Snowflakeのアーキテクチャは Storage・Compute・Cloud Services の3層で構成されています。

① Storage Layer（ストレージ層：エンジンのデータ基盤）

• 列指向ストレージ
• 自動パーティション（Micro-Partition）
• 自動圧縮 / 自動暗号化
• データのレイアウト最適化

ユーザーはパーティション設計・圧縮設定などを一切行う必要なし。

これが“ゼロメンテナンスDWH”と言われる理由。

② Compute Layer（Virtual Warehouse：実行エンジン）

いわゆる Snowflakeのクエリ実行エンジンそのもの。

特徴：

• 仮想倉庫と呼ばれる独立した計算クラスター
• 任意サイズ（XS〜6XLなど）に拡張可能
• 自動スケール（Multi-Cluster）
• Auto-Suspend / Auto-Resume で自動停止・起動
• 複数ワークロードを隔離することが可能（ETL専用倉庫 / BI専用倉庫など）

他のDWHと違う点：

Computeがストレージと完全に分離しており、同じデータを複数のComputeで同時利用しても互いに干渉しない。

③ Cloud Services Layer（制御層：エンジンの頭脳）

Snowflakeが他DWHと根本的に違うのはこの層が存在すること。

役割：

• クエリ最適化（Query Optimizer）
• メタデータ管理
• トランザクション管理
• 認証・認可
• セキュリティポリシー（RLS、CLS、タグベース）
• SSO / IAM
• Time Travel / Fail-Safe 管理
• オブジェクト管理（スキーマ・テーブル・ビューなど）

つまり、Snowflakeの“エンジンの知性”はほぼこのCloud Servicesに存在する。

⭐ Snowflakeエンジンを理解する重要なポイント

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① ストレージとコンピュートの完全分離

BigQuery・Redshift・Databricksなどとの違いはここにある。

• クエリの実行性能は Compute（Warehouse）で決まる
• データの保存方式は Storage が管理
• Cloud Services が両者をうまく仲介し最適化

結果：

スケールが速く、負荷に強く、同時利用にも強い。

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② Micro-Partition × 自動最適化

Snowflakeは全データを Micro-partition という数MB単位のブロックで管理。

特徴：

• クエリに必要なパーティションだけをScan
• 自動的に統計を保持し、Optimizerが賢く選択
• Z-orderなどの手動チューニングが原則不要

→ これが “Snowflakeはチューニング不要” と言われる理由。

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③ Query Optimizer（Snowflakeエンジンの核心）

Snowflakeは複雑な処理計画を自動生成します：

• パーティションPruning
• 自動JOIN最適化
• 自動クラスタリング
• 動的再最適化
• キャッシュ（結果キャッシュ・メタデータキャッシュ）

ユーザはSQLを書く以外に最適化を意識する必要なし。

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④ サーバレス要素との連携（Snowpipe, Tasks, Streams）

これらは Snowflakeエンジンの一部として動作し、

データ処理を完全自動化できる：

• アップロードされたファイルを自動ロード（Snowpipe）
• 定期ジョブ（Tasks）
• CDC処理（Streams）

分析だけでなく、DWHによるデータパイプライン実行エンジンとしても機能。２