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クラウド データウェアハウス比較解説まとめ (Amazon Redshift・Azure SQL Data Warehouse・Google BigQuery)
最終更新 2020-01-30 データウェアハウスサービス Amazon Redshift・Azure SQL Data Warehouse・Google BigQuery について、様々なポイントから機能や料金の比較をしてみます。 データウェアハウスとは データウェアハウス (Data Warehouse = DWH) とは「データ倉庫」という意味です。 MySQL・Oracle・PostgreSQL などの一般的な RDBMS と似ていますが、 テラバイト・ペタバイト級の大量データをそこそこの速度で処理するという特徴があります。 「そこそこ」というのは、例えば「1秒では終わらないけど、数十秒〜数分で終わる」というようなレベルです。 用途としては、売上データ・在庫データ・顧客データなど数年単位のデータをデータウェアハウスに格納して分析するというのが一般的です。なお、特定レコードを高速に更
AWSとAzureにおけるデータウェアハウスに対するサービスへのアプローチの違いを考える
ビッグデータというバズワードを聞いて久しいですが、各ベンダそれぞれがビッグデータのコンポーネントとして、クラウドDWH(データウェアハウス)のサービスを提供しています。 クラウドベースのDWHはスケーラビリティにも優れ、オンデマンドで調達ができる便利なサービスです。 ここでは、AWSのRedshiftとAzureのSQL Data Warehouseを比較してみようと思います。 まだまだ、私も勉強を進めている所ですので、忌憚の無いご意見をお待ちしています。 AWSにおけるデータウェアハウス Redshift Amazon Redshiftについては、公式ドキュメントのデータウェアハウスシステムのアーキテクチャを読むのが一番とは思います、ペタバイトクラスまで展開できるスケーラビリティを実現する仕組みがしっかりと解説されています。 クラスタには、リーダーノードと呼ばれるDBへの実行計画などを管
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