根本不卡頓。
2. Snowflake 的存儲和計算是怎麼分開的？
   為什麼考：要看你对它解耦架构的理解，才能玩转它的优势。
   高分回答：
   • 存儲統一放在雲端（S3、Azure Blob、GCS 等），計算通過虛擬倉庫（Virtual Warehouse）來執行查詢; 兩者獨立擴展，互不影響; 這樣一來，既能性能隨用隨增，也能只為存儲或計算付費。
     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）？
   為什麼考：看看你懂不懂用它來恢復誤刪/歷史查詢。
   高分回答：
   • Time Travel 能讓你在保留期內（最多 90 天）查詢、恢復歷史數據; 對審計、調試、回滾特別有用。
     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？
   為什麼考：企業間即時協同分析的核心利器。
   高分回答：
   • 允許跨組織、即時共享數據，無需 ETL 也不用複製數據;
   • 安全又高效，對方直接在自己帳號里就能查詢你的數據。
     应用场景：醫療機構把脫敏后的病人分析數據，即時分享給研究所，雙方無需繁瑣的數據搬運。
5. Snowflake 的微分區（Micro-Partitions）怎麼回事？
   為什麼考：微分区直接决定扫描效率和存储成本。
   高分回答：
   • Snowflake 會自動把表拆成 50–500MB 不等的列式小檔; 查詢時只掃描相關的分區，大幅提升速度。
     示例：SELECT SYSTEM$CLUSTERING_INFORMATION(‘sales_data’);
6. Snowflake 怎麼處理半結構化數據？
   為什麼考：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？
   為什麼考：性能調優是省錢又提速的關鍵。
   高分回答：
   • 合理建聚簇（Clustering Keys）；
   • 利用結果快取和元數據緩存;
   • 盡量讓過濾條件落在微分區上，實現分區裁剪（Partition Pruning）。
8. Snowflake 如何做故障切换和灾难恢复？
   為什麼考：業務連續性是重中之重。
   高分回答：
   • Snowflake 提供跨區域複製（Replication）和自動切換（Failover）功能;
   • 配置合理的保留期（Data Retention）和恢復策略，素材秒級恢復。
9. 配置合理的保留期（Data Retention）和恢復策略，素材秒級恢復。
10. 什麼是物化視圖（Materialized Views），何時用？
    為什麼考：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 的基於角色的訪問控制（RBAC）怎麼用？
    為什麼考：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 上來就是這答題， 然後會 challenge 你的 solution， 為什麼用 trie 之類的
2. 鍵值圖有很多跟進
   • 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. 給一個 board，兩個 player 輪流下棋，各自的旗子能四連的話就算贏。 問某個 player 下在（x，y）位置下棋后贏不贏 canPlayWin（board， x， y， player），不難但需要注重代碼的簡潔性。
4. 有 nnn（偶數）棟房子排成一排，編號為 1,2,...,n。 一位畫家要用最多三種顏色給這些房子上色，必須滿足兩個條件：
   • 相鄰房子顏色不同
     也就是說，對於任意 i，房子 i 和房子 i+1i 的顏色不能相同。
   • 對稱位置的房子顏色不同
     所謂「對稱位置」，指的是距離兩端相同的房子對——即編號為 iii 的房子和編號為 n−i+1 的房子必須顏色不同。

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