スケジュールされたクエリ

パネルの入力に使用されるクエリによってスキャンされるバイト数、ダッシュボードの再ロードの頻度、およびこれらのダッシュボードをロードする同時ユーザー数を考慮します。最も頻繁にロードされ、大量のデータをスキャンするダッシュボードから開始します。集計ダッシュボードの例にある最初の 2 つのダッシュボードと、ドリルダウンの例にある集計ダッシュボードは、こうしたダッシュボードの好例です。

どの計算が繰り返し使用されているかを考えます。すべてのパネルと、パネルで使用されるすべての変数値に対して、スケジュールされたクエリを作成できますが、1 つの計算を使用して複数のパネルに必要なデータを事前計算する方法を見つけることで、コストとスケジュールされたクエリの数を大幅に最適化することができます。

スケジュールされたクエリの頻度を考慮して、派生テーブルのマテリアライズされた結果を更新します。ダッシュボードの更新頻度、ダッシュボードでクエリされた時間枠、事前計算で使用された時間のビン分割、ダッシュボードのパネルを分析します。例えば、過去数日間の時間単位の集計をプロットしているダッシュボードが、数時間に 1 回しか更新されない場合は、30 分または 1 時間に 1 回のみ更新するようにスケジュールされたクエリを設定できます。一方、1 分あたりの集計をプロットし、1 分ごとに更新されるダッシュボードがある場合は、スケジュールされたクエリで 1 分または数分ごとに結果を更新する必要があります。

スケジュールされたクエリを使用して、どのクエリパターンをさらに最適化できるかを (クエリコストとクエリレイテンシーの両方の観点から) 検討します。例えば、ダッシュボードで変数として頻繁に使用される一意のディメンション値を計算したり、センサーから出力された最後のデータポイントや特定の日付以降にセンサーから出力された最初のデータポイントを返したりする場合などです。これらのパターン例の一部については、このガイドで説明します。