Siamo lieti di condividere un breve aggiornamento sulle novità a cui il team di SELECT ha lavorato di recente. Consulti il nostro changelog per l'elenco completo, oppure prosegua la lettura per scoprire le principali novità.
Arrivano Views, Filtri e Preferiti!
Abbiamo da poco rilasciato una revisione completa della funzionalità Views e introdotto una nuova sezione Preferiti nella sidebar: una novità che ci entusiasma particolarmente, perché si è rivelata estremamente utile anche nel nostro uso interno di SELECT.
Se si trova ad applicare di frequente la stessa combinazione di filtri e colonne, o a consultare una specifica porzione di dati in SELECT, può salvare questa selezione come View per riutilizzarla con facilità e, se lo desidera, aggiungerla ai preferiti nella sidebar. Lo stesso vale per i workloads che consulta abitualmente, che possono essere fissati nella sidebar.
Qui trova una breve panoramica della funzionalità con una spiegazione dettagliata: guardi il video.
Ci auguriamo che le siano di aiuto!
Lineage View ridisegnato
Abbiamo ripensato il grafo del Lineage per consentirle di trovare risposte più rapidamente e concentrarsi sulle parti del lineage che le interessano davvero.
Ora i workloads vengono raggruppati sugli archi del grafo, offrendo una rappresentazione del lineage più familiare e precisa, che ricalca le esatte relazioni tabella-tabella.
Può filtrare rapidamente per database/schema (ad esempio escludendo le tabelle di staging o dev) o per tipo di workload (ad esempio ignorando le query ad-hoc per concentrarsi su workloads specifici). Approfondisca un singolo workload su un arco per visualizzarne tutti i dettagli di costo.
Un approccio più tradizionale al lineage, unito a filtri avanzati, in SELECT.
Storico completo delle query Snowflake in SELECT
Gli utenti Snowflake hanno spesso la necessità di tracciare le query provenienti da specifici dashboard, modelli o altri workloads. Da oggi può farlo ancora più rapidamente grazie alla tab Query History in SELECT.
La tab Query History offre informazioni che vanno ben oltre lo storico nativo di Snowflake. In SELECT può visualizzare i dati di costo e individuare quali dashboard, workflow e modelli hanno avviato ciascuna query. E lo storico è disponibile per un anno intero! Il sistema di filtraggio è molto potente; tra i filtri disponibili in questa pagina:
- Tabelle/view a cui una query ha avuto accesso o che ha modificato
- Metadati del workload (ad esempio è possibile filtrare tutte le query provenienti da un modello dbt o da un dashboard Looker)
- Modelli Cortex AI utilizzati
- E molti altri, incluse tutte le colonne disponibili nella Snowflake Query History View
Naturalmente può salvare la sua view e fissarla nella sidebar per accedervi rapidamente.
Storico completo delle query Snowflake in SELECT.
Per maggiori informazioni su questa funzionalità, consulti la pagina di annuncio.
AI Workload Summaries
Proseguendo il lavoro avviato con gli AI query summaries, gli AI Workload Summaries le illustrano gli elementi più rilevanti di un workload che ricorrono nelle varie query, come la logica delle query, le principali sorgenti dati e la frequenza di esecuzione.
I Workload Summaries si compongono di due parti principali:
- Workload overview: descrive il tema generale e gli elementi comuni di un insieme di query appartenenti al workload. L'output risulterà familiare a chi ha già consultato i query summaries.
- Run history: descrive in linguaggio naturale il pattern di esecuzione più comune del workload. Nei casi in cui il workload venga eseguito in più ambienti, l'analisi viene circoscritta a quello che più si avvicina all'ambiente di produzione.
Per vederlo in azione, acceda a una pagina di workload come quella mostrata di seguito:
AI Workload Summary in SELECT.
Consulti la pagina di annuncio per maggiori dettagli sui Workload Summaries.
Suggerimenti per la riscrittura delle query
Per offrirle insight di ottimizzazione ancora più concreti, abbiamo potenziato la funzionalità Insights con suggerimenti di modifica delle query. Ad esempio, se un workload non esegue un pruning efficace (scansionando troppi dati), le proporremo suggerimenti su come aggiungere filtri sulle scansioni di tabelle ad alto costo per forzare il pruning della query.
Questi insight sono disponibili sia a livello di workload sia sulle singole query.
Altri rilasci
- Supporto ampliato per gli Object Tags
- Aggiornamenti e avvisi in-app
Trova l'elenco completo nel nostro changelog.
Come sempre, non esiti a scriverci su Slack/Teams per qualsiasi domanda o feedback! Saremo felici di sentirla.
Jeff è un Data and Analytics Consultant con oltre 15 anni di esperienza nell'automazione degli insight e nell'uso dei dati a supporto dei processi di business. Sul piano tecnologico è specializzato in Snowflake + dbt + Tableau. Sul piano dei settori, vanta esperienza in Public Utility, Clinical Trials, Editoria, CPG e Manifatturiero. La contatti in qualsiasi momento: [email protected].