8、Snowflake 存储、查询优化与性能分析全解析

Snowflake 存储、查询优化与性能分析全解析

1. 不同类型表的存储成本

在 Snowflake 中,永久表、临时表和暂存表的存储成本有所不同。永久表会产生与时间旅行和故障安全相关的存储成本。如果不需要这种级别的数据保护,用户可以创建临时表或暂存表。
- 临时表 :没有故障安全功能,时间旅行保留期为 0 或 1 天,最大连续数据保护存储成本为 1 天。
- 暂存表 :同样没有故障安全功能,时间旅行保留期为 0 或 1 天,最大连续数据保护存储成本也是 1 天。

2. 搜索优化服务

搜索优化服务有助于在查询过滤数据以返回表中少量行时提高查询性能。可以为具有以下数据类型的列添加搜索优化:
- 定点数,如 INTEGER 和 NUMERIC
- DATE、TIME 和 TIMESTAMP
- VARCHAR
- BINARY

目前,Snowflake 不支持对具有浮点数据类型、半结构化数据类型或排序规则的列添加搜索优化。

2.1 搜索优化的工作原理

当向表中添加搜索优化时,Snowflake 会在后台运行一个服务来创建搜索访问路径。用户无需为该服务指定虚拟仓库,Snowflake 会在幕后处理一切。每当表中的数据被添加、更新或删除时,Snowflake 会自动更新搜索访问路径以确保其最新。虽然在后台更新搜索访问路径可能需要一些时间,但即使搜索访问路径更新正在进行中,用户仍然可以执行查询,只是查询可能会运行得较慢,直到后台进程完成。

2.2 添加和删除搜索优化
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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