クエリパフォーマンスのチューニング - Amazon Redshift
Amazon Redshift は、構造化クエリ言語 (SQL) に基づくクエリを使用して、システム内のデータおよびオブジェクトとやり取りします。データ操作言語 (DML) は、データの表示、追加、変更、削除に使用する SQL のサブセットです。データ定義言語 (DDL) は、テーブルやビューなどのデータベースオブジェクトの追加、変更、削除に使用する SQL のサブセットです。 システムがセットアップされると、通常は DML を最も多く使用します (特にデータを取得および表示する SELECT コマンド)。Amazon Redshift で有効なデータ取得クエリを記述するには、SELECT についてよく理解し、Amazon Redshift テーブル設計のベストプラクティスにまとめられているヒントを当てはめてクエリの効果を最大限に高めてください。 Amazon Redshift がクエリを
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
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