成本与雪花查询的平均数量成正比吗

Question

这篇文章全是关于借助以下链接进行仓库配置的信息。

https://www.snowflake.com/blog/understanding-snowflake-utilization-warehouse-profiling/

从表中选择*（information_schema.warehouse_load_history（date_range_start => dateadd（'hour'，-1，current_timestamp（）））;

仓库负载

下面是1小时（13:00小时）持续5分钟间隔的输出部分。

图片1

以上输出的结论

1） AVG_QUEUED_LOAD， AVG_QUEUED_PROVISIONING， AVG_BLOCKED 为零，因此我不必担心放大或缩小。

2）正如我看到的13:20到13:30之间的AVG_RUNNING的值一样，我可以得出结论，我使用仓库（XXXXXXXXX）运行的查询很少。

3）仓库大部分时间都是空闲的，除了在1小时内持续10分钟之外。

仅供参考-仓库的自动暂停值配置为1分钟。

我使用以下查询来了解用于仓库XXXXXXXXX的平均信用额

，cte为（ 选择date_trunc（'hour'，start_time）作为开始时间，结束时间，仓库名称，贷方已使用 来自表（information_schema.warehouse_metering_history（dateadd（'days'，-1，current_date（）），current_date（））） 其中Warehouse_name ='XSMALL'） 选择date_trunc（'hour'，a.start_time）作为开始时间，avg（AVG_RUNNING），avg（credits_used），avg（AVG_RUNNING）/ avg（credits_used）* 100 来自表（information_schema.warehouse_load_history（dateadd（'days'，-1，current_date（）），current_date（）））a 在a.start_time = date_trunc（'hour'，a.start_time）上加入cte b 其中a.warehouse_name ='XSMALL' 分组1 按1排序；

输出：

Pic2

输出结论

1）5月18日13小时AVG（AVG_RUNNING）记录为0.02，这可以归因于图片1中同一小时的AVG_RUNNING值

2）13小时的AVG（CREDITS_USED）为0.7969887816，这是可以理解的，因为我们有查询在13小时内运行，因此我们可以看到使用的信用。

仓库负载

下面是1小时（12：00hrs）持续时间为5分钟的输出的一部分。

Pic3

问题

1）为什么我们在pic3中的12:00时运行某些查询，但为什么在pic 2中将AVG（AVG_RUNNING）视为零？

Answer 1

您是否尝试过调查源数据？因为

select *  from table(information_schema.warehouse_metering_history(dateadd('days',-5,current_date()),current_date())) where warehouse_name = 'XSMALL';

每小时没有记录。而你正在做

a.start_time = date_trunc('hour', a.start_time)

所以基本上：您有24小时，从凌晨1点到凌晨2点有1条记录。因此，您的平均值仅返回该值，然后将每天凌晨1点到凌晨2点的使用情况分配给一天中的每个小时-当然，情况将是相似的，只是我不确定这背后的想法是什么（我可以看到您从博客中进行了查询-但我也可以看到他的图表显示他在那个WH上一直在运行某些东西