主要观点：许多使用 Snowflake 的数据从业者会遇到查询变慢或计算费用过高的情况，作者通过多次性能调优实践，总结出 13 种能提升 Snowflake 性能的技巧，包括设置更智能的虚拟仓库配置、利用 QAS 处理查询负载、使用智能分区修剪加快查询、检查聚类效率、创建物化视图提升查询性能、启用搜索优化实现快速查找、避免内存溢出、使用 MERGE 进行增量加载、使用查询分析找出性能瓶颈、启用自动聚类、消除冗余连接和数据、专业加载数据以及利用 AI 预测负载峰值等，且强调要让 Snowflake 环境更智能而非更大，通过多种策略组合可打造高效、低成本、有弹性的数据基础。

关键信息：

• 不同技巧的具体 SQL 代码示例，如创建小仓库、启用 QAS、创建物化视图等。
• 各技巧的作用和优势，如暂停不活动仓库节省成本、QAS 处理慢查询、分区修剪减少扫描时间等。
• 可通过查询历史和分析来找出性能问题，如查看字节溢出情况、使用 EXPLAIN 等。

重要细节：

• 建议使用多个小仓库替代一个大仓库以提高并发度。
• 对于频繁查询的列启用自动聚类可随数据增长保持查询快速。
• 利用各种 AI 服务如预测负载峰值可提前自动缩放。
• 要结合多种策略，包括仓库配置、查询设计、自动化等，打造智能数据基础。