Как Snowflake влияет на производительность обработки частично структурированных данных?

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

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

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

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