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仓库价格比较–第部分迈克尔·尼克松摄迈克尔·尼克松发表于年月日分钟阅读在云数据仓库定价系列的第一部分中，我们比较并总结了、d和的关键计算和定价变量。返回本系列的第一篇博客，查看详细的比较表。在第二部分中，我们开始研究假设场景，为理解价格操作提供指导。我们是一个不可知的解决方案，可连接和编排本地应用程序和数据、云应用程序以及各种云数据仓库之间的数据流。以下是一个假设设置，包括常见的按需计算场景，该场景可能有助于说明云数据仓库之间的基本定价差异如何发挥作用。未来的博客将涵盖其他更高级的定价方案。假设的按需场景–与红移对比雪花定价我们选择了典型的按需大数据查询操作的假设配置，而不是会导致误导性比较的最小配置基于站点查询工具的理想用例。

当今的企业充斥着数据，即使是按需或探索性查询工作负载，而且他们要求大型数据集特定的最大响应时间的情况并不少见。因此，在我们假设的场景中，我们有三个不同的、计算量大的查询。每个查询必 巴林手机号码列表 须在秒或更短）内返回，并且必须分析半数据集以生成查询结果。数据来自本地记录系统，并通过相应的适用于、d或）加载到云数据仓库中。对于此场景，查询在一个月内偶尔执行这意味着这不是一个持续运行的环境，这将在另一个假设场景中进行调查。为了说明价格差异，我们假设需要以下云数据仓库大小来实现秒所需的最大响应时间假设较小的配置会产生较慢且不可接受的结果）：：个槽位，按需或灵活定价d：个节点d或个节点按需）雪花：标准版、尺寸、按需价格差异谷歌大查询使用管道中的将数据移动到。



一旦达到该标准，按照按需定价，运行一次秒查询的价格为美元**每扫描美元）。每次都运行查询将它们一起批处理或独立运行。无论如何，由于每个查询需要解析的数据，您仍然需要为每个查询支付美元。由于的灵活定价，个插槽的费用为每小时美元个插槽的费用为每小时美元*）。由于秒的查询会消耗全部个槽位，因此如果每个查询偶尔到达，您仍需支付秒的最低费率，即每个查询美元秒*美元/秒/小时））。个人要求。因此，考虑到最少秒，如果可能的话，您会倾向于批量查询，并希望获得一定程度的并发性，希望您最多花费秒的计算时间来一次运行所有三个查询，成本为美元。*美元/秒/小时））。但请注意，的灵活定价实际上是现货定价，在您发出查询请求时无法保证槽资源可用性。