當營運報表與 AI 查詢同時需要取得答案時,應先測試兩者同時執行時的資料庫效能,再選擇基礎架構。讓具代表性的查詢一起執行,依雙方議定的業務限制檢驗結果,再決定保留、調校或選擇性隔離現有環境,讓答案維持快速回應。
工作負載隔離,是為不同的分析工作負載分配獨立的運算資源。測試能協助你找出哪些地方可透過隔離改善回應速度,而不必預設每個查詢都需要更大的機器。Snowflake 的指引建議針對查詢組合與運算倉儲規模進行實驗。
報表與代理查詢可以同時執行嗎?
只要最繁忙且符合實際情況的查詢組合,能滿足議定的完成期限、資料新鮮度限制、正確性檢查、可接受的 ERP 影響及成本上限,報表與代理查詢就能共用基礎架構。驗收測試應評估所有這些條件,而不只是 SQL 能否執行完畢。
以一家臺灣製造商的示意情境為例:它在準備每日出貨報表的同時,也檢視歷史交貨表現,並回覆一項由代理協助處理的訂單狀態查詢。先導測試前,每個查詢都分開評估;先導測試後,基礎架構的決策則取決於同樣的工作一起執行時,是否仍能符合各自的要求。
使用以下具代表性的工作:
- 每日營運報表:待出貨訂單、數量與出貨狀態。
- 歷史分析:在議定期間內,依產品與客戶分析交貨表現。
- 互動式代理查詢:特定訂單及其關聯出貨的狀態。
FAIS 會先將訂單、訂單明細、客戶與出貨納入共用的企業本體(ontology):這是一套描述業務實體、關係、權責歸屬與允許動作的模型。明確指定各項狀態以哪筆紀錄為準,以及部分出貨如何影響答案,再依這些定義,為 SQL 輸出與代理回覆準備參考結果。
在實作上,後續的工作流程與代理會沿用訂單、客戶及出貨的定義,並保留合適的既有 ERP 與 CRM 軟體。每個新工作流程仍需要適當的連接器與實作,但可以建立在已議定的業務意義上,不必重新定義。
明確訂出通過條件
驗收表應為每項要求指定負責人與限制值。實際數值應由營運與 IT 團隊共同訂定,而不是套用其他公司的目標。
| 評估準則 | 應記錄的證據 |
|---|---|
| 完成時間 | 端到端耗時,包含排隊、重試與代理回覆準備時間;未能如期完成的情況。 |
| 資料新鮮度 | 每個答案反映的最新來源資料變更,是否符合議定的截止時間。 |
| 正確性 | 與已核准紀錄的核對結果,包含部分出貨與已取消訂單。 |
| ERP 影響 | 擷取期間來源系統的回應時間與資源負載,以及議定的停止條件。 |
| 總成本 | 運算、儲存、擷取、傳輸、代理使用,以及實作與維運投入;分開列示實測與估算金額。 |
先讓每項工作單獨執行,再依預期繁忙時段的頻率,讓它們重疊執行。每次比較都維持相同的資料範圍與預期結果,並納入全新啟動與重複執行的測試:Snowflake 文件指出,暫停運算倉儲會清除其快取,因此可能改變初次查詢的效能。
以工程證據規劃測試
PostHog 在其2026 年 11 月 2 日的工程紀錄中指出,客戶查詢的複雜度超出預期、CPU 與記憶體需求難以預測,且需要投入大量 Postgres 用戶端相容性工作。停用 DuckLake 時,其部署環境約存有 2 PB 資料。PostHog 說明,它以 Trino 與自家的 HogLake 格式重建架構,先在自身規模下測試,再交由設計合作夥伴試用。這些是該公司自行陳述的觀察,並非 ERP 效能基準測試;應用來協助規劃測試,而不是照搬其替代架構。
DuckDB 文件說明,該引擎針對較大型、執行頻率較低的查詢最佳化,而非大量同時執行的小型查詢,並建議先進行效能剖析,再調校。測試查詢組合時,也要一併測試實際使用的報表用戶端與代理連線路徑。
唯讀存取能保護 ERP 嗎?
唯讀存取提供的是權限邊界,並不保證不會造成影響。PostgreSQL 文件指出,備援資料可能落後,查詢可能與複寫衝突,而用來減少清理作業所引發之查詢取消的回饋機制,可能導致主資料庫的資料表膨脹。請與 ERP 管理員共同選擇資料擷取方式,並衡量對來源端的影響。
先導測試應使用範圍受限的擷取資料或受支援的複本、唯讀分析存取憑證、受監控的資料更新作業,並指定一位可停止執行的操作人員。
只購買測試證實有必要的調整
測試結果應決定下一步實驗。若現有環境通過測試,就保留它。如果同時執行導致未能通過測試,就測試調整執行時間有彈性的報表排程。如果個別查詢速度緩慢,則檢視其執行計畫,並減少不必要的讀取;DuckDB 文件說明了這兩種方法。
如果互動式查詢仍無法在期限內完成,就依同一份驗收表測試獨立的分析資源。Snowflake 區分了兩種做法:新增運算倉儲以隔離工作負載,以及使用多叢集運算倉儲,透過增加叢集處理並行工作。多叢集運算倉儲需要 Enterprise Edition 或更高版本;成本評估也應納入這項採購條件。
本週就從選出經常執行的查詢、指定其業務負責人,以及議定完成時間開始。這些要求能讓你與 FAIS 的實作討論有明確目的:將共用的業務定義連結至範圍受限的分析環境,測試使用該環境的代理,並只投資於經測試證實能滿足整份驗收表的最小調整。
資料來源
營運團隊常見問題
資料庫並行效能測試,是衡量報表與 AI 代理查詢同時執行時,是否符合議定的回應時間、資料新鮮度、正確性、來源系統影響與成本限制。
該如何一起測試報表與 AI 代理查詢?
先分別執行具代表性的報表、歷史分析與代理查詢,再依預期繁忙時段的頻率一起執行。維持相同的資料範圍與參考結果。依議定的限制,比較端到端耗時、資料新鮮度、正確性、ERP 影響及總成本,並納入全新啟動與重複執行的測試。
應該增加運算資源,還是隔離工作負載?
保留通過測試的基礎架構。在隔離工作負載前,先測試調整執行時間有彈性的報表排程,並調校緩慢的查詢。如果互動式查詢仍無法在期限內完成,再測試獨立資源。Snowflake 的指引區分了調整運算倉儲規模,以及透過新增運算倉儲或多叢集設定來處理並行工作的做法。