説明
ウェアハウスのサイズを変更すると、一般的にクエリのパフォーマンスが向上します。特に、より大規模で複雑なクエリの場合に有効です。また、ウェアハウスに同時に送信されるすべてのクエリを処理するための十分なコンピューティング リソースがない場合に発生するキューを減らすのにも役立ちます。ウェアハウスのサイズ変更は同時実行の問題の処理を目的としたものではないことに注意してください。代わりに、追加のウェアハウスを使用してワークロードを処理するか、マルチクラスター ウェアハウスを使用します (この機能がアカウントで使用できる場合)。
Snowflake は、実行中でもいつでもウェアハウスのサイズ変更をサポートしています。クエリの実行速度が遅く、同じウェアハウスで実行したい同様のサイズと複雑さの追加のクエリがある場合は、実行中にウェアハウスのサイズを変更することを選択できますが、次の点に注意してください。
ウェアハウスのサイズが大きいほど、必ずしも高速になるわけではありません。すでに高速に実行されている小規模で基本的なクエリの場合、サイズを変更しても大きな改善が見られない場合もあります。
実行中のウェアハウスのサイズを変更しても、ウェアハウスですでに処理されているクエリには影響しません。追加のコンピューティング リソースは、完全にプロビジョニングされると、キューに入れられたクエリと新しいクエリにのみ使用されます。
5XL または 6XL の倉庫から 4XL 以下の倉庫にサイズを変更すると、古い倉庫が休止している間、顧客には新しい倉庫と古い倉庫の両方の料金が請求される短い期間が発生します。

外側のボックス (下の画像) に含まれるすべてのコンポーネントは、アカウント内で単一の Amazon MWAA 環境として表示されます。Apache Airflow Scheduler と Workers は、環境の Amazon VPC 内のプライベートサブネットに接続する AWS Fargate (Fargate) コンテナです。各環境には、AWS によって管理される独自の Apache Airflow メタデータベースがあり、プライベートに保護された VPC エンドポイントを介して Scheduler と Workers Fargate コンテナからアクセスできます。
https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/userguide/what-is-mwaa.html

説明
システム$現在のユーザータスク名
タスクによって定義されたステートメントまたはストアド プロシージャから呼び出されたときに、現在実行中のタスクの名前を返します。
システム$タスク依存を有効にする
指定されたルート タスクに関連付けられているすべての依存タスクを再帰的に再開します。
タスク依存
このテーブル関数は、タスクの DAG 内の指定されたルート タスクの子タスクのリストを返します。
タスク履歴
このテーブル関数を使用すると、指定された日付範囲内のタスクの使用履歴を照会できます。