Clustering automatique¶

Avantages du clustering automatique¶

Utilisation du crédit et entrepôts virtuels pour le clustering automatique¶

Le clustering automatique utilise des crédits Snowflake, mais ne nécessite pas que vous fournissiez un entrepôt virtuel. À la place, Snowflake effectue la gestion en interne et permet une utilisation efficace des ressources pour le reclustering des tables.

Votre compte n’est facturé que pour les crédits réellement consommés par les opérations de clustering automatique sur vos tables groupées.

Activation du clustering automatique d’une table¶

Dans la plupart des cas, aucune tâche n’est requise pour activer le clustering automatique pour une table. Vous définissez simplement une clé de clustering pour la table.

Cependant, la règle ne s’applique pas aux tables créées par clonage (CREATE TABLE … CLONE …) à partir d’une table source qui possède des clés de clustering. La nouvelle table démarre avec la suspension du clustering automatique, même si le clustering automatique de la table source n’est pas suspendu. (Ceci est vrai que la commande CLONE ait cloné la table, le schéma contenant la table ou la base de données contenant la table).

Pour plus d’informations sur le choix des clés de clustering optimales, voir Stratégies de sélection des clés de clustering.

Pour ajouter un clustering à une table, vous devez également disposer des privilèges USAGE ou OWNERSHIP sur le schéma et la base de données qui contiennent la table.

Affichage du statut du clustering automatique d’une table¶

Vous pouvez utiliser SQL pour déterminer si le clustering automatique est activé pour une table :

• commande SHOW TABLES.

• Vue TABLES (dans le Schéma d’information de Snowflake).

• Vue TABLES (dans la base de données partagée Account Usage).

La colonne AUTO_CLUSTERING_ON de la sortie affiche le statut du clustering automatique pour chaque table, qui permet de déterminer s’il faut suspendre ou reprendre le clustering automatique pour une table donnée.

De plus, la colonne CLUSTER_BY (SHOW TABLES) ou la colonne CLUSTERING_KEY (vue TABLES) affiche la ou les colonnes définies comme clé(s) de clustering pour chaque table.

Suspension du clustering automatique d’une table¶

Pour suspendre le clustering automatique d’une table, utilisez la commande ALTER TABLE avec une clause SUSPEND RECLUSTER. Par exemple :

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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Reprise du clustering automatique d’une table¶

Pour reprendre le clustering automatique pour une table groupée, utilisez la commande ALTER TABLE avec une clause RESUME RECLUSTER. Par exemple :

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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Affichage du coût du clustering automatique¶

Le clustering automatique consomme des crédits car il utilise des ressources de calcul sans serveur pour la maintenance automatisée en arrière-plan de chaque table clusterisée, y compris le clustering initial et le reclustering si nécessaire. Pour savoir combien de crédits par heure de calcul sont consommés par le clustering automatique, reportez-vous au « Tableau des crédits de fonctionnalité sans serveur » dans le tableau de consommation des services Snowflake.

Les utilisateurs avec les privilèges adéquats peuvent voir le coût du clustering automatique en utilisant Snowsight, Classic Console, ou SQL :

Snowsight:

Select Admin » Cost Management.

Classic Console:

Cliquez sur Account » Billing & Usage.

Le coût du clustering automatique apparaît sous la forme d’un entrepôt Snowflake séparé nommé AUTOMATIC_CLUSTERING.

SQL:

Interrogez l’un des éléments suivants :

• la fonction de table AUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORY (dans Schéma d’information de Snowflake).

• Vue AUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORY (dans Account Usage).

  Les requêtes suivantes peuvent être exécutées sur la vue AUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORY :

  Requête : historique des coûts du clustering automatique (par jour, par objet)

  Cette requête fournit une liste des tables avec clustering automatique et le volume de crédits consommés via le service au cours des 30 derniers jours, ventilés par jour. Toute irrégularité dans la consommation de crédit ou une consommation constamment élevée sont des signaux d’alerte qui entraînent la nécessité d’une investigation plus profonde.

  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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  Requête : historique du clustering automatique & moyenne sur plusieurs jours

  Cette requête montre les crédits quotidiens moyens consommés par le clustering automatique groupés par semaine au cours de la dernière année. Elle peut aider à identifier les anomalies dans les moyennes quotidiennes sur l’année, ce qui vous permet d’enquêter sur les pics ou les changements inattendus dans la consommation.

  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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