マルチクラスター ウェアハウスは、ワークロードの需要に基づいてクラスターを追加または削除することでコンピューティング リソースを拡張できる仮想ウェアハウスです。マルチクラスター ウェアハウスは、クエリ キュー時間とローカル ストレージへのデータ流出を削減することで、特定のワークロードのパフォーマンスを向上させることができます。マルチクラスター ウェアハウスのメリットが得られる特定の日と仮想ウェアハウスを特定するには、クエリ履歴を分析し、次の指標を探す必要があります。
高い平均キュー負荷: このメトリクスは、各ウェアハウス クラスターのキューで待機しているクエリの平均数を示します。値が高い場合は、ウェアハウスが過負荷になっており、同時実行の需要を処理できないことを示します。
ローカル ストレージに流出した上位バイト: このメトリックは、クエリ処理中にメモリからローカル ディスクに流出したデータの量を示します。値が高い場合は、ウェアハウスのサイズが小さすぎて、データをメモリに収めることができないことを示します。
ワークロードの大きな変動: このメトリクスは、ウェアハウスに送信されるクエリ数の時間の経過に伴う変動を示します。変動が大きい場合は、ワークロードが予測不可能で動的であり、柔軟なスケーリング ポリシーが必要であることを示します。
オプション C のクエリは、日付、ウェアハウス名、ローカル ストレージに流出したバイト数、およびクエリ履歴テーブルからの平均キュー負荷の合計を選択し、バイトがローカルに流出した結果をフィルタリングするため、これらの指標を特定するのに最適です。ストレージがゼロより大きい。このクエリは、データ流出と長いキュー時間が発生した日とウェアハウスを表示します。また、自動スケール モードを備えたマルチクラスター ウェアハウスの恩恵を受ける可能性があります。
オプション A のクエリは、日付とウェアハウス名のみを選択し、ワークロードのパフォーマンスを測定するメトリックが含まれていないため、正しくありません。オプション B のクエリは、日付、ウェアハウス名、平均実行時間を選択するため、正しくありません。これは、マルチクラスタ ウェアハウスの必要性を示す良い指標ではありません。オプション D のクエリは、日付、ウェアハウス名、使用される平均クレジットを選択するため、正しくありません。これも、マルチクラスタ ウェアハウスの必要性を示す良い指標ではありません。