Snowflake自动分区与手动聚簇对比：点击事件大表优化方案咨询

问题1：选择Snowflake自动优化还是手动指定聚簇键？ #

该场景强烈建议手动指定time_id作为聚簇键，不推荐使用自动优化，原因如下：

• 你的业务查询模式极其固定，所有典型查询都以time_id作为唯一过滤条件，手动指定聚簇键的收益完全可预期。从你提供的聚簇信息来看，当前表的平均分区深度超过3000，超过90%的分区深度在2048以上，也就是说每次按time_id做范围查询时，需要扫描的分区数量是理想状态的几千倍，查询效率极低，算力浪费严重。
• 自动优化是Snowflake基于历史查询动态推断聚簇键的机制，适合查询模式多变的场景，反而不如你直接指定明确的过滤字段高效。而且你的数据是按月度批量追加，time_id为单调递增字段，聚簇后的维护成本极低。
• 两张表结构完全一致，均使用time_id作为聚簇键后，后续如果做跨表的联合分析，Snowflake还可以同时对两张表做分区裁剪，性能提升会更明显。

问题2：新增数据写入后的重聚簇成本是否和首次全量聚簇一致？ #

后续重聚簇仅需处理增量数据，成本远低于首次全量聚簇，原因如下：

• 你是按月批量写入数据，新增数据的time_id都是远大于历史数据的连续值，和已完成聚簇的历史分区的time_id范围几乎没有重叠，Snowflake的自动重聚簇机制只会针对新增的、存在重叠的分区做排序整理，不会修改已经聚簇完成的历史分区。
• 首次全量聚簇需要对15TB的全量数据做排序重写，后续月度增量数据一般最多只有几百GB的量级，重聚簇成本仅为首次的几十分之一甚至更低，几乎可以忽略。
• 你可以用提供的聚簇信息查询语句定期监控表的聚簇状态：

select system$clustering_information( 'table_name', '(time_id)')

只有当平均深度超过你可接受的阈值时再手动触发重聚簇即可，日常无需额外运维操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rajat