- تخزّن Snowflake الجداول مقسّمة حسب قيم عمود التجميع المرتبة، وتقرأ الأجزاء المطابقة للشرط فقط لتسريع البحث. كانت الطريقة القديمة تعتمد على أول 5 بايت من عمود النصوص فقط، لكن الأصل يوضح أن Optima Clustering يمكنه استخدام حتى 1KB من عمود التجميع الكامل مجتمعا.
- في UTF-8، يأخذ الحرف الياباني الواحد من 3 إلى 4 بايت، لذلك تغطي 5 بايت نحو 1.25 إلى 1.33 حرفا فقط. ويوضح الكاتب أن العناوين التي تبدأ بـ '東京都' لم تُصفَّ تقريبا بشروط مستوى الحي.
- بنى الكاتب جدولي CLASSIC وOPTIMA من نحو 19.58 مليون صفا من ملف CSV لمعلومات مرجع الموقع على مستوى الكتلة الصادرة عن وزارة الأراضي والنقل اليابانية. وفي شرط LIKE '東京都中央区%'، كتب أن CLASSIC قرأ 3 قسما وأن OPTIMA قرأ 1 قسما.
- هذه الأرقام قياسات مباشرة أجراها الكاتب على مجموعة بيانات واحدة وعدد من الشروط. والكاتب مهندس فردي يعمل في Snowflake، ولا يقدم الأصل دليلا على أن النتائج نفسها تتكرر مع بيانات واستعلامات أخرى.
O: قد يكون هذا مرجعا مفيدا لمهندس بيانات لديه جدول بطيء يستخدم فلتر عناوين يابانية في Snowflake. يمكنه اختيار أعمدة مرشحة للتجميع ومقارنة عدد الأقسام الممسوحة في CLASSIC وOPTIMA باستخدام شرط WHERE نفسه.
X: الأرقام الواردة في المقال المصدر مأخوذة من قياسات أجراها الكاتب بنفسه على مجموعة بيانات واحدة وعدد من شروط LIKE. ولأن هذا ادعاء صادر عن شخص يعمل في Snowflake، فيجب التحقق من أن التأثير نفسه يظهر مع بيانات واستعلامات أخرى.