Python3.x 如何提高 snowpark 程序的性能

我有以下基于某些键的合并和截断表的过程.该过程看起来很好，但似乎存在一些性能问题

CREATE OR REPLACE PROCEDURE table_merge(keys Array)
  RETURNS STRING
  LANGUAGE PYTHON
  RUNTIME_VERSION = '3.8'
  PACKAGES = ('snowflake-snowpark-python')
  HANDLER = 'reverse_str'
AS
$$
from snowflake.snowpark.functions import when_matached
def table_merge(session,keys):
  df_src= session.table(source_table)
  df_tgt= session.table(target_table)
  key_conditon = None
  for key in deletion_keys:
    if condition = None:
       condition = df_src[key]==df_tgt[key]
    else:
        condition = condition & (df_src[key]==df_tgt[key])
  df_tgt.merge(df_src, condition, [when_matched().delete()])

  return 'Pass'
$$; 

当我运行上面的查询时，即使是3条记录也需要大约28秒？

因此，为了使用普通的snowflake查询判断执行情况，我try 使用以下查询

merge into  target_table t using (select "ID", "NAME" from source_table) s on s.ID = t.ID and s.NAME = t.NAME when matched then delete

但上面的查询已执行，但未按预期合并

预期数量:

1. 将数据从源合并到目标
2. 合并时，如果源中的键与目标表匹配，则截断目标表中的这些行，然后将源中的新数据插入到目标中
3. Truncate的键应该是动态的，因此查询语句应该能够根据传递给过程的键截断行.

有什么改进查询的解决方案或建议吗？