Snowflake QUERY_HISTORYで性能分析: INFORMATION_SCHEMAとACCOUNT_USAGE徹底比較

SnowflakeのQUERY_HISTORYは、実行されたクエリの詳細な 実行統計を提供する機能で、性能分析・ボトルネック特定・コスト最適化に不可欠です。INFORMATION_SCHEMAのテーブル関数とACCOUNT_USAGEのビューの2つの取得方法があり、 遅延・保持期間・権限モデルが異なります。

2つのデータソース

QUERY_HISTORYには取得先が2つあります。 試験ではこの違いを正確に問われるため、以下の比較を押さえてください。

INFORMATION_SCHEMA.QUERY_HISTORY()の使い方

テーブル関数として呼び出し、名前付きパラメータで期間やユーザーを絞り込みます。

-- 直近1時間のクエリ履歴を取得
SELECT *
FROM TABLE(INFORMATION_SCHEMA.QUERY_HISTORY(
  DATE_RANGE_START => DATEADD('HOUR', -1, CURRENT_TIMESTAMP()),
  DATE_RANGE_END => CURRENT_TIMESTAMP(),
  RESULT_LIMIT => 100
))
ORDER BY START_TIME DESC;

-- 特定ユーザーのクエリ履歴
SELECT
  QUERY_ID,
  QUERY_TEXT,
  TOTAL_ELAPSED_TIME,
  BYTES_SCANNED,
  ROWS_PRODUCED,
  WAREHOUSE_NAME
FROM TABLE(INFORMATION_SCHEMA.QUERY_HISTORY_BY_USER(
  USER_NAME => 'ANALYST_USER',
  RESULT_LIMIT => 50
))
ORDER BY TOTAL_ELAPSED_TIME DESC;

-- 特定ウェアハウスのクエリ履歴
SELECT *
FROM TABLE(INFORMATION_SCHEMA.QUERY_HISTORY_BY_WAREHOUSE(
  WAREHOUSE_NAME => 'ANALYTICS_WH',
  RESULT_LIMIT => 50
));

ACCOUNT_USAGE.QUERY_HISTORYの使い方

長期間の分析やアカウント全体の俯瞰にはACCOUNT_USAGEビューを使います。 最大45分の遅延がある点を理解し、リアルタイム監視にはINFORMATION_SCHEMAを使い分けます。

-- 過去30日のクエリ統計サマリ
SELECT
  USER_NAME,
  WAREHOUSE_NAME,
  COUNT(*) AS query_count,
  AVG(TOTAL_ELAPSED_TIME) / 1000 AS avg_elapsed_sec,
  SUM(BYTES_SCANNED) / POWER(1024, 3) AS total_scanned_tb,
  AVG(PARTITIONS_SCANNED / NULLIF(PARTITIONS_TOTAL, 0)) AS avg_scan_ratio
FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_HISTORY
WHERE START_TIME >= DATEADD('DAY', -30, CURRENT_TIMESTAMP())
  AND EXECUTION_STATUS = 'SUCCESS'
GROUP BY USER_NAME, WAREHOUSE_NAME
ORDER BY total_scanned_tb DESC;

ボトルネック分析SQL

性能ボトルネックの特定には、以下の3つの観点で分析します。

1. 実行時間が長いクエリの特定

-- 過去7日で実行時間が長いTOP20
SELECT
  QUERY_ID,
  SUBSTR(QUERY_TEXT, 1, 200) AS query_preview,
  USER_NAME,
  WAREHOUSE_NAME,
  WAREHOUSE_SIZE,
  TOTAL_ELAPSED_TIME / 1000 AS elapsed_sec,
  COMPILATION_TIME / 1000 AS compile_sec,
  EXECUTION_TIME / 1000 AS exec_sec,
  QUEUED_OVERLOAD_TIME / 1000 AS queue_sec,
  BYTES_SCANNED / POWER(1024, 3) AS scanned_tb
FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_HISTORY
WHERE START_TIME >= DATEADD('DAY', -7, CURRENT_TIMESTAMP())
  AND EXECUTION_STATUS = 'SUCCESS'
  AND QUERY_TYPE = 'SELECT'
ORDER BY TOTAL_ELAPSED_TIME DESC
LIMIT 20;

2. プルーニング効率が低いクエリ

-- プルーニング効率が50%未満（スキャン率が50%超）のクエリ
SELECT
  QUERY_ID,
  SUBSTR(QUERY_TEXT, 1, 200) AS query_preview,
  PARTITIONS_SCANNED,
  PARTITIONS_TOTAL,
  ROUND(PARTITIONS_SCANNED / NULLIF(PARTITIONS_TOTAL, 0) * 100, 1) AS scan_pct,
  BYTES_SCANNED / POWER(1024, 2) AS scanned_mb
FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_HISTORY
WHERE START_TIME >= DATEADD('DAY', -7, CURRENT_TIMESTAMP())
  AND PARTITIONS_TOTAL > 100
  AND PARTITIONS_SCANNED / NULLIF(PARTITIONS_TOTAL, 0) > 0.5
  AND EXECUTION_STATUS = 'SUCCESS'
ORDER BY scan_pct DESC
LIMIT 20;

3. キュー待ちが発生しているクエリ

-- キュー待ちが5秒以上のクエリ（ウェアハウス不足の兆候）
SELECT
  QUERY_ID,
  WAREHOUSE_NAME,
  QUEUED_OVERLOAD_TIME / 1000 AS queue_sec,
  QUEUED_PROVISIONING_TIME / 1000 AS provisioning_sec,
  TOTAL_ELAPSED_TIME / 1000 AS elapsed_sec,
  START_TIME
FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_HISTORY
WHERE START_TIME >= DATEADD('DAY', -7, CURRENT_TIMESTAMP())
  AND QUEUED_OVERLOAD_TIME > 5000
ORDER BY QUEUED_OVERLOAD_TIME DESC
LIMIT 20;

性能分析で重要なカラム

試験で問われるポイント

• INFORMATION_SCHEMAは7日間/リアルタイム/10,000件上限、ACCOUNT_USAGEは365日間/最大45分遅延/件数無制限
• ACCOUNT_USAGEにはSNOWFLAKEデータベースのIMPORTED PRIVILEGES権限が必要
• QUEUED_OVERLOAD_TIMEが大きい → ウェアハウスリソース不足（マルチクラスタ化やサイズアップを検討）
• BYTES_SPILLED_TO_REMOTE_STORAGE > 0 → ウェアハウスサイズの拡大が必要
• QUERY_HISTORY_BY_USER / QUERY_HISTORY_BY_WAREHOUSEの使い分け

問題で確認

よくある質問