Como explorar os tempos de execução¶

Consulta: n consultas com execução mais longa¶

Esta consulta fornece uma lista dos n primeiras consultas (50 no exemplo abaixo) mais longas no último dia. Você pode ajustar a função DATEADD para se concentrar em um período mais curto ou mais longo. Substitua my_warehouse pelo nome de um warehouse.

SELECT query_id,
  ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY partitions_scanned DESC) AS query_id_int,
  query_text,
  total_elapsed_time/1000 AS query_execution_time_seconds,
  partitions_scanned,
  partitions_total,
FROM snowflake.account_usage.query_history Q
WHERE warehouse_name = 'my_warehouse' AND TO_DATE(Q.start_time) > DATEADD(day,-1,TO_DATE(CURRENT_TIMESTAMP()))
  AND total_elapsed_time > 0 --only get queries that actually used compute
  AND error_code IS NULL
  AND partitions_scanned IS NOT NULL
ORDER BY total_elapsed_time desc
LIMIT 50;

Consulta: Consultas organizadas por tempo de execução no último mês¶

Esta consulta agrupa as consultas para um determinado warehouse por buckets para tempo de execução durante o último mês. Estas tendências no tempo de conclusão da consulta podem ajudar a informar as decisões de redimensionamento de warehouses ou separar algumas consultas para outro warehouse. Substitua MY_WAREHOUSE pelo nome de um warehouse.

SELECT
  CASE
    WHEN Q.total_elapsed_time <= 60000 THEN 'Less than 60 seconds'
    WHEN Q.total_elapsed_time <= 300000 THEN '60 seconds to 5 minutes'
    WHEN Q.total_elapsed_time <= 1800000 THEN '5 minutes to 30 minutes'
    ELSE 'more than 30 minutes'
  END AS BUCKETS,
  COUNT(query_id) AS number_of_queries
FROM snowflake.account_usage.query_history Q
WHERE  TO_DATE(Q.START_TIME) >  DATEADD(month,-1,TO_DATE(CURRENT_TIMESTAMP()))
  AND total_elapsed_time > 0
  AND warehouse_name = 'my_warehouse'
GROUP BY 1;

Consulta: Como encontrar consultas repetidas de longa duração¶

Você pode usar o hash de consulta (o valor da coluna query_hash na exibição ACCOUNT_USAGE QUERY_HISTORY) para encontrar padrões no desempenho da consulta que podem não ser óbvios. Por exemplo, embora uma consulta possa não ser excessivamente cara durante uma única execução, uma consulta repetida com frequência pode levar a custos elevados, com base no número de vezes que a consulta é executada.

Você pode usar o hash de consulta para identificar as consultas nas quais você deve se concentrar primeiro na otimização. Por exemplo, a consulta a seguir usa o valor na coluna query_hash para identificar os IDs de consulta para as 100 consultas de execução mais longas:

SELECT
    query_hash,
    COUNT(*),
    SUM(total_elapsed_time),
    ANY_VALUE(query_id)
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_HISTORY
  WHERE warehouse_name = 'MY_WAREHOUSE'
    AND DATE_TRUNC('day', start_time) >= CURRENT_DATE() - 7
  GROUP BY query_hash
  ORDER BY SUM(total_elapsed_time) DESC
  LIMIT 100;

Consulta: Rastreamento do desempenho médio de uma consulta ao longo do tempo¶

A instrução a seguir calcula o tempo decorrido total médio diário para todas as consultas que possuem um hash de consulta parametrizado específico (cbd58379a88c37ed6cc0ecfebb053b03).

SELECT
    DATE_TRUNC('day', start_time),
    SUM(total_elapsed_time),
    ANY_VALUE(query_id)
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_HISTORY
  WHERE query_parameterized_hash = 'cbd58379a88c37ed6cc0ecfebb053b03'
    AND DATE_TRUNC('day', start_time) >= CURRENT_DATE() - 30
  GROUP BY DATE_TRUNC('day', start_time);

Consulta: Carga total do warehouse¶

Esta consulta fornece insights sobre a carga total de um warehouse para consultas executadas e em fila. Esses valores de carga de consulta representam a relação do tempo total de execução (em segundos) de todas as consultas em um estado específico em um intervalo pelo tempo total (em segundos) desse intervalo.

Por exemplo, se 276 segundos for o tempo total para 4 consultas em um intervalo de 5 minutos (300 segundos), então o valor de carga da consulta será 276 / 300 = 0,92.

 SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
  warehouse_name,
  SUM(avg_running) AS sum_running,
  SUM(avg_queued_load) AS sum_queued
FROM snowflake.account_usage.warehouse_load_history
WHERE TO_DATE(start_time) >= DATEADD(month,-1,CURRENT_TIMESTAMP())
GROUP BY 1,2
HAVING SUM(avg_queued_load) >0;

Consulta: Tarefas com execução mais longa¶

Esta consulta lista as tarefas de execução mais longa do último dia, que podem indicar uma oportunidade de otimizar o SQL que está sendo executado pela tarefa.

SELECT DATEDIFF(seconds, query_start_time,completed_time) AS duration_seconds,*
FROM snowflake.account_usage.task_history
WHERE state = 'SUCCEEDED'
  AND query_start_time >= DATEADD (day, -1, CURRENT_TIMESTAMP())
ORDER BY duration_seconds DESC;