2025 Leistungsverbesserungen¶
Wichtig
Leistungsverbesserungen zielen oft auf bestimmte Abfragemuster oder Workloads ab. Diese Verbesserungen können erhebliche Auswirkungen auf einen bestimmten Workload haben, müssen es aber nicht.
Die folgenden Leistungsverbesserungen wurden 2025 eingeführt.
Release |
Beschreibung |
Auswirkung |
|---|---|---|
September 2025 |
Effizientere Workload-Verteilung. |
Verbessert die Ausführung von Abfragen durch Erkennung und adaptives Umverteilen von Workloads auf Knoten im Warehouse, ohne dass Benutzende eingreifen müssen. |
August 2025 |
Effizientere und genauere NDV-Schätzungen, die zu effektiveren Abfrageplänen führen. |
Verbessert die Kompilierungs- und Ausführungszeiten von Abfragen, insbesondere für DML-Anweisungen. |
August 2025 |
Verbesserte Filter, die irrelevante Daten frühzeitig entfernen und so die Datenmenge reduzieren, die im Arbeitsspeicher oder Speicher gepuffert werden muss. Diese Filter reduzieren die Menge der Daten, die verarbeitet werden, bevor sie in einer Unterabfrage oder einem Common Table Expression (CTE) verwendet werden. |
Verbessert die Abfrageleistung bei komplexen Abfragen, bei denen in verschiedenen Teilen des Abfrageplans dieselben Daten benötigt werden. Nachfolgende Filtervorgänge sind effizienter und sparen Zeit und Rechenressourcen. |
August 2025 |
Verbesserte Abfrage-Performance mit intelligenter Workload-Optimierung, die Ihre Workload-Muster kontinuierlich analysiert und automatisch Workload-spezifische Optimierungen anwendet. Die intelligente Workload-Optimierung ist nur auf Snowflake Snowflake Standard-Warehouses der Generation 2 (Gen2) verfügbar. |
Verbessert die Leistung von Abfragen, die häufig verwendete selektive Prädikatmuster enthalten. |
Juni 2025 |
Erweitert die Abdeckung des Query Acceleration Service (QAS) für Apache Iceberg™-Tabellen. |
QAS kann nun die Performance von Abfragen in Iceberg-Tabellen verbessern. |
Mai 2025 |
Aktualisierung der Suchoptimierung: Unterstützung für Apache Iceberg™-Tabellen. |
Verbessert die Performance von Abfragen in Iceberg-Tabellen. |
Mai 2025 |
Verbesserte Leistung von dynamischen Tabellenaktualisierungen, die Top-Level QUALIFY-Klauseln mit RANK oder ROW_NUMBER Ranking-Fensterfunktionen enthalten, insbesondere wenn der Rangwert 1 ist. |
Dynamische Tabellen, die |
Mai 2025 |
Verbesserte Verfügbarkeit von vektorisierten Scannern für mehr Leistung |
Zuvor konnte der vektorisierte Scanner nur mit bestimmten |
April 2025 |
Erweitert die Abdeckung des Query Acceleration Service (QAS) auf weitere Abfragen. |
Verbessert die Heuristiken, die QAS verwendet, um festzustellen, ob eine Abfrage von der Beschleunigung profitiert oder nicht. Infolgedessen kommen mehr Abfragen für die Beschleunigung durch QAS in Frage. |
März 2025 |
Verbessert die Stapelverarbeitung von Dateien bei Replikationsaktualisierungen. |
Replikations-Refresh-Aufträge, die bis zu 8 GB Daten replizieren, haben eine geringere Varianz und mehr Vorhersagbarkeit. |
März 2025 |
Verbessert die Leistung für dynamische Tabellen mit inkrementellem Aktualisierungsmodus unter Verwendung von linken äußeren Verknüpfungen. |
Bietet eine schnellere inkrementelle Aktualisierungsleistung für dynamische Tabellen, die eine oder mehrere linke äußere Verknüpfungen enthalten. Die Leistungssteigerung kann je nach Workload erheblich sein. |
März 2025 |
Optimiert adaptiv die Rechen- und E/A-Ressourcen für Abfragen, die gegen Apache Iceberg™-Tabellen ausgeführt werden. |
Verbessert die Apache Iceberg™-Abfrageleistung und Speichereffizienz in Szenarien mit hoher Parallelität. |
Februar 2025 |
Die Aufgaben können so geplant werden, dass sie alle 10 Sekunden ausgeführt werden. |
Verringert die Zeit, die zwischen den geplanten Aufgabenausführungen benötigt wird. |