ドコモ3年目社員がRedshiftの10年モノの技術負債解消にチャレンジしてみた - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ

はじめに システム概要 長時間Vacuumの回避 列指向データベース Vacuumが走りにくい処理への変更 Truncateの積極活用 時系列テーブルの使用 ディープコピーの実行 Vacuumの頻度・範囲見直し 他にも改善策として挙げられるもの Concurrency Scalingの導入 Redshift Serverlessの導入 おわりに はじめに NTTドコモ データプラットフォーム部（以下DP部）木村です。 NTTドコモでは「通信」だけでなく「決済・保険・投資」「エンタメ」をはじめとした様々なサービスをコンシューマー向けに提供しています。 DP部では様々なサービスに対して、データドリブンの価値創造をあたりまえにすべく、データ基盤開発・データ分析・ナレッジ集約・データ活用人材育成を実施しています。 本記事では私が3年目社員だった22年度に取り組んだ、約10年前から稼働しているデータ