카테고리:: 시스템 함수 (쿼리 정보) , 테이블 함수

GET_QUERY_OPERATOR_STATS¶

완료한 쿼리 내의 개별 쿼리 연산자에 대한 통계를 반환합니다. 지난 14일간 실행된 모든 완료된 쿼리에 대해 이 함수를 실행할 수 있습니다.

이 정보를 사용하여 쿼리 구조를 이해하고 성능 문제를 일으키는 쿼리 연산자(예: 조인 연산자)를 식별할 수 있습니다.

예를 들어 이 정보를 사용하여 가장 많은 리소스를 사용 중인 연산자를 확인할 수 있습니다. 또 다른 예로, 이 함수를 사용하여 입력 행보다 출력 행이 더 많은 조인을 식별할 수 있는데, 이는 “폭증하는” 조인 (예: 의도하지 않은 데카르트 곱)의 징후일 수 있습니다.

이러한 통계는 Snowsight 의 쿼리 프로필 탭에서도 사용할 수 있습니다. GET_QUERY_OPERATOR_STATS() 함수는 프로그래밍 방식의 인터페이스를 통해 동일한 정보를 제공합니다.

문제가 있는 쿼리 연산자를 찾는 방법에 대한 자세한 내용은 쿼리 프로필을 통해 확인된 일반 쿼리 문제 섹션을 참조하십시오.

구문¶

GET_QUERY_OPERATOR_STATS( <query_id> )

Copy

인자¶

query_id

쿼리의 ID입니다. 다음을 사용할 수 있습니다.

문자열 리터럴(작은따옴표로 묶인 문자열).
쿼리 ID를 포함하는 세션 변수.
LAST_QUERY_ID 함수에 대한 호출의 반환 값.

반환¶

GET_QUERY_OPERATOR_STATS 함수는 테이블 함수 입니다. 쿼리의 각 쿼리 연산자에 대한 통계가 포함된 행을 반환합니다. 자세한 내용은 아래의 사용법 노트 및 출력 섹션을 참조하십시오.

사용법 노트¶

이 함수는 완료된 쿼리에 대한 통계만 반환합니다.
쿼리를 실행한 웨어하우스에 대한 OPERATE 또는 MONITOR 권한이 있어야 합니다.
이 함수는 지정된 쿼리에 사용된 각 쿼리 연산자에 대한 자세한 통계를 제공합니다. 가능한 쿼리 연산자에는 다음이 포함됩니다.
- Aggregate: 입력을 그룹화하고 집계 함수를 계산합니다.
- CartesianJoin: 특수한 조인 유형.
- Delete: 테이블에서 레코드를 제거합니다.
- ExternalFunction: 외부 함수에 의한 처리를 나타냅니다.
- ExternalScan: 스테이지 오브젝트에 저장된 데이터에 대한 액세스를 나타냅니다.
- Filter: 행을 필터링하는 작업을 나타냅니다.
- Flatten: VARIANT 레코드를 처리하여 지정된 경로에서 평면화할 수 있습니다.
- Generator: TABLE(GENERATOR(…)) 구문을 사용하여 레코드를 생성합니다.
- GroupingSets: GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE 등의 구문을 나타냅니다.
- Insert: INSERT 또는 COPY 작업을 통해 테이블에 레코드를 추가합니다.
- InternalObject: 내부 데이터 오브젝트(예: Information Schema 또는 이전 쿼리 결과에서)에 대한 액세스를 나타냅니다.
- Join: 지정된 조건에서 두 입력을 결합합니다.
- JoinFilter: 쿼리 계획에서 더 이상 조인 조건과 일치하지 않는 것으로 식별될 수 있는 튜플을 제거하는 특수 필터링 작업입니다.
- Merge: 테이블에 대한 MERGE 연산을 수행합니다.
- Pivot: 열의 고유 값을 여러 열로 변환하고 필요한 집계를 수행합니다.
- Result: 쿼리 결과를 반환합니다.
- Sort: 지정된 식에서 입력을 정렬합니다.
- SortWithLimit: 일반적으로 ORDER BY ... LIMIT ... OFFSET ... 구문의 결과인 정렬 후 입력 시퀀스의 일부를 생성합니다.
- TableScan: 단일 테이블에 대한 액세스를 나타냅니다.
- UnionAll: 두 입력을 연결합니다.
- Unload: 테이블의 데이터를 스테이지의 파일로 내보내는 COPY 작업을 나타냅니다.
- Unpivot: 열을 행으로 변환하여 테이블을 회전합니다.
- Update: 테이블에서 레코드를 업데이트합니다.
- ValuesClause: VALUES 절과 함께 제공되는 값 목록입니다.
- WindowFunction: 윈도우 함수를 계산합니다.
- WithClause: SELECT 문의 본문에 선행하며 하나 이상의 CTE를 정의합니다.
- WithReference: WITH 절의 인스턴스입니다.
이 정보는 테이블로 반환됩니다. 테이블의 각 행은 하나의 연산자에 해당합니다. 이 행에는 해당 연산자에 대한 실행 분석 및 쿼리 통계가 포함됩니다.

이 행에는 연산자 특성 도 나열될 수 있습니다(이러한 특성은 연산자 유형에 따라 다름).

쿼리 실행 시간을 분석한 통계는 전체 쿼리에서 사용한 시간의 백분율로 표현됩니다.

특정 통계에 대한 자세한 내용은 이 항목의 출력 섹션을 참조하십시오.
이 함수는 테이블 함수이므로 FROM 절에서 사용해야 하며 TABLE() 로 래핑해야 합니다. 예:
```
select *
    from table(get_query_operator_stats(last_query_id()));
```
Copy

특정 쿼리(즉, 특정 UUID)의 각 개별 실행에 대해 이 함수는 결정적이며, 매번 똑같은 값을 반환합니다.

하지만 같은 쿼리 텍스트의 다른 실행에 대해 이 함수는 다른 런타임 통계를 반환할 수 있습니다. 통계는 많은 요인에 따라 달라집니다. 다음 요인은 실행에 중대한 영향을 미치며 따라서 이 함수에서 반환되는 통계에도 중대한 영향을 미칠 수 있습니다.
- 데이터의 양.
- 구체화된 뷰 의 가용성과 이러한 구체화된 뷰를 마지막으로 새로 고친 이후 데이터에 대한 변경 사항(있는 경우).
- 클러스터링 의 존재 또는 부재.
- 이전에 캐시된 데이터의 존재 또는 부재.
- 가상 웨어하우스의 크기.
값은 사용자의 쿼리와 데이터 외부 요인의 영향을 받을 수도 있습니다. 이러한 요인은 대개 작습니다. 이러한 요인에는 다음이 포함됩니다.
- 가상 웨어하우스 초기화 시간.
- 외부 함수 사용 시의 대기 시간.

출력¶

이 함수는 다음 열을 반환합니다.

열 이름	데이터 타입	설명
QUERY_ID	VARCHAR	SQL 문에 대한 내부의 시스템 생성 식별자인 쿼리 ID.
STEP_ID	NUMBER(38, 0)	쿼리 계획의 단계 식별자.
OPERATOR_ID	NUMBER(38, 0)	연산자의 식별자. 이것은 쿼리 내에서 고유합니다. 값은 0에서 시작합니다.
PARENT_OPERATORS	하나 이상의 NUMBER를 포함한 ARRAY(38, 0)	이 연산자에 대한 상위 연산자의 식별자, 또는 쿼리 계획의 마지막 연산자(보통은 Result 연산자)인 경우에는 NULL입니다.
OPERATOR_TYPE	VARCHAR	쿼리 연산자의 유형(예: `TableScan` 또는 `Filter`).
OPERATOR_STATISTICS	OBJECT를 포함하는 VARIANT	연산자에 대한 통계(예: 연산자의 출력 행 수).
EXECUTION_TIME_BREAKDOWN	OBJECT를 포함하는 VARIANT	연산자의 실행 시간에 대한 정보.
OPERATOR_ATTRIBUTES	OBJECT를 포함하는 VARIANT	연산자에 대한 정보. 이 정보는 연산자 유형에 따라 다릅니다.

연산자의 특정 열에 대한 정보가 없는 경우 값은 NULL입니다.

이러한 열 중 세 개에 OBJECTs 가 포함됩니다. 각 오브젝트에는 키/값 페어가 있습니다. 아래 테이블에서는 이러한 테이블의 키에 대한 정보를 보여줍니다.

OPERATOR_STATISTICS¶

OPERATOR_STATISTICS 열의 OBJECTs에 있는 필드에서는 연산자에 대한 추가 정보를 제공합니다. 정보에는 다음이 포함될 수 있습니다.

키	중첩 키(해당되는 경우)	데이터 타입	설명
`dml`			데이터 조작 언어(DML) 쿼리에 대한 통계:
	`number_of_rows_inserted`	DOUBLE	테이블 1개(또는 테이블 여러 개)에 삽입된 행 수.
	`number_of_rows_updated`	DOUBLE	테이블에서 업데이트된 행 수.
	`number_of_rows_deleted`	DOUBLE	테이블에서 삭제된 행 수.
	`number_of_rows_unloaded`	DOUBLE	데이터 내보내기 중 언로드된 행 수.
`external_functions`			외부 함수 호출에 대한 정보. 예를 들어 필드 `retries_due_to_transient_errors` 의 값이 0이면 필드가 표시되지 않습니다.
	`total_invocations`	DOUBLE	외부 함수가 호출된 횟수. (행을 나누는 일괄 처리의 수, 재시도 횟수(일시적인 네트워크 장애가 있는 경우) 등으로 인해 SQL 문의 텍스트에 표시된 외부 함수 호출 횟수와 다를 수 있음)
	`rows_sent`	DOUBLE	외부 함수로 전송된 행의 개수.
	`rows_received`	DOUBLE	외부 함수로부터 수신된 행의 개수.
	`bytes_sent (x-region)`	DOUBLE	외부 함수로 전송된 행의 개수. 키에 `(x-region)` 이 포함된 경우, 데이터가 여러 리전으로 전송되었습니다(청구에 영향을 줄 수 있음).
	`bytes_received (x-region)`	DOUBLE	외부 함수로부터 수신된 행의 개수. 키에 `(x-region)` 이 포함된 경우, 데이터가 여러 리전으로 전송되었습니다(청구에 영향을 줄 수 있음).
	`retries_due_to_transient_errors`	DOUBLE	일시적인 오류로 인한 재시도 횟수.
	`average_latency_per_call`	DOUBLE	Snowflake가 데이터를 전송한 후 반환된 데이터를 수신한 시간 사이의 호출당 평균 시간(밀리초)입니다.
	`http_4xx_errors`	INTEGER	4xx 상태 코드를 반환한 총 HTTP 요청 수입니다.
	`http_5xx_errors`	INTEGER	5xx 상태 코드를 반환한 총 HTTP 요청 수입니다.
	`average_latency`	DOUBLE	성공적인 HTTP 요청을 위한 평균 대기 시간입니다.
	`avg_throttle_latency_overhead`	DOUBLE	제한에 따른 속도 저하로 인한 성공적인 요청당 평균 오버헤드입니다(HTTP 429).
	`batches_retried_due_to_throttling`	DOUBLE	HTTP 429 오류로 인해 재시도된 배치 수입니다.
	`latency_per_successful_call_(p50)`	DOUBLE	성공적인 HTTP 요청의 50번째 백분위수 대기 시간입니다. 성공적인 모든 요청의 50%가 완료하는 데 이 시간보다 짧게 걸렸습니다.
	`latency_per_successful_call_(p90)`	DOUBLE	성공적인 HTTP 요청의 90번째 백분위수 대기 시간입니다. 성공적인 모든 요청의 90%가 완료하는 데 이 시간보다 짧게 걸렸습니다.
	`latency_per_successful_call_(p95)`	DOUBLE	성공적인 HTTP 요청의 95번째 백분위수 대기 시간입니다. 성공적인 모든 요청의 95%가 완료하는 데 이 시간보다 짧게 걸렸습니다.
	`latency_per_successful_call_(p99)`	DOUBLE	성공적인 HTTP 요청의 99번째 백분위수 대기 시간입니다. 성공적인 모든 요청의 99%가 완료하는 데 이 시간보다 짧게 걸렸습니다.
`input_rows`		INTEGER	입력 행 수. 이것은 다른 연산자의 입력 에지가 없는 연산자의 경우 누락될 수 있습니다.
`io`			쿼리 중에 수행된 I/O(입출력) 작업에 대한 정보.
	`scan_progress`	DOUBLE	해당 테이블에서 현재 스캔한 데이터의 백분율.
	`bytes_scanned`	DOUBLE	현재까지 스캔한 바이트 수.
	`percentage_scanned_from_cache`	DOUBLE	로컬 디스크 캐시에서 스캔한 데이터의 백분율입니다.
	`bytes_written`	DOUBLE	기록된 바이트 수(예: 테이블에 로드할 때).
	`bytes_written_to_result`	DOUBLE	결과 오브젝트에 기록된 바이트 수. 예를 들어, `select * from . . .` 은 선택 항목에 있는 각 필드를 나타내는 표 형식의 결과 세트를 생성합니다. 일반적으로, 결과의 결과로 생성된 모든 것을 나타내고 `bytes_written_to_result` 는 반환된 결과의 크기를 나타냅니다.
	`bytes_read_from_result`	DOUBLE	결과 오브젝트에서 읽은 바이트 수.
	`external_bytes_scanned`	DOUBLE	외부 오브젝트(예: 스테이지)에서 읽은 바이트 수.
`network`	`network_bytes`	DOUBLE	네트워크를 통해 전송된 데이터의 양.
`output_rows`		INTEGER	출력 행 수. 이것은 결과를 사용자에게 반환하는 연산자(보통 RESULT 연산자)의 경우 누락될 수 있습니다.
`pruning`			테이블 잘라내기에 대한 정보.
	`partitions_scanned`	DOUBLE	현재까지 스캔한 파티션의 수.
	`partitions_total`	DOUBLE	지정된 테이블의 총 파티션 수.
`spilling`			임시 결과가 메모리에 적합하지 않는 작업에 대한 디스크 사용량 정보.
	`bytes_spilled_remote_storage`	DOUBLE	원격 디스크로 유출된 데이터의 볼륨.
	`bytes_spilled_local_storage`	DOUBLE	로컬 디스크로 유출된 데이터의 볼륨.
`extension_functions`			확장 함수 호출에 대한 정보. 필드의 값이 0이면 필드가 표시되지 않습니다.
	`Java UDF handler load time`	DOUBLE	로드할 Java UDF 처리기를 위한 시간입니다.
	`Total Java UDF handler invocations`	DOUBLE	Java UDF 처리기가 호출되는 횟수입니다.
	`Max Java UDF handler execution time`	DOUBLE	실행할 Java UDF 처리기의 최대 시간입니다.
	`Avg Java UDF handler execution time`	DOUBLE	Java UDF 처리기를 실행할 평균 시간입니다.
	`Java UDTF process() invocations`	DOUBLE	Java UDTF 프로세스 메서드 가 호출된 횟수입니다.
	`Java UDTF process() execution time`	DOUBLE	Java UDTF 프로세스 실행에 걸리는 시간입니다.
	`Avg Java UDTF process() execution time`	DOUBLE	Java UDTF 프로세스 실행에 걸린 평균 시간입니다.
	`Java UDTF's constructor invocations`	DOUBLE	Java UDTF 생성자 가 호출된 횟수입니다.
	`Java UDTF's constructor execution time`	DOUBLE	Java UDTF 생성자 실행에 걸리는 시간입니다.
	`Avg Java UDTF's constructor execution time`	DOUBLE	Java UDTF 생성자 실행에 걸리는 평균 시간입니다.
	`Java UDTF endPartition() invocations`	DOUBLE	Java UDTF endPartition 메서드 가 호출된 횟수입니다.
	`Java UDTF endPartition() execution time`	DOUBLE	Java UDTF endPartition 메서드 실행에 걸리는 시간입니다.
	`Avg Java UDTF endPartition() execution time`	DOUBLE	Java UDTF endPartition 메서드 실행에 걸리는 평균 시간입니다.
	`Max Java UDF dependency download time`	DOUBLE	Java UDF 종속 항목 다운로드에 걸리는 최대 시간입니다.
	`Max JVM memory usage`	DOUBLE	JVM에서 보고한 최대 메모리 사용량입니다.
	`Java UDF inline code compile time in ms`	DOUBLE	Java UDF 인라인 코드의 컴파일 시간입니다.
	`Total Python UDF handler invocations`	DOUBLE	Python UDF 처리기가 호출된 횟수입니다.
	`Total Python UDF handler execution time`	DOUBLE	Python UDF 처리기의 총 실행 시간입니다.
	`Avg Python UDF handler execution time`	DOUBLE	Python UDF 처리기 실행에 걸리는 평균 시간입니다.
	`Python sandbox max memory usage`	DOUBLE	Python 샌드박스 환경의 최대 메모리 사용량입니다.
	`Avg Python env creation time: Download and install packages`	DOUBLE	패키지 다운로드와 설치를 포함하여 Python 환경을 만드는 데 걸리는 평균 시간입니다.
	`Conda solver time`	DOUBLE	Python 패키지를 해결하기 위해 Conda 솔버를 실행하는 데 걸리는 시간입니다.
	`Conda env creation time`	DOUBLE	Python 환경을 만드는 데 걸리는 시간입니다.
	`Python UDF initialization time`	DOUBLE	Python UDF를 초기화하는 데 걸리는 시간입니다.
	`Number of external file bytes read for UDFs`	DOUBLE	UDF에 대해 읽은 외부 파일 바이트 수입니다.
	`Number of external files accessed for UDFs`	DOUBLE	UDF에 대해 액세스한 외부 파일 수입니다.

EXECUTION_TIME_BREAKDOWN¶

EXECUTION_TIME_BREAKDOWN 열의 OBJECTs에 있는 필드가 아래에 나와 있습니다.

키	데이터 타입	설명
`overall_percentage`	DOUBLE	이 연산자가 사용한 총 쿼리 시간의 백분율.
`initialization`	DOUBLE	쿼리 처리 설정에 사용한 시간.
`processing`	DOUBLE	CPU에서 데이터를 처리하는 데 사용한 시간.
`synchronization`	DOUBLE	참여 프로세스 간의 활동 동기화에 사용한 시간.
`local_disk_io`	DOUBLE	로컬 디스크 액세스를 기다리는 동안 처리가 차단된 시간.
`remote_disk_io`	DOUBLE	원격 디스크 액세스를 기다리는 동안 처리가 차단된 시간.
`network_communication`	DOUBLE	처리에서 네트워크 데이터 전송을 기다렸던 시간.

OPERATOR_ATTRIBUTES¶

각 출력 행은 쿼리에서 한 연산자를 설명합니다. 아래 표에서는 가능한 연산자 유형(예: Filter 연산자)을 보여줍니다. 이 표에는 각 유형의 연산자에 대해 가능한 특성(예: 행을 필터링하는 데 사용되는 식)이 나와 있습니다.

연산자 특성은 VARIANT 형식이고 OBJECT 를 포함하는 OPERATOR_ATTRIBUTES 열에 저장됩니다. OBJECT는 키/값 페어를 포함합니다. 각각의 키는 연산자의 한 특성에 대응됩니다.

연산자 이름	키	데이터 타입	설명
`Aggregate`
	`functions`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	계산된 함수의 목록.
	`grouping_keys`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	group-by 식.
`CartesianJoin`
	`additional_join_condition`	VARCHAR	같지 않음 조인 식.
	`equality_join_condition`	VARCHAR	같음 조인 식.
	`join_type`	VARCHAR	조인 타입(INNER).
`Delete`	`table_name`	VARCHAR	업데이트된 테이블의 이름.
`ExternalScan`
	`stage_name`	VARCHAR	데이터를 읽는 원본 스테이지의 이름.
	`stage_type`	VARCHAR	스테이지의 유형.
`Filter`	`filter_condition`	VARCHAR	데이터를 필터링하는 데 사용되는 식.
`Flatten`	`input`	VARCHAR	데이터를 평면화하기 위해 사용되는 입력 식.
`Generator`
	`row_count`	NUMBER	입력 매개 변수 ROWCOUNT의 값.
	`time_limit`	NUMBER	입력 매개 변수 TIMELIMIT의 값.
`GroupingSets`
	`functions`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	계산된 함수의 목록.
	`key_sets`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	그룹화 세트의 목록.
`Insert`
	`input_expression`	VARCHAR	삽입되는 식.
	`table_names`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	레코드가 추가된 테이블 이름의 목록.
`InternalObject`	`object_name`	VARCHAR	액세스한 오브젝트의 이름.
`Join`
	`additional_join_condition`	VARCHAR	같지 않음 조인 식.
	`equality_join_condition`	VARCHAR	같음 조인 식.
	`join_type`	VARCHAR	조인 타입(INNER, OUTER, LEFT JOIN 등).
`JoinFilter`	`join_id`	NUMBER	필터링할 수 있는 튜플을 식별하는 데 사용되는 조인의 연산자 ID.
`Merge`	`table_name`	VARCHAR	업데이트된 테이블의 이름.
`Pivot`
	`grouping_keys`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	결과가 집계되는 나머지 열.
	`pivot_column`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	피벗 값의 결과 열.
`Result`	`expressions`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	생성된 식의 목록.
`Sort`	`sort_keys`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	정렬 순서를 정의하는 식.
`SortWithLimit`
	`offset`	NUMBER	생성된 튜플이 출력되는 순서가 지정된 시퀀스의 위치.
	`rows`	NUMBER	생성된 행의 개수.
	`sort_keys`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	정렬 순서를 정의하는 식.
`TableScan`
	`columns`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	스캔된 열의 목록.
	`extracted_variant_paths`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	베리언트 열에서 추출된 경로의 목록.
	`table_alias`	VARCHAR	액세스 중인 테이블의 별칭.
	`table_name`	VARCHAR	액세스 중인 테이블의 이름.
`Unload`	`location`	VARCHAR	데이터가 저장되는 스테이지.
`Unpivot`	`expressions`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	피벗 해제 쿼리의 출력 열.
`Update`	`table_name`	VARCHAR	업데이트된 테이블의 이름.
`ValuesClause`
	`value_count`	NUMBER	생성된 값의 개수.
	`values`	VARCHAR	값의 목록.
`WindowFunction`	`functions`	VARCHAR로 구성된 ARRAY	계산된 함수의 목록.
`WithClause`	`name`	VARCHAR	WITH 절의 별칭입니다.

연산자가 나열되지 않으면 아무런 특성도 생성되지 않고 값이 {} 으로 보고됩니다.

참고

다음 연산자에는 연산자 특성이 없으므로 OPERATOR_ATTRIBUTES 의 테이블 에 포함되지 않습니다.
- UnionAll
- ExternalFunction

예¶

단일 쿼리에 대한 데이터 검색하기¶

이 예에서는 작은 테이블 두 개를 조인하는 SELECT의 통계를 보여줍니다.

SELECT 문을 실행합니다.

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

Copy

쿼리 ID를 가져옵니다.

set lqid = (select last_query_id());

Copy

GET_QUERY_OPERATOR_STATS()를 호출하여 쿼리의 개별 쿼리 연산자에 대한 통계를 가져옵니다.

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"                                                           |
|                                      |         |             |                    |               |                                         |                                               |   ]                                                                  |
|                                      |         |             |                    |               |                                         |                                               | }                                                                    |
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|                                      |         |             |                    |               |   "pruning": {                          |                                               |                                                                      |
|                                      |         |             |                    |               |     "partitions_scanned": 1,            |                                               |                                                                      |
|                                      |         |             |                    |               |     "partitions_total": 1               |                                               |                                                                      |
|                                      |         |             |                    |               |   }                                     |                                               |                                                                      |
|                                      |         |             |                    |               | }                                       |                                               |                                                                      |
+--------------------------------------+---------+-------------+--------------------+---------------+-----------------------------------------+-----------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------+

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“폭증하는” 조인 연산자 식별하기¶

다음 예에서는 GET_QUERY_OPERATOR_STATS를 사용하여 복잡한 쿼리를 검사하는 방법을 보여줍니다. 이 예에서는 그 연산자에 입력된 것보다 훨씬 더 많은 행을 생성하는 쿼리 내에서 연산자를 찾습니다.

분석할 쿼리는 다음과 같습니다.

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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이전 쿼리의 쿼리 ID를 가져옵니다.

set lid = last_query_id();

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다음 쿼리는 쿼리에서 각 조인 연산자의 입력 행에 대한 출력 행의 비율을 보여줍니다.

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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폭증하는 조인을 식별한 후 각 조인 조건을 검토하여 조건이 올바른지 확인할 수 있습니다.