AWS::IAM::Role - AWS CloudFormation
Type: AWS::IAM::Role Properties: AssumeRolePolicyDocument: Json Description: String ManagedPolicyArns: - String MaxSessionDuration: Integer Path: String PermissionsBoundary: String Policies: - Policy RoleName: String Tags: - Tag AssumeRolePolicyDocument The trust policy that is associated with this role. Trust policies define which entities can assume the role. You can associate only one trust pol
ポーリングパイプラインをイベントベースの変更検出の使用に移行する - AWS CodePipeline
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 ポーリングパイプラインをイベントベースの変更検出の使用に移行する AWS CodePipeline は、完全なエンドツーエンドの継続的デリバリーをサポートしています。このサービスでは、コードの変更があると、パイプラインが開始されます。コードの変更時にパイプラインを開始するために、イベントベースの変更検出とポーリングの 2 つの方法がサポートされています。パイプラインにはイベントベースの変更検出を使用することをお勧めします。 ここで説明する手順を使用して、ポーリングパイプラインからイベントベースの変更検出方法に移行 (更新) します。 パイプラインに推奨されるイベントベースの変更検出方法は、CodeCommit などのパイプラインソースによって決まります。その場合、例
クエリプランの評価 - Amazon Redshift
クエリプランを使用すると、分散スタイル最適化の候補を特定できます。 初期設計の決定を行った後で、テーブルを作成し、テーブルにデータをロードして、テーブルをテストします。実際のデータにできるだけ近いテストデータセットを使用します。比較のベースラインとして使用するロード時間を測定します。 実行する予定のクエリのうち、典型的な高コストクエリ、つまり結合と集計を使用するクエリを評価します。さまざまな設計オプションの実行時間を比較します。実行時間を比較する際は、最初のランタイムにはコンパイル時間が含まれるため、最初の時間はカウントしないでください。 DS_DIST_NONE 対応するスライスはコンピューティングノードにコロケーションされているため、再分散は必要となりません。通常は、DS_DIST_NONE ステップ (ファクトテーブルと単一のディメンションテーブル間の結合) が 1 つあるだけです。
テーブルのバキューム処理 - Amazon Redshift
Amazon Redshift は、バックグラウンドでテーブルを自動でソートし、VACUUM DELETE オペレーションを実行できます。ロードまたは一連の増分更新の後にテーブルをクリーンアップするには、データベース全体または個々のテーブルに対して VACUUM コマンドを実行することもできます。 必要なテーブルのアクセス許可を持つユーザーのみが、テーブルのバキューム処理を効果的に行うことができます。必要なテーブルアクセス許可なしで VACUUM が実行された場合、オペレーションは完了しますが、効果はありません。バキューム処理を効果的に実行するための有効なテーブルのアクセス許可のリストについては、「VACUUM」を参照してください。 このため、必要に応じて、テーブルを個別にバキューム処理することをお勧めします。この方法をお勧めするもう 1 つの理由は、データベース全体をバキューム処理すると
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