DEAデータストアの管理
Amazon Redshiftクラスターを使用してデータウェアハウスを運用しています。毎晩のバッチ処理で大量の行の削除と新しいデータのロードが行われます。最近、クエリのパフォーマンスが著しく低下し、ディスク使用量も予想以上に増加していることがわかりました。データエンジニアは、クラスターのパフォーマンスを回復するためにどのメンテナンス作業をスケジュールすべきですか。
Aデータベースのリインデックスを実行してソートキーを再構築し、クラスターを再起動する
リインデックスはテーブルのソートキーに基づきデータを物理的に再配置するのには役立ちますが、削除された行の領域解放や最新の統計情報の更新という、現在のパフォーマンス低下の直接的な原因解決としては不十分な手順となります。
BVACUUMコマンドを実行して領域を解放し、ANALYZEコマンドで統計情報を更新する
✓ 正解
大量の行の削除と追加が行われた後、VACUUMコマンドにより削除済みの領域を解放してディスクの断片化を解消し、ANALYZEコマンドを実行してクエリオプティマイザ用の統計情報を最新に保つことがパフォーマンス回復の基本です。
CRedshiftのノードタイプをより大きなインスタンスファミリーにスケーリングする
データの断片化や古い統計情報が原因でパフォーマンスが低下している場合、クラスターのインスタンスサイズをスケールアップしても一時的なリソース増強にしかならず、根本的なディスク容量の問題や最適化の欠如は解消されません。
Dマテリアライズドビューを再作成し、最新のデータセットに基づいてクエリを最適化する
マテリアライズドビューの再作成により一部のクエリは高速化する可能性がありますが、クラスター全体のデータロードや削除に伴うディスク領域の肥大化と基盤となるテーブルのクエリパフォーマンスの低下を根本的に解決することはできません。
解説
Amazon Redshiftでは、行を削除または更新（内部的には削除と挿入）しても、ディスクスペースは自動的には即座に解放されません。大量のデータ更新後は、削除によって発生したゴースト行が蓄積し、ディスク使用量の増加とシーケンシャルスキャンの遅延を引き起こします。これを解決するには、VACUUMコマンドを実行して削除済み領域を解放し、必要に応じてデータを再ソートします。さらに、クエリオプティマイザが最適な実行計画を立てられるように、ANALYZEコマンドを実行してテーブルの統計情報を最新化する必要があります。リインデックスや単純なスケールアップでは、肥大化したデータ領域の整理や統計情報の根本的な更新という課題は解決されません。
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