Einführung in Aufgaben¶

Computeressourcen¶

Aufgaben benötigen Computeressourcen zur Ausführung von SQL-Code. Für einzelne Aufgaben kann eines der folgenden Computemodelle gewählt werden:

• Snowflake-verwaltet (d. h. serverloses Computemodell)

• Benutzerverwaltet (d. h. virtuelles Warehouse)

Benutzerverwaltete Aufgaben¶

Bei Bedarf können Sie alternativ die Computeressourcen für einzelne Aufgaben verwalten, indem Sie bei der Erstellung der Aufgabe ein bestehendes virtuelles Warehouse angeben. Diese Option erfordert, dass Sie ein Warehouse wählen, das für die SQL-Aktionen, die von der Aufgabe ausgeführt werden, angemessen dimensioniert ist.

Auswählen einer Warehouse-Größe¶

Wenn Sie sich dafür entscheiden, bestehende Warehouses für die Bereitstellung von Computeressourcen für einzelne Aufgaben zu verwenden, empfehlen wir Ihnen, die unter Hinweise zu Warehouses beschriebenen bewährten Verfahren zu befolgen. Wir schlagen vor, dass Sie die durchschnittliche Ausführungszeit einer einzelnen Aufgabe oder eines DAG von Aufgaben anhand eines festgelegten Warehouses analysieren, basierend auf der Warehouse-Größe und dem Clustering sowie der Frage, ob das Warehouse von mehreren Prozessen gemeinsam genutzt wird oder nur für die Ausführung dieser einen Aufgabe (oder dieses DAG) vorgesehen ist.

Fragen Sie die Account Usage-Ansicht TASK_HISTORY ab (in der freigegebenen SNOWFLAKE-Datenbank). Die durchschnittliche Differenz zwischen der geplanten und der tatsächlichen Ausführungszeit einer Aufgabe ist die erwartete durchschnittliche Ausführungszeit der Aufgabe, die auch die Wartezeit der Aufgabe in der Warteschlange einschließt. Eine Aufgabe wird in die Warteschlange gestellt, wenn im Moment alle Computeressourcen im Warehouse von anderen Prozessen verwendet werden.

Sofern die für die Aufgaben definierten SQL-Anweisungen nicht optimiert werden können (entweder durch Umschreiben der Anweisungen oder mithilfe gespeicherter Prozeduren), ist dies die erwartete durchschnittliche Ausführungszeit für die Aufgabe (oder den DAG). Wählen Sie anhand Ihrer Analyse die passende Größe für das Warehouse aus, um sicherzustellen, dass die Aufgabe (oder der DAG) in diesem Fenster ausgeführt wird.

Die folgende Abbildung zeigt ein Fenster von 1 Minute, in der eine einzelne Aufgabe 20 Sekunden lang in der Warteschlange steht und dann 40 Sekunden lang ausgeführt wird.

Die folgende Abbildung zeigt einen DAG, für dessen Ausführung durchschnittlich 5 Minuten erforderlich sind. Die Abbildung zeigt das Fenster für 2 Ausführungen des zu bearbeitenden DAG. Die Berechnung dieses Fensters beginnt beim geplanten Startzeitpunkt der Stammaufgabe und endet, wenn die letzte untergeordnete Aufgabe im DAG vollständig ausgeführt wurde. In diesem Beispiel wird der DAG für andere gleichzeitige Operationen freigegeben, die sich in der Warteschlange befinden, während jede der 3 Aufgaben im DAG ausgeführt wird. Diese parallelen Operationen verbrauchen alle verfügbaren Ressourcen, wenn die Ausführung jeder Aufgabe im DAG beendet ist und bevor die nächste Aufgabe ausgeführt wird. Infolgedessen enthält das Fenster für jede Aufgabe etwas Warteschlangenzeit für das Warten darauf, das andere Operationen abgeschlossen und die Computeressourcen freigegeben werden.

Beachten Sie, dass selbst bei Ausführung dieses DAG in einem dedizierten Warehouse eine kurze Verzögerung zwischen dem Ende der Ausführung einer Vorgängeraufgabe und dem Start einer untergeordneten Aufgabe auftritt. Allerdings wäre kein Warten in der Warteschlange für Ressourcen erforderlich, die gemeinsam mit anderen Operationen genutzt werden. Die von Ihnen gewählte Warehouse-Größe muss groß genug sein, um mehrere untergeordnete Aufgaben zu bedienen, die gleichzeitig von Vorgängeraufgaben ausgelöst werden.

Aufgabenplanung¶

Eine eigenständige Aufgabe oder eine Stammaufgabe in einem DAG wird im Allgemeinen nach einem Zeitplan ausgeführt. Sie können den Zeitplan beim Erstellen einer Aufgabe (mit CREATE TASK) oder später (mit ALTER TASK) festlegen.

Snowflake stellt sicher, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt immer nur eine Instanz einer Aufgabe mit einem Zeitplan (d. h. eine eigenständige Aufgabe oder die Stammaufgabe in einem DAG) ausgeführt wird. Wenn eine Aufgabe zum Zeitpunkt der nächsten geplanten Ausführung noch immer ausgeführt wird, wird diese geplante Zeit übersprungen.

Snowflake passt die Größe und Skalierung der Computeressourcen für serverlose Aufgaben automatisch an. Für Aufgaben, die auf ein Warehouse angewiesen sind, um Computeressourcen bereitzustellen, wählen Sie die geeignete Warehouse-Größe für eine bestimmte Aufgabe aus, um deren Workload innerhalb des festgelegten Zeitplans zu erledigen. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Auswählen einer Warehouse-Größe (unter diesem Thema).

DAG von Aufgaben¶

Ein Directed Acyclic Graph (DAG) ist ein gerichteter azyklischer Task-Graph, der aus einer Reihe von Aufgaben besteht, die aus einer einzigen Stammaufgabe und zusätzlichen Aufgaben besteht, die nach ihren Abhängigkeiten organisiert sind. DAGs fließen in eine einzige Richtung, d. h. eine spätere Aufgabe in der Reihe kann nicht die Ausführung einer früheren Aufgabe veranlassen (d. h. eine Schleife). Jede Aufgabe (außer der Stammaufgabe) kann mehrere Vorgängeraufgaben (Abhängigkeiten) haben, und jede Aufgabe kann mehrere nachfolgende (untergeordnete) Aufgaben haben, die von ihr abhängen. Eine Aufgabe wird erst dann ausgeführt, wenn die Ausführung aller zugehörigen Vorgängeraufgaben erfolgreich abgeschlossen wurde.

Die Stammaufgabe sollte einen definierten Zeitplan haben, der die Ausführung des DAG auslöst. Jede der anderen Aufgaben hat mindestens einen definierten Vorgänger, um die Aufgaben in DAG zu verknüpfen. Eine untergeordnete Aufgabe wird erst ausgeführt, wenn alle ihre Vorgängeraufgaben erfolgreich abgeschlossen wurden.

Sie können die Vorgängeraufgaben beim Erstellen einer neue Aufgabe (mit CREATE TASK … AFTER) oder später (mit ALTER TASK … ADD AFTER) angeben. Ein DAG ist auf maximal 1.000 Aufgaben insgesamt (einschließlich der Stammaufgabe) beschränkt. Eine einzelne Aufgabe kann maximal 100 Vorgängeraufgaben und 100 untergeordnete Aufgaben haben.

Im folgenden einfachen Beispiel startet die Stammaufgabe gleichzeitig die Ausführung von Aufgaben B und C. Aufgabe D wird ausgeführt, wenn sowohl Aufgabe B als auch Aufgabe C abgeschlossen sind.

Das folgende praktische Beispiel zeigt, wie ein DAG zur Aktualisierung von Dimensionstabellen in einer Verkaufsdatenbank vor der Aggregation von Faktendaten verwendet werden kann:

Ein weiteres Beispiel zeigt, wie die abschließende Aufgabe in einem DAG eine externe Funktion aufruft, um einen externen Messagingdienst zu veranlassen, eine Benachrichtigung zu senden, dass alle vorherigen Aufgaben erfolgreich abgeschlossen wurden.

DAG mit überlappenden Aufgabenausführungen¶

Snowflake stellt standardmäßig sicher, dass jeweils nur eine Instanz eines bestimmten DAG ausgeführt wird. Die nächste Ausführung einer Stammaufgabe wird erst geplant, wenn die Ausführung aller Aufgaben im DAG beendet wurde. Das heißt, wenn die kumulierte Zeit, die für die Ausführung aller Aufgaben im DAG benötigt wird, die in der Definition der Stammaufgabe festgelegte explizit geplante Zeit überschreitet, wird mindestens eine Ausführung des DAG übersprungen. Das Verhalten wird durch den Parameter ALLOW_OVERLAPPING_EXECUTION der Stammaufgabe gesteuert. Der Standardwert ist FALSE. Wird der Parameterwert auf TRUE gesetzt, können sich DAG-Ausführungen überschneiden.

Außerdem beginnt die Ausführung einer untergeordneten Aufgabe erst dann, wenn alle Vorgängeraufgaben der untergeordneten Aufgabe ihre eigenen Ausführungen erfolgreich abgeschlossen haben. Eine Aufgabe, die zeitintensive SQL-Operationen ausführt, verzögert den Start jeder nachfolgenden Aufgabe, die die Aufgabe als Vorgänger identifiziert.

Im folgenden Beispiel wird der Ausführungsstart eines DAG so geplant, dass erst eine vorherige Ausführung abgeschlossen ist. Der Zeitraum der Überlappung bzw. Gleichzeitigkeit ist rot gekennzeichnet. Die Abbildung zeigt auch die Zeitspanne an, in der sich jede Aufgabe in der Warteschlange befindet, bevor sie im benutzerverwalteten Warehouse ausgeführt wird: Beachten Sie, dass es bei der Verwendung von Snowflake-verwalteten Computeressource keine Wartezeit gibt:

Überlappende Ausführungen können toleriert werden (oder sind sogar erwünscht), wenn SQL-Lese-/Schreiboperationen, die durch überlappende Ausführungen eines DAG ausgeführt werden, keine falschen oder duplizierten Daten erzeugen. Für andere DAGs sollten Aufgabeneigentümer (d. h. die Rolle mit OWNERSHIP-Berechtigung für alle Aufgaben im DAG) einen geeigneten Zeitplan für die Stammaufgabe festlegen und eine geeignete Warehouse-Größe auswählen (oder Snowflake-verwaltete Computeressourcen verwenden), um sicherzustellen, dass eine Instanz des DAG bis zum Ende ausgeführt wird, bevor die Stammaufgabe das nächste Mal geplant wird.

So stimmen Sie einen DAG besser mit dem in der Stammaufgabe definierten Zeitplan ab:

1. Erhöhen Sie, falls möglich, die Planungszeit zwischen den Ausführungen der Stammaufgabe.

2. Erwägen Sie, rechenintensive Aufgaben so zu ändern, dass sie von Snowflake verwaltete Computeressourcen nutzen. Wenn die Aufgabe auf benutzerverwaltete Computeressourcen angewiesen ist, sollten Sie die Größe des Warehouses erhöhen, das große oder komplexe SQL-Anweisungen oder gespeicherte Prozeduren im DAG ausführt.

3. Analysieren Sie die SQL-Anweisungen oder gespeicherten Prozeduren, die von jeder Aufgabe ausgeführt werden. Stellen Sie fest, ob sich der Code umschreiben lässt, um die Parallelverarbeitung nutzen zu können.

Wenn keine der obigen Lösungen hilft, überlegen Sie, ob es notwendig ist, gleichzeitige Ausführungen des DAG durch Festlegen von ALLOW_OVERLAPPING_EXECUTION = TRUE für die Stammaufgabe zuzulassen. Dieser Parameter kann beim Erstellen einer Aufgabe definiert werden (mit CREATE TASK) oder später (mit ALTER TASK).

CREATE TASK <TASK_NAME> ...
... FINALIZE = <ROOT_TASK_NAME>

Versionierung von Ausführungen¶

Wenn eine eigenständige Aufgabe oder die Stammaufgabe in einem DAG zum ersten Mal fortgesetzt (oder manuell mit EXECUTE TASK ausgeführt) wird, wird eine Startversion der Aufgabe festgelegt. Wenn die Aufgabe eine Stammaufgabe ist, dann wird eine Version des gesamten DAG festgelegt, einschließlich aller Eigenschaften für alle Aufgaben im DAG. Die eigenständige Aufgabe oder der DAG werden mit dieser Version ausgeführt. Nachdem eine Aufgabe angehalten und geändert wurde, wird beim Fortsetzen oder manuellen Ausführen der eigenständigen Aufgabe bzw. der Stammaufgabe eine neue Version festgelegt.

Um eine beliebige Aufgabe in einem DAG zu ändern oder neu zu erstellen, muss die Stammaufgabe zunächst angehalten werden (mit ALTER TASK … SUSPEND). Wenn die Stammaufgabe angehalten wird, werden alle zukünftigen geplanten Ausführungen der Stammaufgabe abgebrochen. Wenn sich Aufgaben jedoch gerade in Ausführung befinden (d. h. die Aufgaben haben den Status EXECUTING), werden diese Aufgaben und alle nachfolgenden Aufgaben weiterhin mit der aktuellen Version ausgeführt.

Angenommen, die Stammaufgabe im DAG wird angehalten, aber eine geplante Ausführung dieser Aufgabe hat bereits begonnen. Der Eigentümer des DAG ändert den von einer untergeordneten Aufgabe aufgerufenen SQL-Code, während sich die Stammaufgabe noch in Ausführung befindet. Die untergeordnete Aufgabe wird ausgeführt und führt den SQL-Code in ihrer Definition aus, wobei die Version des DAG verwendet wird, die aktuell war, als die Ausführung der Stammaufgabe begann. Wenn die Stammaufgabe fortgesetzt oder manuell ausgeführt wird, wird eine neue Version des DAG erstellt. Diese neue Version enthält die an der untergeordneten Aufgabe vorgenommenen Änderungen.

Um den Versionsverlauf der Aufgabenversionen abzurufen, fragen Sie die Account Usage-Ansicht TASK_VERSIONS (in der freigegebenen SNOWFLAKE-Datenbank) ab.

Festlegen von Sitzungsparametern für Aufgaben¶

Sie können Sitzungsparameter für die Sitzung festlegen, in der eine Aufgabe ausgeführt wird. Ändern Sie dazu eine vorhandene Aufgabe, und legen Sie die gewünschten Parameterwerte fest (mit ALTER TASK … SET session_parameter = value[, session_parameter = value ... ]).

Eine Aufgabe unterstützt alle Sitzungsparameter. Die vollständige Liste finden Sie unter Parameter.

Beachten Sie, dass eine Aufgabe keine Konto- oder Benutzerparameter unterstützt.

Aufgaben nach fehlgeschlagenen Ausführungen automatisch anhalten¶

Aufgaben können optional nach einer bestimmten Anzahl von aufeinanderfolgenden Ausführungen, die entweder fehlschlagen oder ein Zeitlimit überschreiten, automatisch angehalten werden. Dieses Feature sorgt für eine Senkung der Kosten, indem Aufgaben angehalten werden, die Snowflake-Credits verbrauchen, aber nicht zu Ende ausgeführt wurden. Zu den fehlgeschlagenen Aufgabenausführungen zählen solche, bei denen der SQL-Code im Textteil der Aufgabe entweder zu einem Benutzerfehler oder zu einem Timeout führt. Aufgabenausführungen, die übersprungen oder abgebrochen werden oder aufgrund eines Systemfehlers fehlschlagen, gelten als „unbestimmt“ und werden bei der Zählung der fehlgeschlagenen Aufgabenausführungen nicht berücksichtigt.

Legen Sie für den SUSPEND_TASK_AFTER_NUM_FAILURES = num-Parameter eine eigenständige Aufgabe oder die Stammaufgabe eines DAG fest. Wenn der Parameter auf einen Wert größer als 0 gesetzt wird, gilt für Ausführungen der eigenständigen Aufgabe bzw. des DAG das folgende Verhalten:

• Eigenständige Aufgaben werden automatisch angehalten, wenn die angegebene Anzahl aufeinanderfolgender Aufgabenausführungen entweder fehlschlägt oder eine Zeitüberschreitung verursacht.

• Die Stammaufgabe wird automatisch angehalten, wenn die Ausführung einer beliebigen Einzelaufgabe im DAG fehlgeschlagen ist oder wenn die angegebene Anzahl von aufeinanderfolgenden Ausführungen überschritten ist.

Der Parameter kann beim Erstellen einer Aufgabe festgelegt werden (mit CREATE TASK) oder später (mit ALTER TASK). Die Einstellung gilt für Aufgaben, die entweder auf von Snowflake verwaltete Computeressourcen (d. h. ein serverloses Computemodell) oder auf vom Benutzer verwaltete Computeressourcen (d. h. ein virtuelles Warehouse) angewiesen sind.

Der Parameter SUSPEND_TASK_AFTER_NUM_FAILURES kann auch auf Konto-, Datenbank- und Schemaebene festgelegt werden. Die Einstellung gilt für alle im geänderten Objekt enthaltenen eigenständigen oder Stammaufgaben. Beachten Sie, dass die explizite Einstellung des Parameters auf einer niedrigeren (d. h. detaillierteren) Ebene den auf einer höheren Ebene eingestellten Parameterwert überschreibt.

Manuelles Ausführen von Aufgaben¶

Mit dem Befehl EXECUTE TASK wird manuell eine asynchrone Einzelausführung einer geplanten Aufgabe (entweder eine eigenständige Aufgabe oder die Stammaufgabe in einem DAG) ausgeführt, unabhängig von dem für die Aufgabe definierten Zeitplan. Die erfolgreiche Ausführung einer Stammaufgabe löst eine kaskadierende Ausführung der untergeordneten Aufgaben im DAG aus, sobald deren vorhergehende Aufgabe abgeschlossen ist, so als ob die Stammaufgabe nach ihrem definierten Zeitplan ausgeführt worden wäre.

Dieser SQL-Befehl ist nützlich, um neue oder geänderte eigenständige Aufgaben bzw. DAGs zu testen, bevor diese für die Ausführung von SQL-Code in der Produktion aktiviert werden.

Rufen Sie diesen SQL-Befehl direkt in Skripten oder gespeicherten Prozeduren auf. Darüber hinaus unterstützt dieser Befehl die Integration von Aufgaben in externe Datenpipelines. Alle Drittanbieterdienste, die sich bei Ihrem Snowflake-Konto authentifizieren und SQL-Aktionen autorisieren können, können mit dem Befehl EXECUTE TASK Aufgaben starten.

Anzeigen des Aufgabenverlaufs für Ihr Konto¶

Sie können den Aufgabenverlauf für Ihr Konto mit SQL oder in Snowsight anzeigen. Weitere Informationen zum Anzeigen des Aufgabenverlaufs in Snowsight finden Sie unter Anzeigen des Aufgabenverlaufs in Snowsight.

Die folgenden Rollen (oder Rollen mit den angegebenen Berechtigungen) können SQL verwenden, um den Aufgabenverlauf innerhalb eines angegebenen Datumsbereichs anzuzeigen:

• Kontoadministratoren (d. h. Benutzer mit der Rolle ACCOUNTADMIN)

• Aufgabeneigentümer (d. h. Rolle mit der Berechtigung OWNERSHIP für eine Aufgabe)

• Jede Rolle mit der globalen Berechtigung MONITOR EXECUTION

So zeigen Sie den Ausführungsverlauf für eine einzelne Aufgabe an:

SQL

Fragen Sie die Tabellenfunktion TASK_HISTORY ab (im Snowflake Information Schema).

So zeigen Sie Details zu einer DAG-Ausführung an, die gerade geplant ist oder ausgeführt wird:

SQL

Fragen Sie die Tabellenfunktion CURRENT_TASK_GRAPHS ab (im Snowflake Information Schema).

So zeigen Sie den Verlauf der DAG-Ausführungen an, die in den letzten 60 Minuten erfolgreich abgeschlossen wurden, fehlgeschlagen sind oder abgebrochen wurden:

SQL

Fragen Sie die Tabellenfunktion COMPLETE_TASK_GRAPHS ab (im Snowflake Information Schema).

Fragen Sie die Ansicht Ansicht COMPLETE_TASK_GRAPHS ab (in Account Usage).

Kosten für Aufgaben¶

Die Kosten, die mit der Ausführung einer Aufgabe zur Ausführung von SQL-Code verbunden sind, hängen von der Quelle der Computeressourcen für die Aufgabe ab:

Benutzerverwaltete Warehouses

Snowflake stellt Ihrem Konto die Credit-Nutzung auf der Grundlage der Warehouse-Nutzung während der Ausführung einer Aufgabe in Rechnung, ähnlich wie die Warehouse-Nutzung für die Ausführung derselben SQL-Anweisungen in einem Client oder der Snowflake-Weboberfläche. Die sekundengenaue Credit-Abrechnung und das automatische Anhalten des Warehouses sorgen für die notwendige Flexibilität, um mit größeren Warehouse-Größen zu beginnen und die Größe dann an Ihre Aufgaben-Workloads anzupassen.

Snowflake-verwaltete Ressourcen (d. h. serverloses Computemodell)

Im Gegensatz zu kundenverwalteten virtuellen Warehouses, die bereits bei Aktivierung Credits verbrauchen und auch ungenutzt bleiben oder überlastet sein können, rechnet Snowflake Ihr Konto auf der Grundlage ihrer tatsächlichen Nutzung von Computeressourcen ab. Die Gebühren werden auf Basis der Gesamtnutzung der Ressourcen (einschließlich der Clouddienstnutzung) berechnet und in Computestunden (Compute-Hours) der Credit-Nutzung gemessen.

Snowflake analysiert die Aufgabenausführungen im Aufgabenverlauf dynamisch, um die ideale Größe der Computeressourcen zu ermitteln, und hält diese Computeressourcen an, um Kosten zu sparen. Snowflake verwaltet die Auslastung und sorgt so dafür, dass optimale Computeressourcen zur Deckung des Bedarfs bereitstehen. Um die Verwaltungskosten der von Snowflake bereitgestellten Computeressourcen zu decken, wenden wir einen 1,5-fachen Multiplikator auf den Ressourcenverbrauch an. Es ist jedoch zu beachten, dass das serverlose Computemodell die Berechnungskosten im Vergleich zu benutzerverwalteten Warehouses immer noch senken könnte, in einigen Fällen sogar erheblich.

Weitere Informationen zur Anzahl der von Aufgaben verbrauchten Credits finden Sie in der „Serverless Feature Credit Table“ unter Snowflake Service Consumption Table.

Die Abrechnung ähnelt anderen Snowflake-Features wie Automatic Clustering von Tabellen, Replikation und Failover/Failback sowie Snowpipe.

Um die aktuelle Credit-Nutzung einer bestimmten Aufgabe abzurufen, fragen Sie die Tabellenfunktion SERVERLESS_TASK_HISTORY ab. Führen Sie die folgende Anweisung als Aufgabeneigentümer aus (d. h. mit der Rolle, die über OWNERSHIP-Berechtigung für die Aufgabe verfügt):

SET num_credits = (SELECT SUM(credits_used)
  FROM TABLE(<database_name>.information_schema.serverless_task_history(
    date_range_start=>dateadd(D, -1, current_timestamp()),
    date_range_end=>dateadd(D, 1, current_timestamp()),
    task_name => '<task_name>')
    )
  );

Copy

Wobei:

<Datenbankname>

Name der Datenbank, die die Aufgabe enthält.

<Aufgabenname>

Name der Aufgabe.

Um die aktuelle Credit-Nutzung aller serverlosen Aufgaben abzurufen, fragen Sie die Tabellenfunktion SERVERLESS_TASK_HISTORY ab. Führen Sie die folgenden Anweisungen als Kontoadministrator (d. h. als Benutzer mit der Rolle ACCOUNTADMIN) aus:

SELECT start_time,
  end_time,
  task_id,
  task_name,
  credits_used,
  schema_id,
  schema_name,
  database_id,
  database_name
FROM snowflake.account_usage.serverless_task_history
ORDER BY start_time, task_id;

Grundlegendes zum Systemdienst¶

Snowflake führt Aufgaben mit den Berechtigungen des Aufgabeneigentümer aus (d. h. der Rolle, die die Berechtigung OWNERSHIP für die Aufgabe besitzt), die Aufgabenausführung ist jedoch keinem Benutzer zugeordnet. Stattdessen wird jede Ausführung von einem Systemdienst ausgeführt. Aufgaben werden von bestimmten Benutzern entkoppelt, um Komplikationen zu vermeiden, die auftreten können, wenn Benutzer gelöscht oder aufgrund von Authentifizierungsproblemen gesperrt werden oder wenn Rollen entfernt werden.

Aufgaben werden mit den Berechtigungen des Aufgabeneigentümers ausgeführt, unabhängig davon, ob sie geplant oder manuell von EXECUTE TASK von einer anderen Rolle mit OPERATE-Berechtigung ausgeführt werden.

Da Aufgabenausführungen von einem Benutzer entkoppelt sind, wird der Abfrageverlauf von Aufgabenausführungen dem Systemdienst zugeordnet. SYSTEM ist kein Benutzer im Konto, sondern ein Hintergrunddienst. Daher gibt es keine Benutzeranmeldeinformationen für diesen Dienst, und keine Person (von Snowflake oder in Ihrem Konto) kann seine Identität übernehmen. Die Aktivität für den Systemdienst ist auf Ihr Konto beschränkt. Der Dienst bietet dieselben Verschlüsselungsschutz- und weitere Sicherheitsprotokolle, wie sie auch für andere Operationen erzwungen werden.

Aufgaben-DDL¶

Um das Erstellen und Verwalten von Aufgaben zu unterstützen, bietet Snowflake den folgenden Satz von speziellen DDL-Befehlen:

• CREATE TASK

• ALTER TASK

• DROP TASK

• DESCRIBE TASK

• SHOW TASKS

Darüber hinaus können Anbieter den Zugriff auf die für ELT erforderlichen Datenbankobjekte mit der folgenden DDL-Standardzugriffssteuerung anzeigen, gewähren oder widerrufen:

• GRANT <Berechtigungen>

• REVOKE <Berechtigungen>

• SHOW GRANTS

Aufgabenfunktionen¶

Um das Abrufen von Informationen über Aufgaben zu unterstützen, bietet Snowflake die folgenden SQL-Funktionen:

• SYSTEM$CURRENT_USER_TASK_NAME

• TASK_HISTORY

• TASK_DEPENDENTS

Aufgabensicherheit¶

USE ROLE securityadmin;

CREATE ROLE taskadmin;

-- set the active role to ACCOUNTADMIN before granting the account-level privileges to the new role
USE ROLE accountadmin;

GRANT EXECUTE TASK, EXECUTE MANAGED TASK ON ACCOUNT TO ROLE taskadmin;

-- set the active role to SECURITYADMIN to show that this role can grant a role to another role
USE ROLE securityadmin;

GRANT ROLE taskadmin TO ROLE myrole;

Workflow¶

Dieser Abschnitt bietet einen allgemeinen Überblick über den Workflow zum Einrichten von Aufgaben.

1. Führen Sie die Schritte in Erstellen einer Aufgabenadministratorrolle (unter diesem Thema) aus, um eine Rolle zu erstellen, mit der die Befehle in den folgenden Schritten ausgeführt werden können.

2. Erstellen Sie mit CREATE TASK eine Aufgabe. Die Aufgabe ist standardmäßig angehalten.

   Bemerkung

   Überprüfen Sie, ob die SQL-Anweisung, auf die Sie in einer Aufgabe verweisen, wie erwartet ausgeführt wird, bevor Sie die Aufgabe erstellen. Aufgaben dienen dazu, SQL-Anweisungen oder gespeicherte Prozeduren zu automatisieren, die bereits gründlich getestet wurden.

3. Führen Sie ALTER TASK … RESUME aus, damit die Aufgabe auf Grundlage der in der Aufgabendefinition angegebenen Parameter ausgeführt werden kann.