Automatic Clustering¶

Vorteile von Automatic Clustering¶

Credit-Nutzung und Warehouse für Automatic Clustering¶

Beim Automatic Clustering werden zwar Snowflake-Credits verbraucht, Sie müssen aber kein virtuelles Warehouse bereitstellen. Stattdessen sorgt Snowflake intern für eine effiziente Ressourcennutzung beim Reclustering der Tabellen.

Ihr Konto wird nur für die tatsächlichen Credits in Rechnung gestellt, die durch automatische Clustering-Operationen für Ihre geclusterten Tabellen verbraucht werden.

Aktivieren von Automatic Clustering für eine Tabelle¶

In den meisten Fällen sind keine Aufgaben erforderlich, um Automatic Clustering für eine Tabelle zu aktivieren. Sie definieren einfach einen Gruppierungsschlüssel für die Tabelle.

Die Regel gilt jedoch nicht für Tabellen, die durch Klonen (CREATE TABLE … CLONE …) aus einer Quelltabelle mit Gruppierungsschlüssels erstellt wurden. Die neue Tabelle startet mit angehaltenem Automatic Clustering – auch wenn das Automatic Clustering für die Quelltabelle nicht angehalten wurde. (Dies gilt unabhängig davon, ob mit dem CLONE-Befehl die Tabelle, das Schema, das die Tabelle enthält, oder die Datenbank, die die Tabelle enthält, geklont wurde).

Weitere Informationen zum Auswählen optimaler Gruppierungsschlüssel finden Sie unter Strategien zur Auswahl von Gruppierungsschlüsseln.

Für das Hinzufügen von Clustering zu einer Tabelle müssen Sie auch über USAGE- oder OWNERSHIP-Berechtigungen für das Schema und die Datenbank verfügen, die die Tabelle enthalten.

Anzeigen des Automatic Clustering-Status für eine Tabelle¶

Sie können SQL verwenden, um anzuzeigen, ob Automatic Clustering für eine Tabelle aktiviert ist:

• SHOW TABLES-Befehl.

• TABLES-Ansicht (im Snowflake Information Schema).

• TABLES-Ansicht (in der freigegebenen Account Usage-Datenbank).

Die Spalte AUTO_CLUSTERING_ON in der Ausgabe zeigt den Status von Automatic Clustering für jede Tabelle an, anhand dessen bestimmt wird, ob Automatic Clustering für eine bestimmte Tabelle angehalten oder fortgesetzt werden soll.

Darüber hinaus werden in der Spalte CLUSTER_BY (SHOW TABLES) oder CLUSTERING_KEY (TABLES-Ansicht) die Spalten angezeigt, die als Gruppierungsschlüssel für jede Tabelle definiert sind.

Anhalten von Automatic Clustering für eine Tabelle¶

Verwenden Sie den Befehl ALTER TABLE mit einer SUSPEND RECLUSTER-Klausel, um das automatische Clustering für eine Tabelle zu unterbrechen. Beispiel:

ALTER TABLE t1 SUSPEND RECLUSTER;

SHOW TABLES LIKE 't1';

+---------------------------------+------+---------------+-------------+-------+---------+------------+------+-------+----------+----------------+----------------------+
|           created_on            | name | database_name | schema_name | kind  | comment | cluster_by | rows | bytes |  owner   | retention_time | automatic_clustering |
+---------------------------------+------+---------------+-------------+-------+---------+------------+------+-------+----------+----------------+----------------------+
| Thu, 12 Apr 2018 13:29:01 -0700 | T1   | TESTDB        | MY_SCHEMA   | TABLE |         | LINEAR(C1) | 0    | 0     | SYSADMIN | 1              | OFF                  |
+---------------------------------+------+---------------+-------------+-------+---------+------------+------+-------+----------+----------------+----------------------+

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Fortsetzen von Automatic Clustering für eine Tabelle¶

Verwenden Sie den Befehl ALTER TABLE mit einer RESUME RECLUSTER-Klausel, um Automatic Clustering für eine gruppierte Tabelle fortzusetzen. Beispiel:

ALTER TABLE t1 RESUME RECLUSTER;

SHOW TABLES LIKE 't1';

+---------------------------------+------+---------------+-------------+-------+---------+------------+------+-------+----------+----------------+----------------------+
|           created_on            | name | database_name | schema_name | kind  | comment | cluster_by | rows | bytes |  owner   | retention_time | automatic_clustering |
+---------------------------------+------+---------------+-------------+-------+---------+------------+------+-------+----------+----------------+----------------------+
| Thu, 12 Apr 2018 13:29:01 -0700 | T1   | TESTDB        | MY_SCHEMA   | TABLE |         | LINEAR(C1) | 0    | 0     | SYSADMIN | 1              | ON                   |
+---------------------------------+------+---------------+-------------+-------+---------+------------+------+-------+----------+----------------+----------------------+

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Anzeigen der Kosten für Automatic Clustering¶

Beim automatischen Clustering werden Credits verbraucht, da dabei serverlose Computeressource für die automatische Hintergrundwartung jeder geclusterten Tabelle benutzt werden, einschließlich beim erstmaligen Clustering und beim Reclustering nach Bedarf. Weitere Informationen zur Anzahl der vom automatischen Clustering verbrauchten Credits pro Computestunde finden Sie in der „Serverless Feature Credit Table“ unter Snowflake Service Consumption Table.

Benutzer mit den erforderlichen Berechtigungen können die Kosten für das automatische Clustering entweder über Snowsight, die klassische Weboberfläche oder mit SQL anzeigen:

Snowsight

Select Admin » Cost Management

Classic Console

Klicken Sie auf Account » Billing & Usage.

Die Kosten für Automatic Clustering werden als ein separates, von Snowflake bereitgestelltes Warehouse mit dem Namen AUTOMATIC_CLUSTERING angezeigt.

SQL

Führen Sie eine Abfrage durch auf:

• Tabellenfunktion AUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORY (in Snowflake Information Schema) oder

• Ansicht AUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORY (in Account Usage)

  Die folgenden Abfragen können auf der Ansicht AUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORY ausgeführt werden:

  Abfrage: Kostenverlauf für Automatic Clustering (nach Tag, nach Objekt)

  Diese Abfrage liefert eine Liste von Tabellen mit Automatic Clustering und das Volumen der über den Dienst in den letzten 30 Tagen verbrauchten Credits, aufgeschlüsselt nach Tagen. Unregelmäßigkeiten beim Credit-Verbrauch oder ein gleichbleibend hoher Verbrauch sind Anzeichen, dass weitere Untersuchungen erforderlich sind.

  SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
    database_name,
    schema_name,
    table_name,
    SUM(credits_used) AS credits_used
  FROM snowflake.account_usage.automatic_clustering_history
  WHERE start_time >= DATEADD(month,-1,CURRENT_TIMESTAMP())
  GROUP BY 1,2,3,4
  ORDER BY 5 DESC;
  

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  Abfrage: Automatic Clustering-Historie und Tagesdurchschnitt über m Tage

  Diese Abfrage gibt den durchschnittlichen täglichen Credit-Verbrauch durch Automatic Clustering für das letzte Jahr, gruppiert nach Woche zurück. Sie kann dazu beitragen, Anomalien in den Tagesdurchschnittswerten über das Jahr hinweg zu erkennen, sodass Sie Verbrauchsspitzen oder unerwarteten Nutzungsänderungen untersuchen können.

  WITH credits_by_day AS (
    SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
      SUM(credits_used) AS credits_used
    FROM snowflake.account_usage.automatic_clustering_history
    WHERE start_time >= DATEADD(year,-1,CURRENT_TIMESTAMP())
    GROUP BY 1
    ORDER BY 2 DESC
  )
  
  SELECT DATE_TRUNC('week',date),
        AVG(credits_used) AS avg_daily_credits
  FROM credits_by_day
  GROUP BY 1
  ORDER BY 1;
  

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