Implementierung von Workload Management - Amazon Redshift

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Implementierung von Workload Management

Sie können Workload Management (WLM) zur Definition mehrerer Abfragewarteschlangen und zur Weiterleitung von Abfragen zu den geeigneten Warteschlangen zur Laufzeit verwenden.

Es kann vorkommen, dass Sie mehrere Sitzungen oder Benutzer haben, die gleichzeitig Abfragen ausführen. In diesen Fällen können einige Abfragen über einen längeren Zeitraum Clusterressourcen beanspruchen und die Leistung anderer Abfragen beeinträchtigen. Nehmen Sie beispielsweise an, eine Benutzergruppe übermittelt gelegentlich komplexe, lang andauernde Abfragen, die Zeilen aus mehreren großen Tabellen auswählen und sortieren. Eine andere Gruppe übermittelt häufig kurze Abfragen, die nur wenige Zeilen aus einer oder zwei Tabellen auswählen und nur wenige Sekunden in Anspruch nehmen. In dieser Situation müssen die kürzeren Abfragen möglicherweise in einer Warteschlange warten, bis eine lang andauernde Abfrage abgeschlossen ist. WLM hilft, diese Situation zu steuern.

Sie können Amazon Redshift WLM so konfigurieren, dass es entweder mit automatischem oder manuellem WLM ausgeführt wird.

Automatisches WLM

Um den Systemdurchsatz zu maximieren und Ressourcen effektiv zu verwenden, können Sie Amazon Redshift aktivieren. So können Sie die Aufteilung von Ressourcen für die Ausführung gleichzeitiger Abfragen mit automatischem WLM verwalten. Das automatische WLM verwaltet die für die Ausführung von Abfragen benötigten Ressourcen. Amazon Redshift legt fest, wie viele Abfragen gleichzeitig ausgeführt werden und wie viel Arbeitsspeicher den einzelnen verteilten Abfragen zugewiesen wird. Sie können das automatische WLM über die Amazon-Redshift-Konsole aktivieren, indem Sie Switch WLM mode (WLM-Modus wechseln) und anschließend Auto WLM (Automatisches WLM) auswählen. Bei Wahl dieser Option werden bis zu acht Warteschlangen für die Verwaltung von Abfragen verwendet. Die Felder Memory (Arbeitsspeicher) und Concurrency on main (Nebenläufigkeit für Haupt) werden dabei auf Auto (Automatisch) festgelegt. Sie können eine Priorität angeben, die die geschäftliche Priorität des Workloads angibt, oder die Benutzer, die den einzelnen Warteschlangen zugeordnet sind. Die Standardpriorität der Abfragen ist auf Normal (Normal) festgelegt. Informationen zum Ändern der Priorität von Abfragen in einer Warteschlange finden Sie unter Abfragepriorität. Weitere Informationen finden Sie unter Implementieren von automatischem WLM.

Während der Laufzeit können Sie Abfragen nach Benutzer- oder Abfragegruppe an diese Warteschlangen leiten. Sie können auch eine Abfrageüberwachungsregel (Query Monitoring Rule, QMR) konfigurieren, um lang andauernde Abfragen zu begrenzen.

Mit Nebenläufigkeitsskalierung und automatischem WLM können Sie eine praktisch unbegrenzt Zahl gleichzeitiger Benutzer und Abfragen bei einer konsistent schnellen Abfrageleistung unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Nebenläufigkeitsskalierung.

Anmerkung

Wir empfehlen für die Verwaltung von Abfrageressourcen die Erstellung einer Parametergruppe und die Verwendung des automatischen WLM. Für Einzelheiten zur Migration vom manuellen zum automatischen WLM vgl. Migration vom manuellen WLM zum automatischen WLM.

Manuelles WLM

Alternativ können Sie die Systemleistung und die Benutzerfreundlichkeit verwalten, indem Sie Ihre WLM-Konfiguration ändern und separate Warteschlangen für lang andauernde und kürzer laufende Abfragen erstellen. Während der Laufzeit können Sie Abfragen nach Benutzer- oder Abfragegruppe an diese Warteschlangen leiten. Unter Verwendung der Amazon-Redshift-Konsole können Sie diese manuelle Konfiguration aktivieren, indem Sie zu Manual WLM (manuelles WLM) wechseln. Bei dieser Option bestimmen Sie die Warteschlangen, die für die Abfrageverwaltung verwendet werden, sowie die Werte für die Felder Memory (Arbeitsspeicher) und Concurrency on main (Nebenläufigkeit für Haupt). Anhand einer manuellen Konfiguration können Sie bis zu acht Abfragewarteschlangen konfigurieren und die Zahl der in diesen Warteschlangen gleichzeitig möglichen Abfragen einstellen.

Sie können Regeln einrichten, um Abfragen auf der Grundlage des jeweiligen Benutzers oder von Ihnen angegebener Beschriftungen an bestimmte Warteschlangen weiterzuleiten. Sie können auch festlegen, wie viel Speicher jeder Warteschlange zugewiesen wird, so dass große Abfragen in Warteschlangen mit mehr Speicher als bei anderen Warteschlangen ausgeführt werden. Sie können auch eine Abfrageüberwachungsregel (Query Monitoring Rule, QMR) konfigurieren, um lang andauernde Abfragen zu begrenzen. Weitere Informationen finden Sie unter Implementieren von manuellem WLM.

Anmerkung

Wir empfehlen, für manuelle WLM-Abfragewartschlangen insgesamt höchstens 15 Abfrage-Slots zu konfigurieren. Weitere Informationen finden Sie unter Nebenläufigkeitsstufe.

Einschränkungen in Bezug auf die WLM-Warteschlangen

Beachten Sie, dass Sie bei einer manuellen WLM-Konfiguration einer Warteschlange maximal 50 Slots zuweisen können. Dies bedeutet jedoch nicht, dass ein Amazon-Redshift-Cluster bei einer automatischen WLM-Konfiguration immer 50 Abfragen gleichzeitig ausführt. Dies kann sich je nach Speicherbedarf oder anderen Arten von Ressourcenzuweisungen im Cluster ändern.

Anwendungsfälle für automatisches WLM und manuelles WLM

Verwenden Sie automatisches WLM, wenn Sie Amazon Redshift aktivieren möchten. So können Sie die Aufteilung von Ressourcen für die Ausführung gleichzeitiger Abfragen verwalten. Die Verwendung von automatischem WLM führt häufig zu einem höheren Durchsatz als manuelles WLM. Mit automatischem WLM können Sie Abfrageprioritäten für Workloads in einer Warteschlange definieren. Weitere Informationen zur Abfragepriorität finden Sie unter Abfragepriorität.

Verwenden Sie manuelles WLM, wenn Sie mehr Kontrolle über die Parallelität haben möchten.

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