검색 최적화의 이점을 활용할 수 있는 쿼리 식별하기¶

일반 쿼리 특성¶

검색 최적화는 다음과 같은 특성을 가진 쿼리의 성능을 향상하는 데 매우 적합합니다.

• 기본 클러스터 키 이외의 열이 포함된 쿼리.

• (검색 최적화를 적용하기 전에) 일반적으로 몇 초 이상 실행되는 쿼리. 대부분의 경우 실행 시간이 1초 미만인 쿼리의 성능은 검색 최적화로도 크게 향상되지 않습니다.

• 쿼리 필터 작업으로 액세스한 열 중 하나 이상에 대략 100,000개 정도 이상의 고유한 값이 있습니다.

  고유 값의 수를 결정하려면, 다음 중 하나를 사용할 수 있습니다.

  • APPROX_COUNT_DISTINCT 를 사용하여 고유 값의 대략적인 수를 구합니다.

    SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(column1) FROM table1;
    

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  • COUNT(DISTINCT <열_이름>) 을 사용하여 실제 고유 값 수를 구합니다.

    SELECT COUNT(DISTINCT c1), COUNT(DISTINCT c2) FROM test_table;
    

    Copy

  대략적인 고유 값 수만 필요하므로, APPROX_COUNT_DISTINCT 를 사용하는 것이 좋습니다. 일반적으로 COUNT(DISTINCT <열_이름>) 에 비해 속도가 빠르고 비용이 적게 발생합니다.

지원되는 데이터 타입¶

현재 검색 최적화 서비스는 다음과 같은 데이터 타입을 지원합니다.

• 고정 소수점 숫자의 데이터 타입 (예: INTEGER 및 NUMERIC)

• 문자열 및 이진 데이터 타입 (예: VARCHAR 및 BINARY)

• 날짜 및 시간 데이터 타입 (예: DATE, TIME, TIMESTAMP)

• 반정형 데이터 타입 (예: VARIANT, OBJECT, ARRAY)

• 정형 데이터 타입 (for example, structured ARRAY, OBJECT, and MAP)

• GEOGRAPHY 데이터 타입

다른 데이터 타입의 다른 값을 포함하는 쿼리(예: FLOAT, DECFLOAT 또는 GEOMETRY)에는 이점이 없습니다.

지원되는 테이블 유형¶

현재 검색 최적화 서비스는 다음과 같은 테이블 유형을 지원합니다.

• 표준 Snowflake 테이블

• Iceberg 테이블

• Dynamic tables

• 일시적 테이블

현재 검색 최적화 서비스는 다음과 같은 테이블 유형을 지원하지 않습니다.

• External tables

• 하이브리드 테이블

• 임시 테이블

• 대화형 테이블

지원되는 조건자 유형¶

검색 최적화는 다음과 같은 종류의 조건자를 사용하여 쿼리 성능을 개선할 수 있습니다.

• 같음 및 IN을 사용하는 포인트 조회 쿼리.

• 조인 쿼리.

• 스칼라 하위 쿼리를 사용한 쿼리.

• 스칼라 함수를 사용한 쿼리.

• SEARCH 및 SEARCH_IP 함수를 사용한 문자 데이터(텍스트) 쿼리.

• 와일드카드와 정규식을 사용하는 하위 문자열 쿼리.

• 반정형 데이터에서 검색.

• Searches in structured data.

• 지리 공간 쿼리.

• 논리곱(AND)과 논리합(OR)을 사용하는 쿼리.

데이터 정렬 지원¶

검색 최적화는 검색 방법에 따라 COLLATE 절 로 정의된 열에 대한 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.

• EQUALITY 검색 방법을 사용하는 열에서 검색 최적화가 활성화된 경우 모든 데이터 정렬 사양이 지원됩니다.

• FULL_TEXT 또는 SUBSTRING 검색 방법을 사용하는 열에서 검색 최적화가 활성화된 경우 'utf8' 또는 'bin' 데이터 정렬 사양이 지원됩니다.

검색 방법에 대한 자세한 내용은 ALTER TABLE … ADD SEARCH OPTIMIZATION 을 참조하십시오.

검색 최적화는 COLLATE 함수를 사용하여 열의 데이터 정렬 사양을 변경하는 조건자를 지원하지 않습니다.

예를 들어, 데이터 정렬 사양이 있는 열이 있는 테이블을 생성하고 행을 삽입합니다.

CREATE OR REPLACE TABLE search_optimization_collation_demo (
  en_ci_col VARCHAR COLLATE 'en-ci',
  utf_8_col VARCHAR COLLATE 'utf8');

INSERT INTO search_optimization_collation_demo VALUES (
  'test_collation_1',
  'test_collation_2');

테이블의 두 열 모두에서 동일 조건자에 대한 검색 최적화를 사용하도록 설정합니다.

ALTER TABLE search_optimization_collation_demo
  ADD SEARCH OPTIMIZATION ON EQUALITY(en_ci_col, utf_8_col);

다음 쿼리는 검색 최적화의 이점을 누릴 수 있습니다.

SELECT *
  FROM search_optimization_collation_demo
  WHERE utf_8_col = 'test_collation_2';

다음 쿼리는 COLLATE 함수를 사용하여 utf_8_col 열의 데이터 정렬 사양을 변경하므로 검색 최적화의 이점을 누릴 수 없습니다.

SELECT *
  FROM search_optimization_collation_demo
  WHERE utf_8_col COLLATE 'de-ci' = 'test_collation_2';

다음 쿼리도 검색 최적화의 혜택을 받을 수 없습니다. 우선 순위의 데이터 정렬 규칙 을 기반으로 쿼리는 COLLATE 함수를 사용하여 'de-ci' 데이터 정렬 사양을 utf_8_col 열에 적용합니다.

SELECT *
  FROM search_optimization_collation_demo
  WHERE utf_8_col = 'test_collation_2' COLLATE 'de-ci';

Apache Iceberg™ 테이블 지원¶

검색 최적화를 통해 Apache Iceberg™ 테이블의 쿼리 성능을 개선할 수 있습니다. Iceberg 테이블에 대한 검색 최적화 구성에 대한 자세한 내용은 ALTER ICEBERG TABLE 섹션을 참조하십시오.

Iceberg 테이블에 대한 검색 최적화 지원에는 다음과 같은 제한 사항이 적용됩니다.

• 반정형 및 지리공간 데이터 타입 등 Iceberg 테이블이 지원하지 않는 데이터 타입이 있는 열에는 검색 최적화를 추가할 수 없습니다. 자세한 내용은 Apache Iceberg™ 테이블의 데이터 타입 섹션을 참조하십시오.

• Apache Parquet™ 파일이 너무 큰 경우(예: 수백 메가바이트 압축) 일부 시나리오에서는 쿼리가 검색 최적화 서비스의 이점을 충분히 누리지 못할 수 있습니다.

Snowflake 테이블에 대한 검색 최적화에 적용되는 다른 제한 사항은 Iceberg 테이블에도 적용됩니다. 자세한 내용은 검색 최적화의 이점이 없는 쿼리 섹션을 참조하십시오.

뷰에 대한 잠재적 개선 사항¶

검색 최적화 서비스는 뷰(보안 뷰 포함)의 성능을 간접적으로 향상할 수 있습니다. 뷰의 기본 테이블에 검색 최적화가 활성화되어 있고 쿼리가 해당 테이블에 대해 선택적 조건자를 사용하는 경우 검색 최적화 서비스는 행을 필터링할 때 성능을 향상할 수 있습니다. 지원되는 조건자 유형 섹션을 참조하십시오.

뷰의 모든 테이블에서 검색 최적화가 활성화되지 않아도 됩니다. 검색 최적화는 각 테이블에서 독립적으로 수행됩니다.

검색 최적화의 이점이 없는 쿼리¶

현재 검색 최적화 서비스에서는 부동 소수점 데이터 타입, GEOMETRY 또는 아직 설명하지 않은 기타 데이터 타입을 지원하지 않습니다. Snowflake는 향후 더 많은 데이터 타입에 대한 지원을 추가할 수 있습니다.

또한 검색 최적화 서비스는 다음을 지원하지 않습니다.

• 일부 테이블 유형.

  자세한 내용은 지원되는 테이블 유형 섹션을 참조하십시오.

• 구체화된 뷰.

• 열 연결.

• 분석 식.

• 테이블 열에 대한 캐스트(문자열로 캐스트되는 고정 소수점 숫자 제외).

  검색 최적화는 상수 값에 대한 암시적 및 명시적 캐스트가 포함된 조건자를 지원하지만, 실제 테이블 열의 값을 캐스팅하는 조건자는 지원하지 않습니다(INTEGER 및 NUMBER에서 VARCHAR로의 캐스트 제외).

  예를 들어, 다음 조건자는 상수 값(테이블 열의 값이 아님)에 대한 암시적 및 명시적 캐스트를 사용하므로 지원됩니다.

  -- Supported predicate
  -- (where the string '2020-01-01' is implicitly cast to a date)
  WHERE timestamp1 = '2020-01-01';
  
  -- Supported predicate
  -- (where the string '2020-01-01' is explicitly cast to a date)
  WHERE timestamp1 = '2020-01-01'::date;
  

  Copy

  다음 조건자는 테이블 열의 값에 대한 캐스트를 사용하므로 지원되지 않습니다.

  -- Unsupported predicate
  -- (where values in a VARCHAR column are cast to DATE)
  WHERE to_date(varchar_column) = '2020-01-01';
  

  Copy

  검색 최적화 서비스에서는 캐스트 이후의 값이 아닌 원래 열 값이 사용됩니다. 결과적으로, 이러한 조건자가 포함된 쿼리에서는 검색 최적화 서비스를 사용할 수 없습니다.

언급한 바와 같이, 이 규칙의 예외는 테이블 열에서 NUMBER 또는 INTEGER 값을 VARCHAR 값으로 캐스팅하는 것입니다. 검색 최적화 서비스에서 지원되는 조건자의 타입은 다음과 같습니다.

-- Supported predicate
-- (where values in a numeric column are cast to a string)
WHERE cast(numeric_column as varchar) = '2'

Copy

검색 최적화는 활성 데이터에서만 작동하므로 검색 최적화는 :doc:`Time Travel </user-guide/data-time-travel>`을 사용하는 쿼리의 성능을 향상하지 않습니다.