SELECTチームがこのところ取り組んできた内容について、最新情報をお届けします。すべての更新内容はchangelogでご確認いただけます。以下では主なハイライトをご紹介します。
ビュー、フィルター、お気に入り機能が登場!
このたびビュー機能を全面的に刷新し、あわせてサイドバーに新しいお気に入りセクションを追加しました。私たち自身が社内でSELECTを使う中で非常に役立っているため、リリースをとても楽しみにしていた機能です。
SELECT上で特定のフィルターやカラムの組み合わせを繰り返し適用していたり、特定の切り口でデータを頻繁に確認していたりする場合は、その状態をビューとして保存しておけば、次回以降の再利用がぐっと簡単になります。サイドバーのお気に入りにピン留めすることも可能です。よく確認するworkloadsについても同様に、サイドバーへピン留めできます。
機能の概要と使い方はこちらの動画でご確認いただけます。
ぜひお試しください!
リネージビューを刷新
リネージグラフを再設計し、知りたい答えにより早くたどり着き、特に重要な部分にフォーカスできるようにしました。
workloadsはグラフのエッジ部分に集約され、テーブル間の関係性をより正確かつ直感的に表現できるリネージ表示になりました。
データベース/スキーマ単位(ステージングやdevテーブルを除外するなど)、あるいはworkloadの種類別(アドホッククエリを除外して特定のworkloadsに絞り込むなど)で素早くフィルタリングできます。エッジ上の個別workloadをドリルダウンすれば、コストの詳細も確認可能です。
SELECTで実現する、より正統派なリネージ表現と高度なフィルタリング機能です。
SnowflakeのQuery HistoryをSELECTでフル活用
Snowflakeユーザーにとって、特定のダッシュボード、モデル、その他のworkloadsから発行されたクエリを追跡したい場面は多いものです。SELECTのQuery Historyタブを使えば、これをよりスピーディに行えるようになりました。
Query Historyタブでは、Snowflake標準のクエリ履歴を超える情報を提供します。SELECT上では、コスト情報に加えて、各クエリを発行したダッシュボード、ワークフロー、モデルまで確認できます。さらに、履歴は最大1年分まで参照可能。フィルタリングも非常に充実しており、このページでは次のような項目で絞り込みできます:
- クエリがアクセスまたは変更したテーブル/ビュー
- workloadのメタデータ(例:dbtモデルやLookerダッシュボード由来のクエリだけに絞り込む)
- 使用されたCortex AIモデル
- その他、Snowflake Query History Viewで利用可能なあらゆるカラムを含む多数の項目
もちろん、ビューとして保存し、サイドバーにピン留めしてすぐに呼び出すこともできます。
SELECTで参照できるSnowflakeクエリ履歴の全体像です。
本機能の詳細はお知らせページをご確認ください。
AI Workload Summaries
これまで提供してきたAIクエリサマリーをさらに発展させ、AI Workload Summariesでは、クエリロジック、主要なデータソース、実行頻度など、workload内の複数クエリに共通する重要な要素を明らかにします。
Workload Summariesは大きく2つのパートで構成されています:
- Workloadの概要:そのworkloadに属する一連のクエリの全体テーマや共通要素を説明します。出力形式は、クエリサマリーをご覧になったことのある方にはお馴染みのものです。
- 実行履歴:そのworkloadの最も一般的な実行パターンを自然言語で説明します。複数の環境で実行されている場合は、本番環境に最も近いものに絞ってご紹介します。
実際の動作は、以下のようなworkloadページからご確認いただけます:
SELECT上のAI Workload Summaryの例です。
Workload Summariesの詳細はお知らせページをご覧ください。
クエリ書き換えサジェスト
より実践的な最適化のヒントをお届けするため、Insights機能を強化し、クエリの修正案を提示できるようにしました。たとえば、workloadのプルーニングが十分に効いていない(スキャン量が過剰になっている)場合、コストの高いテーブルスキャンにフィルターを追加してクエリプルーニングを促す方法を提案します。
これらのインサイトは、workloadレベルと個別クエリの両方で確認できます。
その他のリリース
- Object Tagsのサポートを拡充
- アプリ内アップデートとアラート
更新内容の全リストはchangelogでご確認いただけます。
ご質問やフィードバックがありましたら、いつものようにSlack/Teamsからお気軽にお寄せください!皆さまからのご意見をお待ちしております。
Jeffはデータ&アナリティクスのコンサルタントで、インサイトの自動化やデータを活用した業務プロセスの制御において15年以上の経験を持っています。技術スタックとしてはSnowflake + dbt + Tableauを得意とし、業界としては公益事業、臨床試験、出版、CPG、製造業での経験があります。お気軽にご連絡ください:[email protected]。