调优Snowflake数据库以提高性能并节省成本

MG游戏登录网页最近的任务是在一家公司的Snowflake环境中降低成本并确保更一致的SLA遵从性. 虽然Snowflake不同于传统和其他云数据库, 它仍然是一个基于sql的数据库, 许多相同的调优技术也适用于此. 然而, 理解雪花的架构是至关重要的, 因为它提供了传统数据库所没有的独特的成本节约机会.

Snowflake可以说是市场上最基于使用的数据库. 它的定价模式, 哪一种是根据至少一分钟的计算使用情况收费的, 理解成本节约的关键是什么. 作为数据库调优器, 这是一个好消息，因为写得不好的查询将花费更多的实际美元, 使优化后的投资回报率(ROI)更容易展示.

例如，下面两个查询返回相同的结果集. 然而, 第一个使用日期范围搜索，另一个使用数据上的函数返回2022年6月的所有数据. 这两者之间存在显著的性能差异.

传统的数据库调优包括查询调优和索引调优的组合. 而索引调优在Snowflake中不太重要，因为它的数据处理, 查询调优仍然至关重要, 雪花引入了仓库调优作为一个额外的因素.

MG游戏登录网页的目标是为每天从SQL Server加载超过4000万行数据的客户节省资金，并更一致地满足sla. 采用多阶段方法, mg官方游戏中心确定了几个需要改进的地方，并进行了一系列测试，以验证初步发现并确定最佳的前进方向.

mg官方游戏中心的第一个胜利是提高了最重查询的性能, 这也提高了SLA的一致性. 最重要的节约成本措施是减少仓库规模, 因为他们供应过度了, 而且大多数数据加载进程都是单线程运行的. mg官方游戏中心能够将仓库规模缩小一半，从而从峰值节省60%的成本.

关于Snowflake的一个常见误解是，它具有自动调优功能，不需要查询调优. 这不是真的. 在雪花里省钱, 理解它是一个真正的基于使用的数据库是至关重要的, 只要资源被使用，就对其收费.

总之, 优化Snowflake数据库需要了解其独特的架构和定价模型. 通过关注查询调优和仓库调优, 组织可以降低成本并提高绩效, 确保更一致的SLA遵从性.

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