Melhorias de desempenho de 2025¶
Importante
As melhorias de desempenho geralmente visam padrões de consulta ou cargas de trabalho específicas. Essas melhorias podem ou não ter um impacto material em uma carga de trabalho específica.
As seguintes melhorias de desempenho foram introduzidas em 2025.
Lançado |
Descrição |
Impacto |
|---|---|---|
Setembro de 2025 |
Distribuição mais eficiente da carga de trabalho. |
Melhora o tempo de execução da consulta, detectando e redistribuindo de forma adaptativa as cargas de trabalho entre os nós do warehouse, sem intervenção do usuário. |
Agosto de 2025 |
Estimativas NDV mais eficientes e precisas que levam a planos de consulta mais eficazes. |
Melhora os tempos de compilação e execução da consulta, especialmente para instruções DML. |
Agosto de 2025 |
Filtros aprimorados que eliminam dados irrelevantes antecipadamente, reduzindo assim o volume de dados que precisa ser armazenado em buffer na memória ou no armazenamento. Esses filtros reduzem a quantidade de dados processados antes de serem utilizados em uma subconsulta ou expressão de tabela comum (CTE). |
Melhora o desempenho de consultas complexas em que os mesmos dados são necessários em diferentes partes do plano de consulta. As operações de filtragem subsequentes são mais eficientes, economizando tempo e recursos de computação. |
Agosto de 2025 |
Desempenho de consulta aprimorado com otimização inteligente de carga de trabalho, que analisa continuamente seus padrões de carga de trabalho e aplica automaticamente otimizações específicas de carga de trabalho. A otimização inteligente da carga de trabalho só está disponível no Snowflake Warehouses padrão Snowflake geração 2 (gen2). |
Melhora o desempenho de consultas que incluem padrões de predicados seletivos usados com frequência. |
Junho de 2025 |
Expande a cobertura do Serviço de aceleração de consultas (QAS) a tabelas Apache Iceberg™. |
O QAS agora pode melhorar o desempenho das consultas em tabelas Iceberg. |
Maio de 2025 |
Atualização da otimização de pesquisa: Suporte para tabelas Apache Iceberg™. |
Melhora o desempenho das consultas em tabelas Iceberg. |
Maio de 2025 |
Melhoria de desempenho das atualizações de tabelas dinâmicas que contêm cláusulas QUALIFY de nível superior com funções de janela de classificação RANK ou ROW_NUMBER, especificamente quando o valor da classificação é 1. |
As tabelas dinâmicas que usam |
Maio de 2025 |
Disponibilidade aprimorada do scanner vetorizado para melhorar o desempenho |
Anteriormente, o scanner vetorizado só podia ser usado com configurações específicas de |
Abril de 2025 |
Amplia a cobertura do Query Acceleration Service (QAS) para mais consultas. |
Aprimora a heurística que o QAS usa para determinar se uma consulta se beneficiará ou não da aceleração. Como resultado, mais consultas são elegíveis para aceleração pelo QAS. |
Março de 2025 |
Aprimora o agrupamento de arquivos durante as operações de atualização de replicação. |
Os trabalhos de atualização de replicação que replicam até 8 GB de dados terão menos variação e mais previsibilidade. |
Março de 2025 |
Melhora o desempenho de tabelas dinâmicas com modo de atualização incremental usando junções externas à esquerda. |
Oferece um desempenho de atualização incremental mais rápido para tabelas dinâmicas que contêm uma ou mais junções externas à esquerda. Os ganhos de desempenho podem ser substanciais, dependendo da carga de trabalho. |
Março de 2025 |
Otimiza de forma adaptável os recursos de computação e E/S para consultas executadas em tabelas Apache Iceberg™. |
Melhora o desempenho da consulta Apache Iceberg™ e a eficiência da memória em cenários de alta simultaneidade. |
Fevereiro de 2025 |
As tarefas podem ser programadas para serem executadas com uma frequência de até 10 segundos. |
Reduz o tempo necessário entre as execuções de tarefas agendadas. |