postデータウェアハウスの開発者の多くは、常に存在するスタースキーマに精通しています。年代にラルフ・キンボールによって紹介されたスタースキーマは、ビジネスデータをディメンション(時間や商品など)とファクト(金額や数量のトランザクション)に非正規化するために使用されます。スタースキーマは、反復的なビジネス定義の重複を減らすことで、データの保存、履歴の維持、更新を効率的に行い、集計とフィルタリングを高速化します。ビジネスインテリジェンス(BI)アプリケーションをサポートするスタースキーマの一般的な実装は、慣例化し成功しているため、多くのデータモデルの設計者にとってその実装は極めて容易なものになっています。非常に多くのデータアプリケーションを作成しており、経験則によるベストプラクティスのアプローチ、成果につながることを保証する基本的な実装を常に探求しています。スタースキーマの結合を大幅に改善できます。ここでは、スタースキーマの実装を成功に導くための基本的なステップをご紹介します。トランザクションの追加を容易にし、メンテナンスと履歴管理を簡素化するオープンなストレージ形式レイヤーです。クエリに最適化する機能も提供しています。デフォルトのテーブル形式であるため、構文はシンプルです。テーブルを作成するには、次のようにします。構文を指定してテーブルを作成する必要がありました。クエリで最も時間がかかるのは、クラウドストレージからのデータ読み込みと、基盤となるファイルを全て読み込む必要があることです。ファイルのみを選択的に読み込み、時間を大幅に節約できます。データスキッピングは、静的ファイルプルーニング、動的ファイルプルーニング、静的パーティションプルーニング、動的パーティションプルーニングに有効です。理想的なデータファイルサイズです。データファイルサイズが小さすぎるとファイル数が多くなりすぎ(よく知られている「スモールファイル問題」)、大きすぎると十分なデータをスキップできなくなります。33,554,432)です。繰り返しになりますが、ファイルサイズが大きすぎる場合、動的ファイルプルーニングは正しいファイルまたは複数のファイルにスキップしますが、ファイル自体が非常に大きいため、依然として多くの処理が必要になるという考え方です。最小限に抑えることができます。ノートブック全体のファイルサイズ値を設定できます。spark.databricks.delta.targetFileSize=33554432また、特定のテーブルにのみ設定することも可能です。オーダー作成時に、ファイルは新しいファイルサイズに比例して作成されます。オーダーの設定に至る前に、列の追加や削除を行い、強制的に書き直すことができます。ファイルサイズについての詳細は、こちらからご覧ください。使用される方のために、完全な構文はこちらに掲載されています。機能追加に伴い、テーブルサイズに応じたファイルサイズの自動調整も可能です。オーダーを使用してクラウドストレージに保存されたデータのレイアウトを最適化する機能をサポートしています。オーダーは、データベースの世界ではクラスタ化インデックスと同じような場面で使用されますが、実際には補助構造ではありません。オーダー定義の列値のような行ができるだけ少ないファイルに配置されるようにします。ほとんどのデータベースシステムは、クエリのパフォーマンスを向上させる方法として、インデックスを導入しています。インデックスはファイルであるため、データのサイズが大きくなると、インデックス自体が解決すべき別のビッグデータ問題になりかねません。ファイル内のデータを順序付けして、オブジェクトストレージ上での範囲選択をより効率的に行います。オーダーはクエリが探しているデータを見つけるために別の計算ボトルネックを作ることはありません。つの最大のディメンションの外部キー(使用する外部キーであり、実際に強制された外部キーではない)を選択しました。...)また、ファクトテーブルのデータが数千億行やペタバイトと非常に大規模な場合は、ファイルスキッピングをさらに向上させるためにパーティショニングを検討する必要があります。パーティションは、パーティショニングされたフィールドでアクティブにフィルタリングを行う場合に有効です。テーブルに主キーを強制しませんが、ディメンションに整数型や多倍長整数型の検証済みでユニークであることが期待されるサロゲートキーが存在していることもあるでしょう。オーダーに述語を追加した後、ファイルスキッピングと動的ファイルプルーニングの恩恵を受けました。オーダーがあり、ファクトへの結合でブロードキャストされました。フィールドに制限してください。Execution)です。ィションの統合、ソートマージ結合のブロードキャスト結合への変換、スキュー結合の最適化が含まれます。ディメンションモデルの高速化が可能になります。どのプランを選択するかを知るには、テーブルに関する統計情報を収集する必要があります。コマンドを発行します。お客様からは、テーブルの統計情報を収集することで、複雑な結合を含むディメンションモデルのクエリ実行が大幅に減少したとのご報告をいただいています。COLUMNSまとめ上述のガイドラインに従うことで、企業はクエリ時間を短縮できます。大幅に削減され、正しいコンテンツのみが処理されるようになりました。ツールからアドホックに送信されるクエリの種類に対応し、拡張性も高いという利点があります。クエリのパフォーマンス向上にも多大な投資を行っています。クエリのパフォーマンス向上については、こちらをご覧ください。クエリのパフォーマンス向上が期待できます。組み合わせることで、最高のクラウドデータウェアハウスを凌駕する低レイテンシのクエリパフォーマンスを実現することが期待できます。スタースキーマデータベースを構築しましょう。データは常に進化し、蓄積されていきます。私たち人間の日々の経験と似ているかもしれません。私たちは、自身の周りの世界の変化についていくために、常に新しいデータを取り込み、認識し、ときにはその中から新たな概念や解釈を得ます。このような認識モデルは、まさにテーブルのスキーマそのものです。どちらも、新しく得る情報の分類と処理のしかたを決める役割を持っています。そもそも「スキーマ(schema)」とは、日本人にとっても馴染みのある「スキーム(scheme)」という言葉の派生語です。計画や図などの意味を持ち、データベース関連だけでなく、哲学や心理学で使われている言葉でもあります。この記事で説明するデータベーススキーマ(DBスキーマ)とは、簡単に言えばデータベースの構造や整理の仕方のことです。Foundation.プライバシー通知|利用規約|現代奴隷法に関する声明|カリフォルニア州のプライバシー権利|プライバシ。