Account Usage¶

Registros de objetos descartados¶

Exibições do Account Usage incluem registros para todos os objetos que foram descartados. Muitas das exibições para tipos de objetos contêm uma coluna adicional DELETED que exibe o carimbo de data/hora em que o objeto foi descartado.

Além disso, como os objetos podem ser descartados e recriados com o mesmo nome, para diferenciar os registros de objetos que têm o mesmo nome, as exibições do Account Usage incluem colunas de ID, quando apropriado, que exibem as IDs internas geradas e atribuídas a cada registro pelo sistema.

Se uma coluna para um nome de objeto (por exemplo, a coluna TABLE_NAME) é NULL, esse objeto foi descartado. Neste caso, as colunas para os nomes e IDs dos objetos pai (por exemplo, as colunas DATABASE_NAME e SCHEMA_NAME) também são NULL.

Observe que em algumas exibições, a coluna para o nome do objeto ainda pode conter o nome do objeto, mesmo que o objeto tenha sido descartado.

Latência dos dados¶

Devido ao processo de extração dos dados do armazenamento interno de metadados do Snowflake, as exibições do Account Usage têm alguma latência natural:

• Para a maioria das exibições, a latência é de 2 horas (120 minutos).

• Para as demais exibições, a latência varia entre 45 minutos e 3 horas.

Para obter mais detalhes, consulte a lista de exibições para cada esquema (neste tópico). Observe também que todos estes são períodos máximos de tempo; a latência real para uma determinada exibição quando a exibição é consultada pode ser menor.

Em contraste, as exibições/funções de tabela no Snowflake Information Schema não têm latência.

Retenção de dados históricos¶

Algumas exibições de Account Usage fornecem métricas históricas de uso. O período de retenção para essas exibições é 1 ano (365 dias).

Em contraste, as exibições e funções de tabela correspondentes no Snowflake Information Schema têm períodos de retenção muito mais curtos, variando de 7 dias a 6 meses, dependendo da exibição.

Funções de tabela do Account Usage¶

Atualmente, o Snowflake oferece suporte a uma função de tabela ACCOUNT_USAGE:

Esquema ACCOUNT_USAGE Funções do banco de dados SNOWFLAKE¶

Além disso, você pode conceder um controle mais preciso às contas usando as funções do banco de dados SNOWFLAKE. Para obter mais informações nas funções do banco de dados, consulte funções do banco de dados.

Os esquemas ACCOUNT_USAGE têm quatro funções de banco de dados SNOWFLAKE definidas, cada uma concedendo o privilégio SELECT em exibições específicas.

Exibições do ACCOUNT_USAGE por função do banco de dados¶

As funções OBJECT_VIEWER, USAGE_VIEWER, GOVERNACE_VIEWER e SECURITY_VIEWER têm o privilégio SELECT de consultar as exibições de Account Usage no banco de dados compartilhado SNOWFLAKE.

Uma marca de verificação (ou seja, ✔) indica que a função tem o privilégio SELECT na exibição.

Esquema READER_ACCOUNT_USAGE Funções do banco de dados SNOWFLAKE¶

A função READER_USAGE_VIEWER SNOWFLAKE do banco de dados recebe o privilégio SELECT em todas as exibições READER_ACCOUNT_USAGE. Como as contas de leitores são criadas pelos clientes, espera-se que a função READER_USAGE_VIEWER seja concedida às funções usadas para monitorar o uso das contas de leitores.

Exemplos: métricas de login de usuário¶

Número médio de segundos entre tentativas de login com falha pelo usuário (mês até a data):

select user_name,
       count(*) as failed_logins,
       avg(seconds_between_login_attempts) as average_seconds_between_login_attempts
from (
      select user_name,
             timediff(seconds, event_timestamp, lead(event_timestamp)
                 over(partition by user_name order by event_timestamp)) as seconds_between_login_attempts
      from login_history
      where event_timestamp > date_trunc(month, current_date)
      and is_success = 'NO'
     )
group by 1
order by 3;

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Logins com falha por usuário (mês até a data):

select user_name,
       sum(iff(is_success = 'NO', 1, 0)) as failed_logins,
       count(*) as logins,
       sum(iff(is_success = 'NO', 1, 0)) / nullif(count(*), 0) as login_failure_rate
from login_history
where event_timestamp > date_trunc(month, current_date)
group by 1
order by 4 desc;

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Logins com falha por usuário e cliente de conexão (mês até a data):

select reported_client_type,
       user_name,
       sum(iff(is_success = 'NO', 1, 0)) as failed_logins,
       count(*) as logins,
       sum(iff(is_success = 'NO', 1, 0)) / nullif(count(*), 0) as login_failure_rate
from login_history
where event_timestamp > date_trunc(month, current_date)
group by 1,2
order by 5 desc;

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Exemplos: desempenho de warehouse¶

Esta consulta calcula as métricas de desempenho do warehouse, como rendimento e latência para intervalos de tempo de 15 minutos no decorrer de um dia.

Na amostra de código abaixo, você pode substituir CURRENT_WAREHOUSE() pelo nome de um warehouse para calcular as métricas para aquele warehouse. Além disso, altere as datas time_from e time_to na cláusula WITH para especificar o período.

WITH
params AS (
SELECT
    CURRENT_WAREHOUSE() AS warehouse_name,
    '2021-11-01' AS time_from,
    '2021-11-02' AS time_to
),

jobs AS (
SELECT
    query_id,
    time_slice(start_time::timestamp_ntz, 15, 'minute','start') as interval_start,
    qh.warehouse_name,
    database_name,
    query_type,
    total_elapsed_time,
    compilation_time AS compilation_and_scheduling_time,
    (queued_provisioning_time + queued_repair_time + queued_overload_time) AS queued_time,
    transaction_blocked_time,
    execution_time
FROM snowflake.account_usage.query_history qh, params
WHERE
    qh.warehouse_name = params.warehouse_name
AND start_time >= params.time_from
AND start_time <= params.time_to
AND execution_status = 'SUCCESS'
AND query_type IN ('SELECT','UPDATE','INSERT','MERGE','DELETE')
),

interval_stats AS (
SELECT
    query_type,
    interval_start,
    COUNT(DISTINCT query_id) AS numjobs,
    MEDIAN(total_elapsed_time)/1000 AS p50_total_duration,
    (percentile_cont(0.95) within group (order by total_elapsed_time))/1000 AS p95_total_duration,
    SUM(total_elapsed_time)/1000 AS sum_total_duration,
    SUM(compilation_and_scheduling_time)/1000 AS sum_compilation_and_scheduling_time,
    SUM(queued_time)/1000 AS sum_queued_time,
    SUM(transaction_blocked_time)/1000 AS sum_transaction_blocked_time,
    SUM(execution_time)/1000 AS sum_execution_time,
    ROUND(sum_compilation_and_scheduling_time/sum_total_duration,2) AS compilation_and_scheduling_ratio,
    ROUND(sum_queued_time/sum_total_duration,2) AS queued_ratio,
    ROUND(sum_transaction_blocked_time/sum_total_duration,2) AS blocked_ratio,
    ROUND(sum_execution_time/sum_total_duration,2) AS execution_ratio,
    ROUND(sum_total_duration/numjobs,2) AS total_duration_perjob,
    ROUND(sum_compilation_and_scheduling_time/numjobs,2) AS compilation_and_scheduling_perjob,
    ROUND(sum_queued_time/numjobs,2) AS queued_perjob,
    ROUND(sum_transaction_blocked_time/numjobs,2) AS blocked_perjob,
    ROUND(sum_execution_time/numjobs,2) AS execution_perjob
FROM jobs
GROUP BY 1,2
ORDER BY 1,2
)
SELECT * FROM interval_stats;

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Nota

Analise diferentes tipos de instrução separadamente (por exemplo, instruções SELECT independentes de INSERT ou DELETE ou outras instruções).

• O valor NUMJOBS representa o rendimento para esse intervalo de tempo.

• Os valores P50_TOTAL_DURATION (mediana) e P95_TOTAL_DURATION (pico) representam a latência.

• O SUM_TOTAL_DURATION é a soma dos valores SUM_<job_stage>_TIME para os diferentes estágios do trabalho (COMPILATION_AND_SCHEDULING, QUEUED, BLOCKED, EXECUTION).

• Analise os valores <job_stage>_RATIO quando a carga (NUMJOBS) aumentar. Procure mudanças de proporção ou desvios em relação à média.

• Se QUEUED_RATIO for alto, pode não haver capacidade suficiente no warehouse. Adicione mais clusters ou aumente o tamanho do warehouse.

Exemplos: uso de crédito do warehouse¶

Créditos utilizados por cada warehouse em sua conta (mês até a data):

select warehouse_name,
       sum(credits_used) as total_credits_used
from warehouse_metering_history
where start_time >= date_trunc(month, current_date)
group by 1
order by 2 desc;

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Créditos utilizados ao longo do tempo por cada warehouse em sua conta (mês até a data):

select start_time::date as usage_date,
       warehouse_name,
       sum(credits_used) as total_credits_used
from warehouse_metering_history
where start_time >= date_trunc(month, current_date)
group by 1,2
order by 2,1;

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Exemplos: uso do armazenamento de dados¶

Terabytes faturáveis armazenados em sua conta ao longo do tempo:

select date_trunc(month, usage_date) as usage_month
  , avg(storage_bytes + stage_bytes + failsafe_bytes) / power(1024, 4) as billable_tb
from storage_usage
group by 1
order by 1;

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Exemplos: totais de consultas de usuário e tempos de execução¶

Total de trabalhos executados em sua conta (mês até a data):

select count(*) as number_of_jobs
from query_history
where start_time >= date_trunc(month, current_date);

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Total de trabalhos executados por cada warehouse em sua conta (mês até a data):

select warehouse_name,
       count(*) as number_of_jobs
from query_history
where start_time >= date_trunc(month, current_date)
group by 1
order by 2 desc;

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Tempo médio de execução da consulta por usuário (mês até a data):

select user_name,
       avg(execution_time) as average_execution_time
from query_history
where start_time >= date_trunc(month, current_date)
group by 1
order by 2 desc;

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Tempo médio de execução da consulta por tipo de consulta e tamanho do warehouse (mês até a data):

select query_type,
       warehouse_size,
       avg(execution_time) as average_execution_time
from query_history
where start_time >= date_trunc(month, current_date)
group by 1,2
order by 3 desc;

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Exemplos: obter uma contagem de consultas para cada evento de login¶

Junte colunas de LOGIN_HISTORY, QUERY_HISTORY e SESSIONS para obter uma contagem de consultas para cada evento de login de usuário.

Nota

A exibição SESSIONS registra informações a partir de 20-21 julho de 2020, portanto o resultado da consulta conterá apenas informações sobrepostas para cada uma das três exibições a partir dessa data.

select l.user_name,
       l.event_timestamp as login_time,
       l.client_ip,
       l.reported_client_type,
       l.first_authentication_factor,
       l.second_authentication_factor,
       count(q.query_id)
from snowflake.account_usage.login_history l
join snowflake.account_usage.sessions s on l.event_id = s.login_event_id
join snowflake.account_usage.query_history q on q.session_id = s.session_id
group by 1,2,3,4,5,6
order by l.user_name
;

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