在 Snowflake 中，我正在执行基本的合并语句来更新表中的一组行。该表有 1B 行，大小为 160GB。该表使用 TenantId 列作为集群键进行集群。该列有 10k 个不同的值，分布相当均匀。
我要合并的数据只是更新，其中包括针对这些租户 ID 子集（约 500 个）的 100 万条记录。合并根据 TenantId（目标的集群键）和 recordID 将此源连接到目标。
合并的结果正确列出了已更新的行数，但花费的时间比我预期的要长。如果我查看查询执行详细信息，我会发现计划中的合并操作（与表扫描/连接相比几乎占用了所有时间）的“扫描字节数”和“写入字节数”均等于 160GB 大小我的桌子。
写入的字节似乎与此有关。有没有办法让它将写入集中在与所触及的记录相关的微分区上？似乎不需要写表的完整大小。
表的簇深度：1.0208
表的集群信息：{ "cluster_by_keys" : "LINEAR(TENANTID)", "total_partition_count" : 29827, "total_constant_partition_count" : 29646, "average_overlaps" : 0.0323, "average_depth" : 1.0208, "partition_depth_histogram" : { "00000" ：0、“00001”：29643、“00002”：19、“00003”：49、“00004”：55、“00005”：17、“00006”：9、“00007”：25、“00008”：5 ，“00009”：5，“00010”：0，“00011”：0，“00012”：0，“00013”：0，“00014”：0，“00015”：0，“00016”：0 } }