“Snowflake Cost Monitoring 加速器”使 Snowflake 管理员能够分析其 Snowflake 数据存储的总体计算成本、性能监控、用户采用和错误跟踪。“Compute Cost Overview”（计算成本概览）仪表板可用于了解信用消耗、规划预算分配和识别峰值异常值，以减少不必要的支出。使用“User Adoption”（用户采用）仪表板来跟踪您的新云平台的采用情况，并查看时间分配情况。“Performance Monitoring”（性能监控）仪表板和“Error tracking”（错误跟踪）仪表板允许您深入查看可能需要更长时间或超时的特定查询。

“Slow Running Queries”(运行缓慢的查询)仪表板有两个版本可供使用。基本版本使用 ACCOUNT\_USAGE 表中的持久信息。高级版本使用自定义 SQL 来生成针对常见性能问题的查询探查器分析，例如分解联接、低效修剪等。分析仅限于最近 14 天。由于使用了自定义 SQL，性能可能会变慢，因为在选择每个标记时都会查询 Query Profiler 信息。如果不想使用高级版本，请关闭 CUSTOM\_SQL 数据源并删除仪表板以避免错误。

### 回答关键业务问题

* 我们的 Snowflake 基础设施的整体性能如何，哪里的消耗最高?
* 哪些仓库花费的成本最高?
* 与我们的计划相比，我们数据库的计算费用如何?
* 特定用户或查询在哪些方面存在性能问题?
* 用户采用的情况如何?谁使用数据库最多，谁被调配但没有像我们预期的那样经常使用数据库?
* 是否有重复出现的错误需要解决和优化?
* 根据目前的使用情况，预计合同期限是多长?

### 监控和改进 KPI

* 查询数
* 每个用户的查询数
* 云服务器利用率
* 每次查询的时间
* 错误率
* 浪费在错误上的分钟
* 用户数
* 本月、当天、上个月的平均花费
* 日均信用使用量
* 月平均存储成本
* 云服务层利用率
* 平均查询性能

### 可帮助您立即取得成功的 Snowflake + Tableau 合作伙伴

* [Slalom 在 Tableau、Snowflake 和 Salesforce 方面的专业知识](https://slalom.turtl.co/story/converge/page/1) 整合了平台并提供了商业价值。 [单击此处](https://www.slalom.com/platforms/tableau) 了解详细信息。
* [InterWorks](https://interworks.com) 帮助客户将 Snowflake 集成到您的数据生态系统中--[直接和他们联系](https://interworks.com/contact)，了解他们如何帮助您启动基于云的可视化分析。
* [CoEnterprise](https://www.coenterprise.com/solutions/data-analytics/) 提供 Snowflake + Tableau Solutions 包括 [Snowtrail](https://info.coenterprise.com/hubfs/Collateral/Analytics/CoEnterprise_SnowTrail.pdf)，帮助您确保您的 Snowflake 基础设施具有合适的安全级别；以及 [Runaway](https://info.coenterprise.com/hubfs/Collateral/Analytics/RunAway-By-CoEnterprise.pdf)，它将 Slack 集成到性能监控中，以帮助优化您对 Snowflake 的投资。

### 连接到您的 Snowflake 数据以启用此加速器

1. 在此工作簿中创建新数据源
2. 选择“Snowflake”作为数据源，如果您以前没有安装过驱动程序，请立即安装。安装驱动程序后，继续执行下一步。

为这些架构中的每一个创建一个新数据源:
Database: SNOWFLAKE Schema: ACCOUNT\_USAGE Table: 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”仪表板:

Create another data source by connecting to Snowflake and choosing the ACCOUNT\_USAGE schema.然后，将一个新的自定义 SQL 表拖到画布中。输入以下自定义 SQL 文本(也可在数据源的“自定义 SQL 文本”字段中找到)。

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

您可能会收到一条错误消息，但这是因为用于选择有效查询 ID 的参数尚未更新。在替换数据源之前，您可以忽略这些错误消息。

<br>
请注意: 截至 2019 年 5 月，这些表不包含任何与物化视图、自动聚类分析或 Snowpipe 相关的成本信息。这些信息包含在单独的表中。

3. 连接到所有四个表后，右键单击各自的示例表，并将每个表替换为您自己的 Snowflake 架构中的相应表。例如，右键单击 QUERY\_HISTORY\_SAMPLE 并将其替换为您自己数据库中的 QUERY\_HISTORY 表。
4. 当您自己的数据填充仪表板时，右键单击每个示例数据源，然后将其关闭。

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