Query 360 es una solución diseñada para auditar y analizar en profundidad el historial de consultas de Snowflake con el objetivo de facilitar comprobaciones de calidad de datos, identificar consultas problemáticas y habilitar drill downs por usuario y por warehouse.
Resumen del primer análisis incluido: se compara el total de consultas con spillage reportadas en la tabla de KPIs de warehouses contra el total calculado desde la tabla de consultas query_360_table para un rango de fechas específico. La idea es detectar discrepancias por warehouse sumando las columnas de spillage en la fuente de KPI y en la tabla de consulta y ordenando por la diferencia absoluta para priorizar investigaciones.
Agrupación y agregados por warehouse: se utiliza una consulta de agregación sobre la tabla ALL_WH_KPI_HISTORY_DATA para obtener por warehouse métricas consolidadas en un rango de fechas concreto. Entre las métricas se calculan tamaño, auto suspend, conteos por buckets de duración, utilidades por rango, consultas en cola, spillage, transacciones bloqueadas, fallos, incidentes y créditos consumidos. Agrupar por warehouse y ordenar por nombre facilita alimentar paneles y reportes de tendencias.
Drill downs y tablas de detalle: la solución contempla consultas de drill down por warehouse para listar usuarios con sus conteos, tiempos de primera y última consulta, duración media, créditos totales y conteos de éxitos y fallos; drill down por usuario para ver consultas individuales; drill down por usuario y warehouse; y una consulta para obtener detalles de una consulta concreta por id. Todas las consultas admiten parámetros para warehouse, usuario o id de consulta y filtran por el mismo rango de fechas para mantener consistencia.
Construcción de la tabla query_360_table: se crea una tabla materializada a partir de SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_HISTORY seleccionando la fila más reciente por QUERY_ID mediante row number para evitar duplicados. La tabla incluye columnas esenciales para el drill down como identificadores, tiempos, dimensiones de tiempo, datos del warehouse, tiempos de ejecución en segundos, buckets de duración, flags KPI alineados con la lógica del procedimiento de warehouse para colas, spillage, transacciones bloqueadas, fallos e incidentes, métricas adicionales para análisis como SELECT STAR, consultas repetidas, complejidad de joins, consultas sin resultados, compilación alta y cálculo aproximado de créditos por consulta. También se incorporan columnas de bytes escaneados, particiones y texto de la consulta truncado para muestras, todo pensado para rapidez y clusterización eficiente por warehouse y fecha.
Buenas prácticas y consideraciones: usar el mismo rango de fechas y zona horaria en todas las consultas para evitar discrepancias; validar que la lógica de flags en query_360_table coincide exactamente con la del procedimiento de generación de KPIs; revisar el cálculo de créditos y las conversiones de milisegundos a segundos o horas; y mantener la tabla actualizada con ventanas de ingestión controladas para evitar inconsistencias en auditorías retrospectivas.
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