このトピックでは、Athena クエリのパフォーマンスを向上させるための一般的な情報と具体的な提案、および制限やリソース使用量に関連するエラーの回避方法について説明します。 大まかには、最適化は、サービス、クエリ、データ構造のカテゴリにグループ化できます。サービスレベルで行われた決定、クエリの記述方法に関する決定、データとテーブルの構造に関する決定はすべてパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。
Athena のパフォーマンスを最適化する - Amazon Athena
このトピックでは、Athena クエリのパフォーマンスを向上させるための一般的な情報と具体的な提案、および制限やリソース使用量に関連するエラーの回避方法について説明します。 大まかには、最適化は、サービス、クエリ、データ構造のカテゴリにグループ化できます。サービスレベルで行われた決定、クエリの記述方法に関する決定、データとテーブルの構造に関する決定はすべてパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Redshift
This document provides an overview and agenda for an AWS webinar on AWS Glue. It introduces AWS Glue as a fully managed and serverless ETL service that can manage metadata for various data sources. The webinar will cover the background of AWS Glue, its key features including being serverless and enabling secure development in notebooks, use cases, pricing, and a conclusion. It also provides detail
NoSQLについて勉強する。 - Qiita
と名だたるIT企業が立て続けにRDBMS製品をリリースし、この時期にリリースされた上記のDBによって現在のRDBMSシェアは9割を超えると言われています。 このように、多数のデータベース製品がリリースされた背景には、1970年～1990年頃においてビジネスフィールドへのITシステム導入が急速に進んだことがありました。 この時代ではまだ世の中はパソコン/インターネット時代には到達していないため、この時代のITの中心は正にこうしたデータベースによる情報管理そのものにあったと言っても過言ではありませんでした。 広義のDBMS(データベース管理システム)としてはリレーショナル型の他にネットワーク型、カード型、階層型などがありますがビジネスモデル(トランザクションの必要性など)に最もよく合致したのがRDBMSでした。RDBMSにおける"リレーショナル"とは 個々のデータ(レコード)がいくつか属性(カ
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