Cloud Service 层是使得可以在数据上进行数据定义语言(DDL)和数据操作语言(DML)操作的SQL客户端接口的核心。 The Query Processing (Virtual Warehouse) Compute Layer Snowflake 的计算集群,通常也叫做虚拟数仓(Virtual Warehouse),是一个由 CPU、内存、和临时存储组成的动态资源集群,用户可以自由创建计算集群,Snowflake...
如下面的Snowflake Query Profiler截图所示,速度快的主要原因在于:该查询只扫描了整个16Gb压缩数据中的1.5Mb,而且除了一个微分区之外,它几乎跳过了所有不相关的内容。 可见,只要使用到了聚类密钥,Snowflake就能够跳过多达99.91%的数据,进而避免了任何与需要维护传统索引相关的性能、以及数据管理的开销。 结论 综上所述,...
Snowflake教程1：关于教程说明书
Note that ClickHouse's query cache is node specific and not transactionally consistent, making it better suited to real-time analytics. Users also have granular control over its use with the ability to control its use on a per-query basis, its precise size, whether a query is cached (...
-- at the session level ALTER SESSION SET DOTNET_QUERY_RESULT_FORMAT = ARROW; -- or at the user level ALTER USER SET DOTNET_QUERY_RESULT_FORMAT = ARROW; -- or at the account level ALTER ACCOUNT SET DOTNET_QUERY_RESULT_FORMAT = ARROW; The valid values for the parameter are: ARRO...
Result Cache Lookup 3. Planner and Optimizer 4. Virtual Warehouse Processing 5. Result set return 主办方: Three Layer • Data Storage Layer • Immutable table files on cloud provider object storage • S3, Azure Blob, GCS • Virtual Warehouse Layer • Query Execution Engine • Service...
SQL シンプリファイアーが有効な場合に、 DataFrame.union が正しい Selectable.schema_query を生成しなかったバグを修正しました。 依存関係の更新 snowflake-connector-python をバージョン3.0.4に更新しました。バージョン1.5.1(2023-06-20) 新機能および更新 Python 3.10ランタイム環境のサポー...
DataFrame.cache_result(*[, statement_params]) Caches the content of this DataFrame to create a new cached Table DataFrame. DataFrame.col(col_name) Returns a reference to a column in the DataFrame. DataFrame.collect() Executes the query representing this DataFrame and returns the result as a li...
QUERY_PARAMETERIZED_HASH: "11111111111111111111111111111111" QUERY_PARAMETERIZED_HASH_VERSION: "1" SECONDARY_ROLE_STATS:"{"roleNames":[],"roleCount":0,"roleIds":[]}" ROWS_WRITTEN_TO_RESULT: "1" QUERY_RETRY_TIME: "null" QUERY_RETRY_CAUSE: "null" FAULT_HANDLING_TIME:"null" ...
为了让cache更有效,要保证需要读取相同数据的query被分发到相同的worker node,所以这里采用一致性hash来分发query 这里一致性hash是lazy的,意思就是不会搬数据,因为本身cache,所以无所谓,变了就重新建cache,老的等LRU过期 由于Worker是纯计算节点,数据都在S3,所以他处理skew,数据倾斜问题就非常简单,我做完了,可以帮pe...