モニター活動¶

クエリの詳細¶

Query Details tab では、クエリの結果と追加情報が提供されます。 Query Details tab は、クエリページのデフォルトのタブです。 Query Details tab では、次のセクションが提供されます。

• Details

• SQL Text

• Results

Details セクションでは、クエリの実行に関する、次のような追加情報が提供されます。

• クエリのステータス。

• クエリの開始時。

• クエリの終了時。

• クエリの期間。

• クエリ ID。

• セッション ID。

• ドライバーのステータス。

• クライアントドライバー。

SQL Text セクションでは、クエリの実際のテキストが提供されます。SQL テキストにカーソルを合わせてワークシートでテキストを開くか、テキストをコピーします。

Results セクションでは、クエリの結果が提供されます。結果を.csvファイルとしてエクスポートするには、 Export Query を選択します。

クエリプロファイル¶

Query Profile タブでは、クエリ実行プランを調べて、実行の各ステップに関する詳細を理解できます。

クエリプロファイルは、クエリのメカニズムを理解するための強力なツールです。特定のクエリのパフォーマンスや動作について詳細を知りたい場合は、いつでも使用できます。SQL クエリ式の典型的な間違いを見つけて、潜在的なパフォーマンスのボトルネックと改善の機会を特定できるように設計されています。

このセクションでは、クエリプロファイルのナビゲーションと使用方法の概要を提供します。

• クエリ実行プラン

• 演算子ツリー

• クエリプロファイルナビゲーション

• 情報ペイン

インターフェイス	説明
クエリ実行プラン	クエリ実行プランは、クエリプロファイルの中央に表示されます。 クエリ実行プランは、行セット演算子を表す演算子ノードで構成されています。 演算子ノード間の矢印は、ある演算子から出て別の演算子に流れる行セットを示します。
演算子ノード	各オペレーターノードには、次が含まれます。 演算子型と ID 番号。 この演算子の実行に使用された時間。クエリ期間のパーセンテージとして表されます。 演算子の詳細のプレビュー。たとえば、テーブルの名前や式のリスト。
クエリプロファイルナビゲーション	クエリプロファイルの左上隅にあるボタンを使用して、次を実行します。 実行ステップ間を移動します。 クエリ実行プランをウィンドウのサイズに合わせます。 クエリ実行プランをズームインおよびズームアウトします。 注釈 ステップは、クエリがステップで実行された場合にのみ表示されます。
情報ペイン	クエリプロファイルでは、さまざまな情報ペインが提供されます。ペインは、クエリ実行プランに表示されます。表示されるペインは、クエリ実行プランの焦点によって異なります。 クエリプロファイルには、次の情報ペインが含まれています。 Profile Overview Statistics Most Expensive Nodes Attributes ペインによって提供される情報の詳細については、 クエリ履歴リファレンス をご参照ください。

プロファイル概要¶

ペインは、どの処理タスクがクエリ時間を消費したかについての情報を提供します。実行時間は、クエリの処理中に「時間が費やされた場所」に関する情報を提供します。費やした時間は、次のカテゴリに分類できます。

• Processing --- CPU によるデータ処理に費やされた時間。

• Local Disk IO ---ローカルディスクアクセスによって処理がブロックされた時間。

• Remote Disk IO ---処理がリモートディスクアクセスによってブロックされた時間。

• Network Communication ---処理がネットワークデータ転送を待機していた時間。

• Synchronization ---参加しているプロセス間のさまざまな同期アクティビティ。

• Initialization --- クエリ処理の設定にかかった時間。

統計¶

詳細ペインで提供される主な情報源は、次のセクションにグループ化されたさまざまな統計です。

• IO --- クエリ中に実行される入出力操作に関する情報。

  • スキャンの進行状況 ---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。

  • スキャンされたバイト ---これまでにスキャンされたバイト数。

  • キャッシュからスキャンされた割合 ---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。

  • 書き込まれたバイト数 ---書き込まれたバイト数（例えば、テーブルへのロード時）。

  • 結果に書き込まれたバイト数 --- 結果オブジェクトに書き込まれたバイト数。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、 結果に書き込まれたバイト数 は、返される結果のサイズを表します。

  • 結果から読み取ったバイト数 --- 結果オブジェクトから読み取ったバイト数。

  • スキャンされた外部バイト数 ---ステージなどの外部オブジェクトから読み取ったバイト数。

• DML ---データ操作言語（DML）クエリの統計：

  • 挿入された行の数 ---1つまたは複数のテーブルに挿入された行の数。

  • 更新された行の数 ---テーブルで更新された行の数。

  • 削除された行の数 ---テーブルから削除された行の数。

  • アンロードされた行の数 ---データのエクスポート中にアンロードされた行の数。

• Pruning ---テーブルのプルーニングの影響に関する情報：

  • スキャンされたパーティション ---これまでにスキャンされたパーティションの数。

  • パーティションの合計数 ---特定のテーブル内の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：

  • ローカルストレージに流出したバイト数 ---ローカルディスクに流出したデータの量。

  • リモートストレージに流出したバイト数 ---リモートディスクに流出したデータの量。

• Network ---ネットワーク通信：

  • ネットワーク経由で送信されたバイト数 --- ネットワーク経由で送信されたデータの量。

• External Functions --- 外部関数の呼び出しに関する情報。

  次の統計は、 SQL ステートメントによって呼び出される各外部関数について表示されます。同じ SQL ステートメントから同じ関数が複数回呼び出された場合は、統計が集計されます。

  • 合計呼び出し数 --- 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。）

  • 送信された行数 --- 外部関数に送信された行数。

  • 受信した行数 --- 外部関数から受信した行数。

  • 送信バイト数（x地域） --- 外部関数に送信されたバイト数。ラベルに「（x地域）」が含まれている場合、データは複数の地域に送信されています（請求に影響する可能性あり）。

  • 受信バイト数（x地域） --- 外部関数から受信したバイト数。ラベルに「（x地域）」が含まれている場合、データは複数の地域に送信されています（請求に影響する可能性あり）。

  • 一時的なエラーによる再試行 --- 一時的なエラーによる再試行の数。

  • コールあたりの平均遅延 --- 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。

  「一時的なエラーによる再試行」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。

最も高額なノード¶

ペインには、クエリの合計実行時間（またはクエリが複数の処理ステップで実行された場合は、表示されたクエリステップの実行時間）の1％以上持続したすべてのノードがリストされます。ペインには、実行時間の降順でノードがリストされ、ユーザーは実行時間の観点から最もコストの高い演算子ノードをすばやく見つけることができます。

属性¶

次のセクションでは、最も一般的な演算子タイプとその属性のリストを提供します。

「爆発」結合¶

SQL ユーザーのよくある間違いの1つは、結合条件を提供せずにテーブルを結合する（「デカルト積」になる）、または1つのテーブルの記録が、別のテーブルからの記録と複数一致する条件を提供することです。このようなクエリの場合、 Join 演算子は、消費するよりも大幅に（多くの場合、桁違いに）タプルを生成します。

これは、 Join 演算子によって生成されたレコードの数を調べることで確認できます。通常、 Join 演算子が多くの時間を消費することにも反映されます。

ALLなしのUNION¶

SQL では、2組のデータを UNION または UNION ALL 構造のいずれかと組み合わせることができます。それらの違いは、 UNION ALL は単純に入力を連結するのに対し、 UNION は同じことを行いますが、重複排除も行います。

よくある間違いは、 UNION ALLのセマンティクスで十分な場合に UNION を使用することです。これらのクエリは、クエリプロファイルに UnionAll 演算子として表示され、余分に Aggregate 演算子が追加されます（重複排除を実行します）。

大きすぎてメモリに収まらないクエリ¶

一部の操作（例えば、巨大なデータセットの重複排除など）では、操作の実行に使用されるサーバーで使用可能なメモリ量が中間結果を保持するのに十分でない場合があります。その結果、クエリ処理エンジンはローカルディスクへのデータの 流出 を開始します。ローカルディスクスペースが十分でない場合、流出したたデータはリモートディスクに保存されます。

この流出は、クエリのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります（特に、リモートディスクが流出に使用される場合）。これを軽減するには、以下をお勧めします：

• より大きなウェアハウスを使用する（操作に使用可能なメモリ/ローカルディスクスペースを効果的に増やす）、または

• 小さいバッチでデータを処理します。

非効率なプルーニング¶

Snowflakeは、データに関する豊富な統計を収集し、クエリフィルターに基づいてテーブルの不要な部分を読み取らないようにします。ただし、これを有効にするには、データストレージの順序をクエリフィルター属性と関連付ける必要があります。

プルーニングの効率は、 TableScan 演算子の スキャンされたパーティション と パーティションの合計 統計を比較することで確認できます。前者が後者のごく一部である場合、プルーニングは効率的です。そうでない場合、プルーニングは効果がありません。

もちろん、プルーニングは、大量のデータを実際にフィルターするクエリにのみ役立ちます。プルーニング統計にデータ削減が示されていないが、 TableScan の上に多数のレコードを除外する Filter 演算子がある場合、これはこのクエリに対して異なるデータ編成が有益であることを示す可能性があります。

プルーニングの詳細については、 Snowflakeテーブル構造について をご参照ください。