Performance dynamischer Tabellen¶

Dynamische Tabellen sind absichtlich einfach gestaltet: leicht zu erstellen, zu verwenden und zu verwalten. Sie vereinfachen das Daten-Engineering, indem sie die Komplexität der Konfiguration minimieren, und Snowflake verbessert kontinuierlich deren Leistungsmerkmale, sodass die Benutzer ohne zusätzlichen Aufwand davon profitieren.

Beim Performance Engineering geht es darum, das System zu verstehen, mit Ideen zu experimentieren und auf der Grundlage dessen, was funktioniert, zu iterieren. Unter den folgenden Themen werden Schritte zur Optimierung der Leistung Ihrer dynamischen Tabellen beschrieben, die dazu beitragen können, Kosten zu sparen, Datenverzögerungen zu reduzieren und die Antwortzeiten zu verbessern. Diese Themen enthalten auch Hinweise zur Maximierung der Leistung der inkrementellen Aktualisierung von dynamischen Tabellen.

• Best Practices zum Optimieren der Leistung

• Abfrageleistung von dynamischen Tabellen

• Leistung der Aktualisierung dynamischer Tabellen

• Einfluss der Warehouse-Konfigurationen auf die Leistung dynamischer Tabellen

Bevor Sie beginnen, sollten Sie sich über Ihre Anforderungen an Kosten, Datenverzögerung und Antwortzeiten im Klaren sein.