优化动态表性能的最佳实践¶
为了优化动态表的性能，您应该了解系统、尝试各种想法并根据结果进行迭代。例如：
根据您的成本、数据滞后和响应时间需求，制定改进数据管道的方法。
实施下列行动：
从小型固定数据集开始，快速开发查询。
使用动态数据测试性能。
缩放数据集以验证它是否满足您的需求。
根据得到的结果调整工作负载。
根据需要重复，优先考虑对性能影响最大的任务。
此外，使用下游延迟来高效管理表之间的刷新依赖关系，确保仅在必要时进行刷新。
备注
查询时，动态表的性能与常规 Snowflake 表类似。有关更多信息，请参阅 优化 Snowflake 的性能。
完全刷新性能¶
完全刷新动态表执行时与 CREATE TABLE ...AS SELECT（也称为 CTAS） 类似。可以对它们进行优化，就像优化任何其他 Snowflake 查询一样。
增量刷新性能¶
为了帮助您的动态表实现最佳的增量刷新性能，请执行以下操作：
保持源表和动态表的刷新之间的更改最小，理想情况下为小于总数据集的 5%。
考虑修改的微分区数量，而不仅仅是行数。增量刷新必须完成的工作量与这些微分区的大小成正比，而不仅仅与发生更改的行成正比。
最大限度地减少查询中的联接、GROUP BYs 和 PARTITION BYs 等分组操作。将大型公用表表达式 (CTEs) 分解为较小的部分，并为每个部分创建一个动态表。避免对单个动态表使用过多的聚合或联接。
通过将表更改与查询键（例如联接、GROUP BYs、PARTITION BYs）保持一致，确保数据局部性。如果您的表不是由这些键自然聚类，请考虑启用 自动聚类。