SAA / ドメイン3 高パフォーマンスなアーキテクチャの設計

Amazon Athena

概要

は、上のデータを標準で直接分析するクエリサービスです。サーバー管理なしで必要なときだけ実行でき、の対話的な分析に適しています。


主要技術

① スキーマオンリード

データを事前にデータベースへロードせず、 Data Catalogのテーブル定義を使って読み取ります。CSV、、などを扱えます。

② パーティションと列指向形式

日付などでパーティションを分け、やへ変換すると、スキャン量と実行時間を削減できます。圧縮と適切なファイルサイズも性能に影響します。

③ ワークグループ

クエリの分離、スキャン量制限、結果出力先、暗号化などをワークグループ単位で管理できます。


④ コスト、セキュリティ、形式変換

は主にクエリがスキャンしたデータ量がコストへ影響します。やなどの列指向形式、圧縮、パーティション、必要列だけを読むでスキャン量を減らします。小さなファイルが大量にある場合は、適切なサイズへまとめることも性能改善になります。

Data Catalogはスキーマを共有し、はデータアクセスを一元管理します。クエリ結果の出力先にも暗号化とアクセス制御が必要です。を使うと、検索結果をParquetなどへ変換してS3へ保存できます。


試験対策

① 選択基準

のデータへアドホックを実行し、クラスターを管理したくない場合に選びます。継続的で複雑な処理にはを検討します。

② 性能改善

「スキャン量を減らす」が中心です。パーティション、列指向形式、圧縮、不要列を読まないクエリを組み合わせます。

⚠️ 頻出: パーティションを作るだけでは不十分です。WHERE句で対象パーティションを絞ります。の単発分析は、継続的で複雑なDWH分析はです。


参考文献

  1. ※1出題比率: AWS 公式の試験ガイドに記載された、採点対象の設問のうちその分野が占める割合です。

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