Améliorations des performances 2025¶

Important

Les améliorations de performance visent souvent des modèles de requêtes ou des charges de travail spécifiques. Ces améliorations peuvent ou non avoir un impact matériel sur une charge de travail spécifique.

Les améliorations de performance suivantes ont été introduites en 2025.

Sortie	Description	Impact
Mai 2025	Amélioration des performances des actualisations de tables dynamiques contenant des clauses de niveau supérieur QUALIFY avec des fonctions de fenêtre de classement RANK ou ROW_NUMBER, en particulier lorsque la valeur du rang est 1.	Les tables dynamiques utilisant `QUALIFY RANK() = 1` ou `ROW_NUMBER = 1` s’actualisent désormais plus rapidement, ce qui améliore les performances pour les cas d’utilisation courants de la déduplication et du top-N.
Mai 2025	Amélioration de la disponibilité des scanners vectorisés pour une meilleure performance	Auparavant, le scanner vectorisé ne pouvait être utilisé qu’avec des paramètres `ON_ERROR` spécifiques (`ABORT_STATEMENT` ou `SKIP_FILE`). Cette restriction a été supprimée. Désormais, vous pouvez activer le scanner vectoriel avec n’importe quelle option de `ON_ERROR`, y compris `CONTINUE`, `SKIP_FILE_num` et `'SKIP_FILE_num%'`. Cette modification permet d’utiliser le scanner vectorisé, qui améliore les performances, dans un plus grand nombre de situations. Il est possible que le traitement des données soit accéléré, en conséquence.
Avril 2025	Extension de la couverture de Query Acceleration Service (QAS) à un plus grand nombre de requêtes.	Améliore l’heuristique utilisée par QAS pour déterminer si une requête bénéficiera ou non de l’accélération. Le résultat est qu’un plus grand nombre de requêtes sont éligibles à l’accélération par QAS.
Mars 2025	Amélioration de la mise en lot des fichiers lors des opérations d’actualisation de la réplication.	Les tâches d’actualisation de la réplication qui répliquent jusqu’à 8 GB de données auront moins de variance et plus de prévisibilité.
Mars 2025	Améliore les performances des tables dynamiques avec un mode d’actualisation incrémentiel utilisant des jointures externes gauches.	Fournit des performances d’actualisation incrémentiel plus rapides pour les tables dynamiques qui contiennent une ou plusieurs jointures externes gauches. Les gains de performance peuvent être substantiels en fonction de la charge de travail.
Mars 2025	Optimise de manière adaptative les ressources E/S de calcul et d’exécution pour les requêtes exécutées sur les tables Apache Iceberg™.	Améliore les performances des requêtes sur Apache Iceberg™ et l’efficacité de la mémoire dans les scénarios de forte concurrence.
Février 2025	Les tâches peuvent être planifiées pour être exécutées toutes les 10 secondes.	Réduit l’exigence entre les exécutions des tâches planifiées.