雪花基本上是一个云数据仓库。 Snowflake的基本工作单位是查询。要监视负载，我们需要以一定的时间间隔监视查询负载。
两个可用选项：
1. INFORMATION_SCHEMA Schema
2. ACCOUNT_USAGE Schema
这两个架构都包含QUERY_HISTORY视图。在这里，可以使用任何一个架构创建监视仪表板。但是我们需要了解这些模式的局限性，以下是我们的发现
在QUERY_HISTORY中查看：
INFORMATION_SCHEMA ：仅包含10,000条记录。在这种情况下，无法预测结果数据是否属于期望的持续时间。由于可以根据当时的流量插入1万行。在这种情况下，INFORMATION_SCHEMA结果可能会不一致。 它包含14天间隔的数据或1万条记录。
ACCOUNT_USAGE ：包含1年的数据，延迟45分钟。
结论： 在这种情况下，所需的数据分析是连续的，而不是仅使用INFORMATION_SCHEMA进行。
以防万一，所需的数据分析可能需要比使用ACCOUNT_USAGE模式多45分钟的延迟。
答案 0 :(得分：1)
使用内部工具，我们以10分钟的分辨率对INFORMATION_SCHEMA进行轮询，如果当前块不包含当前块，我们甚至可以继续轮询，如果是，则在批次中添加第一次得到10K的结果。
然后将其扔到InfluxDB中，以便我们可以对其进行图形化显示和警报。主要缺点是，获取历史记录的查询本身就是一个查询，因此，如果您遇到队列时间（并且正在使用同一仓库也有延迟）和一个较旧的问题，如果您饱和了帐户连接限制，则无法进入，以查看导致帐户饱和的原因，在这种状态下，您也无法登录UI。为了解决这个问题，我们对所有工具都设置了限制，所以请不要超出限制。
我们目前每天要进行约300-400K次查询，上述方法对我们来说效果很好。