できるだけテーブルを分割すると、クエリ処理のコストを削減できると同時に、パフォーマンスも向上します。現時点では、取り込み時間、日付、タイムスタンプの列の値に従って、テーブルを分割できます。テーブルを以下のように日別のテーブルに分割するとしましょう。個のパーティションのデータのみが処理されることになり、コストを節約できます。つのメリットは、先ほど説明した長期保存ストレージへの移行が、個々のパーティションごとに考慮されるようになるという点です。コストが自動的に削減されることになります。パーティション分割テーブルのメリットを活かすには、クエリを実行するときに、パーティション列を指定してテーブルを絞り込むようにしてください。句を使ったパーティション列の指定をユーザーに強制できます(指定しないと、エラーが返されるようになります)。クラスタリングを使って、データをさらに縮小する。テーブルを分割した後、さらにそのテーブルをクラスタリングできるようになりました。つの列に値に基づいてデータを分類、整理する仕組みで、クラスタリングで指定された列の値に基づいてデータが並べられ、ブロックに分けられます。プルーニングと呼ばれるプロセスによって、該当する値が含まれるブロックだけが自動的に判別されてスキャンされます。セールス部門の幹部社員が、特定の営業部員の指標だけをダッシュボードで確認できるようにしたいとしましょう。列の値を順番に並べて、クラスタリングしておくと便利です。つのブロックのみがスキャンされ、このパーティションのその他のブロックは除かれています。これにより、処理するバイト数をさらに減らして、クエリ処理のコストを削減できます。クラスタリングについて詳しくは、こちらをご覧ください。クラスタリングは、パーティションに対してのみ実行できます。テーブルをパーティションに分割するには、データの取り込み情報を使用できます。架空の日付やタイムスタンプの列を導入し、その列の値に基づいて分割することも可能です。越える場合は、定額料金プランへの変更を検討しましょう。オンデマンド料金プランでは処理データ量に基づいて課金されるため、料金が変動しますが、定額料金プランの場合、処理データの量は無制限で、毎月一定料金が課金されます。スロットを購入します。スロットからとなっています。使って前月のスロット使用量を可視化してみることをおすすめします。定額料金の演算能力を超えるクエリを実行した場合は、必要なスロットが使用可能になるまでの間、一定の比率で処理速度が落ちます。定額料金にすれば、クエリの最適化について一切心配しないで済むように思えるかもしれませんが、実際には、パフォーマンスも考慮する必要があります。同じスロット数でも、クエリの実行速度が速いほど、一定の時間内で完了できるジョブ数が多くなります。それ自体が、コストの最適化になるというわけです。購入するスロット数が少なすぎるとパフォーマンスが低下し、多すぎると演算能力がフル活用されず、コストが無駄になります。適切なスロット数を判断するには、まず、月額料金プランを開始してみましょう。日後にスロット数を減らしたり、キャンセルしたりすることが可能です。必要なスロット数の見当がついたら、年額プランに切り替えることでさらに節約できます。組織全体でコストを大きく削減することもできます。ウェアハウスのメリットをフルに活用していただければ幸いです。ここで紹介した数々のテクニックの効果を実感するには、進捗の確認や成果の可視化が不可欠です。使用量レポートを簡単に作成して、現時点でのコストを把握しておきましょう。そのうえで、この先、数日あるいは数か月間かけて実行に移すテクニックの優先順位を検討されてはいかがでしょうか。データポータルのダッシュボードを使ってさまざまな指標への影響を分析するのもよいでしょう。料金が目に見えて下がっていくのを実感できるはずです(最初から実践していたのなら、話は別ですが)。いずれにしても、必ずや成果を得られるものと確信しております。仕組みの詳細については、こちらをご覧ください。フィードバックをいただきました。この場を借りて、感謝を申し上げます。製品Languagearrow_drop_downヘルプ。