La consulta sigue ejecutándose en Snowflake incluso después de haber sido terminada en la aplicación SAS.
Tenemos una aplicación SAS que se conecta a Snowflake a través de ODBC 2.23.0. Cada vez que un usuario aborta una consulta desde SAS, esta sigue ejecutándose en Snowflake.
Hemos intentado configurar ABORTDETACHEDQUERY= TRUE a nivel de usuario, pero la consulta no se aborta después de 5 minutos. Hay que abortar manualmente la consulta después de 15 minutos, aunque el usuario haya confirmado que ha cerrado la aplicación después de abortar la consulta.
¿Alguien puede ayudarme a comprender cómo depurar este problema para evitar consultas abortadas que tardan mucho tiempo en Snowflake? (sé cómo establecer criterios para abortar consultas que tardan mucho tiempo, pero busco abortar casos como los descritos anteriormente). Gracias de antemano.
davy.ai
Como experto en TI especializado en SAS, ODBC, Snowflake Cloud Data Platform y Snowflake Connector, creo que el problema de las consultas abortadas de larga duración en Snowflake se puede resolver siguiendo estos pasos:
SELECT * FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_HISTORY WHERE STATUS = ‘ABORTED’;
Analice los resultados del historial de consultas para determinar por qué las consultas abortadas tardan más de lo esperado en finalizar. Esto puede implicar considerar factores como la complejidad de la consulta, la carga del servidor, la latencia de la red y el rendimiento del sistema.
Ajuste el parámetro ABORT_DETACHED_QUERY en función de los hallazgos del análisis. Este parámetro determina cuánto tiempo continuará ejecutándose una consulta después de que el usuario se haya desconectado del entorno SAS. Para establecer este parámetro, use el siguiente comando:
Si los pasos anteriores no resuelven el problema, considere actualizar a la última versión del controlador ODBC o Snowflake Connector, ya que las versiones más nuevas pueden tener correcciones de errores que abordan este problema.
Si el problema persiste, comuníquese con el soporte de Snowflake o contrate los servicios de un consultor de Snowflake para ayudar a solucionar el problema.
En general, la clave para resolver este problema es recopilar datos suficientes para identificar la causa raíz y ajustar los parámetros pertinentes o actualizar el sistema según sea necesario para garantizar un rendimiento óptimo.