来自 S3(COPY) 的雪花负载数据与来自外部表的负载答案

【问题标题】：Snowflake load data from S3(COPY) vs load from EXTERNAL table来自 S3(COPY) 的雪花负载数据与来自外部表的负载
【发布时间】：2020-09-17 06:26:34
【问题描述】：

以下两种情况在性能上有什么区别，其中一种在执行和存储方面进行了成本优化。

使用 S3 中的文件创建外部表，并从外部表加载（“INSERT INTO.... SELECT...”）到 Snowflake 目标。
将数据从 S3 加载到临时表，然后从临时表加载（“INSERT INTO.... SELECT...”）到 Snowflake 目标。

【问题讨论】：

嗨 - 你能澄清一下临时表是什么意思吗？这个临时表在哪里，您如何将数据加载到其中？当您说“load(INSERT)”时，您的意思是使用“INSERT INTO.... SELECT...”语句还是使用“COPY INTO...”语句？
使用 COPY 命令将数据加载到 Snowflake 中的 TEMP 表中，然后使用“INSERT INTO.... SELECT...”命令进行数据加载。如果还需要任何澄清，请告诉我。
COPY 在 Snowflake 中比 INSERT 快得多。但是，我不会使用您列出的两个选项中的任何一个。为什么不直接将 S3 文件复制到目标表中？您考虑创建外部/临时表是否有特定原因？
是的，有一个特定的原因，想要从不同的源（S3、Azure Gen2、Google 存储）下推逻辑（加入、过滤器、聚合器、函数）。您能否分享一些见解 EXTERNAL 表是如何工作的，它是否使用任何临时存储？因为“INSERT INTO.... SELECT...”适用于外部表。

标签： snowflake-cloud-data-platform

【解决方案1】：

好的 - 如果您想尽可能多地使用 Snowflake 平台的强大功能（下推优化），那么您需要先尽可能高效地将数据导入 Snowflake，然后针对它运行 SQL 查询（（加入，过滤器、聚合器等）。使用 COPY 将您的 S3/Azure/Google 文件移动到 Snowflake 表中，然后针对这些运行 INSERT...SELECT。

没有理由创建 EXTERNAL 表，如果这样做，它的性能将比我建议的方法差得多。

外部表 - 简短说明

为简单起见，我们假设您的 Snowflake 实例在 AWS 上运行，并且您在 S3 存储桶中也有一些文件。

您的所有 Snowflake 数据都由 Snowflake 存储在 S3 中，但格式经过高度压缩和优化。 Snowflake 包含有关您的数据在哪里以及是什么的元数据，可以将您的数据显示为表格/列。

外部表基本上完全相同：Snowflake 保存有关 S3 存储桶中文件的元数据，允许它以表/列的形式呈现数据。区别在于：

外部数据未经过压缩/优化，因此占用更多存储空间且查询速度较慢
实际上，外部表的查询引擎是 S3 环境（除非/直到 Snowflake 已将数据读入内存/缓存，然后它可以像处理 Snowflake 数据一样处理它）
可能存在某些网络延迟因素 - 取决于您的 Snowflake 账户和 S3 存储桶在全球 AWS 基础设施中的位置

希望这有帮助吗？

【讨论】：