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# Amazon Redshift でマテリアライズドビューを使用する
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Ethan Stark、Kelly Ragan、Srinivasan Krishnasamy (Amazon Web Services (AWS))

2022 年 12 月 ([ドキュメント履歴](doc-history.md))

## 概要
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データウェアハウスのアプリケーションでは多くの場合、大規模なテーブルで複雑なクエリを実行する必要があります。これらのクエリの処理に時間と費用がかかることもあります。例えば、Amazon Redshift でクエリを実行すると、リーダーノードはクエリの解析、検証、計画、最適化、実行を行います。このプロセスでは、ウォールクロック時間、CPU 時間、メモリを大量に消費することで、機会費用と実際のコストが増加する可能性があります。

このガイドでは、Amazon Redshift のマテリアライズドビューを使用してクエリ、特に予測可能で頻繁に繰り返されるクエリを高速化する方法について説明します。マテリアライズドビューは事前に計算された結果セットを保存することでクエリ時間を短縮するため、基となるベーステーブルに直接アクセスする必要がなくなります。クエリ時間を短縮することで、クエリ処理のコストを削減できるため、アプリケーションをコスト効率よくスケールできます。このガイドはデータエンジニア、データアーキテクト、データアナリストを対象としています。

## ターゲットを絞ったビジネス成果
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このガイドを使用すると、次のようなビジネス成果を達成できます。
+ Amazon Redshift クエリの処理コストを削減
+ アプリケーションを効率的かつ費用対効果の高い方法で拡張
+ より価値の高いタスクに時間を割けるようユーザーを解放