Snowflake Account Usage
依據 Tableau
描述
Snowflake 管理員可使用用於 Snowflake 成本監視的加速器分析器 Snowflake 資料存放區的整體計算成本、效能監控、使用者採用及錯誤追縱。「Compute Cost Overview」儀表板可用於暸解點數消耗、規劃預算分派並識別峰值極端值,以減少不必要的花費。使用「使用者採用」儀表板追蹤您的新雲端平台採用並查看時間配置場所。您可以使用「Performance Monitoring」儀表板及「Error tracking」儀表板深入查看可能耗時過長或逾時的具體查詢。
Slow Running Queries 儀表板有兩個版本可供使用。基本版本使用來自 ACCOUNT_USAGE 表的持續資訊。進階版本使用自訂 SQL 產生查詢分析工具分析常見的效能問題,如爆炸式聯結、無效率剪除等。分析僅限於過去 14 天。由於使用自訂 SQL,效能可能會降低,因為在選取每個標記時查詢 Query Profiler 資訊。如果不想使用進階版本,請關閉 CUSTOM_SQL 資料來源並刪除儀表板以避免錯誤。
回答關鍵業務問題
- 您的 Snowflake 基礎結構的整體效能如何?哪裡消耗最高?
- 哪個倉庫的消耗最高?
- 我們資料庫計算費用與我們的計劃相比如何?
- 哪裡有具體使用者或查詢的效能問題?
- 使用者採用是什麼樣的?誰使用資料庫最多?誰已佈建但並沒有我們預期那樣使用?
- 是否有反復出現的錯誤需要解決和最佳化?
- 基於當前使用量,預期的合同期是多長?
監視並改進 KPI
- 資料問答上的
- 每個使用者的查詢
- 雲端伺服器使用率
- 每次查詢時間
- 錯誤率
- 錯誤浪費的分鐘數
- 使用者數量
- 本月、天、上個月的消耗平均數
- 平均每日點數使用量
- 平均每月存放成本
- 雲端服務層使用率
- 平均查詢績效
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連線至您的 Snowflake 資料以啟用此加速器
- 在此工作簿中新建資料來源
- 選取「Snowflake」作為資料來源,且如果尚未安裝該驅動程式,請現在安裝。安裝驅動程式後,請執行下一步。
為每個架構新建資料來源: 資料庫: SNOWFLAKE 結構描述: ACCOUNT_USAGE 表: QUERY_HISTORY Database: SNOWFLAKE Schema: ACCOUNT_USAGE Table: WAREHOUSE_METERING_HISTORY Database: SNOWFLAKE Schema: ACCOUNT_USAGE Table: STORAGE_USAGE
如果使用 Slow Running Queries Advanced 儀表板:
透過連線到 Snowflake 並選擇 ACCOUNT_USAGE 結構描述來建立另一個資料來源。然後,將新的自訂 SQL 表拖曳到畫布中。輸入以下自訂 SQL 文字(也可在資料來源的「自訂 SQL 文字」欄位中找到)。
SELECT QUERY_ID, STEP_ID, OPERATOR_ID, PARENT_OPERATOR_ID, OPERATOR_TYPE, OPERATOR_STATISTICS, EXECUTION_TIME_BREAKDOWN, OPERATOR_ATTRIBUTES, EXECUTION_TIME_BREAKDOWN:overall_percentage::float AS OPERATOR_EXECUTION_TIME, OPERATOR_STATISTICS:output_rows output_rows, OPERATOR_STATISTICS:input_rows input_rows, CASE WHEN OPERATOR_STATISTICS:input_rows>0 THEN OPERATOR_STATISTICS:output_rows / OPERATOR_STATISTICS:input_rows ELSE 0 END AS row_multiple, CAST(OPERATOR_STATISTICS:spilling:bytes_spilled_local_storage AS INT) bytes_spilled_local, CAST(OPERATOR_STATISTICS:spilling:bytes_spilled_remote_storage AS INT) bytes_spilled_remote, OPERATOR_STATISTICS:io:percentage_scanned_from_cache::float percentage_scanned_from_cache, OPERATOR_STATISTICS:table_name::string tablename, CAST(OPERATOR_STATISTICS:pruning:partitions_scanned AS INT) partitions_scanned, CAST(OPERATOR_STATISTICS:pruning:partitions_total AS INT) partitions_total, OPERATOR_STATISTICS:pruning:partitions_scanned/OPERATOR_STATISTICS:pruning:partitions_total::float as partition_scan_ratio, CLUSTERING_KEY, LAG(OPERATOR_TYPE) OVER (ORDER BY OPERATOR_ID) LAG_OPERATOR_TYPE FROM TABLE(get_query_operator_stats(<Parameters.QueryID>)) LEFT JOIN SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.INFORMATION_SCHEMA.TABLES t on TABLENAME = t.TABLE_CATALOG ||「.」|| t.TABLE_SCHEMA ||「.」|| t.TABLE_NAME ORDER BY STEP_ID,OPERATOR_ID
您可能會收到錯誤訊息,但這是因為用於選取有效查詢識別碼的參數尚未更新。在取代資料來源之前,您可以忽略這些錯誤訊息。
請注意:從 2019 年 5 月開始,這些表不包含任何成本資訊的相關具體化監視、自動叢集、或 Snowpipe。該資訊包含在不同表中。
- 連線至這四個表後,以滑鼠右鍵按一下各自的範例表格,並使用您自己 Snowflake 結構描述中的適當表格取代它們。例如:以滑鼠右鍵按一下 QUERY_HISTORY_SAMPLE,使用您自己資料庫中的 QUERY_HISTORY 表取代它。
- 我們的資料正在填入儀表板時,以滑鼠右鍵單獨按一下美國範例資料來源並將其關閉。