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ベーステーブルのクエリとスケジュールされたクエリの結果のクエリを比較する

この Timestream クエリの例では、下記のスキーマ、クエリの例、出力を使用して、ベーステーブルのクエリと、スケジュールされたクエリ結果の派生テーブルのクエリを比較します。スケジュールされたクエリを適切に計画することで、行数の削減などにより、元のベーステーブルよりもクエリを高速化できる可能性がある派生テーブルを使用できます。

このシナリオを説明する動画「Improve query performance and reduce cost using scheduled queries in Amazon Timestream for LiveAnalytics」をご覧ください。

この例では、以下のシナリオを使用します。

ベーステーブル

下の表はベーステーブルのスキーマを示しています。

以下は、ベーステーブルのメジャーを示しています。ベーステーブルとは、スケジュールされたクエリが実行される Timestream のテーブルを指します。

ベーステーブルのクエリ

以下は、特定の時間範囲内における 5 分間の集計によってカウントを収集するアドホッククエリです。

SELECT BIN(time, 5m) as time, 
channel, 
product_id,
SUM(quantity) as product_quantity 
FROM "clickstream"."shopping" 
WHERE BIN(time, 5m) BETWEEN '2023-05-11 10:10:00.000000000' AND '2023-05-11 10:30:00.000000000'
AND channel = 'Social media'
and product_id = '431412'
GROUP BY BIN(time, 5m),channel,product_id

出力:

duration:1.745 sec
Bytes scanned: 29.89 MB
Query Id: AEBQEANMHG7MHHBHCKJ3BSOE3QUGIDBGWCCP5I6J6YUW5CVJZ2M3JCJ27QRMM7A
Row count:5

スケジュールされたクエリ

以下は、5 分おきに実行されるスケジュールされたクエリです。

SELECT BIN(time, 5m) as time, channel as measure_name, product_id, product, 
SUM(quantity) as product_quantity 
FROM "clickstream"."shopping" 
WHERE time BETWEEN BIN(@scheduled_runtime, 5m) - 10m AND BIN(@scheduled_runtime, 5m) - 5m 
AND channel = 'Social media' 
GROUP BY BIN(time, 5m), channel, product_id, product 

派生テーブルのクエリ

以下は、派生テーブルのアドホッククエリです。派生テーブルとは、スケジュールされたクエリの結果を含む Timestream テーブルを指します。

SELECT time, measure_name, product_id,product_quantity 
FROM "clickstream"."aggregate"
WHERE time BETWEEN '2023-05-11 10:10:00.000000000' AND '2023-05-11 10:30:00.000000000'
AND measure_name = 'Social media'
and product_id = '431412'

出力:

duration: 0.2960 sec
Bytes scanned: 235.00 B
QueryID: AEBQEANMHHAAQU4FFTT6CFM6UYXTL4SMLZV22MFP4KV2Z7IRVOPLOMLDD6BR33Q
Row count: 5

比較

以下は、ベーステーブルのクエリと派生テーブルのクエリの結果比較です。同じクエリでは、スケジュールされたクエリを使用して結果が集計される派生テーブルの方が、スキャンされたバイト数が少ないため、早く完了します。

これらの結果は、スケジュールされたクエリを使用してデータを集計し、クエリを高速化することの価値を示しています。