譯者 | 李睿

審校 | 重樓

在大數據時代，高效的數據管理和查詢性能對于希望從數據投資中獲得最佳運營性能的企業來說至關重要。Snowflake是一個基于云的數據平臺，它為企業提供了一種高效處理大數據表的方式，并降低了數據環境的復雜性，因此受到了廣泛的歡迎。大數據表的特點是其巨大的規模、不斷增加的數據集，以及管理和分析大量信息帶來的挑戰。

隨著數據以各種格式從各種來源大量涌入，確保數據的可靠性和質量越來越具有挑戰。從這些多樣化和動態的數據中提取有價值的見解需要可擴展的基礎設施、強大的分析工具以及對安全和隱私的高度關注。盡管存在復雜性，但大數據表為明智的決策和創新提供了巨大的潛力，因此企業必須了解和處理這些數據存儲庫的獨特特征，以有效地利用其全部功能。

為了實現最佳性能，Snowflake利用了幾個基本概念，這些概念有助于高效地處理大數據。一種是數據修剪，它通過在查詢執行期間消除不相關的數據起著至關重要的作用，通過減少掃描的數據量來加快響應時間。與此同時，Snowflake的微分區(通常大小為16 MB的不可變的小段)允許跨節點的無縫可擴展性和高效分布。

微分區是Snowflake的一個重要功能。這種創新的技術結合了靜態分區的優點，同時避免了其局限性，從而帶來了額外的顯著好處。Snowflake架構的美妙之處在于其可擴展的多集群虛擬倉庫技術，該技術可自動維護微分區。這一過程確保在后臺高效和自動地執行重新集群，從而消除了人工創建、調整大小或調整虛擬倉庫大小的需要。計算服務主動監視所有注冊的集群表的集群質量，并系統地在集群最少的微分區上執行集群，直到達到最佳集群深度。這種無縫流程優化了數據存儲和檢索，提高了整體性能和用戶體驗。

微分區如何改進數據存儲和處理

該設計提高了數據存儲和處理效率，進一步提高了查詢性能。此外，Snowflake的集群特性允許用戶定義集群鍵，根據相似性在微分區內安排數據。通過為集群鍵配置具有相似值的數據，Snowflake減少了查詢期間的數據掃描，從而優化了性能?？傊?，這些關鍵概念使Snowflake能夠在管理大數據工作負載方面具有無與倫比的效率和性能。

不適當的大數據表的布局可能導致長時間運行的查詢，由于更高的數據掃描而增加的成本，以及降低的整體性能。應對這一挑戰，充分利用Snowflake的能力，最大限度地發揮其潛力是至關重要的。大數據表管理中的一個主要挑戰是數據攝取團隊缺乏對消耗工作負載的認識，從而導致各種問題，對系統性能和成本效益產生負面影響。長時間運行的查詢是一個嚴重的后果，會導致交付關鍵見解的延遲，特別是在實時數據分析對決策至關重要的時間敏感應用程序中。此外，由于低效的表布局會消耗更多的計算資源和存儲，導致運營成本的增加，隨著時間的推移會使企業的預算緊張。

圖1 頻繁訪問的大數據表的列表

優化Snowflake性能

優化Snowflake性能的第一步是徹底分析消費工作負載。Acceldata的數據可觀察性云計算(ADOC)平臺分析這些歷史工作負載，并在大小、訪問、分區和集群級別提供表級洞察。

圖2 訪問頻率最高的表的統計信息

了解最常執行的查詢和應用的過濾模式可以提供有價值的見解。重點關注大型且經常訪問的表，因為它們對整體性能的影響最大。

圖3 表中大多數被過濾的列

ADOC的高級查詢解析技術能夠檢測通過WHERE或JOIN子句訪問的列。利用可視化和分析工具來確定訪問和過濾最頻繁的列。

圖4 列+表的微分區和集群視圖

ADOC還通過Snowflake表系統函數獲取CLUSTERING_INFORMATION，并以簡單易懂的可視化方式顯示表集群元數據。這些信息可以指導優化表格布局的決策過程。

圖5 Snowflake可視化表集群瀏覽器

了解過濾列的重疊程度和深度。這些信息對于在定義集群鍵時做出明智的決策至關重要。

最終目標是將集群鍵與最常用的過濾列相匹配。這種對齊確保了相關數據聚集在一起，減少了數據掃描并提高了查詢性能。

Snowflake在管理大數據表方面的能力是無與倫比的，但要充分利用它的優勢，通過數據修剪和集群來優化性能是必不可少的。數據攝取團隊和使用數據的團隊之間的協作對于確保表的最佳布局至關重要。通過了解消費工作負載并將集群鍵與過濾列匹配，企業可以實現高效查詢，降低成本，并充分利用Snowflake在高效處理大數據方面的能力。

原文標題：Snowflake Workload Optimization，作者：Ashwin Rajeeva