カテゴリ:: システム関数（クエリ情報）、テーブル関数

GET_QUERY_OPERATOR_STATS¶

完了したクエリ内の個別のクエリ演算子に関する統計を返します。この関数は、過去14日間に実行された任意の完了したクエリに対して実行できます。

この情報を使用して、クエリの構造を理解し、パフォーマンスの問題を引き起こすクエリ演算子（例: 結合演算子）を特定できます。

たとえば、この情報を使用して、最も多くのリソースを消費している演算子を特定できます。別の例として、この関数を使用して、入力行よりも多くの出力行を持つ結合を特定できます。これは、「爆発」結合（例: 意図しないデカルト積など）の兆候である可能性があります。

これらの統計は、 Snowsight のクエリプロファイルタブでも利用できます。 GET_QUERY_OPERATOR_STATS() 関数は、同じ情報をプログラムによるインターフェイス経由で利用できるようにします。

問題のあるクエリ演算子を見つける方法の詳細については、クエリプロファイルによって特定される一般的なクエリの問題をご参照ください。

構文¶

GET_QUERY_OPERATOR_STATS( <query_id> )

Copy

引数¶

query_id

クエリの ID。次を使用できます。

文字列リテラル（一重引用符で囲まれた文字列）。
クエリ ID を含むセッション変数。
LAST_QUERY_ID 関数の呼び出しからの戻り値。

戻り値¶

GET_QUERY_OPERATOR_STATS 関数はテーブル関数。クエリ内の各クエリ演算子に関する統計を含む行を返します。詳細については、以下の出力と使用上の注意セクションをご参照ください。

使用上の注意¶

この関数は、完了したクエリの統計のみを返します。
クエリを実行したウェアハウスに対する OPERATE または MONITOR の権限が必要です。
この関数は、指定されたクエリで使用される各クエリ演算子に関する詳細な統計を提供します。可能なクエリ演算子は次のとおりです。
- Aggregate: 入力をグループ化し、集計関数を計算します。
- CartesianJoin: 特殊な結合の型。
- Delete: テーブルから記録を削除します。
- ExternalFunction: 外部関数による処理を表します。
- ExternalScan: ステージオブジェクトに保存されているデータへのアクセスを表します。
- Filter: 記録をフィルターする操作を表します。
- Flatten: VARIANT 記録を処理し、場合によっては指定されたパスでそれらをフラット化します。
- Generator: TABLE(GENERATOR(...)) 構造を使用して記録を生成します。
- GroupingSets: GROUPING SETS、 ROLLUP、 CUBE などの構造を表します。
- Insert: INSERT または COPY 操作のいずれかにより、テーブルに記録を追加します。
- InternalObject: 内部データオブジェクト（例: Information Schema または以前のクエリの結果）へのアクセスを表します。
- Join: 特定の条件で2つの入力を結合します。
- JoinFilter: クエリプランでさらに結合の条件に一致しない可能性があると識別できるタプルを削除する特別なフィルタリング操作。
- Merge: テーブルで MERGE 操作を実行します。
- Pivot: 列の一意の値を複数の列に変換し、必要な集計を実行します。
- Result: クエリ結果を返します。
- Sort: 特定の式の入力を順序付けます。
- SortWithLimit: ソート後に入力シーケンスの一部、通常は ORDER BY ... LIMIT ... OFFSET ... 構築の結果を生成します。
- TableScan: 単一のテーブルへのアクセスを表します。
- UnionAll: 2つの入力を連結します。
- Unload: ステージ内のテーブルからファイルにデータをエクスポートする COPY 操作を表します。
- Unpivot: 列を行に変換することにより、テーブルを回転します。
- Update: テーブル内の記録を更新します。
- ValuesClause: VALUES 句で提供される値のリスト。
- WindowFunction: ウィンドウ関数を計算します。
- WithClause: SELECT ステートメントの本文より優先され、1つ以上の CTEs を定義します。
- WithReference: WITH 句のインスタンス。
情報はテーブルとして返されます。テーブルの各行は、1つの演算子に対応します。行には、その演算子の実行の内訳とクエリ統計が含まれます。

行には、演算子の属性もリストされる場合があります（これらは演算子の型によって異なります）。

クエリの実行時間を詳細化する統計は、合計クエリで消費された時間の割合として表されます。

特定の統計の詳細については、出力（このトピック内）をご参照ください。
この関数はテーブル関数であるため、 FROM 句で使用し、 TABLE() でラップする必要があります。例:
```
select *
    from table(get_query_operator_stats(last_query_id()));
```
Copy

特定のクエリ（つまり、特定の UUID）の個別な実行に対してこの関数は決定論的です。毎回同じ値を返します。

ただし、同じクエリテキストを別の方法で実行すると、この関数は別のランタイム統計を返す可能性があります。統計は多くの要因に依存します。次の要因は、実行に大きな影響を与える可能性があるため、この関数によって返される統計にも大きな影響を与える可能性があります。
- データの量。
- マテリアライズドビューの可用性と、それらのマテリアライズドビューが最後に更新されてからのデータへの変更（ある場合）。
- クラスタリングの有無。
- 以前にキャッシュされたデータの有無。
- 仮想ウェアハウスのサイズ。
値は、ユーザーのクエリやデータ以外の要因によっても影響を受ける可能性があります。通常、これらの要因が及ぼす影響は大きくありません。次の要因が含まれます。
- 仮想ウェアハウスの初期化時間。
- 外部関数の待機時間。

出力¶

この関数は、次の列を返します。

列名	データ型	説明
QUERY_ID	VARCHAR	SQL ステートメントのための内部、システム生成識別子であるクエリ ID。
STEP_ID	NUMBER(38, 0)	クエリプラン内のステップの識別子。
OPERATOR_ID	NUMBER(38, 0)	演算子の識別子。これはクエリ内で一意です。値は0から始まります。
PARENT_OPERATORS	1つ以上の NUMBER(38, 0)を含む ARRAY	この演算子の親演算子の識別子。これがクエリプランの最後の演算子（通常は結果演算子）の場合は NULL。
OPERATOR_TYPE	VARCHAR	クエリ演算子の型（例: `TableScan` または `Filter`）。
OPERATOR_STATISTICS	OBJECT を含む VARIANT	演算子に関する統計（例: 演算子からの出力行数）。
EXECUTION_TIME_BREAKDOWN	OBJECT を含む VARIANT	演算子の実行時間に関する情報。
OPERATOR_ATTRIBUTES	OBJECT を含む VARIANT	演算子に関する情報。この情報は、演算子の型によって異なります。

演算子の特定の列に関する情報がない場合、値は NULL です。

これらの列の内、3つには OBJECTs が含まれています。各オブジェクトには、キーと値のペアが含まれています。以下のテーブルは、これらのテーブル内のキーに関する情報を示しています。

OPERATOR_STATISTICS¶

OPERATOR_STATISTICS 列の OBJECTs にあるフィールドは、演算子に関する追加情報を提供します。情報には次が含まれます。

キー	ネストされたキー（該当する場合）	データ型	説明
`dml`			データ操作言語（DML）クエリの統計。
	`number_of_rows_inserted`	DOUBLE	1つまたは複数のテーブルに挿入された行の数。
	`number_of_rows_updated`	DOUBLE	テーブルで更新された行の数。
	`number_of_rows_deleted`	DOUBLE	テーブルから削除された行の数。
	`number_of_rows_unloaded`	DOUBLE	データのエクスポート中にアンロードされた行の数。
`external_functions`			外部関数の呼び出しに関する情報。 `retries_due_to_transient_errors` などのフィールドの値がゼロの場合、フィールドは表示されません。
	`total_invocations`	DOUBLE	外部関数が呼び出された回数。（行が分割されるバッチの数、再試行の数（一時的なネットワークの問題がある場合）などにより、 SQL ステートメントのテキスト内にある外部関数呼び出しの数とは異なる場合がある。）
	`rows_sent`	DOUBLE	外部関数に送信された行数。
	`rows_received`	DOUBLE	外部関数から受信した行数。
	`bytes_sent (x-region)`	DOUBLE	外部関数に送信されたバイト数。キーに `(x-region)` が含まれている場合、データは複数のリージョンに送信されています（請求に影響する可能性あり）。
	`bytes_received (x-region)`	DOUBLE	外部関数から受信したバイト数。キーに `(x-region)` が含まれている場合、データは複数のリージョンに送信されています（請求に影響する可能性あり）。
	`retries_due_to_transient_errors`	DOUBLE	一時的なエラーによる再試行の数。
	`average_latency_per_call`	DOUBLE	Snowflakeがデータを送信してから返されたデータを受信するまでの呼び出し（コール）あたりの平均時間（単位: ミリ秒）。
	`http_4xx_errors`	INTEGER	4xxステータスコードを返した HTTP リクエストの合計数。
	`http_5xx_errors`	INTEGER	5xxステータスコードを返した HTTP リクエストの合計数。
	`average_latency`	DOUBLE	HTTP リクエストに成功した場合の平均遅延時間。
	`avg_throttle_latency_overhead`	DOUBLE	スロットリングが原因の速度低下による、成功したリクエストごとの平均オーバーヘッド（HTTP 429）。
	`batches_retried_due_to_throttling`	DOUBLE	HTTP 429エラーが原因で再試行されたバッチの数。
	`latency_per_successful_call_(p50)`	DOUBLE	成功した HTTP リクエストの50パーセンタイルの遅延。成功したすべてのリクエストの50%で、完了までにかかった時間がこの時間未満。
	`latency_per_successful_call_(p90)`	DOUBLE	成功した HTTP リクエストの90パーセンタイルの遅延。成功したすべてのリクエストの90%で、完了までにかかった時間がこの時間未満。
	`latency_per_successful_call_(p95)`	DOUBLE	成功した HTTP リクエストの95パーセンタイルの遅延。成功したすべてのリクエストの95%で、完了までにかかった時間がこの時間未満。
	`latency_per_successful_call_(p99)`	DOUBLE	成功した HTTP リクエストの99パーセンタイルの遅延。成功したすべてのリクエストの99%で、完了までにかかった時間がこの時間未満。
`input_rows`		INTEGER	入力行の数。これは、他の演算子からの入力エッジがない演算子では欠落している可能性があります。
`io`			クエリ中に実行されるI/O（入出力）操作に関する情報。
	`scan_progress`	DOUBLE	これまでに特定のテーブルについてスキャンされたデータの割合。
	`bytes_scanned`	DOUBLE	これまでにスキャンされたバイト数。
	`percentage_scanned_from_cache`	DOUBLE	ローカルディスクキャッシュからスキャンされたデータの割合。
	`bytes_written`	DOUBLE	書き込まれたバイト数（例: テーブルへのロード時）。
	`bytes_written_to_result`	DOUBLE	結果オブジェクトに書き込まれるバイト数。たとえば、 `select * from . . .` は、選択範囲の各フィールドを表す表形式の結果のセットを生成します。一般に、結果オブジェクトは、なんであれクエリの結果として生成されるものを表し、 `bytes_written_to_result` は、返される結果のサイズを表します。
	`bytes_read_from_result`	DOUBLE	結果オブジェクトから読み取ったバイト数。
	`external_bytes_scanned`	DOUBLE	外部オブジェクト（例: ステージ）から読み取ったバイト数。
`network`	`network_bytes`	DOUBLE	ネットワーク経由で送信されたデータの量。
`output_rows`		INTEGER	出力行の数。これは、結果をユーザーに返す演算子（通常は RESULT 演算子）では欠落している可能性があります。
`pruning`			テーブルのプルーニングに関する情報。
	`partitions_scanned`	DOUBLE	これまでにスキャンされたパーティションの数。
	`partitions_total`:	DOUBLE	特定のテーブル内にあるパーティションの総数。
`spilling`			中間結果がメモリに収まらない操作のディスク使用量に関する情報。
	`bytes_spilled_remote_storage`	DOUBLE	リモートディスクにスピルしたデータの量。
	`bytes_spilled_local_storage`	DOUBLE	ローカルディスクにスピルしたデータの量。
`extension_functions`			拡張関数の呼び出しに関する情報。フィールドの値がゼロの場合、フィールドは表示されません。
	`Java UDF handler load time`	DOUBLE	Java UDF ハンドラーのロード時間。
	`Total Java UDF handler invocations`	DOUBLE	Java UDF ハンドラーが呼び出される回数。
	`Max Java UDF handler execution time`	DOUBLE	Java UDF ハンドラーの最大実行時間。
	`Avg Java UDF handler execution time`	DOUBLE	Java UDF ハンドラーの平均実行時間。
	`Java UDTF process() invocations`	DOUBLE	Java UDTF プロセスメソッドが呼び出された回数。
	`Java UDTF process() execution time`	DOUBLE	Java UDTF プロセスの実行時間。
	`Avg Java UDTF process() execution time`	DOUBLE	Java UDTF プロセスの平均実行時間。
	`Java UDTF's constructor invocations`	DOUBLE	Java UDTF コンストラクターが呼び出された回数。
	`Java UDTF's constructor execution time`	DOUBLE	Java UDTF コンストラクターの実行時間。
	`Avg Java UDTF's constructor execution time`	DOUBLE	Java UDTF コンストラクターの平均実行時間。
	`Java UDTF endPartition() invocations`	DOUBLE	Java UDTF endPartitionメソッドが呼び出された回数。
	`Java UDTF endPartition() execution time`	DOUBLE	Java UDTF endPartitionメソッドの実行時間。
	`Avg Java UDTF endPartition() execution time`	DOUBLE	Java UDTF endPartitionメソッドの平均実行時間。
	`Max Java UDF dependency download time`	DOUBLE	Java UDF の依存関係のダウンロードにかかる最大時間。
	`Max JVM memory usage`	DOUBLE	JVM によって報告されたピークメモリ使用量。
	`Java UDF inline code compile time in ms`	DOUBLE	Java UDF インラインコードのコンパイル時間。
	`Total Python UDF handler invocations`	DOUBLE	Python UDF ハンドラーが呼び出された回数。
	`Total Python UDF handler execution time`	DOUBLE	Python UDF ハンドラーの合計実行時間。
	`Avg Python UDF handler execution time`	DOUBLE	Python UDF ハンドラーの平均実行時間。
	`Python sandbox max memory usage`	DOUBLE	Pythonサンドボックス環境によるピークメモリ使用量。
	`Avg Python env creation time: Download and install packages`	DOUBLE	パッケージのダウンロードとインストールを含むPython環境の作成にかかる平均時間。
	`Conda solver time`	DOUBLE	Pythonパッケージを解決するためにCondaソルバーを実行する時間。
	`Conda env creation time`	DOUBLE	Python環境の作成にかかる時間。
	`Python UDF initialization time`	DOUBLE	Python UDF の初期化にかかる時間。
	`Number of external file bytes read for UDFs`	DOUBLE	UDFs で読み取った外部ファイルのバイト数。
	`Number of external files accessed for UDFs`	DOUBLE	UDFs のためにアクセスした外部ファイルの数。

EXECUTION_TIME_BREAKDOWN¶

EXECUTION_TIME_BREAKDOWN 列の OBJECTs にあるフィールドを以下に示します。

キー	データ型	説明
`overall_percentage`	DOUBLE	この演算子が費やした合計クエリ時間の割合。
`initialization`	DOUBLE	クエリ処理の設定にかかった時間。
`processing`	DOUBLE	CPU によるデータの処理にかかった時間。
`synchronization`	DOUBLE	関与しているプロセス間のアクティビティの同期に費やされた時間。
`local_disk_io`	DOUBLE	ローカルディスクアクセスの待機中に処理がブロックされた時間。
`remote_disk_io`	DOUBLE	リモートディスクアクセスの待機中に処理がブロックされた時間。
`network_communication`	DOUBLE	処理がネットワークデータ転送を待機していた時間。

OPERATOR_ATTRIBUTES¶

各出力行には、クエリ内にある1つの演算子が記述されています。以下のテーブルは、使用可能な演算子の型（例: フィルター演算子）を示しています。演算子の型ごとに、可能性のある属性（例: 行のフィルターに使用される式）をテーブルに示します。

演算子の属性は、 VARIANT 型で OBJECT を含む OPERATOR_ATTRIBUTES 列に格納されます。OBJECT にはキーと値のペアが含まれています。各キーは、演算子の属性1つに対応します。

演算子名	キー	データ型	説明
`Aggregate`
	`functions`	VARCHAR の ARRAY	コンピューティングされた関数のリスト。
	`grouping_keys`	VARCHAR の ARRAY	グループバイ式。
`CartesianJoin`
	`additional_join_condition`	VARCHAR	非等価結合式。
	`equality_join_condition`	VARCHAR	等値結合式。
	`join_type`	VARCHAR	結合の型（INNER）。
`Delete`	`table_name`	VARCHAR	更新されたテーブルの名前。
`ExternalScan`
	`stage_name`	VARCHAR	データが読み取られるステージの名前。
	`stage_type`	VARCHAR	ステージのタイプ。
`Filter`	`filter_condition`	VARCHAR	データのフィルターに使用される式。
`Flatten`	`input`	VARCHAR	データをフラット化するために使用される入力式。
`Generator`
	`row_count`	NUMBER	入力パラメーター ROWCOUNT の値。
	`time_limit`	NUMBER	入力パラメーター TIMELIMIT の値。
`GroupingSets`
	`functions`	VARCHAR の ARRAY	コンピューティングされた関数のリスト。
	`key_sets`	VARCHAR の ARRAY	グループ化セットのリスト。
`Insert`
	`input_expression`	VARCHAR	挿入される式。
	`table_names`	VARCHAR の ARRAY	記録が追加されるテーブル名のリスト。
`InternalObject`	`object_name`	VARCHAR	アクセスされた列の名前。
`Join`
	`additional_join_condition`	VARCHAR	非等価結合式。
	`equality_join_condition`	VARCHAR	等値結合式。
	`join_type`	VARCHAR	結合の型（INNER、 OUTER、 LEFT、 JOIN など）
`JoinFilter`	`join_id`	NUMBER	除外できるタプルを識別するために使用される結合の演算子ID。
`Merge`	`table_name`	VARCHAR	更新されたテーブルの名前。
`Pivot`
	`grouping_keys`	VARCHAR の ARRAY	結果が集計される残りの列。
	`pivot_column`	VARCHAR の ARRAY	ピボット値の結果の列。
`Result`	`expressions`	VARCHAR の ARRAY	生成された式。
`Sort`	`sort_keys`	VARCHAR の ARRAY	ソート順を定義する式。
`SortWithLimit`
	`offset`	NUMBER	生成されたタプルが発行される順序付けられたシーケンス内の位置。
	`rows`	NUMBER	生成された行の数。
	`sort_keys`	VARCHAR の ARRAY	ソート順を定義する式。
`TableScan`
	`columns`	VARCHAR の ARRAY	スキャンされた列のリスト
	`extracted_variant_paths`	VARCHAR の ARRAY	バリアント列から抽出されたパスのリスト。
	`table_alias`	VARCHAR	アクセスされているテーブルのエイリアス。
	`table_name`	VARCHAR	アクセスされているテーブルの名前。
`Unload`	`location`	VARCHAR	データが保存されるステージ。
`Unpivot`	`expressions`	VARCHAR の ARRAY	ピボット解除クエリの出力列。
`Update`	`table_name`	VARCHAR	更新されたテーブルの名前。
`ValuesClause`
	`value_count`	NUMBER	生成された値の数。
	`values`	VARCHAR	値のリスト。
`WindowFunction`	`functions`	VARCHAR の ARRAY	コンピューティングされた関数のリスト。
`WithClause`	`name`	VARCHAR	WITH 句のエイリアス。

演算子がリストされていない場合は、属性が生成されず、値は {} として報告されます。

注釈

次の演算子には演算子の属性がないため、 OPERATOR_ATTRIBUTES のテーブルには含まれません。
- UnionAll
- ExternalFunction

例¶

単一のクエリに関するデータの取得¶

この例は、2つの小さなテーブルを結合する SELECT の統計を示しています。

SELECT ステートメントを実行します。

select x1.i, x2.i
    from x1 inner join x2 on x2.i = x1.i
    order by x1.i, x2.i;

Copy

クエリ ID を取得します。

set lqid = (select last_query_id());

Copy

GET_QUERY_OPERATOR_STATS() を呼び出して、クエリ内の個々のクエリ演算子に関する統計を取得します。

select * from table(get_query_operator_stats($lqid));
+--------------------------------------+---------+-------------+--------------------+---------------+-----------------------------------------+-----------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------+
| QUERY_ID                             | STEP_ID | OPERATOR_ID | PARENT_OPERATORS   | OPERATOR_TYPE | OPERATOR_STATISTICS                     | EXECUTION_TIME_BREAKDOWN                      | OPERATOR_ATTRIBUTES                                                  |
|--------------------------------------+---------+-------------+--------------------+---------------+-----------------------------------------+-----------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------|
| 01a8f330-0507-3f5b-0000-43830248e09a |       1 |           0 |               NULL | Result        | {                                       | {                                             | {                                                                    |
|                                      |         |             |                    |               |   "input_rows": 64                      |   "overall_percentage": 0.000000000000000e+00 |   "expressions": [                                                   |
|                                      |         |             |                    |               | }                                       | }                                             |     "X1.I",                                                          |
|                                      |         |             |                    |               |                                         |                                               |     "X2.I"                                                           |
|                                      |         |             |                    |               |                                         |                                               |   ]                                                                  |
|                                      |         |             |                    |               |                                         |                                               | }                                                                    |
| 01a8f330-0507-3f5b-0000-43830248e09a |       1 |           1 |              [ 0 ] | Sort          | {                                       | {                                             | {                                                                    |
|                                      |         |             |                    |               |   "input_rows": 64,                     |   "overall_percentage": 0.000000000000000e+00 |   "sort_keys": [                                                     |
|                                      |         |             |                    |               |   "output_rows": 64                     | }                                             |     "X1.I ASC NULLS LAST",                                           |
|                                      |         |             |                    |               | }                                       |                                               |     "X2.I ASC NULLS LAST"                                            |
|                                      |         |             |                    |               |                                         |                                               |   ]                                                                  |
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|                                      |         |             |                    |               | }                                       |                                               |                                                                      |
+--------------------------------------+---------+-------------+--------------------+---------------+-----------------------------------------+-----------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------+

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「爆発」結合演算子の特定¶

次の例は、 GET_QUERY_OPERATOR_STATS を使用して複雑なクエリを調べる方法を示しています。この例では、その演算子に入力されたよりも多くの行を生成するクエリ内の演算子を検索します。

分析するクエリは次のとおりです。

select *
from t1
    join t2 on t1.a = t2.a
    join t3 on t1.b = t3.b
    join t4 on t1.c = t4.c
;

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以前のクエリのクエリ ID を取得します。

set lid = last_query_id();

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次のクエリは、クエリ内の各結合演算子の入力行に対する出力行の比率を示しています。

select
        operator_id,
        operator_attributes,
        operator_statistics:output_rows / operator_statistics:input_rows as row_multiple
    from table(get_query_operator_stats($lid))
    where operator_type = 'Join'
    order by step_id, operator_id;

+---------+-------------+--------------------------------------------------------------------------+---------------+
| STEP_ID | OPERATOR_ID | OPERATOR_ATTRIBUTES                                                      | ROW_MULTIPLE  |
+---------+-------------+--------------------------------------------------------------------------+---------------+
|       1 |           1 | {  "equality_join_condition": "(T4.C = T1.C)",   "join_type": "INNER"  } |  49.969249692 |
|       1 |           3 | {  "equality_join_condition": "(T3.B = T1.B)",   "join_type": "INNER"  } | 116.071428571 |
|       1 |           5 | {  "equality_join_condition": "(T2.A = T1.A)",   "join_type": "INNER"  } |  12.20657277  |
+---------+-------------+--------------------------------------------------------------------------+---------------+

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爆発結合を特定した後、各結合条件を調べて、条件が正しいことを確認できます。