DEAデータストアの管理

Amazon Redshiftで運用しているテーブルでは、大量のDELETE処理とINSERT処理が頻繁に発生しています。最近、クエリ実行時間が増加しています。データエンジニアはテーブルの物理的な整理とクエリ実行計画改善のための統計情報更新を行う必要があります。適切な対応はどれですか。

A
VACUUMとANALYZEを定期的に実行する
✓ 正解
VACUUMは削除領域整理やソート処理を行い、ANALYZEは統計情報を更新します。Redshift性能維持で標準的な運用方法です。
B
COPYとUNLOADを交互に実行する
COPYとUNLOADはデータロードや抽出に使用されます。テーブル内部の整理や統計情報更新を目的とした操作ではありません。
C
REINDEXとDROP INDEXを実行する
REINDEXやDROP INDEXは一般的なRDBでの操作であり、Redshiftの性能管理における主要な方法ではありません。
D
BACKUPとRESTOREを繰り返し実行する
BACKUPとRESTOREは障害復旧や移行目的で利用されます。日常的なクエリ性能改善には適していません。

解説

RedshiftではDELETE後に発生する空き領域整理やソート順序維持のためにVACUUMを使用し、クエリオプティマイザーが利用する統計情報更新にはANALYZEを使用します。COPYやUNLOADはデータ入出力、BACKUPやRESTOREは復旧用途であり、通常のクエリ性能改善手段ではありません。

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