SQL サービングチートシート

レイクハウスプラットフォームから高速で信頼性の高い分析を提供するには、最適なBIパフォーマンスが得られるようにSQLウェアハウスを構成して操作することが不可欠です。 DatabricksのSQLは、ビジネスインテリジェンスのワークロードを処理することを目的として構築されており、動的なスケーリング、効率的なクエリ処理、堅牢なリソース管理を可能にします。

このページでは、応答性の高いダッシュボード、コスト効率の高いリソースの使用、エンタープライズSQLツールとのスムーズな統合を確保するための、SQL ウェアハウスのプロビジョニング、管理、モニタリングに関する推奨プラクティスについて概説BIます。

このコンテンツは、アナリティクスとダッシュボードのパフォーマンスのためにSQLウェアハウスの構成、最適化、保守を担当するデータエンジニア、 BI開発者、およびワークスペース管理者を対象としています。多くのタスクでは、 SQLウェアハウスの作成または管理を可能にする高度なワークスペース権限が必要です。

SQL サービング

ベストプラクティス	インパクト	ドキュメント	操作項目
サーバレスコンピュートを使用してリソースを自動的に開始、停止、スケールします	アイドル状態のリソースを停止することでコストを削減します。	-サーバレスコンピュートに接続する	開発ウェアハウスの自動停止を有効にする
BIワークロードにはSQLを使用します (サーバレスを推奨)	SQLはBIワークロード向けに最適化されています。	SQLウェアハウス	BIワークロード用にSQLウェアハウスを構成する
ウェアハウスの適切なサイズを調整する	ワークロードのパフォーマンスとコストのバランスをとります。	SQLウェアハウスのサイズ設定	Mサイズから始めてパフォーマンスを監視し、必要に応じて調整します
データセットが大きい場合は、より大きなクラスターサイズを使用します	クラスターが大きいほど (M、L、XL など)、複雑なクエリの実行速度が速くなります。単純で実行時間の短いクエリのみの場合は、サイズを増やさないでください (データのシャッフルにより速度が低下する可能性があります)。	SQLウェアハウスの動作	クエリの複雑さとデータセットのサイズを評価する
SQLウェアハウススケーリングを使用する	SQLウェアハウスは、ワークロードの増加に対処するためにスケールアウトします。ウェアハウスが制限に達すると、クエリは拒否されるのではなく、キューに入れられます。	SQLウェアハウスのスケーリング	本番運用ワークロードのスケーリングを有効にする
多くのブロードキャストクエリが予想される場合は、クラスタの最小数を増やします。	スケールアウトを待機している間にクエリがキューに入れられるのを防ぎます。	SQLウェアハウスのスケーリング	予想されるワークロードに基づいて最小クラスターを構成する
異なるワークロードまたはビジネスユニットに個別のSQLウェアハウスを使用する	SQLウェアハウスのサイズを適切にして、分離性とコストの帰属を改善します。	SQLウェアハウス	ワークロードごとに専用のウェアハウスを作成する
クエリパフォーマンスを監視する	クエリ履歴を使用してパフォーマンスのボトルネックと問題を特定します。システムテーブルを使用すると、プログラムでパフォーマンスを監視できます。	-クエリ履歴 -システムテーブルのクエリ履歴	モニタリングダッシュボードを設定する

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