Amazon Redshift का डिज़ाइन और ट्यूनिंग

मैं Amazon Redshift पर डेटा वेयरहाउस बनाता और ट्यून करता हूँ ताकि एनालिटिक्स तेज़ रहे, भले ही मात्रा अरबों पंक्तियों तक बढ़ जाए। मैं स्कीमा से शुरू करता हूँ: मैं तथ्यों और आयामों का मॉडल बनाता हूँ, फिर आपके प्रश्नों के डेटा को फ़िल्टर और जोड़ने के तरीके के आधार पर वितरण शैली और सॉर्ट कुंजी चुनता हूँ। एक अच्छा DISTKEY जुड़े हुए पंक्तियों को एक नोड पर रखता है और अनावश्यक नेटवर्क शफल को समाप्त करता है, सही SORTKEY योजनाकार को पूरे ब्लॉकों को छोड़ने देता है, और कॉलम संकुचन हर स्कैन को छोटा करता है।

स्कीमा के अलावा, मैं सभी चलती हुई चीज़ों को संभालता हूँ। मैं COPY के माध्यम से Amazon S3 से लोडिंग का डिज़ाइन करता हूँ, समय पर VACUUM और ANALYZE चलाता हूँ ताकि आँकड़े सत्य हों, और कार्यभार प्रबंधन और समवर्ती स्केलिंग को कॉन्फ़िगर करता हूँ ताकि भारी रिपोर्ट डैशबोर्ड को भूखा न रखें। मैं आपके अपने लॉग से धीमी क्वेरी को फिर से लिखता हूँ, प्रत्येक को निष्पादन योजना के खिलाफ चेक करता हूँ, वेयरहाउस को आपके BI टूल से जोड़ता हूँ, और भूमिकाएँ और अनुमतियाँ सेट करता हूँ। मैं अंत से अंत तक मदद करता हूँ - चाहे आप विरासती स्टोरेज से माइग्रेट कर रहे हों, पहली बार एनालिटिक्स स्थापित कर रहे हों, या एक सुस्त क्लस्टर को बचा रहे हों।

— विचारशील वितरण और सॉर्ट कुंजी के साथ स्कीमा
— S3 से लोडिंग, COPY पाइपलाइन्स, VACUUM, और ANALYZE
— क्वेरी ट्यूनिंग, WLM, समवर्ती स्केलिंग, और BI एकीकरण