Analysieren von Abfrage-Workloads mit Performance Explorer¶

Sie können Performance Explorer in Snowsight zur Überwachung der interaktiven Kennzahlen für SQL-Workloads verwenden. Die Kennzahlen zeigen den allgemeinen Zustand Ihrer Snowflake-Umgebung, die Abfrageaktivität sowie Änderungen an den Warehouses und an Tabellen an.

Vorteile von Performance Explorer¶

Performance Explorer kann Ihnen helfen, die folgenden wichtigen Fragen zu Snowflake-Aktivitäten zu beantworten:

Gesamtaktivität: Sind Abfragen im Allgemeinen erfolgreich und können Snowflake-Benutzende ihre Arbeit erledigen?
Veränderung im Laufe der Zeit: Wenn die Abfrageaktivität oder die Ressourcen anders aussehen als erwartet, was hat sich verändert und wann sind die Veränderungen aufgetreten?
Hotspots: Wenn ich nach Möglichkeiten suche, um Maßnahmen zu ergreifen, worauf sollte ich meine Aufmerksamkeit konzentrieren?

Häufige Anwendungsfälle für Performance Explorer¶

Performance Explorer kann bei den folgenden Anwendungsfällen helfen:

Untersuchen von Problemberichten zu Abfragen oder Workloads: Wenn sich eine Snowflake-Workload auf einmal anders verhält, sollten Sie ermitteln, was sich in letzter Zeit sonst noch geändert hat, z. B. die Ressourcen, von denen die Workload abhängt, oder die Aktivitäten angrenzender Workloads.
Proaktives Identifizieren von Hotspots: Wenn ein Warehouse oder eine Tabelle anhaltende Fehler oder eine Datensättigung aufweist, sollten Sie den Hotspot identifizieren und beheben, bevor er kritische Workloads beeinträchtigt.
Identifizieren von Optimierungsmöglichkeiten: Ermitteln Sie Warehouses und Tabellen, die möglicherweise nicht zu den von ihnen unterstützten Abfrageaktivitäten passen, und passen Sie Workloads und Ressourcen an, um für Kompatibilität zu sorgen.

Erforderliche Berechtigungen¶

Benutzende, denen die ACCOUNTADMIN-Rolle erteilt wurde, können auf Performance Explorer zugreifen.

Benutzende, denen die ACCOUNTADMIN-Rolle nicht erteilt wurde, müssen die folgenden Rollen haben, um auf Performance Explorer zugreifen zu können:

APP_USAGE_VIEWER-Anwendungsrolle
USAGE_VIEWER-Datenbankrollen

Wenn Sie z. B. dem Benutzer joe Zugriff auf Performance Explorer gewähren möchten, führen Sie die folgenden Befehle aus:

USE ROLE ACCOUNTADMIN;

CREATE ROLE pe_viewer_role;
GRANT APPLICATION ROLE SNOWFLAKE.APP_USAGE_VIEWER TO ROLE pe_viewer_role;
GRANT DATABASE ROLE SNOWFLAKE.USAGE_VIEWER TO ROLE pe_viewer_role;
GRANT ROLE pe_viewer_role TO USER joe;

Copy

Bemerkung

The USAGE_VIEWER database role provides visibility into historical usage data, which can be used for cost management. For more information, see SNOWFLAKE-Datenbankrollen.

Performance Explorer öffnen¶

Um Performance Explorer zu öffnen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Melden Sie sich bei Snowsight an.
Wählen Sie im Navigationsmenü die Option Monitoring » Performance Explorer aus.

Performance Explorer enthält Diagramme, die Kennzahlen zu Ihren Workloads und zum allgemeinen Zustand Ihrer Snowflake-Umgebung anzeigen.

Erläuterungen zum Performance Explorer-Dashboard¶

Sie können interaktive Kennzahlen für SQL-Workloads durch die Verwendung von Diagrammen im Performance Explorer-Dashboard überwachen. Zudem können Sie Filter anwenden, um nur die Abfrageaktivitäten und Ressourcen anzuzeigen, die für Sie von Interesse sind.

Performance Explorer-Filter¶

Oben im Performance Explorer-Dashboard können Sie die folgenden Filter anwenden:

Period: Wählen Sie einen Zeitraum aus, z. B. die letzte Woche, die letzten zwei Wochen oder einen kundenspezifischen Bereich. Das Dashboard zeigt die Kennzahlen für den angegebenen Zeitraum an.

Performance Explorer zeigt die Kennzahlen standardmäßig für eine Woche an. Er unterstützt einen Zeitraum von bis zu einem Monat, rückwirkend vom aktuellen Datum.

Mehrere Diagramme in Performance Explorer zeigen die prozentuale Veränderung im Vergleich zum vorherigen Zeitraum. Der Bereich des vorherigen Zeitraums entspricht dem Bereich des aktuellen Zeitraums. Wenn beispielsweise der aktuelle Zeitraum zwei Wochen beträgt, dann ist der vorherige Zeitraum die zwei Wochen vor Beginn des aktuellen Zeitraums.
Warehouse: Wählen Sie ein Warehouse aus, um nur Metriken für Abfrageaktivitäten anzuzeigen, die unter Verwendung dieses Warehouses ausgeführt wurden. Um die Warehouses in der Liste einzuschränken, verwenden Sie das Suchfeld. Um den Filter zu löschen, wählen Sie X aus.
Database: Wählen Sie eine Datenbank aus, um nur Kennzahlen für Abfrageaktivitäten anzuzeigen, die auf diese Datenbank zugegriffen haben. Um die Datenbanken in der Liste einzuschränken, verwenden Sie das Suchfeld. Um den Filter zu löschen, wählen Sie X aus.
Role: Wählen Sie eine Rolle aus, um nur Kennzahlen für Abfrageaktivitäten anzuzeigen, die von dieser Rolle initiiert wurden. Um die Rollen in der Liste einzuschränken, verwenden Sie das Suchfeld. Um den Filter zu löschen, wählen Sie X aus.

Performance Explorer-Diagramme¶

Performance Explorer zeigt Kennzahlen in verschiedenen Arten von Diagrammen an. Es ist wichtig, die Komponenten der einzelnen Diagrammtypen zu verstehen und zu wissen, wie man sie interpretiert.

Die Abschnitte für Abfrageintegrität und Abfrageaktivität verfügen über Liniendiagramme, ähnlich der folgenden Abbildung:

Performance Explorer – Liniendiagramm abfragen

In der folgenden Tabelle werden die Callouts in der Abbildung beschrieben:

Callout	Beschreibung
1	Wählen Sie > aus, um den Seitenbereich zu öffnen.
2	Zeigt den Durchschnitt oder Median in dem Zeitraum an.
3	Zeigt die prozentuale Steigerung oder Senkung im Vergleich zum vorherigen Zeitraum an.
4	Stellt den Wert für eine Stunde dar. Die Werte werden für einen bestimmten Zeitraum zu Beginn des Intervalls angezeigt. Beträgt das Intervall beispielsweise eine Stunde, so gilt der bei 9 Uhr angezeigte Wert für das Intervall von 9 bis 10 Uhr.

Einige Diagramme enthalten einen hohen Durchschnitts- oder Medianwert sowie die prozentuale Veränderung für den Zeitraum. Wenn ein Diagramm mehr als eine Linie enthält, gibt es über dem Diagramm eine Aufschlüsselung für die verschiedenen Linien.

Einige Diagramme haben neben dem Titel ein information icon. Bewegen Sie den Mauszeiger über das Symbol, um Informationen zu den Kennzahlen im Diagramm zu erhalten.

Sie können den Mauszeiger über einen Punkt im Liniendiagramm bewegen, um den Wert für eine bestimmte Stunde anzuzeigen:

Performance Explorer – Liniendiagrammdetails

Die Abschnitte für Top-Warehouses und Top-Tabellen verfügen über Balkendiagramme, ähnlich der folgenden Abbildung:

In der folgenden Tabelle werden die Callouts in der Abbildung beschrieben:

Callout	Beschreibung
1	Wählen Sie > aus, um den Seitenbereich zu öffnen.
2	Wählen Sie eine Registerkarte aus, um die Kennzahlen auf der Registerkarte anzuzeigen.
3	Zeigt den Wert dieser Kennzahlen für den aktuellen Zeitraum an.
4	Zeigt die prozentuale Steigerung oder Senkung im Vergleich zum vorherigen Zeitraum an.
5	Zeigt an, dass keine Daten aus dem vorherigen Zeitraum zum Vergleich vorhanden sind.

Wählen Sie sowohl für Liniendiagramme als auch für Balkendiagramme > aus, um einen Seitenbereich zu öffnen, in dem detailliertere Informationen zu den Kennzahlen des Diagramms angezeigt werden. Die detaillierten Informationen hängen von den im Diagramm angezeigten Kennzahlen ab. Die meisten Seitenbereiche enthalten sortierbare Tabellen, in denen Sie Kennzahlen für bestimmte Warehouses, Rollen und Datenbanken im jeweiligen Zeitraum anzeigen können. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für einen Seitenbereich:

Die Abschnitte für Top-Warehouses und Top-Tabellen verfügen zudem über Ereignisdiagramme, ähnlich der folgenden Abbildung:

Ein Ereignisdiagramm zeigt eine sortierbare Tabelle von Ereignissen für den Objekttyp an. Sie können die Daten auf unerwartete Ereignisse untersuchen. Weitere Informationen zu Warehouse-Ereignissen finden Sie unter Ansicht WAREHOUSE_EVENTS_HISTORY. Weitere Informationen zu Tabellenereignissen finden Sie unter Ansicht TABLES.

Überwachen der Abfrageintegrität¶

Dieser Abschnitt von Performance Explorer enthält Kennzahlen zum allgemeinen Zustand Ihrer Snowflake-Umgebung. Sie können diese Kennzahlen überwachen, um sicherzustellen, dass Benutzende Abfragen erfolgreich ausführen und erforderliche Aufgaben erledigen können.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Kennzahlen:

Kennzahl	Einheit	Beschreibung	Anmerkungen	Weitere Informationen
Query failures/1K	Fehler pro 1000	Die Anzahl der Abfragen, die für jeweils 1.000 ausgeführte Abfragen fehlgeschlagen sind, einschließlich der folgenden Kennzahlen: Die große Zahl über dem Liniendiagramm ist die durchschnittliche Anzahl der fehlgeschlagenen Abfragen bei jeweils 1.000 Abfragen im Zeitraum. Der Prozentwert ist der prozentuale Wert der Veränderung bei der Fehlerrate seit dem letzten Zeitraum. Das Liniendiagramm zeigt die Anzahl der Fehler pro 1.000 Anfragen pro Stunde im Zeitraum.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen fehlschlagen, überprüfen Sie den Abfrageverlauf und die Fehler, und ändern Sie dann Ihre Abfragen, um die Probleme zu beheben.	Abfrageaktivität mit Abfrageverlauf überwachen . . Ansicht QUERY_HISTORY
Query retries/1K	Wiederholungsversuche pro 1.000	Die Anzahl der Abfragen, die für jeweils 1.000 ausgeführte Abfragen wiederholt wurden, einschließlich der folgenden Kennzahlen: Die große Zahl über dem Liniendiagramm ist die durchschnittliche Anzahl der Wiederholungsversuche bei jeweils 1.000 Abfragen im Zeitraum. Der Prozentwert ist der prozentuale Wert der Veränderung bei der Rate der Wiederholungsversuche seit dem letzten Zeitraum. Das Liniendiagramm zeigt die Anzahl der Wiederholungsversuche pro 1.000 Anfragen pro Stunde im Zeitraum.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen wiederholt werden, überprüfen Sie die Ursachen und ergreifen Sie dann Maßnahmen, um Abfragewiederholungen zu verhindern. Wenn beispielsweise eine Abfrage aufgrund von fehlendem Arbeitsspeicher wiederholt wird, kann das Problem durch Ändern der Warehouse-Einstellungen behoben werden.	Ansicht QUERY_HISTORY
Query overload %	Prozent	Prozentsatz der Gesamtlaufzeit, den Abfragen in einer Warteschlange auf Warehouse-Ressourcen gewartet haben, einschließlich der folgenden Kennzahlen: Die große Zahl über dem Liniendiagramm ist der mittlere Prozentsatz der Zeit, die Abfragen in einem bestimmten Zeitraum in einer Warteschlange auf Warehouse-Ressourcen gewartet haben. Der Prozentwert ist der prozentuale Wert der Veränderung bei der Anzahl der Abfragen, die seit dem letzten Zeitraum gewartet haben. Das Liniendiagramm zeigt den prozentualen Anteil der Zeit, die Anfragen in einer Warteschlange für Warehouse-Ressourcen verbracht haben, für jede Stunde im Zeitraum.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen warten, bevor sie ausgeführt werden, sind möglicherweise die Warehouse-Ressourcen erschöpft, sodass die Abfragen in die Warteschlange gestellt werden, bis wieder Ressourcen verfügbar sind.	Reduzieren von Warteschlangen
Query blocked %	Prozent	Prozentsatz der Gesamtlaufzeit, für den Abfragen blockiert auf eine Transaktionssperre für eine Ressource gewartet haben, einschließlich der folgenden Kennzahlen: Die große Zahl über dem Liniendiagramm ist der mittlere Prozentsatz der Zeit, die im Zeitraum mit Warten auf eine Sperrung verbracht wurde. Der Prozentwert ist der prozentuale Wert für die Veränderung der Zeit, die Abfragen seit dem letzten Zeitraum blockiert waren. Das Liniendiagramm zeigt den prozentualen Anteil der Zeit, die Abfragen im Blockierungsmodus mit Warten auf eine Sperre verbrachten, für jede Stunde im Zeitraum.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen blockiert wurden, überprüfen Sie den Abfrageverlauf und die Fehler, und ändern Sie dann Ihre Abfragen, um die Probleme zu beheben.	Ressourcensperrung . . Best Practices für Transaktionen . . Ansicht LOCK_WAIT_HISTORY . . Abfrageaktivität mit Abfrageverlauf überwachen . . Ansicht QUERY_HISTORY

Überwachen der Abfrageaktivitäten¶

Dieser Abschnitt von Performance Explorer enthält Kennzahlen zur Abfrageaktivität für einen bestimmten Zeitraum. Sie können diese Kennzahlen überwachen, um umfangreiche Veränderungen bei der Abfrageaktivität zu verfolgen, die sich auf die Ressourcennutzung oder die Fähigkeit der Benutzenden, Abfragen erfolgreich auszuführen, auswirken könnten.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Kennzahlen:

Kennzahl	Einheit	Beschreibung	Anmerkungen	Weitere Informationen
Query duration	Sekunden	Die Zeit, die für das erfolgreiche Ausführen von Abfragen benötigt wurde, für jede Stunde im Zeitraum. Das Liniendiagramm zeigt den mittleren Zeitaufwand für alle Abfragen, den Zeitaufwand für Abfragen im 90. Perzentil und den Zeitaufwand für Abfragen im 99. Perzentil.	Diese Kennzahl variiert stark, abhängig von Ihren Daten und den Arten von Abfragen, die Sie ausführen. Abfragen mit einer Dauer, die sich im Laufe der Zeit ändert, könnten Kandidaten für eine Untersuchung und Optimierung sein.	Untersuchen von Ausführungszeiten . . Optimieren der Abfrageleistung
Query throughput	Abfragen	Anzahl der Abfragen, die jede Stunde ausgeführt wurden.	Diese Kennzahl kann Veränderungen bei der Abfrageaktivität aufzeigen, die auf neue Trends oder Veränderungen bei Ihren Workloads hinweisen können.	Optimieren von Warehouses für bessere Performance
Query wait time	Sekunden	Die Zeit, die Abfragen auf Warehouse-Ressourcen warten mussten oder weil eine Ressource gesperrt war. Weitere Informationen zu den Statusangaben (Overload, Provisioning, Repair und Blocked) finden Sie unter Ansicht QUERY_HISTORY.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen warten, bevor sie ausgeführt werden, sind möglicherweise die Warehouse-Ressourcen erschöpft, sodass die Abfragen in die Warteschlange gestellt werden, bis wieder Ressourcen verfügbar sind.	Reduzieren von Warteschlangen . . Ressourcensperrung
Query failures	Fehler	Die Anzahl der fehlgeschlagenen Abfragen für jede Stunde im Zeitraum.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen fehlschlagen, überprüfen Sie den Abfrageverlauf und die Fehler, und ändern Sie dann Ihre Abfragen, um die Probleme zu beheben.	Abfrageaktivität mit Abfrageverlauf überwachen . . Ansicht QUERY_HISTORY

Überwachen der Top-Warehouses¶

Dieser Abschnitt von Performance Explorer enthält Kennzahlen zu den Warehouses in Ihrer Snowflake-Umgebung, die in dem Zeitraum die meisten Veränderungen erfahren haben. Sie können diese Kennzahlen überwachen, um sicherzustellen, dass Ihre Warehouses wie erwartet funktionieren und Abfrageaktivitäten unterstützen. Die Kennzahlen können auch zeigen, ob es Warehouses mit Trends bei der Abfrageaktivität gibt, die im Vergleich zu anderen Warehouses ungewöhnlich sind. Sie können auch feststellen, ob sich die Zusammensetzung der Workloads, die Warehouses ausführen, geändert hat.

Alle Kennzahlen in diesem Abschnitt zeigen den Wert der Kennzahl und den Prozentsatz der Veränderung seit dem letzten Zeitraum. Der Prozentsatz der Veränderung kann positiv oder negativ sein, wobei eine positive Veränderung durch einen Aufwärtspfeil und eine negative Veränderung durch einen Abwärtspfeil dargestellt wird. Für jede Kennzahl zeigt Performance Explorer die 10 Warehouses mit den meisten Veränderungen an. Um die Kennzahlen für weitere Warehouses anzuzeigen, wählen Sie > in einem Diagramm aus, um den Seitenbereich zu öffnen. Wenn diese Kennzahl keinen Wert aus dem letzten Zeitraum für ein Warehouse hat, wird — anstelle des Veränderungsprozentsatzes angezeigt. Möglicherweise ist kein Wert vorhanden, weil das Warehouse neu ist oder weil das zu messende Ereignis selten auftritt.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Kennzahlen:

Kennzahl	Registerkarte	Einheit	Beschreibung	Anmerkungen	Weitere Informationen
Warehouses with errors	Query failures/1K	Fehler pro 1000	Für jedes Warehouse die Anzahl der fehlgeschlagenen Abfragen pro 1.000 ausgeführten Abfragen.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen fehlschlagen, überprüfen Sie den Abfrageverlauf und die Fehler, und ändern Sie dann Ihre Abfragen, um die Probleme zu beheben.	Abfrageaktivität mit Abfrageverlauf überwachen . . Ansicht QUERY_HISTORY
	Query OOM errors/1K	Fehler pro 1.000	Für jedes Warehouse die Anzahl der Abfragen mit „Out of Memory“-Fehlern pro 1.000 ausgeführte Abfragen.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen mit „Out of Memory“-Fehlern fehlschlagen, überprüfen Sie den Abfrageverlauf, um festzustellen, welche Abfragen für die Warehouses fehlschlagen, und ändern Sie dann die Warehouses, in denen die Abfragen ausgeführt werden, um die Fehler zu vermeiden.	Abfrageaktivität mit Abfrageverlauf überwachen . . Ansicht QUERY_HISTORY . . Abfragen, die zu groß für den Arbeitsspeicher sind
	Query retries/1K	Wiederholungsversuche pro 1.000	Für jedes Warehouse die Anzahl der wiederholten Abfragen pro 1.000 ausgeführte Abfragen.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen wiederholt werden, weil Warehouses nicht mehr genügend Arbeitsspeicher haben, überprüfen Sie den Abfrageverlauf, um festzustellen, welche Abfragen für die Warehouses wiederholt werden, und ändern Sie dann die Warehouses, in denen die Abfragen ausgeführt werden, um die Fehler zu vermeiden.	Abfrageaktivität mit Abfrageverlauf überwachen . . Ansicht QUERY_HISTORY . . Optimieren von Warehouses für bessere Performance
Warehouses with spillage	% queries with bytes spilled	Prozent	Für jedes Warehouse der Prozentsatz der Abfragen, die bei ihrer Ausführung auf die lokale Festplatte oder den Remote-Cloudspeicher übergelaufen sind.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen auf die Festplatte überlaufen, weil Warehouses nicht mehr genügend Arbeitsspeicher haben, überprüfen Sie den Abfrageverlauf, um festzustellen, welche Abfragen für die Warehouses überlaufen, und ändern Sie dann die Warehouses, in denen die Abfragen ausgeführt werden, um die Fehler zu vermeiden.	Abfrageaktivität mit Abfrageverlauf überwachen . . Ansicht QUERY_HISTORY . . Abfragen, die zu groß für den Arbeitsspeicher sind
	% bytes spilled of total	Prozent	Für jedes Warehouse der Prozentsatz der Byte, die bei ihrer Ausführung auf die lokale Festplatte oder den Remote-Cloudspeicher übergelaufen sind, verglichen mit der Anzahl der gelesenen Byte.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen auf die Festplatte überlaufen, weil Warehouses nicht mehr genügend Arbeitsspeicher haben, überprüfen Sie den Abfrageverlauf, um festzustellen, welche Abfragen für die Warehouses überlaufen, und ändern Sie dann die Warehouses, in denen die Abfragen ausgeführt werden, um die Fehler zu vermeiden.	Abfrageaktivität mit Abfrageverlauf überwachen . . Ansicht QUERY_HISTORY . . Abfragen, die zu groß für den Arbeitsspeicher sind
Query wait time %	Overload %	Prozent	Für jedes Warehouse der Anteil der Gesamtlaufzeit, während Abfragen gewartet haben, weil das Warehouse durch die Abfrage-Workload überlastet war.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen warten, bevor sie ausgeführt werden, sind möglicherweise die Warehouse-Ressourcen erschöpft, sodass das Warehouse die Abfragen in die Warteschlange stellt, bis Ressourcen verfügbar sind.	Reduzieren von Warteschlangen
	Provisioning %	Prozent	Für jedes Warehouse der durchschnittliche Anteil der Gesamtlaufzeit, die Abfragen auf die Bereitstellung von Warehouse-Computeressourcen gewartet haben, weil Warehouses erstellt, fortgesetzt oder in der Größe geändert wurden.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen warten, bevor sie ausgeführt werden, sind möglicherweise die Warehouse-Ressourcen erschöpft, sodass das Warehouse die Abfragen in die Warteschlange stellt, bis Ressourcen verfügbar sind.	Reduzieren von Warteschlangen
Warehouse query performance	Median query duration	Sekunden	Für jedes Warehouse der durchschnittliche Zeitaufwand für die Ausführung von Abfragen.	Diese Kennzahl variiert stark, abhängig von Ihren Daten und den Arten von Abfragen, die Sie ausführen. Wenn die mittlere Abfragedauer ungewöhnliche Veränderungen aufweist, hat sich möglicherweise der von diesem Warehouse unterstützte Workload geändert oder die Konfiguration des Warehouses hat sich geändert.	Untersuchen von Ausführungszeiten . . Optimieren der Abfrageleistung
	Query throughput	Abfragen	Für jedes Warehouse die Anzahl der verarbeiteten Abfragen.	Diese Kennzahl kann Veränderungen bei der Abfrageaktivität aufzeigen, die möglicherweise Änderungen an den Warehouses erfordern, in denen die Abfragen ausgeführt werden.	Optimieren von Warehouses für bessere Performance
Warehouse events	–	Keine	Eine sortierbare Tabelle mit Warehouse-Ereignissen.	Diese Kennzahl zeigt an, welche Warehouses sich in dem Zeitraum geändert haben. Untersuchen Sie die Daten auf unerwartete Ereignisse.	Ansicht WAREHOUSE_EVENTS_HISTORY

Überwachen der Top-Tabellen¶

Dieser Abschnitt von Performance Explorer enthält Kennzahlen zu den Tabellen in Ihrer Snowflake-Umgebung, die in dem Zeitraum die meisten Veränderungen erfahren haben. Sie können diese Kennzahlen überwachen, um sicherzustellen, dass Ihre Tabellen Abfrageaktivitäten wie erwartet unterstützen und Daten zurückgeben können. Die Kennzahlen können auch zeigen, ob es Tabellen mit Trends bei der Abfrageaktivität gibt, die im Vergleich zu anderen Tabellen ungewöhnlich sind. Sie können auch feststellen, ob sich Tabellen kürzlich geändert haben und wie sie sich geändert haben.

Alle Kennzahlen in diesem Abschnitt zeigen den Wert der Kennzahl und den Prozentsatz der Veränderung seit dem letzten Zeitraum. Der Prozentsatz der Veränderung kann positiv oder negativ sein, wobei eine positive Veränderung durch einen Aufwärtspfeil und eine negative Veränderung durch einen Abwärtspfeil dargestellt wird. Für jede Kennzahl zeigt Performance Explorer die 10 Tabellen mit den meisten Änderungen an. Um die Kennzahlen für weitere Tabellen anzuzeigen, wählen Sie > in einem Diagramm aus, um den Seitenbereich zu öffnen. Wenn diese Kennzahl keinen Wert aus dem letzten Zeitraum für eine Tabelle hat, wird — anstelle des Veränderungsprozentsatzes angezeigt. Möglicherweise ist kein Wert vorhanden, weil die Tabelle neu ist oder weil das zu messende Ereignis selten auftritt.

Dieser Abschnitt enthält die folgenden Kennzahlen:

Kennzahl	Registerkarte	Einheit	Beschreibung	Anmerkungen	Weitere Informationen
Table query failures/1K	–	Fehler pro 1000	Für jede Tabelle die Anzahl der fehlgeschlagenen Abfragen pro 1.000 ausgeführten Abfragen.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen fehlschlagen, überprüfen Sie den Abfrageverlauf und die Fehler, und ändern Sie dann Ihre Abfragen, um die Probleme zu beheben.	Abfrageaktivität mit Abfrageverlauf überwachen . . Ansicht QUERY_HISTORY
Table queries blocked/1K	–	Gesperrte pro 1.000	Für jede Tabelle die Anzahl der blockierten Abfragen pro 1.000 ausgeführten Abfragen.	Diese Kennzahl sollte niedrig oder null sein. Wenn Abfragen blockiert wurden, überprüfen Sie den Abfrageverlauf und die Fehler, und ändern Sie dann Ihre Abfragen, um die Probleme zu beheben.	Ressourcensperrung . . Best Practices für Transaktionen . . Ansicht LOCK_WAIT_HISTORY . . Abfrageaktivität mit Abfrageverlauf überwachen . . Ansicht QUERY_HISTORY
Table read performance	Median read query duration	Sekunden	Für jede Tabelle der durchschnittliche Zeitaufwand für die Ausführung von Abfragen.	Diese Kennzahl variiert stark, abhängig von Ihren Daten und den Arten von Abfragen, die Sie ausführen. Abfragen mit einer Dauer, die sich im Laufe der Zeit ändert, könnten Kandidaten für eine Untersuchung und Optimierung sein.	Untersuchen von Ausführungszeiten . . Optimieren der Abfrageleistung
	Read query throughput	Abfragen	Für jede Tabelle die Anzahl der verarbeiteten Abfragen.	Diese Kennzahl kann Veränderungen bei der Abfrageaktivität für Tabellen aufzeigen. Wenn die Anzahl der Abfragen für eine Tabelle zunimmt, sollten Sie die Tabelle ändern, um die Abfrageleistung zu optimieren. Sie könnten zum Beispiel die Suchoptimierung für die Tabelle aktivieren.	Hinweise zum Tabellenentwurf . . Optimieren der Abfrageleistung
Table write performance	Median write query duration	Sekunden	Für jede Tabelle die mittlere Ausführungszeit der DML-Operationen (Data Manipulation Language).	Diese Kennzahl hängt von Ihren Daten und den Arten von DML-Operationen, die Sie ausführen. DML-Operationen mit einer Dauer, die sich im Laufe der Zeit verändert, könnten Kandidaten für eine Untersuchung und Optimierung sein.	Untersuchen von Ausführungszeiten . . Optimieren der Abfrageleistung
	Write query throughput	Abfragen	Für jede Tabelle die Anzahl der verarbeiteten DML-Operationen. Wenn sich die Anzahl der DML-Operationen für eine Tabelle erhöht, sollten Sie die Tabelle ändern, um die Leistung zu optimieren.	Diese Kennzahl kann Veränderungen bei der Anzahl der DML-Operationen aufzeigen.	Hinweise zum Tabellenentwurf
Table change events	–	Keine	A sortable table of table events.	This metric shows which tables changed in the period. Examine the data for unexpected events.	Ansicht TABLES