Petit point sur les chantiers récents de l'équipe SELECT. Pour la liste complète, direction notre changelog ; sinon, voici les temps forts.
Vues, filtres et favoris débarquent !
Nous avons récemment refondu la fonctionnalité Vues et ajouté une section favoris dans la barre latérale. Une nouveauté qui nous tient à cœur : elle s'est révélée particulièrement utile dans notre propre usage interne de SELECT.
Si vous appliquez régulièrement le même jeu de filtres ou de colonnes, ou si vous consultez un segment de données précis dans SELECT, vous pouvez désormais enregistrer cette sélection sous forme de Vue pour la réutiliser facilement, et l'épingler à vos favoris dans la barre latérale. Idem pour les workloads que vous consultez fréquemment : ils peuvent eux aussi être épinglés à votre barre latérale.
Une démonstration rapide et une présentation de la fonctionnalité sont disponibles ici.
Bonne découverte !
Vue Lineage repensée
Nous avons repensé le graphe de Lineage pour vous aider à trouver des réponses plus vite et à zoomer sur les parties qui comptent vraiment.
Désormais, les workloads sont regroupés sur les arêtes du graphe pour proposer une représentation plus familière et plus précise, qui reflète les relations exactes entre tables.
Filtrez en un clic par base de données ou schéma (pour écarter les tables de staging ou de dev), ou par type de workload (pour mettre de côté les requêtes ad-hoc et vous concentrer sur des workloads précis). Cliquez sur un workload spécifique d'une arête pour accéder au détail complet de ses coûts.
Une approche plus classique du lineage, couplée à un filtrage avancé dans SELECT
L'historique complet des requêtes Snowflake dans SELECT
Les utilisateurs de Snowflake ont souvent besoin de suivre les requêtes issues de dashboards, de modèles ou d'autres workloads spécifiques. C'est désormais encore plus rapide grâce à l'onglet Query History dans SELECT.
L'onglet Query History va bien au-delà de l'historique natif de Snowflake. Dans SELECT, vous visualisez les coûts ainsi que les dashboards, workflows et modèles à l'origine de chaque requête. Et cerise sur le gâteau : l'historique couvre une année complète ! Notre filtrage est très complet ; les filtres disponibles sur cette page incluent :
- Les tables et vues auxquelles une requête a accédé ou qu'elle a modifiées
- Les métadonnées des workloads (vous pouvez par exemple filtrer toutes les requêtes provenant d'un modèle dbt ou d'un dashboard Looker)
- Les modèles Cortex AI utilisés
- Et bien d'autres, dont toute colonne disponible dans la Snowflake Query History View
Vous pouvez évidemment enregistrer votre vue et l'épingler à la barre latérale pour y accéder rapidement.
L'historique complet des requêtes Snowflake dans SELECT
Plus d'informations sur cette fonctionnalité sur la page d'annonce.
Résumés de workloads par IA
Dans le prolongement des résumés de requêtes par IA, les résumés de workloads par IA mettent en lumière les éléments structurants d'un workload communs à plusieurs requêtes : logique des requêtes, principales sources de données et fréquence d'exécution.
Les résumés de workloads s'articulent autour de deux volets :
- Aperçu du workload : présente la thématique générale et les éléments communs à l'ensemble des requêtes du workload. Le rendu sera familier à quiconque a déjà consulté des résumés de requêtes.
- Historique d'exécution : décrit en langage naturel le schéma d'exécution le plus fréquent du workload. Si le workload s'exécute dans plusieurs environnements, nous nous limitons à celui qui se rapproche le plus de la production.
Pour voir le résultat, rendez-vous sur une page de workload comme celle ci-dessous :
Résumé de workload par IA dans SELECT
Consultez la page d'annonce pour en savoir plus sur les résumés de workloads.
Suggestions de réécriture de requêtes
Pour fournir des pistes d'optimisation directement exploitables, nous avons enrichi la fonctionnalité Insights avec des suggestions de modification de requêtes. Par exemple, si un workload effectue mal le pruning (il scanne trop de données), nous vous proposerons des pistes pour ajouter un filtrage sur les scans de tables coûteux et forcer ainsi le pruning.
Ces insights remontent à la fois au niveau du workload et au niveau des requêtes individuelles.
Autres nouveautés
- Prise en charge étendue des Object Tags
- Mises à jour et alertes intégrées à l'application
Retrouvez la liste complète dans notre changelog.
Comme toujours, n'hésitez pas à nous écrire sur Slack ou Teams pour toute question ou tout retour ! Nous serons ravis d'échanger avec vous.
Jeff est consultant Data & Analytics, fort de plus de 15 ans d'expérience dans l'automatisation des insights et l'exploitation des données pour piloter les processus métier. Côté technologies, il est spécialisé dans Snowflake + dbt + Tableau. Côté secteurs, il intervient dans les services publics, les essais cliniques, l'édition, les biens de grande consommation et l'industrie. N'hésitez pas à le contacter à tout moment : [email protected].