Weitere Insights hinzugefügt

Es gibt Hunderte verschiedener Möglichkeiten, wie Snowflake-Abfragen und -Ressourcen konfiguriert oder optimiert werden können, um die Kosteneffizienz zu verbessern. Bei SELECT arbeiten wir kontinuierlich daran, neue Wege zur Verbesserung der Kosteneffizienz aufzuzeigen. In diesem Rahmen haben wir die folgenden neuen Insights veröffentlicht:

• Hoher Remote-Disk-Spillage: Dieses Insight prüft Workloads auf übermäßiges Daten-Spillage in den Remote-Speicher. Das Auslagern von Daten in den Remote-Speicher kann die Abfragekosten erheblich erhöhen.
• Hohe Backup-Speicherkosten: Dieses Insight prüft Tabellen mit hohen Failsafe- und Time-Travel-Kosten. Failsafe-Kosten können durch die Umwandlung der Tabelle in eine transiente Tabelle eliminiert werden, während Time-Travel-Kosten durch Anpassung der Datenaufbewahrungsrichtlinie reduziert werden können.
• Minimale Cluster-Anzahl reduzieren: Dieses Insight prüft jedes Warehouse darauf, ob der Parameter min_cluster_count auf einen Wert größer als 1 gesetzt ist.
• Auto Suspend deaktiviert: Dieses Insight prüft Warehouses, bei denen Auto Suspend deaktiviert ist. Auto-Suspend hilft, Leerlaufzeiten zu minimieren, indem sichergestellt wird, dass das Warehouse ausgeschaltet wird, wenn keine Abfragen mehr auszuführen sind. Leerlaufzeiten führen zu unnötigen Kosten.
• Hohe Cloud-Services-Nutzung: Dieses Insight prüft Workloads mit hohen Cloud-Services-Kosten. Dies sind Kosten im Zusammenhang mit Authentifizierung, Abfragekompilierung, Metadatenverwaltung und Zugriffskontrolle. Workloads können erhebliche Cloud-Services-Kosten verursachen, wenn sie mit hoher Frequenz ausgeführt werden oder aufgrund der Abfragekomplexität hohe Kompilierungszeiten aufweisen.
• Explodierende Joins: Dieses Insight prüft Workloads auf explodierende Joins, die aufgrund erhöhter Datenverarbeitungsvolumen zu höheren Kosten führen können. Explodierende Joins können auftreten, wenn die Join-Schlüssel nicht korrekt angegeben sind, was zu einem kartesischen Produkt der zu verbindenden Tabellen führt. Dies kann zu höheren Kosten und langsamerer Abfrageleistung führen, da deutlich größere Datenmengen verarbeitet werden müssen.