Amazon Redshift

概要

は、大規模な構造化・半をで分析するサービスです。列指向ストレージと並列処理を利用します。

主要技術

① プロビジョンドとServerless

プロビジョンドクラスターはノード構成を管理し、 Serverlessは処理容量の管理をサービスへ委ねます。

費用の面では、プロビジョンドクラスターは稼働中のノードに時間単位で課金されます。使う時間帯が決まっているなら、クラスターを一時停止すると、停止中はコンピューティングの課金が止まりストレージだけが課金されます。一時停止と再開はスケジュールでも実行できます。Redshift Serverlessは、クエリを処理した間のの使用量に秒単位（最小60秒）で課金され、ストレージは別に課金されます。使う日時が不定期で、空き時間が長い分析に向きます。

② 列指向と圧縮

分析で使用する列だけを読み取り、圧縮によってI/Oを削減します。大量の集計処理に適しています。

③ 分散とソート

はノード間のデータ配置、はスキャン範囲に影響します。結合や絞り込みのパターンに合わせます。

④ Spectrum

は、上のデータをクラスターへロードせずに照会します。

⑤ データ取込、バックアップ、セキュリティ

大量データはからCOPYで並列ロードし、結果はでS3へ出力できます。やのデータは、ストリーミング取り込みで自身がコンシューマーとして読み、S3などの一時的な保存先を挟まずにへ直接取り込めます。ほぼリアルタイムの分析に使います。はバックアップと復元に使い、クロスコピーを構成するとリージョン障害へ備えられます。

内に配置し、でS3などへのアクセスを許可します。保存時・転送時暗号化、監査ログ、データベース権限を組み合わせます。はノード間のデータ移動、は読み取る範囲を減らす観点で設計します。

試験対策

① Athenaとの比較

への単発・アドホックは、繰り返す複雑な分析やにはを選びます。

② OLTPとの違い

大量の分析集計には、トランザクション処理にはやを選びます。

要件	選択肢
繰り返す複雑な分析・	Redshift
を外部表として参照
S3への単発
行単位の頻繁な更新	RDS/Aurora