วิธีใดเหมาะที่สุด
ทีม BI ของ Harbr รันคิวรีการรวมข้อมูล 5 รายการเดิมซ้ำทุกเช้าบนตาราง logistics.shipments ได้แก่ เครดิตรวมตามภูมิภาค ส่วนแบ่งของผู้ขนส่งรายเดือน ค่าเฉลี่ย delivery_days ตามคลังสินค้า และอีก 2 รายการ แต่ละคิวรีสแกนข้อมูล 200 ล้านแถวและใช้เวลาประมาณ 60 วินาทีบน warehouse ขนาด Medium มีการ Clustering ตาม region และ dispatch_date อยู่แล้ว และ Query Profile ยืนยันว่า Pruning ทำงานได้ปกติ ข้อมูลต้นทางอัปเดตวันละครั้งผ่านกระบวนการโหลดด้วย COPY INTO ทุกคืน
ทีมต้องการให้ Dashboard ตอบสนองภายในเสี้ยววินาทีโดยไม่ต้องเพิ่มขนาด warehouse วิธี Optimization ใดเหมาะสมที่สุด?
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การทำให้ Data Pipeline เป็นอัตโนมัติใน Snowflake
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำจริง
เปลี่ยนทฤษฎีให้เป็นการลงมือทำด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบหนึ่งในของเรา
เริ่มแบบฝึกหัด