컴퓨팅 비용 살펴보기¶

웨어하우스에 대한 계산¶

쿼리: 지난 m일 동안 (모든 웨어하우스에서 발생한) 평균 시간당 Snowflake 지출

이 쿼리는 지난 m일 동안의 사용 추세(피크, 밸리) 이해에 도움이 되는 시간당 총 크레딧 사용을 보여줍니다. 이 쿼리는 하루 중 사용이 급증하는 시간을 파악하는 데 도움이 됩니다.

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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쿼리: 특정 기간에 걸친 웨어하우스별 크레딧 사용

이 쿼리는 특정 기간에 각 웨어하우스의 총 크레딧 사용을 보여줍니다. 이는 다른 웨어하우스보다 많은 크레딧을 사용 중인 웨어하우스와 예상보다 많은 크레딧을 사용 중인 특정 웨어하우스의 식별에 도움이 됩니다.

-- 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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쿼리: m일 평균에 대한 웨어하우스 사용량

이 쿼리는 주별 및 웨어하우스별로 분류된 일일 평균 크레딧 사용을 반환합니다. 작년부터 주별로 웨어하우스의 크레딧 사용 데이터에서 이상을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

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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클라우드 서비스에 대한 계산¶

쿼리: 쿼리 유형별 총 클라우드 서비스 비용

이 쿼리는 특정 유형의 쿼리에서 클라우드 서비스에 사용한 총 크레딧을 반환합니다.

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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쿼리: 특정 유형의 쿼리에 대한 클라우드 서비스 비용

이 쿼리는 특정 유형의 모든 쿼리에서 클라우드 서비스에 사용한 총 크레딧을 반환합니다. 다른 유형의 쿼리에 집중하려면 'COPY' 를, 더 길거나 더 짧은 기간을 탐색하려면 day 를 바꾸십시오.

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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쿼리: 클라우드 서비스 사용량이 많은 웨어하우스

이 쿼리는 컴퓨팅의 클라우드 서비스 부분을 다루기에 충분한 웨어하우스 시간을 사용하지 않는 웨어하우스를 보여줍니다. 이 쿼리는 클라우드 서비스 사용 비율이 높은(전체 크레딧의 10% 이상) 웨어하우스를 분리하여 추가 조사를 위한 출발점을 제공합니다. 복제, S3의 파일 나열, 파트너 도구, 세션 매개 변수 설정 등과 관련된 문제가 조사 대상에 포함됩니다.

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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쿼리: 쿼리 시간에서 부분별로 정렬된 클라우드 서비스 사용량

이 쿼리는 지난 1분 이내에 실행된 모든 쿼리를 반환하고 총 쿼리 실행 시간의 일부(예: 컴파일 시간 대 큐 시간)를 기준으로 이들 쿼리를 정렬합니다.

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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자동 클러스터링에 대한 계산¶

쿼리: 자동 클러스터링 비용 기록(일별, 오브젝트별)

이 쿼리는 자동 클러스터링과 지난 30일간 하루 단위로 나누어 이 서비스를 통해 사용된 크레딧 볼륨이 포함된 테이블의 목록을 제공합니다. 크레딧 사용의 불규칙성 또는 지속적으로 높은 사용량은 추가로 조사해봐야 할 대상입니다.

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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쿼리: 자동 클러스터링 기록 및 m일 평균

이 쿼리는 작년에 자동 클러스터링에서 사용된 평균 일일 크레딧을 주 단위로 나누어 보여줍니다. 이는 그 해의 일일 평균 이상을 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 사용량의 급증이나 예상치 못한 변화를 조사할 수 있습니다.

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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검색 최적화에 대한 계산¶

쿼리: 검색 최적화 비용 기록(일별, 오브젝트별)

이 쿼리는 검색 최적화와 지난 30일간 하루 단위로 나누어 이 서비스를 통해 사용된 크레딧 볼륨이 포함된 테이블의 전체 목록을 제공합니다. 크레딧 사용의 불규칙성 또는 지속적으로 높은 사용량은 추가로 조사해봐야 할 대상입니다.

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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쿼리: 검색 최적화 기록 및 m일 평균

이 쿼리는 작년에 검색 최적화에서 사용된 평균 일일 크레딧을 주 단위로 나누어 보여줍니다. 이는 그 해의 일일 평균 이상을 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 사용량의 급증이나 예상치 못한 변화를 조사할 수 있습니다.

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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구체화된 뷰에 대한 계산¶

쿼리: 구체화된 뷰 비용 기록(일별, 오브젝트별)

이 쿼리는 구체화된 뷰와 지난 30일간 하루 단위로 나누어 이 서비스를 통해 사용된 크레딧 볼륨의 전체 목록을 제공합니다. 크레딧 사용의 불규칙성 또는 지속적으로 높은 사용량은 추가로 조사해봐야 할 대상입니다.

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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쿼리: 구체화된 뷰 기록 및 m일 평균

이 쿼리는 작년에 구체화된 뷰에서 사용된 평균 일일 크레딧을 주 단위로 나누어 보여줍니다. 이는 그 해의 일일 평균 이상을 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 사용량의 급증이나 예상치 못한 변화를 조사할 수 있습니다.

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 요금 계산¶

쿼리: 웨어하우스별 Query Acceleration Service 비용

이 쿼리는 Query Acceleration Service에 대해 계정의 각 웨어하우스에서 사용한 크레딧(당월 합계)의 총수를 반환합니다.

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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Snowpipe에 대한 계산¶

쿼리: 데이터 수집의 누적 사용량(Snowpipe 및 《복사》)

이 쿼리는 평균 파일 크기, 전체 행 수, 전체 볼륨, 수집 방법(복사 또는 Snowpipe)을 보여주는 Snowflake의 각 테이블에 대한 모든 로드의 집계된 일일 요약 정보를 반환합니다. 파일 크기가 최적의 수집에는 너무 작거나 큰 경우 추가적인 조사/최적화가 필요할 수 있습니다. 볼륨을 크레딧 사용에 매핑하여 로딩된 TB당 더 많은 크레딧을 사용하는 테이블을 확인할 수 있습니다.

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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쿼리: Snowpipe 비용 기록(일별, 오브젝트별)

이 쿼리는 파이프와 지난 30일간 하루 단위로 나누어 이 서비스를 통해 사용된 크레딧 볼륨의 전체 목록을 제공합니다. 크레딧 사용의 불규칙성 또는 지속적으로 높은 사용량은 추가로 조사해봐야 할 대상입니다.

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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쿼리: Snowpipe 기록 및 m일 평균

이 쿼리는 작년에 Snowpipe에서 사용된 평균 일일 크레딧을 주 단위로 나누어 보여줍니다. 이는 그 해의 일일 평균 이상을 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 사용량의 급증이나 예상치 못한 변화를 조사할 수 있습니다.

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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작업 요금 계산¶

쿼리: 총 작업 비용

다음 쿼리는 모든 서버리스 작업의 현재 크레딧 사용 정보를 나열합니다.

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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복제에 대한 계산¶

쿼리: 계정 복제 비용

이 쿼리를 실행하면 이번 달의 계정 복제에 대해 복제 또는 장애 조치 그룹에서 사용하는 크레딧이 나열됩니다.

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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쿼리: 데이터베이스 복제 비용 기록(일별, 오브젝트별)

이 쿼리는 복제 데이터베이스와 지난 30일간 하루 단위로 나누어 복제 서비스를 통해 사용된 크레딧 볼륨의 전체 목록을 제공합니다. 크레딧 사용의 불규칙성 또는 지속적으로 높은 사용량은 추가로 조사해봐야 할 대상입니다.

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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쿼리: 데이터베이스 복제 기록 및 m일 평균

이 쿼리는 작년에 복제에서 사용된 평균 일일 크레딧을 주 단위로 나누어 보여줍니다. 이 쿼리는 일일 평균의 이상을 파악하는 데 도움이 되므로 사용의 급증 또는 변화를 조사할 수 있습니다.

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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파트너 도구에 대한 계산¶

쿼리: 파트너 도구별 크레딧 사용

이 쿼리는 Snowflake의 어떤 파트너 도구/솔루션(예: BI, ETL 등)이 가장 많은 크레딧을 사용 중인지 식별합니다. 이 쿼리는 예상보다 많은 크레딧을 사용 중인 파트너 솔루션을 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 추가 조사를 위한 출발점이 될 수 있습니다.

-- 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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