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![スペシャルコラム 成毛 眞 「シリコンバレーは関西だ」 | Kobe Digital Labo 神戸デジタル・ラボ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0c7526a76ef7f208d0cd9853de6e8b9988369ef9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.kdl.co.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F09%2F2000616a94d28de8aec919c457dccd92.jpg)
はじめに Amazon Redshift には機械学習ベースで自動的にパフォーマンスを最適化する機能が複数あります。数が増えて追いきれなくなってきたので以下にまとめます。 Automatic Vacuum Delete デフォルトで有効 2018/12/19 に追加 UPDATE や DELETE オペレーションにより論理削除された行数にもとづいてバックグラウンドで自動的に VACCUM DELETE を実行します。これにより断片化で消費されていたスペースが解放され、ワークロードのパフォーマンスが向上します。 低負荷のときに実行するようにスケジュールされ、負荷が高い間は操作を停止します。 Automatic Analyze デフォルト有効 2019/1/18 に追加 バックグラウンドで自動的に ANALYZE を実行し、テーブルの統計情報を更新します。これにより最適なクエリの実行計画の作成
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