redshift中多sort key的优点和注意事项

最新推荐文章于 2021-12-01 00:19:52 发布
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#redshift

redshift 学习总结
kevin_zhangwen的专栏
07-14 1万+
前沿 根据最近一段时间对redshift的研究,发现一些特性比较适合我们当前的业务. 1 比如它的快速恢复能力,因为这一点,我们可以尽量在redshit里面存放一定生命周期的数据,对过期的数据可以做镜像备份,真的需要再从镜像中进行恢复也是非常快的,而且恢复是一键式的,这样我们保持一个较小的高性能的redshit集群就能满足当前的需求,从成本上节约. 2 另外它也很容易扩展,可以从一个
[redshift]查看表格的sort key
apsvvfb的专栏
01-30 819
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_search_path.html set search_path to '$user', avgpop_jp ; SELECT * FROM pg_table_def WHERE schemaname = 'avgpop_jp' and tablename='m_kokusei_2014...
Redshift 性能测试
WHF_0000的专栏
11-15 3500
简单说一下测试的背景： 1. 要做一个数据仓库 2. 数据按照报表方式呈现，所以聚合字段较多 3. 要求有一定并发量，扛得出上十亿行以上数据的聚合计算，并且并发量要求一秒钟有三个请求。 应用场景： 1. 查询要求在三秒钟之内最好 2. 要求有一定并发，每秒并发3个query请求 3. 数据量在10亿条数据增长量，每五分钟有一次数据的导入 摘录AWS的官方Reds
关于自己理解的sort()函数中的key
a_newbie_007的博客
05-13 1万+
sort函数原型sort(key=None, reverse=False)key 可指定一些规则reverse 默认值是False可以给它赋值成True，那就是反向排序Example:当我们有一个需要排序的字典它里面的键是一本小说所有的单词（不重复的，若是字典中出现重复的键，只会读取到最后一个键）它里面的值是这本小说中所有单词出现的次数Instance:d = { 'beautiful':...
Redshift - 表设计
Tech_Sharing的博客
09-09 865
AWS Redshift 中设计表 AWS Redshift 是基于 PostgreSQL 的数据仓库。 那么如何创建一个表， 这个表的创建于普通的关系型数据库的表有什么不同呢？ 在创建 Redshift table 时， 可以选择排序键、分配方式和压缩编码。 设计表是为了 减少 I/O 操作数和尽量减少处理查询所需的内存。 Sort key: 排序键将您的数据按照排序顺序存储在磁盘中。Amazon Redshift 查询优化程序在确定最佳查询计划时会使用排序顺序。 如何选择排序键： 根据需要频繁查询的数
s3-to-redshift:库和工作人员负责将s3中的数据传输到redshift中。 包括表的创建和操作以及基于时间的插入
05-05
但是，将大量数据导入Redshift可能很棘手，并且需要很多步骤，例如： 在Redshift修改表格 修改收集数据的任何过程 修改将数据提交到Redshift任何过程 我们正在尝试通过自动操作来减少添加或修改进入Redshift的数据...
redshift-copy-script：在Redshift中运行COPY命令的Python小脚本
03-04
这个Python脚本提供了一种自动化和可扩展的方式来处理Redshift中的COPY操作，极大地提高了数据导入的效率，是大数据管理和分析工作中不可或缺的工具。通过自定义脚本，可以适应各种不同的业务需求和工作流程。
论文研究 - Redshift的静态和动态组成部分
05-26
我们分析了观测到的宇宙红移可能由于宇宙的膨胀和疲倦的光现象而累积的可能性。 由于两个红移的源是相同的，因此它们都独立地与光源的相同适当距离相关。 使用这种方法，我们开发了一个混合模型，该模型结合了...
redshift官方帮助最新打包2.6-3.0.zip
06-20
首先，Redshift 3.0引入了更多的光线追踪功能，包括改进的全局光照（GI）算法，使得场景中的间接光照更加准确和自然。此外，它增强了对次表面散射的支持，这对于模拟物体内部的光线传播，如皮肤、蜡烛或果冻等效果至...
sql-runner：在Redshift，PostgreSQL，BigQuery和Snowflake上串行和并行运行SQL脚本的可模板化剧本
02-05
在Snowflake DB，Amazon Redshift和PostgreSQL上串行和并行运行SQL脚本的剧本。 与一起使用，以对事件流数据进行基于SQL的计划转换。 快速开始 假设安装了 ， 和 ： host > git clone ...
AWS Redshift ETL的几个性能最佳实践
weixin_34161029的博客
02-01 1709
Amazon Redshift 是一个支持SQL查询的、快速、可扩展的列式存储数据库，它支持PB级的数量查询，是适用于企业级的数据仓库。同时Redshift支持大规模并发查询、支持结果集缓存，响应查询时间最快至亚秒，比起其他数据仓库快将近十倍。借助 Redshift，您的等待时间更少，可将更多时间用于获取数据见解。 ETL在计算机领域是一个很流行的概念，意指将数据从一个或多个源头复制到目标系统的一...
REDSHIFT性能优化-QUERYID-1301108
DBABruce的博客
04-18 2149
一、待优化SQL INSERT INTO cap.report_flows_hour ( "date", "hour", adid, appid, ccode, kv, sv, isroot, send, recive, "show", download, successd, install, click, "restart", fail_download ) SELECT tb."date",
python多key排序
pyxiea
03-30 3851
首先需要知道，python 对 tuple 的排序规则就是多key排序，对于一个三元组的list用默认的sorted，结果是先按照第一个字段升序，在第一个字段相同的情况下按照第二个字段升序，在前两个字段都相同的情况下按照第三个字段升序。 根据python对元祖的这个排序特性，就可以对对象的多个属性来排序，只需要利用 sorted的 key 参数，并学会构造元祖来进行排序。 例如 person 是个...
python sorted按照多个key值排序（包括lambda和自定义函数）
热门推荐
yangyanbao8389的博客
12-01 1万+
sorted函数可以根据多个key值进行数据的排序，按照key值传入的顺序依次进行，当前面元素相同时，根据后面的key值继续排序。 data = [(12, 24), (12, 15), (15, 24), (7, 30), (30, 24)] print(sorted(data, key=lambda x:(x[0], x[1]))) #根据元祖第一个值升序排序，若第一个值相等则根据第二个值升序排序 print(sorted(data, key=lambda x:(x[0], -x[1...
AWS Redshift 学习笔记
pg_edb博客
03-13 4043
Amazon Redshift is a fast, powerful, fully managed, petabyte-scale data warehouse service in the cloud. Amazon Redshift is a relational database designed for OLAP scenarios and optimized for high-perf...
python翻译[排序高级]
weixin_34059951的博客
12-27 2604
原文：http://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting   Python list内置sort()方法用来排序，也可以用python内置的全局sorted()方法来对可迭代的序列排序生成新的序列。 1）排序基础简单的升序排序是非常容易的。只需要调用sorted()方法。它返回一个新的list，新的list的元素基于小于运算符(__lt__)来排序。>>...
amazon redshift 分析型数据库特点——本质还是列存储
djph26741的博客
03-01 257
Amazon Redshift 是一种快速且完全托管的 PB 级数据仓库，使您可以使用现有的商业智能工具经济高效地轻松分析您的所有数据。从最低 0.25 USD 每小时 (不承担任何义务) 直到每年每 TB 1,000 USD (PB 级)，成本不到传统解决方案的十分之一。客户通常进行 3 倍压缩，也就是将其成本降低到每年每 TB (未压缩) 333 USD。 问：与最传统的数据...
关于sort函数的key关键字用法
一叶孤舟YI的博客
03-26 3900
有空在分享, 其实这个很好玩!
rds同步数据到redshift
最新发布
03-19
<think>嗯，用户问的是如何将RDS的数据同步到Redshift。我需要先理清楚这两个服务的关系和同步的方法。首先，RDS是亚马逊的关系型数据库服务，支持多种引擎，比如MySQL、PostgreSQL等。而Redshift是亚马逊的数据仓库，适合处理大规模数据分析。同步数据到Redshift通常是为了做分析，所以用户可能需要ETL流程或者实时同步。 首先，我应该考虑AWS提供的原生工具。比如，AWS DMS（数据库迁移服务）可以用来做数据迁移和持续复制。用户可能需要设置DMS实例，配置源和目标端点，然后创建任务来迁移数据。另外，Redshift本身支持从S3加载数据，所以另一个方法可能是用数据管道，先把RDS的数据导出到S3，再用COPY命令导入Redshift。这种方法适合定期批量同步。 然后，用户可能关心的是增量同步还是全量同步。如果是持续同步，DMS的CDC（变更数据捕获）功能比较适合，可以实时捕获RDS的变更并同步到Redshift。如果是定时批量处理，可能用Lambda函数或者Glue作业来触发导出和加载过程。 还要注意数据类型和表结构的兼容性。Redshift和RDS使用的引擎不同，比如PostgreSQL和Redshift的语法有差异，可能需要调整表结构，比如分布键和排序键的设置，这对查询性能很重要。 另外，权限和安全方面的问题。确保DMS或相关服务有足够的权限访问RDS和Redshift，可能需要配置IAM角色，以及安全组规则允许流量通过。 还有性能优化，比如在导出到S3时使用并行导出，或者在Redshift中使用多文件分割，以提高加载速度。同时，处理大数据量时需要考虑分区，避免超时或资源不足。 可能用户还需要考虑成本，不同的同步方法成本不同。DMS按实例运行时间计费，而S3和Redshift的COPY命令可能涉及存储和扫描费用。需要根据数据量和同步频率选择最经济的方式。 最后，可能还需要考虑数据一致性，确保同步过程中没有数据丢失，特别是在增量同步时处理事务的顺序和错误重试机制。此外，监控同步任务的状态和日志，使用CloudWatch来设置警报，及时发现和处理问题。</think>将Amazon RDS数据同步到Amazon Redshift的过程可分为以下几个步骤，以下是详细说明： --- ### 一、同步原理 1. **数据流向** RDS (OLTP数据库) → 数据抽取 → 中间存储（通常为S3） → 加载到Redshift (OLAP数据仓库) *Redshift采用列式存储，适合大规模分析查询* 2. **同步模式** - **全量同步**：首次迁移或定期重建数据 - **增量同步**：通过CDC（Change Data Capture）持续更新 --- ### 二、常用方法 #### 方法1：使用AWS DMS (Database Migration Service) **步骤**： 1. **创建DMS实例** - 配置计算资源和网络（VPC安全组需允许RDS/Redshift访问） 2. **定义源和目标端点** - 源端点：RDS数据库（需启用Binlog/逻辑复制等） - 目标端点：Redshift集群 3. **创建迁移任务** - 选择**全量+增量加载**模式 - 配置表映射规则（筛选需同步的表） - 启用日志记录（CloudWatch监控） **优势**： - 自动化CDC支持 - 支持复杂数据类型转换 --- #### 方法2：通过S3手动导出/导入 **步骤**： 1. **从RDS导出到S3** ```sql -- 示例：使用UNLOAD命令（适用于PostgreSQL RDS） UNLOAD ('SELECT * FROM table') TO 's3://bucket/path/' CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::123456789012:role/MyRedshiftRole' PARALLEL OFF; ``` 2. **从S3加载到Redshift** ```sql COPY redshift_table FROM 's3://bucket/path/' CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::123456789012:role/MyRedshiftRole' CSV; ``` **适用场景**： - 定期批量同步 - 数据量较大时需分割文件加速加载 --- ### 三、关键注意事项 1. **数据类型兼容性** - Redshift的`VARCHAR`最大长度65535，需与RDS字段长度匹配 - 时间戳格式需统一（如`TIMESTAMP` vs `TIMESTAMPTZ`） 2. **性能优化** - 使用Redshift的**分布键(DISTKEY)**和**排序键(SORTKEY)** - 加载数据时启用`MANIFEST`文件确保完整性 3. **权限配置** - 确保IAM角色有权访问RDS、S3和Redshift - Redshift集群需关联VPC与RDS相同或可路由的网络 --- ### 四、同步方案对比 | 方法 | 实时性 | 运维复杂度 | 成本 | |-----------|--------|-------|------------| | AWS DMS | 准实时 | 低 | 按实例运行时间计费 | | S3+COPY | 批量延迟 | 中 | 低（仅存储/请求成本） | --- ### 五、故障排查 1. **数据延迟** - 检查DMS任务的`CDCLatencySource`指标 - 确认RDS的Binlog/逻辑复制已启用 2. **加载失败** - 查看Redshift的`STL_LOAD_ERRORS`日志 - 验证S3文件格式与COPY命令参数匹配 --- 通过上述方法，可根据业务需求选择合适的同步策略。如需自动化管理，推荐使用AWS DMS；若对延迟不敏感且需成本优化，可采用S3中转方案。
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