Playbook」の翻訳をお届けします。日本語版も原文と同じでパート1から5に分かれており、このエントリはパート1です。パート2以降は順次公開されていきます。フル・マネージドで、ペタバイト級までスケールでき、大規模な並列処理を行うことができるデータウェアハウスであり、シンプルなオペレーションと高いパフォーマンスを提供します。AWSのお客様は、性能をスケールさせることが難しい既存のデータベース環境を高速化するためであったり、Webログを解析するビッグデータ分析の用途など、多様な目的で利用されています。Redshiftは業界標準のJDBC/ODBC接続を提供しているため、既存のビジネスインテリジェンス(BI)ツールから接続し、既存の分析用クエリを再利用することが可能です。Redshiftを使用することで、業界の一般的な考え方であるデータモデルを実装することができます。Redshift独自のテーブル設計の特性を活用することで、複雑なアナリティクス用のワークロードをペタバイト級のデータセットに対して、高いパフォーマンスで実行することが可能です。Redshiftのテーブル設計を利用したいワークロードにより良くフィットさせることだと学びました。この5回のブログシリーズではディストリビューションスタイルの選択、ソートキー、圧縮エンコード等をどう適用するか、またデータの耐久性やリカバリの目的に合わせてテーブルをどう設定するかをお伝えします。Redshift内のシステムテーブルから最も理想的な設定を決めるための情報を得ることができます。user権限が必要になります。Redshiftで表や列の設定を変える場合、ほとんどのケースで表の再作成が必要になります。表を再作成する時間を短くするため、事前に必要な変更内容を全て洗い出しておき、表の再作成の回数を一度で済ませるようにしましょう。つかって既存表のDDLを生成することが可能になり、これを使って変更後のDDLを作成することが可能です。v_extended_table_infoと呼ぶビューを作成しました。Redshiftクラスター上にこのビューを作成しておくことを推奨します。簡潔に説明をするために、各表はオブジェクトID(OID)を使って参照します。row)優先順位付けこのシリーズでは、テーブル単位で実施できる多くの手法を見ていきます。Redshiftクラスターの中で多種多様なワークロードが実行され、数千の表が存在する、というのはさほど珍しいことではありません。時間は有限ですので、対象のワークロードに対して最も重要な表を優先順位付けし、クラスター全体でパフォーマンスを向上させるよう進める必要があります。Redshiftを直接利用しているユーザであるか、もしくは利用するユーザと直接コミュニケーションが取れる立場にある場合、どこから最適化を始めるかはすでに明白になっているかもしれません。ユーザはクラスターでどの処理が遅いのかを把握しており、どの表から最適化すべきかを明白にしてくれるでしょう。最適化をプランする環境について本質的なナレッジが不足している場合、そのシナリオの進め方は明確ではないかもしれません。以下のどれかのようなシチュエーションです:あなたは外部から来たコンサルタントで、新しいクライアントの未知のワークロードを最適化する仕事を請け負った。Redshiftクラスタのオーナー権限は移譲されているが、そのワークロードや課題についてよく分かっていない。いったシナリオであれ、時間を最も効率的に利用するアプローチを使いながら最適化を進めることは常に重要です。私は、最適化をする対象の表の重要性を見積もるには「スキャン頻度」と「テーブルサイズ」が最も関連性が高い指標であることを発見しました。以下のSQLは、最近のワークロード履歴の特性に基づき、それぞれシナリオにおいて、最適化する対象となるテーブルのリストを得るために役立つものです。それぞれの結果はスキャン頻度順に並べられ、最も多くスキャンされた表が先頭に表示されます。「遅いという事に対して具体的な情報はありません。DESC;これで最適化のために、テーブルの優先順位を付けることができましたので、ここがスタート点になります。シリーズの次のブログ記事では、ディストリビューションスタイルとディストリビューションキーについて説明します。Redshiftのユーザーが最適なパフォーマンスを得るためのワークロードをチューニングすることを支援しています。Redshiftサービスチームの一員として、彼は新しいサービスや既存のサービスの開発にも影響を与えており、貢献しています。休暇の際は妻のメアリーと一緒に新しいレストランにトライし、生まれたばかりの娘ソフィアの世話を楽しんでいます。Facebookこのブログの最新情報はTwitter、Facebookでもお知らせしています。お気軽にフォローください。