已经使用Snowflake Query Profile Interface进行了操作，但是缺少有关查询执行中并行性的信息。使用大型或XLarge仓库，它仍然仅使用两个服务器来执行查询。拥有大型XLarge Warehouse可以分为16个并行执行线程，以充分利用我的Warehouse和信用。还是？
示例：拥有一个中等仓库，例如：
执行以下查询：
选择 sum（o_totalprice）“订单总数”， count（*）“订单数”， c.c_name“客户” 从 订单o内部加入客户c on c.c_custkey = o.o_custkey 哪里 （2,7,22）中的c.c_nationkey 通过...分组 c.c_name
给出以下查询计划：
在执行细节中，我看不到有关参与服务器的任何信息：
最好的问候 扬·伊萨克森（Jan Isaksson）
答案 0 :(得分：0)
在理想情况下，雪花将尝试拆分您的查询，并让仓库的每个核心都处理一部分查询。例如，如果您有一个2XL仓库，则您有32x8 = 256核（仓库中的每个节点有8核）。因此，如果提交查询，则在理想情况下，雪花将尝试将其分为256个部分，并使每个核心进程都参与其中。
实际上，可能无法做到这种程度的并行化，这是因为查询本身无法像这样分解（例如，如果您要计算一个中位数）或数据本身阻止它并行化（例如，如果您尝试在倾斜的列上运行窗口函数）。
因此，并非总是如此，如果您搬到更大的仓库，查询性能会线性提高。
答案 1 :(得分：0)
我从最小的计算大小开始测试您的查询。线性扩展（更多的计算资源可提高性能）在中等大小附近停止，此时，性能提升没有任何额外的好处。这表明您的查询不够大，无法利用更多的计算资源，并且size足够好，尤其是考虑成本优化的情况。
