2025年6月23日·1 分钟
Snowflake 的存储/计算拆分：性能与生态
了解 Snowflake 如何普及存储与计算分离、它如何改变扩展与成本权衡，以及为何生态系统与速度同样重要。
了解 Snowflake 如何普及存储与计算分离、它如何改变扩展与成本权衡，以及为何生态系统与速度同样重要。
Snowflake 将一个看似简单但影响深远的理念普及到云数据仓库领域：将数据存储和查询计算分离。这一拆分改变了数据团队两个日常痛点——仓库如何扩展和如何为其付费。
不再把仓库当成一个固定的“盒子”（当更多用户、更多数据或更复杂的查询同时存在时都在争抢同一资源），Snowflake 的模型让你将数据存储一次，然后在需要时启动合适数量的计算。结果常常是更快的答复时间、在高峰期更少的瓶颈，以及更清晰的成本控制（什么时候花钱、为谁花钱）。
本文用通俗语言解释将存储和计算分离到底意味着什么——以及它如何影响：
我们也会指出该模型并非无所不能——有些性能和成本上的惊讶来自工作负载设计，而不是平台本身。
快的平台并不是全部。对于许多团队来说，能否快速产生价值取决于你是否能方便地将仓库与已有工具连接——ETL/ELT 管道、BI 仪表盘、目录/治理工具、安全控制和合作伙伴数据源。
Snowflake 的生态（包括数据共享模式和类似市场的分发机制）能缩短实施周期并减少自定义工程量。本文覆盖了“生态深度”在实际中的表现，以及如何为你的组织评估它。
本指南面向数据负责人、分析师和非技术决策者——任何需要理解 Snowflake 架构、扩展、成本与集成权衡的人，而不被厂商术语淹没。
传统数据仓库基于一个简单假设：你购买（或租用）固定量的硬件，然后在同一台机器或集群上运行所有工作。这在负载可预测且增长平缓时运作良好——但一旦数据量和用户数加速增长，就会出现结构性限制。
本地系统（以及早期云端的“迁移式”部署）通常具有以下特点：
即便厂商提供“节点”概念，核心模式仍然未变：扩展通常意味着向一个共享环境中添加更大或更多的节点。
这种设计带来常见问题：
因为这些仓库与环境紧耦合，集成往往是逐步演化出来的：自定义 ETL 脚本、手写连接器和一次性管道。它们可以工作——直到某个模式改变、上游系统迁移或引入新工具。维持运行往往感觉像持续维护，而不是稳步推进。
传统数据仓库常将两类截然不同的职责绑在一起：存储（数据驻留处）和计算（读取、连接、聚合并写回数据的算力）。
存储像长期储藏室：表、文件和元数据被以低成本、安全的方式保存，设计为持久且始终可用。
计算就像厨房团队：它由 CPU 与内存组成，负责“烹饪”你的查询——执行 SQL、排序、扫描、构建结果并同时处理多名用户。
Snowflake 将两者分开，使你可以在不强制改变另一方的情况下调整任意一方。
在日常操作上，这意味着你不必因为存储增长就“买多余的计算”，并且可以隔离不同工作负载（例如分析与 ETL），避免互相拖慢。
这种分离很强大，但并非魔术。
价值在于控制：按各自规则为存储与计算付费，并将它们匹配到团队的实际需求。
把 Snowflake 看作三个协同但可独立扩展的层会最容易理解。
你的表最终以数据文件形式存放在云厂商的对象存储中（比如 S3、Azure Blob 或 GCS）。Snowflake 帮你管理文件格式、压缩与组织。你不需要“挂盘”或给存储空间定容——存储会随数据增长而增长。
计算以虚拟仓库的形式提供：独立的 CPU/内存集群来执行查询。你可以让多个仓库同时读取相同数据。这正是与老系统的关键差别——在那里，繁重的工作往往在同一资源池中相互竞争。
一层独立的服务负责系统的“大脑”功能：认证、查询解析与优化、事务/元数据管理与协调。该层决定在把任务交给计算之前如何高效执行查询。
当你提交 SQL 时，Snowflake 的服务层会解析并生成执行计划，然后把计划交给选定的虚拟仓库。仓库只读取对象存储中必要的数据文件（并在可能时利用缓存），处理后返回结果——而不会把基础数据永久搬入仓库中。
如果许多人同时运行查询，你可以：
这就是 Snowflake 在性能与“噪声邻居”管理上的架构基础。
Snowflake 的重大实践性转变是可以独立扩展计算而不改变数据。你不再说“仓库变大了”，而是可以为每个工作负载按需调整资源——无需复制表、重新划分磁盘或安排停机。
在 Snowflake 中，虚拟仓库是运行查询的计算引擎。你可以在几秒内调整其规格（例如从 Small 到 Large），而数据仍然保留在共享存储中。这使得性能调优常常变成一个简单问题：“这个工作负载现在需要更多算力吗？”
这也支持临时突发：月末关账时扩容，峰值过后再缩回。
传统系统常迫使不同团队共享同一计算资源，导致繁忙时段排队。
Snowflake 允许你为不同用途运行独立仓库——比如分析师、仪表盘和 ETL 各自一个。由于这些仓库读取相同底层数据，你能减少“你的仪表盘拖慢了我的报表”的问题，使性能更可预测。
弹性计算并非自动成功。常见坑包括：
总体变化：扩展与并发从基础设施项目转为日常运营决策。
Snowflake 的“按使用付费”实质上是两块并行计量：
正是这种拆分带来节省机会：你可以廉价地保存大量数据，同时仅在需要时启用计算。
大多数“意外”开销来自计算行为而非纯粹的存储。常见驱动因素包括：
分离存储与计算并不会自动使查询高效——糟糕的 SQL 仍会快速消耗 credits。
你无需把这交给财务部来管理——只需几项护栏：
若使用得当，该模型会奖赏纪律：短时、合适规格的计算配合可预测的存储增长。
Snowflake 把共享设计为平台的一部分——而不是事后拼接的导出、文件投递或一次性 ETL。
你可以让另一个账户通过安全“共享”方式查询相同的底层数据，而不是把数据复制到第二个仓库或推到对象存储供下载。消费者看到的共享数据库/表就像本地的一样，而提供方仍能控制暴露的内容。
这种“解耦”方式有利于减少数据膨胀、加速访问并降低需要构建与维护的管道数量。
伙伴与客户共享： 服务商可以向客户发布经整理的数据集（例如使用分析或参考数据），只暴露允许的 schema、表或视图。
内部域共享： 中央团队可向产品、财务与运营暴露经认证的数据，而无需每个团队都构建自己的副本。这支持“单一结果”的文化，同时允许各团队运行自己的计算。
受管控的协作： 与代理机构、供应商或子公司的联合项目可基于共享数据工作，同时对敏感列进行掩码并记录访问日志。
共享不是“一次设置永远完成”。你仍需：
快的仓库很有价值，但单凭速度很少能决定项目是否按时交付。通常真正决定成败的是平台周围的生态：现成的连接、工具与经验能否减少定制工作。
实践中，生态系统包括：
基准测试是在可控条件下衡量狭窄性能维度。真实项目的大部分时间花在：
如果平台在这些环节有成熟集成，你就避免大量胶水代码，从而通常缩短实施时间、提高可靠性并让团队或供应商变更时无需重写一切。
评估生态时关注：
性能给你能力；生态决定你多快能把能力转化为业务成果。
Snowflake 能跑快查询，但价值在于数据是否能可靠地在堆栈中流动：从源头进入 Snowflake，再输出到每日使用的工具。通常决定平台是否顺畅体验的是“最后一公里”。
大多数团队需要混合使用：
并非所有“兼容 Snowflake”的工具行为相同。评估时关注实务细节：
集成还需要 Day-2 就绪性：监控与告警、血缘/目录挂钩 与 事故响应流程（工单、值班、运行手册）。强生态不仅仅是更多厂商标志——而是当管道在凌晨两点失败时更少的意外。
随着团队增长，分析工作的困难往往不是速度，而是确保合适的人以合适的目的访问合适的数据，并能证明这些控制在起作用。Snowflake 的治理功能为这种现实设计：大量用户、众多数据产品和频繁的共享。
从明确角色和最小权限原则开始。不要把访问直接授予个人，而是定义如 ANALYST_FINANCE 或 ETL_MARKETING 的角色，然后把权限授予特定的数据库、schema、表和（必要时）视图。
对于敏感字段（PII、财务标识），使用掩码策略，让用户在查询数据集时看不到原始值，除非其角色被授权。配合审计：记录谁在何时查询了什么，以便安全与合规团队能无凭空猜测地回答问题。
良好的治理使共享更安全、更可扩展。当共享模型以角色、策略和可审计的访问为基础时，你可以有信心启用自助（更多用户探索数据），而不必担心意外暴露。
它也降低了合规摩擦：策略成为可重复的控制，而非一次性例外。在数据跨项目、部门或外部合作方重用时，这一点尤为重要。
PROD_FINANCE、DEV_MARKETING、SHARED_PARTNER_X）。一致性加速审查并减少错误。在规模上建立信任并非依赖某个“完美”控制，而是依赖一套小而可靠的习惯，让访问变得有意图且可说明。
当多人和多工具需要基于同一数据做不同用途查询时，Snowflake 往往表现出色。由于计算被打包成独立的“仓库”，你可以为每类工作负载选择合适的规模与时间安排。
分析与仪表盘： 将 BI 工具放在为稳定、可预测查询量配置的专用仓库上。这能避免分析探索拖慢仪表盘刷新。
即席分析： 给分析师单独的仓库（通常较小并启用自动暂停）。既能快速迭代，又不会为闲置付费。
数据科学与实验： 使用为重型扫描与偶发突发而配置的仓库。若实验激增，可临时放大该仓库而不影响 BI 用户。
数据应用与嵌入式分析： 将应用流量视为生产服务——独立仓库、保守超时设置与资源监控，防止意外开销。
如果你要构建轻量级内部数据应用（例如查询 Snowflake 并展示关键指标的运维门户），快速路径是生成一个 React + API 的脚手架并与干系人迭代。像 Koder.ai 这样的工具（通过聊天生成 web/server/mobile 应用的 vibe-coding 平台）可以帮助团队快速原型这些以 Snowflake 为后端的应用，然后在准备投入运行时导出源码。
一条简单规则：按受众与用途分离仓库（BI、ELT、即席、ML、应用）。再配合良好的查询习惯——避免广泛的 SELECT *、尽早过滤并关注低效连接。在建模上，优先采用符合查询方式的结构（常见的是清晰的语义层或定义良好的 mart），而不是过度优化物理布局。
Snowflake 并非万能。对于高吞吐、低延迟的事务性工作负载（典型 OLTP），专用数据库通常更合适，而 Snowflake 可用于分析、报表、共享与下游数据产品。混合架构常见且通常最实用。
将系统迁到 Snowflake 很少是“直接迁移”。存储/计算拆分改变了你如何给工作负载定容、调优与付费——提前规划能避免后期惊讶。
从清单开始：哪些数据源供给仓库、哪些管道在转换、哪些仪表盘依赖这些数据以及各部分的负责人。按业务影响与复杂度优先排序（例如先迁移关键的财务报表，后迁移实验沙箱）。
接着转换 SQL 与 ETL 逻辑。大部分标准 SQL 是可迁移的，但函数、日期处理、过程化代码与临时表模式等细节常需要重写。尽早验证结果：并行跑输出、比较行数与聚合并确认边缘情况（null、时区、去重逻辑）。最后规划切换：冻结窗口、回滚路径以及每个数据集与报表的“完成定义”。
最常见的是隐藏依赖：表格导出、硬编码连接、没人记得的下游作业。性能惊讶源于旧的调优假设失效（例如过度使用小仓库，或在未考虑并发的情况下运行大量小查询）。成本激增常来自忘关仓库、失控的重试或重复的开发/测试工作负载。权限差异出现在从粗粒度角色迁移到更细粒度治理时——测试应包括“最低权限”用户运行场景。
设定所有权模型（谁负责数据、管道与成本），为分析师与工程师提供基于角色的培训，并为切换后几周定义支持计划（值班轮换、事故运行手册与问题报告渠道）。
选择现代数据平台不仅是看峰值基准速度，而是看平台是否匹配你的真实工作负载、团队工作方式与已有工具。
用这些问题指导候选缩选与厂商对话：
选 2–3 个具代表性的数据集（非样例）：一个大型事实表、一个混乱的半结构化源与一个业务关键域。
然后运行真实用户查询：早晨高峰的仪表盘、分析师探索、定时加载与几个最糟糕的连接查询。记录：查询时间、并发表现、摄取时间、运维工作量以及每个工作负载的成本。
如果你的评估还包含“我们能多快交付可用成果”，可以在试点中加一个小交付物——比如一个内部指标应用或一个有治理的数据请求工作流，直接查询 Snowflake。构建这样的薄层常比单纯基准更快暴露集成与安全现实；像 Koder.ai 这样的工具能通过聊天加速从原型到生产的过程，并允许你导出代码以便长期维护。
如果你想要帮助估算开销并比较选项，请从 /pricing 开始。
有关迁移与治理的指南，请浏览 /blog。
Snowflake 将你的数据存放在云对象存储中，而将查询在独立的计算集群（称为虚拟仓库）上执行。因为存储和计算解耦，你可以在不移动或复制底层数据的情况下，上下调整计算规模或增加仓库。
它降低了资源争用。你可以通过将不同工作负载放到不同的虚拟仓库（例如 BI 与 ETL）来隔离资源，或使用多集群仓库在高峰时增加计算资源。这有助于避免传统 MPP 环境中“同一共享集群”导致的排队问题。
不会自动减少。弹性计算提供的是“控制权”，但需要配套约束：
糟糕的 SQL、持续刷新仪表盘或始终在线的仓库仍会快速消耗计算额度。
账单通常由两部分组成：
这样可以更清楚地看到当前正在花钱的是哪部分（计算），以及哪部分是随时间稳步增长的（存储）。
常见“意外开销”的来源多为运营行为，而非数据量本身：
几项实用控制（自动暂停、资源监控、调度）通常能带来显著节省。
“冷启动”是指挂起的仓库在恢复运行时出现的延迟。对于不常用的工作负载，自动暂停能省钱，但首次查询会有一点启动延迟。面向用户的仪表盘应考虑使用为稳定负载准备的专用仓库，而非频繁的暂停／恢复循环。
虚拟仓库是执行 SQL 的独立计算集群。实践中建议按受众与用途划分仓库，例如：
这样能隔离性能影响并更清晰地划分成本归属。
通常可以。Snowflake 的共享功能可以允许另一账户查询你暴露的数据（表/视图），而无需导出文件或构建额外管道。但仍需严格治理：明确所有权、定期访问审查和敏感字段策略，确保共享可控且可审计。
因为落地交付往往受集成和运维工作影响更大，单纯速度测试并不能反映真实交付效率。强大的生态能通过以下方式减少自定义工程量：
这些能缩短交付周期并降低长期运维负担。
做一个小而真实的试点（通常 2–4 周）：
如需估算开销，请从 /pricing 开始；有关迁移和治理的指南，请浏览 /blog。