コンピューティングコストの調査¶

ウェアハウスのコンピューティング¶

クエリ: 過去m日間における時間ごとのSnowflakeの平均支出（全ウェアハウスにわたる）

このクエリは、過去m日間の消費傾向（ピーク、谷）を理解するのに役立つように、毎時の総クレジット消費を示します。これは、消費量が急増する時間帯を特定するのに役立ちます。

SELECT start_time,
  warehouse_name,
  credits_used_compute
FROM snowflake.account_usage.warehouse_metering_history
WHERE start_time >= DATEADD(day, -m, CURRENT_TIMESTAMP())
  AND warehouse_id > 0  -- Skip pseudo-VWs such as "CLOUD_SERVICES_ONLY"
ORDER BY 1 DESC, 2;

-- by hour
SELECT DATE_PART('HOUR', start_time) AS start_hour,
  warehouse_name,
  AVG(credits_used_compute) AS credits_used_compute_avg
FROM snowflake.account_usage.warehouse_metering_history
WHERE start_time >= DATEADD(day, -m, CURRENT_TIMESTAMP())
  AND warehouse_id > 0  -- Skip pseudo-VWs such as "CLOUD_SERVICES_ONLY"
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2;

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クエリ: 特定の期間におけるウェアハウスごとのクレジット消費

このクエリは、特定の期間における各ウェアハウスのクレジット消費の合計を示します。これにより、他のウェアハウスよりも多くのクレジットを消費しているウェアハウスや、予想よりも多くのクレジットを消費している特定のウェアハウスを識別できます。

-- Credits used (all time = past year)
SELECT warehouse_name,
  SUM(credits_used_compute) AS credits_used_compute_sum
FROM snowflake.account_usage.warehouse_metering_history
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

-- Credits used (past N days/weeks/months)
SELECT warehouse_name,
  SUM(credits_used_compute) AS credits_used_compute_sum
FROM snowflake.account_usage.warehouse_metering_history
WHERE start_time >= DATEADD(day, -m, CURRENT_TIMESTAMP())
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

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クエリ: m日間におけるウェアハウスの平均使用状況

このクエリは、週およびウェアハウスごとにグループ化された日次の平均クレジット消費を返します。これは、過去1年からの週にわたるウェアハウスのクレジット消費の異常を特定するために使用できます。

WITH cte_date_wh AS (
  SELECT TO_DATE(start_time) AS start_date,
    warehouse_name,
    SUM(credits_used) AS credits_used_date_wh
  FROM snowflake.account_usage.warehouse_metering_history
  GROUP BY start_date, warehouse_name
)

SELECT start_date,
  warehouse_name,
  credits_used_date_wh,
  AVG(credits_used_date_wh) OVER (PARTITION BY warehouse_name ORDER BY start_date ROWS m PRECEDING) AS credits_used_m_day_avg,
  100.0*((credits_used_date_wh / credits_used_m_day_avg) - 1) AS pct_over_to_m_day_average
FROM cte_date_wh
  QUALIFY credits_used_date_wh > 100  -- Minimum N=100 credits
    AND pct_over_to_m_day_average >= 0.5  -- Minimum 50% increase over past m day average
ORDER BY pct_over_to_m_day_average DESC;

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クラウドサービスのコンピューティング¶

クエリ: 請求済みクラウドサービス

クラウドサービスの使用量 は、クラウドサービスの日次消費量が仮想ウェアハウスの日次使用量の10%を超えた場合にのみ請求されます。このクエリは、特定の日に実際に請求されたクラウドサービスの使用量を、請求金額の高い順に返します。

SELECT
    usage_date,
    credits_used_cloud_services,
    credits_adjustment_cloud_services,
    credits_used_cloud_services + credits_adjustment_cloud_services AS billed_cloud_services
FROM snowflake.account_usage.metering_daily_history
WHERE usage_date >= DATEADD(month,-1,CURRENT_TIMESTAMP())
    AND credits_used_cloud_services > 0
ORDER BY 4 DESC;

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クエリ: クエリの種類ごとのクラウドサービスの合計コスト

このクエリは、特定の種類のクエリによってクラウドサービスで消費されたクレジットの合計を返します。

SELECT query_type,
  SUM(credits_used_cloud_services) AS cs_credits,
  COUNT(1) num_queries
FROM snowflake.account_usage.query_history
WHERE true
  AND start_time >= TIMESTAMPADD(day, -1, CURRENT_TIMESTAMP)
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
LIMIT 10;

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クエリ: 特定の種類のクエリに対するクラウドサービスのコスト

このクエリは、特定の種類のすべてのクエリによってクラウドサービスで消費されたクレジットの合計を返します。別の種類のクエリに焦点を当てたい場合は 'COPY' を置き換え、より長いまたは短い期間を調べたい場合は day を置き換えます。

SELECT *
FROM snowflake.account_usage.query_history
WHERE true
  AND start_time >= TIMESTAMPADD(day, -1, CURRENT_TIMESTAMP)
  AND query_type = 'COPY'
ORDER BY credits_used_cloud_services DESC
LIMIT 10;

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クエリ: クラウドサービスの使用率が高いウェアハウス

このクエリは、コンピューティングのクラウドサービス部分をカバーするために、十分なウェアハウス時間が使用されていないウェアハウスを示します。これは、クラウドサービスの使用率が高い（全体のクレジットの10%超）ウェアハウスを分離することにより、追加の調査の出発点を提示します。調査の候補には、クローニング、S3内のファイルのリスト、パートナーツール、セッションパラメーターの設定などに関する問題が含まれます。

SELECT
  warehouse_name,
  SUM(credits_used) AS credits_used,
  SUM(credits_used_cloud_services) AS credits_used_cloud_services,
  SUM(credits_used_cloud_services)/SUM(credits_used) AS percent_cloud_services
FROM snowflake.account_usage.warehouse_metering_history
WHERE TO_DATE(start_time) >= DATEADD(month,-1,CURRENT_TIMESTAMP())
    AND credits_used_cloud_services > 0
GROUP BY 1
ORDER BY 4 DESC;

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クエリ: クエリ時間の割合で並べ替えられたクラウドサービスの使用状況

このクエリは、過去1分間に実行されたすべてのクエリを返し、クエリの合計実行時間（コンパイル時間対キュー時間など）の割合で並べ替えます。

SELECT *
FROM snowflake.account_usage.query_history
WHERE true
  AND start_time >= TIMESTAMPADD(minute, -60, CURRENT_TIMESTAMP)
ORDER BY compilation_time DESC,
  execution_time DESC,
  list_external_files_time DESC,
  queued_overload_time DESC,
  credits_used_cloud_services DESC
LIMIT 10;

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自動クラスタリングのコンピューティング¶

クエリ: 自動クラスタリングのコスト履歴（日別、オブジェクト別）

このクエリは、自動クラスタリングを使用したテーブルのリストと、過去30日間にサービスを介して消費したクレジット量を日別に表示します。クレジットの消費に不規則性があるか、一貫して消費量が多い場合は、さらに調査する必要があることを表します。

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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クエリ: 自動クラスタリング履歴およびm日平均

このクエリは、自動クラスタリングによって消費された日次の平均クレジットを、前年の週ごとにグループ化して表示します。1年間の日次平均の異常を特定するのに役立ちます。これにより、消費の急増や予期しない変化をさらに調査することができます。

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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検索最適化のコンピューティング¶

クエリ: 検索最適化のコスト履歴（日別、オブジェクト別）

このクエリは、検索最適化を使用したテーブルの包括的リストと、過去30日間にサービスを介して消費したクレジット量を日別に表示します。クレジットの消費に不規則性があるか、一貫して消費量が多い場合は、さらに調査する必要があることを表します。

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

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クエリ: 検索最適化履歴およびm日平均

このクエリは、検索最適化によって消費された日次の平均クレジットを、前年の週ごとにグループ化して表示します。1年間の日次平均の異常を特定するのに役立ちます。これにより、消費の急増や予期しない変化をさらに調査することができます。

WITH credits_by_day AS (
  SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
    SUM(credits_used) AS credits_used
  FROM snowflake.account_usage.search_optimization_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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マテリアライズドビューのコンピューティング¶

クエリ: マテリアライズドビューのコスト履歴（日別、オブジェクト別）

このクエリは、マテリアライズドビューの包括的リストと、過去30日間にサービスを介して消費したクレジット量を日別に表示します。クレジットの消費に不規則性があるか、一貫して消費量が多い場合は、さらに調査する必要があることを表します。

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

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クエリ: マテリアライズドビュー履歴およびm日平均

このクエリは、マテリアライズドビューによって消費された日次の平均クレジットを、前年の週別にグループ化して表示します。1年間の日次平均の異常を特定するのに役立ちます。これにより、消費の急増や予期しない変化をさらに調査することができます。

WITH credits_by_day AS (
  SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
    SUM(credits_used) AS credits_used
  FROM snowflake.account_usage.materialized_view_refresh_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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Query Acceleration Serviceの計算¶

クエリ: ウェアハウス別のQuery Acceleration Serviceのコスト

このクエリは、アカウント内の各ウェアハウスが、Query Acceleration Serviceに使用するクレジットの合計数を返します（月度累計）。

SELECT warehouse_name,
       SUM(credits_used) AS total_credits_used
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ACCELERATION_HISTORY
  WHERE start_time >= DATE_TRUNC(month, CURRENT_DATE)
  GROUP BY 1
  ORDER BY 2 DESC;

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SnowpipeおよびSnowpipe Streamingのコンピューティング¶

クエリ: データインジェストの累積使用状況（Snowpipeおよび「コピー」）

このクエリは、ファイルの平均サイズ、合計行数、合計量、インジェスト方法（コピーまたはSnowpipe）を表示する、Snowflakeにある各テーブルの全ロードに対する日次集計の概要を返します。ファイルサイズが小さすぎたり大きすぎたりして最適なインジェストができない場合は、追加の調査/最適化が必要になる場合があります。ボリュームをクレジット消費にマッピングすると、ロードされた TB あたりのクレジットをより多く消費しているテーブルを特定できます。

SELECT TO_DATE(last_load_time) AS load_date,
  status,
  table_catalog_name AS database_name,
  table_schema_name AS schema_name,
  table_name,
  CASE
    WHEN pipe_name IS NULL THEN 'COPY'
    ELSE 'SNOWPIPE'
  END AS ingest_method,
  SUM(row_count) AS row_count,
  SUM(row_parsed) AS rows_parsed,
  AVG(file_size) AS avg_file_size_bytes,
  SUM(file_size) AS total_file_size_bytes,
  SUM(file_size)/POWER(1024,1) AS total_file_size_kb,
  SUM(file_size)/POWER(1024,2) AS total_file_size_mb,
  SUM(file_size)/POWER(1024,3) AS total_file_size_gb,
  SUM(file_size)/POWER(1024,4) AS total_file_size_tb
FROM snowflake.account_usage.copy_history
GROUP BY 1,2,3,4,5,6
ORDER BY 3,4,5,1,2;

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クエリ: Snowpipeのコスト履歴（日別、オブジェクト別）

このクエリは、パイプの包括的リストと、過去30日間にサービスを介して消費したクレジット量を日別に表示します。クレジットの消費に不規則性があるか、一貫して消費量が多い場合は、さらに調査する必要があることを表します。

SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
  pipe_name,
  SUM(credits_used) AS credits_used
FROM snowflake.account_usage.pipe_usage_history
WHERE start_time >= DATEADD(month,-1,CURRENT_TIMESTAMP())
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC;

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クエリ: Snowpipe履歴およびm日平均

このクエリは、Snowpipeによって消費された1日の平均クレジットを、前年の週ごとにグループ化して表示します。1年間の日次平均の異常を特定するのに役立ちます。これにより、消費の急増や予期しない変化をさらに調査することができます。

WITH credits_by_day AS (
  SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
    SUM(credits_used) AS credits_used
  FROM snowflake.account_usage.pipe_usage_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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クエリ: Snowpipe Streamingの総コスト

このクエリは、Snowpipe Streamingのコンピューティングコストとクライアントコストの両方を含む、Snowpipe Streamingの現在のクレジット使用状況をリストします。

SELECT start_time,
  end_time,
  SUM(credits_used) AS total_credits,
  name,
  IFF(CONTAINS(name,':'),'streaming client cost', 'streaming compute cost') AS streaming_cost_type
FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.METERING_HISTORY
WHERE service_type ='SNOWPIPE_STREAMING'
GROUP BY ALL;

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タスクの計算¶

クエリ: タスクの総コスト

このクエリは、すべてのサーバーレスタスクの現在におけるクレジット使用状況をリストします。

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;

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複製のコンピューティング¶

クエリ: アカウント複製のコスト

このクエリは、当月にアカウント複製のために複製またはフェールオーバーグループによって使用されたクレジットをリストします。

SELECT start_time, 
  end_time, 
  replication_group_name, 
  credits_used, 
  bytes_transferred
FROM snowflake.account_usage.replication_group_usage_history
WHERE start_time >= DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE());

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クエリ: データベース複製のコスト履歴（日別、オブジェクト別）

このクエリは、複製されたデータベースの包括的リストと、過去30日間に複製サービスを介して消費したクレジット量を日別に表示します。クレジットの消費に不規則性があるか、一貫して消費量が多い場合は、さらに調査する必要があることを表します。

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

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クエリ: データベース複製の履歴およびm日平均

このクエリは、複製によって消費された1日の平均クレジットを、前年の週ごとにグループ化して表示します。これは、日次平均の異常を特定して、消費量の急増や変化を調査するために役立ちます。

WITH credits_by_day AS (
  SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
    SUM(credits_used) AS credits_used
  FROM snowflake.account_usage.database_replication_usage_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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パートナーツールのコンピューティング¶

クエリ: パートナーツールによるクレジット消費

このクエリは、どのSnowflakeのパートナーツール/ソリューション（例: BI、 ETL）が最も多くのクレジットを消費しているかを特定します。これは、予想よりも多くのクレジットを消費しているパートナーソリューションを特定するのに役立ちます。これは、追加の調査の出発点となる可能性があります。

-- This Is Approximate Credit Consumption By Client Application
WITH
  client_hour_execution_cte AS (
    SELECT
      CASE
        WHEN client_application_id LIKE 'Go %' THEN 'Go'
        WHEN client_application_id LIKE 'Snowflake UI %' THEN 'Snowflake UI'
        WHEN client_application_id LIKE 'SnowSQL %' THEN 'SnowSQL'
        WHEN client_application_id LIKE 'JDBC %' THEN 'JDBC'
        WHEN client_application_id LIKE 'PythonConnector %' THEN 'Python'
        WHEN client_application_id LIKE 'ODBC %' THEN 'ODBC'
        ELSE 'NOT YET MAPPED: ' || CLIENT_APPLICATION_ID
      END AS client_application_name,
      warehouse_name,
      DATE_TRUNC('hour',start_time) AS start_time_hour,
      SUM(execution_time)  AS client_hour_execution_time
    FROM snowflake.account_usage.query_history qh
      JOIN snowflake.account_usage.sessions se
        ON se.session_id = qh.session_id
    WHERE warehouse_name IS NOT NULL
      AND execution_time > 0
      AND start_time > DATEADD(month,-1,CURRENT_TIMESTAMP())
    GROUP BY 1,2,3
  ),
  hour_execution_cte AS (
    SELECT start_time_hour,
      warehouse_name,
      SUM(client_hour_execution_time) AS hour_execution_time
    FROM client_hour_execution_cte
    GROUP BY 1,2
  ),
  approximate_credits AS (
    SELECT A.client_application_name,
      C.warehouse_name,
      (A.client_hour_execution_time/B.hour_execution_time)*C.credits_used AS approximate_credits_used
    FROM client_hour_execution_cte A
      JOIN hour_execution_cte B
        ON A.start_time_hour = B.start_time_hour and B.warehouse_name = A.warehouse_name
      JOIN snowflake.account_usage.warehouse_metering_history C
        ON C.warehouse_name = A.warehouse_name AND C.start_time = A.start_time_hour
  )

SELECT client_application_name,
  warehouse_name,
  SUM(approximate_credits_used) AS approximate_credits_used
FROM approximate_credits
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC;

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