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
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 `QUALIFY RANK() = 1` oder `ROW_NUMBER = 1` verwenden, werden jetzt schneller aktualisiert, was die Leistung für häufige Deduplizierungs- und Top-N-Anwendungsfälle verbessert.
Mai 2025	Verbesserte Verfügbarkeit von vektorisierten Scannern für mehr Leistung	Zuvor konnte der vektorisierte Scanner nur mit bestimmten `ON_ERROR` Einstellungen (`ABORT_STATEMENT` oder `SKIP_FILE`) verwendet werden. Diese Einschränkung wurde aufgehoben. Jetzt können Sie den vektorisierten Scanner mit jeder `ON_ERROR` Option aktivieren, einschließlich `CONTINUE`, `SKIP_FILE_num` und `'SKIP_FILE_num%'`. Durch diese Änderung kann der leistungssteigernde vektorisierte Scanner in mehr Situationen eingesetzt werden. Dies kann zu einer schnelleren Datenverarbeitung führen.
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.