Dicas de ajuste de desempenho de processamento de dados
As seguintes estratégias de otimização são recomendadas para conjuntos de dados com mais de um milhão de registros:
- Otimização do pré-processamento::
- Explore rapidamente o arquivo CSV usando primeiro o modo "sample load".
- A criação de visualizações materializadas no banco de dados de origem reduz as transferências
- Ativar a opção "carregamento atrasado" para campos de busca em etapas
- Aceleração de consultas::
- Usando o mecanismo de cache (definindo o parâmetro refresh_interval)
- Criar índices na memória para critérios de filtragem comuns
- Preferir usar consultas agregadas em vez de consultas detalhadas
- Implementação de recursosAjuste dos parâmetros de tempo de execução do Docker:
- -m 4g Limitar o uso da memória
- -cpus 2 alocação de recursos de computação
- Aceleração da E/S com volumes de armazenamento SSD
Para dados em escala ultragrande (mais de 1 GB), é recomendado:
1. a agregação é feita primeiro no banco de dados por meio do SQL.
2. usar o recurso de "carregamento incremental" do DataLine
3. desativar a função de visualização ao vivo
Os usuários do Snowflake podem tirar o máximo proveito do parâmetro WAREHOUSE_SIZE para trabalhar com o modo de consulta assíncrona do DataLine.
Essa resposta foi extraída do artigoDataLine: cliente de análise e visualização de dados de IA para geração rápida de gráficos e relatóriosO
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