データベースの自動最適化

Amazon Redshift は、パフォーマンスの向上、手動メンテナンスの削減、リソース使用量の最適化を、自律管理としてまとめた一連の自動化された機能をホストします。Autonomics は機械学習とバックグラウンドプロセスを活用してデータベースオペレーションを効率的に管理し、多くのメンテナンスルーチンタスクを自動化してデータベース管理者のワークロードを削減します。

次の表は、Amazon Redshift の自律管理の詳細を示しています。

自律管理機能	説明
自動バキュームソート	Amazon Redshift は、観察されたクエリパターンに基づいてテーブルデータを自動的に再編成し、最適なソート順序を確保します。この機能は、指定したソートキーを持つテーブルに対して、デフォルトで有効になっています。詳細については、「自動テーブルソート」を参照してください。
自動バキューム削除	Amazon Redshift はバキュームオペレーションを自動的に実行して、削除された行からスペースを再利用し、データをソートします。自動バキューム削除オペレーションの詳細については、「自動バキューム削除」を参照してください。
自動テーブル最適化	Amazon Redshift は、クエリパフォーマンスとテーブルメタデータをモニタリングして、テーブルの最適なソートキーと分散キーを自動的に決定し、行がテーブルに追加されるときにデータ値の列に適用される圧縮のタイプを選択します。詳細については、「自動テーブル最適化」および「圧縮エンコード」を参照してください。
自動分析	Amazon Redshift は、テーブル内のデータが変更されるとテーブルを自動的に分析し、クエリプランナーが最適な実行計画に関する情報を更新できるようにします。自動分析オペレーションの詳細については、「自動分析」を参照してください。
自動マテリアライズドビュー	Amazon Redshift は、観察されたクエリパターンに基づいてマテリアライズドビューを自動的に作成し、更新します。これにより、ユーザーがビューを手動で作成または更新する必要を削減でき、クエリレスポンスが高速化されます。マテリアライズドビューの詳細については、「Amazon Redshift でのマテリアライズドビュー」を参照してください。

これらの自律管理機能はデフォルトで有効になっており、トラフィックが少ない期間にバックグラウンドで自動的に実行され、クラスターのパフォーマンスを最適化します。「Amazon Redshift 管理ガイド」の「デフォルトパラメータ値」を参照して、自動機能を設定できます。

持続的なトラフィック量が多いクラスターまたはワークグループの場合、追加のコンピューティングリソースを有効にして継続的な最適化を確保することをお勧めします。詳細については、「データベースの自動最適化のための追加のコンピューティングリソースの割り当て」を参照してください。

トピック

• データベースの自動最適化のための追加のコンピューティングリソースの割り当て

• 自律管理オペレーションの請求

• 自律管理オペレーションの使用状況メトリクス