Amazon Redshift の『DISTKEY』と『SORTKEY』 は、クエリのパフォーマンスを最適化するための強力なツールです。Redshift は圧縮されたストレージを持つカラム型データベースなので、MySQL、Microsoft SQL、PostgreSQLなどのトランザクション型データベースのようにインデックスが使われることはなく、その代わりに、DISTKEY と SORTKEY が使われます。
そこで、Amazon Redshift のDISTKEYとSORTKEYについて知っておくべきことを５つご紹介します：
- DISTKEY と SORTKEY は、Amazon Redshift のクエリのパフォーマンスを最適化するためのツールである。
- Redshift は圧縮されたストレージを持つカラムナデータベースで、トランザクショナルデータベースと同じようにインデックスが使われることはない。
- DISTKEY と SORTKEYの値を選ぶのは簡単ではない。
- 誤った値の選択は、クエリのパフォーマンスに影響を与える可能性がある。
- Integrate.io は、Amazon Redshift への継続的なリアルタイムデータベースレプリケーションを提供しており、それによってデータ分析パイプラインが効率化される。
DISTKEYとSORTKEYとして使用する値の選択は、思っているほど簡単ではありません。実際、DISTKEY/SORTKEYの設定を誤ると、クエリのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。そこで、Amazon Redshift のDISTKEYとSORTKEYについて、以下のチュートリアルで詳しく見ていきましょう。
データを知る
この例では、以下のような「system_errors#」という一連のテーブルを使います。
位置
#
# は数字の羅列です。テーブルの各レコードは、システムで発生したエラーとその ①タイムスタンプ、②エラーコードで構成されており、各テーブルは２億８千２百万行（たくさんのエラー！）あります。ここで、最適化が必要なクエリがあります。このクエリは、各タイムスライスのエラータイプごとのエラー数を取得します：
DISTKEYを設定する前に、DISTKEYのないテーブルを作成し、クエリのパフォーマンスを確認することができます：
この Redshift クラスタ（2ノードdc1.large）では、クエリの実行に２０.５２秒かかりました。これは、テーブルの行数を考えれば、それほど悪くはないでしょう。ただ CPU （中央処理装置）の使用率を見ると、両方のコンピュートノードで最大で３０%のCPU が使われていました。これはクエリパフォーマンスを調査することで改善されるでしょう。
DISTKEY Redshift：クエリーを調査する
では、いよいよAmazon Redshift コンソールを解析してクエリパフォーマンスを確認しますよ。ありがたいことに、クエリパフォーマンスを分析するための便利なグラフやメトリクスが用意されています。
以下は、そのクエリーの「クエリー実行の詳細」です：
注意書きを見てみましょう。何かが間違っていたのでしょう：
この警告は、集計が必要な行（同じerr_codeとcreated_atの値を共有する行）が複数の計算ノードにまたがっているために発生しました。各ノードはまず自分の行を集計し、次にリーダーノードがその結果を再度集計する必要があります。上のスクリーンショットで「Aggregate」ステップが２つ見えるのはそのためです。さらに重要なのは、大量のデータがネットワークを介してリーダーノードに送信され、これがパフォーマンスのボトルネックとなったことです。同じerr_codeとcreated_atの値を共有する行をすべて１つのノードに置くことで、これを回避することができますが、これは DISTKEYを確定すればできます。
DISTKEYとSORTKEYを追加する
関連する行をすべて１つのノードに配置するには、カラムの err_code かcreated_at を DISTKEYで使うといいでしょう。
err_code でグループ化したクエリーを created_at なしで実行したい場合は、
DISTKEY と SORTKEYで err_code を選びます。
新しいテーブルに対してクエリがどのように実行されるかを見てみましょう：
驚くなかれ、このクエリには５４.９秒もかかりました。これは、DISTKEY/SORTKEYを持たないテーブルに対する最初のクエリよりも２.５倍も遅いです。この新しいテーブルは、エラーコードの行を全部同じノードに置き、隣り合わせに保存しています。なぜこのテーブルに対するクエリは、DISTKEY/SORTKEYのないテーブルよりもさらに遅くなるのでしょうか？
パズルを解く
DISTKEYのあるテーブルとないテーブルを２つ作成したところ、DISTKEYのあるテーブルの方が圧倒的に遅かったです：
なぜこのようなことが起こったのでしょうか？クエリの実行の詳細から、見解を得られるでしょう：
https://cdn.filestackcontent.com/auto_image//compress/cache=expiry:max/0PjYpDLURCG2N5DJ5XG8
赤の長い線があることにお気づきでしょうか。これは、最も遅いノードが平均処理時間より大幅に長くかかったということです。この場合、平均の４倍以上かかっており、最も遅いノードは、他のノードよりも多くの行を有していたはずです。以下のクエリを実行すると、各err_codeの行数が分かります：
エラーコードの1つ（1204）の行数が、他のものと比べて非常に多いことがわかります。実際には、テーブル内の行の９５.５%を占めており、err_codeはDISTKEY であるため、少なくとも９５.５%の行がある特定のノードに置かれたことになります。これがいわゆる「スキュー」です。このようなスキューが発生すると、最も遅い処理ノードによって性能が制限されるため、クエリの総処理時間は非常に長くなります。この（極端な）ケースでは、行がほとんどすべて１つのノードで処理されているため、このクエリはDISTKEYのないテーブルに対して行われたクエリよりも時間がかかっているのです。
異なるDISTKEYとSORTKEYを試してみよう
err_codeカラムの値はDISTKEYとして使用するには偏りすぎているので、
代わりに
他のカラムであるCreated_atを使うといでしょう。
同じクエリを実行した場合、８.３２秒しかかからず、前のクエリの６倍以上、最初のクエリの２倍以上の速さで結果が得られました。
CPUの使用率も、以前の３０%から１０%に改善されています。
クエリ実行の詳細も良好なようです。スキューは最小限であり、ネットワーク上での大きなデータ転送に対する警告サインはありません。
Hash Aggregation の詳細を見てみると、一番最初のクエリと比べて、手順がかなり簡略化されていることがわかります。二重の "Aggregate" はもう見えません。
まとめ
以下が今回のポイントになります：
- データベースを最適化したい重要なクエリを少数選びましょう。残念ですが、全クエリに対してテーブルを最適化することはできません。
- ネットワーク上での大きなデータ転送を避けるためにDISTKEY を確定しましょう。
- クエリで使用するカラムの中から、最もスキューの少ないカラムをDISTKEYとして選び’ましょう。timestamp のような多くの異なる値があるカラムは、最初の選択として適していますが、クレジットカードの種類や曜日など、明確な値が少ないカラムは避けましょう。
- DISTKEY/SORTKEYを使用しないテーブルが最高のパフォーマンスを発揮することはほとんどありませんが、オールラウンドなパフォーマンスを発揮することは可能です。データやクエリの性質をよく理解するまでは、DISTKEYとSORTKEYを確定しないのも選択してはありです。
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