G-genの杉村です。Google Cloud（旧称 GCP）のフルマネージドのデータウェアハウスである BigQuery には、パフォーマンスの向上に当たり パーティション と クラスタリング という重要な概念があります。それぞれの仕組みや使い分けを解説していきます。 パーティション パーティションとは パーティションフィルタ要件 (Partition filter requirements) メリット パーティションの分割基準 時間の列 取り込み時間 整数範囲の列 パーティションの管理 クラスタリング クラスタリングとは クラスタ化に指定する列 自動再クラスタリング パーティション VS クラスタリング パーティションとクラスタリングの違い パーティションとクラスタリングの使い分け パーティション・クラスターのレコメンデーション その他 注意点 参考情報 パーティション パーティション
データをパーティションすることで、各クエリによってスキャンされるデータの量を制限できるようになるため、パフォーマンスが向上し、コストが削減されます。任意のキーでデータをパーティションに分割することができます。一般的な方法では、時間に基づいてデータをパーティションします。これにより、通常、複数レベルのパーティション構成となります。たとえば、1 時間ごとに配信されるデータを年、月、日、時間でパーティションできます。別の例として、データが配信されるソースが多数に分かれているものの、それらのロードは 1 日 1 回だけ行われる場合には、データソースと日付によるパーティションを行います。 Athena では Apache Hive スタイルのパーティションを使用できます。このパーティションのデータパスには、等号で連結されたキーと値のペア (例えば country=us/... または year=20
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena のパフォーマンスチューニング Tips トップ 10 2024 年 2 月に更新された原文を日本語版として 9 月に反映しました： この記事は、コストベースの最適化とクエリ結果の再利用を含む Amazon Athena エンジンバージョン 3 の変更を反映するために確認および更新されました。 Amazon Athena は、オープンソースのフレームワークに基づいた対話型分析サービスで、標準の SQL を使って Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に格納されたオープンテーブルおよびファイル形式のデータを簡単に分析できます。Athena はサーバーレスなので、インフラストラクチャの管理は不要で、実行したクエリに対してのみ料金を支払います。Athena は使いやすく、Ama
By partitioning your data, you can restrict the amount of data scanned by each query, thus improving performance and reducing cost. You can partition your data by any key. A common practice is to partition the data based on time, often leading to a multi-level partitioning scheme. For example, a customer who has data coming in every hour might decide to partition by year, month, date, and hour. An
参考URL パーティショニングとは パーティショニングの種類 RANGE パーティショニング このタイプのパーティショニングは、指定された範囲に含まれるカラム値に基づいて、行をパーティションに割り当てます。 LIST パーティショニング RANGE によるパーティショニングに似ていますが、別個の値のセットのいずれかに一致するカラムに基づいて、パーティションが選択されます。 HASH パーティショニング このタイプのパーティショニングでは、テーブルに挿入される行内のカラム値を操作するユーザー定義式によって返される値に基づいて、パーティションが選択されます。関数は、負ではない整数値を返す MySQL の有効な式で構成できます。このタイプを拡張した LINEAR HASH も使用できます。 KEY パーティショニング このタイプのパーティショニングは、HASH によるパーティショニングに似ていま
パーティショニングとはデータを複数に分割して格納することです。特にデータサイズが大きい場合には、性能や運用性の向上や、故障の影響を局所化できる利点があります。
This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. Find sources: "Partition" database – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (March 2014) (Learn how and when to remove this message) Partitioning options on a table in MySQL in the environment of the Adminer tool.
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "分割" データベース – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2019年1月) データベースの分割（ぶんかつ、英: Partitioning）は、データベースを複数の部分に分割することである。 この分割は管理しやすさ、性能、可用性などの向上を理由として行われるのが一般的である。パーティション化とも呼ばれ、分割された各部分をパーティションと呼ぶ。 最もよくあるものは、分散データベースでの分割である。各パーティションは複数のノードに分散配置され、ユーザーはそれぞれのノードでローカルにトランザクションを実施できる。これは、可用性とセキ
This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. Find sources: "Shard" database architecture – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (March 2021) (Learn how and when to remove this message) A database shard, or simply a shard, is a horizontal partition of data
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