Snowflake положительно влияет на производительность обработки частично структурированных данных. 3 Платформа поддерживает такие форматы, как JSON и Avro, и позволяет загружать данные как есть, без трансформации и определённой схемы. 3 Затем к ним можно обращаться на языке SQL, указывая определённые «поля» записи. 3

Для оптимизации производительности обработки частично структурированных данных в Snowflake можно использовать следующие подходы:

• Кластеризация. 14 Пользователи могут определять ключи кластеризации, чтобы упорядочить данные внутри микроразделов на основе сходства. 1 Это минимизирует сканирование данных во время запросов и повышает производительность. 1
• Стратегическое разделение данных. 4 Хотя Snowflake автоматически управляет разделами с помощью микроразделов, можно структурировать данные для улучшения эффективности сканирования. 4 Например, если конвейеры часто обрабатывают данные постепенно (например, ежедневными или ежечасными партиями), разделение по времени может снизить сложность запросов. 4
• Использование кэша результатов. 25 Snowflake временно кэширует результаты с уровня хранения на вычислительном уровне. 2 Это позволяет выполнять похожие запросы намного быстрее, когда база данных «разогрета». 2

Однако стоит учитывать, что запросы к частично структурированным данным не используют кэш результатов, поэтому повторный запуск запросов занимает такое же время, как и первый. 5