教程：使用 Query Acceleration Service 提高工作负载性能¶

简介¶

Snowflake 提供多种性能增强功能来加速其各种工作负载。在本教程中，您将学习如何利用 Query Acceleration Service (QAS) 提高您的整体工作负载性能。

先决条件¶

Enterprise Edition（或更高版本）的 Snowflake 账户
授予了以下权限的角色：
- 执行 CREATE WAREHOUSE 和 ALTER WAREHOUSE 命令所需的权限。
  - CREATE WAREHOUSE
  - MODIFY WAREHOUSE
- 查询教程中的 Account Usage 视图所需的权限：
  - GOVERNANCE_VIEWER
  - USAGE_VIEWER
- 执行教程中的 Information Schema 表函数所需的权限：
  - MONITOR USAGE
SQL 的中间知识。
用于执行 SQL 命令的 Snowsight 或者 SnowSQL（CLI 客户端）。

您将学习的内容¶

在本教程中，您将学习如何：

在查询历史记录中查找符合加速条件的查询。
在两个独立的仓库中执行查询，以确定查询加速的效果。
比较有加速和没有加速情况下的查询性能和成本。
确定您的哪些仓库将从 Query Acceleration Service 中受益最多。
为现有仓库启用该服务。

查找符合条件的查询¶

查找符合条件的查询以执行加速。您可以使用以下示例查询来查找符合加速条件的查询。

此查询会识别符合条件的时间比率较高的查询，该比率由 ACCOUNT_USAGE 架构中 QUERY_ACCELERATION_ELIGIBLE 视图中 eligible_query_acceleration_time 字段与查询中的总查询持续时间的比率确定。

SELECT query_id,
       query_text,
       start_time,
       end_time,
       warehouse_name,
       warehouse_size,
       eligible_query_acceleration_time,
       upper_limit_scale_factor,
       DATEDIFF(second, start_time, end_time) AS total_duration,
       eligible_query_acceleration_time / NULLIF(DATEDIFF(second, start_time, end_time), 0) AS eligible_time_ratio
FROM
    SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ACCELERATION_ELIGIBLE
WHERE
    start_time >= DATEADD(day, -30, CURRENT_TIMESTAMP())
    AND eligible_time_ratio <= 1.0
    AND total_duration BETWEEN 3 * 60 and 5 * 60
ORDER BY (eligible_time_ratio, upper_limit_scale_factor) DESC NULLS LAST
LIMIT 100;

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从结果中选择 UPPER_LIMIT_SCALE_FACTOR 值最高的查询。
复制查询文本、仓库规模和上限比例因子。

如果上面的查询没有产生任何结果，您仍然可以使用以下示例查询来遵循本教程。此查询的示例数据集是与您共享的 Snowflake 示例数据中的 TPC-DS 数据：

SELECT d.d_year as "Year",
       i.i_brand_id as "Brand ID",
       i.i_brand as "Brand",
       SUM(ss_net_profit) as "Profit"
FROM   snowflake_sample_data.tpcds_sf10tcl.date_dim    d,
       snowflake_sample_data.tpcds_sf10tcl.store_sales s,
       snowflake_sample_data.tpcds_sf10tcl.item        i
WHERE  d.d_date_sk = s.ss_sold_date_sk
  AND s.ss_item_sk = i.i_item_sk
  AND i.i_manufact_id = 939
  AND d.d_moy = 12
GROUP BY d.d_year,
         i.i_brand,
         i.i_brand_id
ORDER BY 1, 4, 2
LIMIT 200;

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如果您使用此示例查询，则 WAREHOUSE_SIZE 为“X-Small”且 UPPER_LIMIT_SCALE_FACTOR 为 64。
复制查询文本、仓库规模和上限比例因子。

创建两个新仓库¶

本教程需要使用两个仓库来执行查询：一个启用 Query Acceleration Service，另一个不启用。在新的单独仓库中执行相同的查询将允许您比较本教程中 Query Acceleration Service 的性能和成本。

要创建仓库，请连接到 Snowflake，在 Snowsight 中或使用 SnowSQL 运行以下命令。使用上一步中选择的值替换 warehouse_size 和 upper_limit_scale_factor ：

CREATE WAREHOUSE noqas_wh WITH
  WAREHOUSE_SIZE='<warehouse_size>'
  ENABLE_QUERY_ACCELERATION = false
  INITIALLY_SUSPENDED = true
  AUTO_SUSPEND = 60;

CREATE WAREHOUSE qas_wh WITH
  WAREHOUSE_SIZE='<warehouse_size>'
  ENABLE_QUERY_ACCELERATION = true
  QUERY_ACCELERATION_MAX_SCALE_FACTOR = <upper_limit_scale_factor>
  INITIALLY_SUSPENDED = true
  AUTO_SUSPEND = 60;

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无 QAS 的查询¶

设置环境并找到符合查询加速条件的查询后，在未启用 Query Acceleration Service 的情况下执行该查询以查看其执行情况。

如果您使用提供的示例查询而不是查询历史记录中符合条件的查询，请首先执行以下语句：

USE SCHEMA snowflake_sample_data.tpcds_sf10tcl;

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选择一个仓库并执行查询：

使用尚未启用 QAS 的仓库。
```
USE WAREHOUSE noqas_wh;
```
Copy
执行测试查询（上一步中的查询文本）。
获取最后执行的查询 ID。

如果您正在使用 Snowsight，您可以从 Results 面板中的 Query Profile 面板复制并粘贴查询 ID。或者，您可以执行以下语句：
```
SELECT LAST_QUERY_ID();
```
Copy
复制此查询 ID 以用于未来的其他步骤。

使用 QAS 执行查询¶

在没有查询加速的仓库中执行查询后，在启用了 QAS 的仓库中执行相同查询。

使用启用了 QAS 的仓库执行您的查询：
```
USE WAREHOUSE qas_wh;
```
Copy
执行测试查询（上一步中的查询文本）。
获取最后执行的查询 ID

如果您正在使用 Snowsight，您可以从 Results 面板中的 Query Profile 面板复制并粘贴查询 ID。或者，您可以执行以下语句：
```
SELECT LAST_QUERY_ID();
```
Copy
复制此查询 ID 以用于未来的其他步骤。

比较查询性能和成本¶

在前面的步骤中，您执行了相同的查询两次，一次使用启用了 QAS 的仓库，另一次则使用没有启用该功能的仓库。现在，您可以比较查询的查询性能了。

为此，您可以执行Information Schema QUERY_HISTORY 表函数来比较使用其查询 IDs 的查询执行时间：

SELECT query_id,
       query_text,
       warehouse_name,
       total_elapsed_time
FROM TABLE(snowflake.information_schema.query_history())
WHERE query_id IN ('<non_accelerated_query_id>', '<accelerated_query_id>')
ORDER BY start_time;

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比较使用和不使用加速执行的相同查询的 TOTAL_ELAPSED_TIME 。

接下来，可以为每个仓库执行 Information Schema WAREHOUSE_METERING_HISTORY 表函数来比较每个仓库的成本：

备注

如果您在本教程中跳过创建新仓库，改为使用预先存在的仓库，则此表函数的结果不一定有用。

执行以下查询以查看 noqas_wh 仓库的成本：

SELECT start_time,
       end_time,
       warehouse_name,
       credits_used,
       credits_used_compute,
       credits_used_cloud_services,
       (credits_used + credits_used_compute + credits_used_cloud_services) AS credits_used_total
  FROM TABLE(SNOWFLAKE.INFORMATION_SCHEMA.WAREHOUSE_METERING_HISTORY(
    DATE_RANGE_START => DATEADD('days', -1, CURRENT_DATE()),
    WAREHOUSE_NAME => 'NOQAS_WH'
  ));

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对于启用了 QAS 的仓库，将仓库和 Query Acceleration Service 的成本相加，计算 QAS 的总成本。

查看 qas_wh 仓库的成本：

SELECT start_time,
       end_time,
       warehouse_name,
       credits_used,
       credits_used_compute,
       credits_used_cloud_services,
       (credits_used + credits_used_compute + credits_used_cloud_services) AS credits_used_total
  FROM TABLE(SNOWFLAKE.INFORMATION_SCHEMA.WAREHOUSE_METERING_HISTORY(
    DATE_RANGE_START => DATEADD('days', -1, CURRENT_DATE()),
    WAREHOUSE_NAME => 'QAS_WH'
  ));

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使用 Information Schema QUERY_ACCELERATION_HISTORY 表函数查看 Query Acceleration Service 的成本：

  SELECT start_time,
         end_time,
         warehouse_name,
         credits_used,
         num_files_scanned,
         num_bytes_scanned
    FROM TABLE(SNOWFLAKE.INFORMATION_SCHEMA.QUERY_ACCELERATION_HISTORY(
      DATE_RANGE_START => DATEADD('days', -1, CURRENT_DATE()),
      WAREHOUSE_NAME => 'QAS_WH'
));

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将第一个查询中的 credits_used_total 值与第二个查询中的 credits_used 值相加，计算出 QAS 的总成本。

到目前为止，您已经在两个仓库中测试了查询，其中一个仓库启用了 QAS，另一个则没有启用，并且能够比较 QAS 的性能和成本。接下来，您将学习如何确定哪些仓库将从 QAS 受益最多。

在您的工作负载中查找符合条件的仓库¶

您可以通过确定具有最多符合加速条件的查询的仓库和/或查询可加速时间最多的仓库，来找到从查询加速中受益最多的仓库。

确定上个月符合 Query Acceleration Service 条件的查询最多的仓库：

SELECT warehouse_name, count(query_id) as num_eligible_queries, MAX(upper_limit_scale_factor)
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ACCELERATION_ELIGIBLE
  WHERE start_time > DATEADD(month, -1, CURRENT_TIMESTAMP())
  GROUP BY warehouse_name
  ORDER BY num_eligible_queries DESC;

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确定上个月符合 Query Acceleration Service 条件的时间最长的仓库：

SELECT warehouse_name, SUM(eligible_query_acceleration_time) AS total_eligible_time, MAX(upper_limit_scale_factor)
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ACCELERATION_ELIGIBLE
  WHERE start_time > DATEADD(month, -1, CURRENT_TIMESTAMP())
  GROUP BY warehouse_name
  ORDER BY total_eligible_time DESC;

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通常，受益最多的仓库具有最多数量的符合条件的查询、最长的符合条件的查询加速时间，或两者兼而有之。例如，如果仓库位于上述两个查询结果的顶部，则该仓库可能是查询加速的良好候选者。

启用 Query Acceleration¶

在确定哪个仓库将从 Query Acceleration Service 中受益最大后，您可以通过执行以下 ALTER WAREHOUSE 语句来启用查询加速：

ALTER WAREHOUSE <warehouse_name> SET
  enable_query_acceleration = TRUE;

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现在您已经为仓库启用了 QAS，您已准备好利用查询加速来执行符合条件的查询。

清理和其他资源¶

要进行清理，请删除为本教程创建的仓库：

DROP WAREHOUSE noqas_wh;

DROP WAREHOUSE qas_wh;

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后续阅读内容¶

有关 Query Acceleration Service 的更多信息，请参阅使用 Query Acceleration Service。
有关识别符合条件的查询和仓库的其他示例查询，请参阅确定可能受益于 Query Acceleration 的查询和仓库。
有关 QAS 比例因子的更多信息，请参阅：
- 有关比例因子的说明，请参阅 CREATE WAREHOUSE 主题中的 QUERY_ACCELERATION_MAX_SCALE_FACTOR。
- 有关设置比例因子的更多信息，请参阅调整比例因子。
监控开始使用 Query Acceleration Service 后的 QAS 的使用情况和成本：
- 有关监控 Query Acceleration Service 使用情况的更多信息，请参阅监控 Query Acceleration Service 使用情况。
- 有关服务成本的更多信息，请参阅 Query Acceleration Service 成本。
- 有关帮助评估 QAS 性能和成本的示例查询，请参阅评估成本和性能。