Schéma :: ACCOUNT_USAGE

Vue APPLICATION_DAILY_USAGE_HISTORY¶

Cette vue permet de renvoyer l’utilisation quotidienne du crédit et du stockage pour Snowflake Native Apps dans un compte au cours des 365 derniers jours (1 année).

Colonnes¶

Le tableau suivant fournit les définitions des colonnes de la vue APPLICATION_DAILY_USAGE_HISTORY.

Champ	Type de données	Description
APPLICATION_NAME	VARCHAR	Le nom de l’application.
APPLICATION_ID	NUMBER	Un identificateur interne, généré par le système, pour l’application.
LISTING_GLOBAL_NAME	VARCHAR	Le nom global de l’annonce qui apparaît dans Snowflake Marketplace ou dans l’échange de données hébergeant l’application.
USAGE_DATE	DATE	La date à laquelle l’utilisation de l”Snowflake Native App a eu lieu.
CREDITS_USED	NUMBER	Le nombre de crédits consommés par l”Snowflake Native App en une journée.
CREDITS_USED_BREAKDOWN	ARRAY	Un tableau d’objets de données qui identifient le service Snowflake ayant consommé des crédits journaliers. Voir Tableau CREDITS_USED_BREAKDOWN pour le formatage.
STORAGE_BYTES	NUMBER	La moyenne quotidienne des octets de stockage utilisés par Snowflake Native App.
STORAGE_BYTES_BREAKDOWN	ARRAY	Un tableau d’objets de données qui identifient le type et le nombre d’octets de stockage utilisés. Voir Tableau STORAGE_BYTES_BREAKDOWN pour le formatage.

Notes sur l’utilisation¶

La latence maximale pour cette vue est d’un jour.
L’utilisation est attribuée au jour de début lorsque les événements d’utilisation s’étendent sur plusieurs jours.
La vue APPLICATION_DAILY_USAGE_HISTORY et les outils de gestion des coûts Snowsight peuvent renvoyer des valeurs différentes d’utilisation quotidienne du crédit et du stockage. Cet écart est dû aux méthodes utilisées pour déterminer l’utilisation quotidienne du crédit et du stockage. Pour déterminer ces valeurs, la vue APPLICATION_DAILY_USAGE_HISTORY utilise le paramètre TIMEZONE de la session en cours et les outils de gestion des coûts Snowsight utilisent le temps universel coordonné (UTC). Pour combler tout écart, Snowflake recommande de définir le paramètre TIMEZONE sur UTC.

Tableau CREDITS_USED_BREAKDOWN¶

Le tableau CREDITS_USED_BREAKDOWN fournit des détails sur les services qui ont consommé des crédits journaliers.

Exemple :

[
  {
    "credits": 0.005840921,
    "serviceType": "AUTO_CLUSTERING"
  },
  {
    "credits": 0.115940725,
    "serviceType": "SERVERLESS_TASK"
  },
  {
    "credits": 6.033448041,
    "serviceType": "SNOWPARK_CONTAINER_SERVICES"
  }
]

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Le tableau suivant fournit des descriptions pour les paires clé-valeur dans les objets du tableau.

Champ	Type de données	Description
`credits`	DECIMAL	Nombre de crédits consommés par le type de service spécifié par `serviceType` à la date d’utilisation.
`serviceType`	VARCHAR	Le type de service, qui peut prendre l’une des valeurs suivantes : `AUTO_CLUSTERING` — Voir Clustering automatique. `DATA_QUALITY_MONITORING` — Voir Introduction à la qualité des données et aux fonctions de métrique des données. `MATERIALIZED_VIEW` — Voir Travailler avec des vues matérialisées. `PIPE` — Voir Snowpipe. `SEARCH_OPTIMIZATION` — Voir Service d’optimisation de la recherche. `SERVERLESS_TASK` — Voir Introduction aux tâches. `SNOWPARK_CONTAINER_SERVICES` — Voir Snowpark Container Services. `WAREHOUSE_METERING` — Voir Vue d’ensemble des entrepôts.

Champ

Type de données

Description

credits

DECIMAL

Nombre de crédits consommés par le type de service spécifié par serviceType à la date d’utilisation.

serviceType

VARCHAR

Le type de service, qui peut prendre l’une des valeurs suivantes :

AUTO_CLUSTERING — Voir Clustering automatique.
DATA_QUALITY_MONITORING — Voir Introduction à la qualité des données et aux fonctions de métrique des données.
MATERIALIZED_VIEW — Voir Travailler avec des vues matérialisées.
PIPE — Voir Snowpipe.
SEARCH_OPTIMIZATION — Voir Service d’optimisation de la recherche.
SERVERLESS_TASK — Voir Introduction aux tâches.
SNOWPARK_CONTAINER_SERVICES — Voir Snowpark Container Services.
WAREHOUSE_METERING — Voir Vue d’ensemble des entrepôts.

Les éléments suivants sont utilisés pour déterminer la consommation de crédits :

Les crédits utilisés par les objets dans l”Snowflake Native App. Par exemple, le clustering automatique sur les tables dans l”Snowflake Native App.
Les crédits utilisés par les entrepôts appartenant à l”Snowflake Native App.
Les crédits utilisés par les pools de calcul dédiés à l”Snowflake Native App.

Tableau STORAGE_BYTES_BREAKDOWN¶

Le tableau STORAGE_BYTES_BREAKDOWN fournit des détails sur les services qui ont consommé du stockage.

Exemple :

[
  {
    "bytes": 34043221,
    "storageType": "DATABASE"
  },
  {
    "bytes": 109779541,
    "storageType": "FAILSAFE"
  }
]

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Le tableau suivant fournit des descriptions pour les paires clé-valeur dans les objets du tableau.

Champ	Type de données	Description
`bytes`	INTEGER	Nombre d’octets de stockage utilisés.
`storageType`	VARCHAR	Le type de stockage, qui peut prendre l’une des valeurs suivantes : `DATABASE` : stockage de bases de données. `FAILSAFE` : stockage Fail-safe. `HYBRID_TABLE` : Stockage pour les tables hybrides.

Champ

Type de données

Description

bytes

INTEGER

Nombre d’octets de stockage utilisés.

storageType

VARCHAR

Le type de stockage, qui peut prendre l’une des valeurs suivantes :

DATABASE : stockage de bases de données.
FAILSAFE : stockage Fail-safe.
HYBRID_TABLE : Stockage pour les tables hybrides.

Seules les données stockées dans Snowflake Native App sont utilisées pour déterminer la consommation d’octets de stockage. Les bases de données externes créées par Snowflake Native App ne sont pas prises en compte dans la détermination de cette valeur.

Exemples¶

Récupérez l’utilisation quotidienne du crédit et du stockage pour Snowflake Native App dans un compte et classez les résultats par date d’utilisation :

SELECT *
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.APPLICATION_DAILY_USAGE_HISTORY
  ORDER BY usage_date DESC;

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