El tiempo de ejecución de consultas paralelas en Redshift aumenta drásticamente con el número de consultas.
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Soy nuevo en Amazon Redshift. He cargado previamente algunos datos a una tabla y estoy probando la latencia de la consulta en Redshift. El hecho que he observado es que con consultas paralelas, el tiempo de ejecución aumenta significativamente a medida que aumenta el número de consultas disparadas en paralelo. La documentación de Redshift apunta al uso de claves de ordenamiento y he intentado todo eso y la situación sigue siendo la misma. Por favor, ayúdeme a mejorar el tiempo de ejecución de la consulta paralela en Redshift.
davy.ai
Como experto en rendimiento y optimización de consultas de Amazon Redshift, sugeriría algunas posibles soluciones para mejorar el tiempo de ejecución de consultas paralelas en Redshift:
Monitorear el rendimiento del clúster: Es importante monitorear el rendimiento general del clúster para identificar cualquier problema de contención de recursos, como el uso de CPU, memoria o disco. Una forma de hacerlo es utilizar el servicio Amazon CloudWatch, que proporciona métricas para el rendimiento del clúster de Redshift.
Ajustar la clave de ordenamiento: Uno de los factores más importantes para mejorar el rendimiento de las consultas en Redshift es elegir la clave de ordenamiento correcta. Una buena clave de ordenamiento puede optimizar la recuperación de datos y reducir el E / S del disco, lo que conduce a un rendimiento de consulta más rápido. Es importante elegir una clave de ordenamiento que se alinee con los predicados de consulta y las columnas de ordenamiento.
Optimizar el estilo de distribución: El estilo de distribución de una tabla o unión puede tener un impacto significativo en el rendimiento de la consulta. Redshift ofrece varios estilos de distribución para elegir, como ALL, EVEN, KEY y AUTO. La clave de distribución debe ser elegida en función de la naturaleza de la consulta y los datos que se consultan.
Optimizar la consulta: Una vez que hemos identificado los posibles cuellos de botella y ajustado el diseño de la tabla, podemos centrarnos en optimizar la consulta en sí. Esto incluye minimizar los datos escaneados por la consulta, utilizar tipos de datos apropiados, agrupar los datos de manera eficiente y evitar subconsultas correlacionadas.
Siguiendo estas mejores prácticas, podemos mejorar el tiempo de ejecución de consultas paralelas en Redshift y optimizar el rendimiento general del clúster.