Amazon Redshift Spectrum 을 사용하면 Amazon S3에 저장된 데이터에 대해 Amazon Redshif SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.  즉, Amazon Redshift의 분석 기능을 데이터웨어 하우스(DW) 내 로컬 디스크에 저장된 데이터 이상으로 확장 할 수 있습니다.  시간이 많이 걸리는 추출, 전송 및 로드 (ETL) 프로세스를 거치지 않고 Amazon S3내의 “데이터  레이크(Data Lake)”에서 방대한 양의 데이터를 바로 쿼리 할 수 있으며, 정교한 쿼리 최적화를 적용하고 수천 노드의 프로세싱을 확장하여 빠른 성능을 제공합니다.이 글에서는 Amazon Redshift Spectrum에 대한 중요한 모범 사례를 몇 가지 분류를 통해 알려 드리고자 하며, 주로 Amazon Redshift 고객과의 많은 대화와 직접 진행한 프로젝트에서 나온 것들입니다.

언제 Amazon Redshift를 선택하나요?

Amazon Athena와 Amazon Redshift Spectrum를 언제 사용하는지 궁금해 하는 고객들이 있습니다.

Amazon Athena는 SQL을 사용하여 Amazon S3에 저장된 데이터에 대해 대화 형 애드훅(Ad-hoc) 쿼리를 실행하는 경우에 유용합니다. Amazon Athena의 서버리스 아키텍처는 쿼리를 수행하기 위해 클러스터를 미리 프로비저닝하지 않아도 됩니다. 각 쿼리에서 스캔 한 S3 데이터의 양에 따라 요금이 부과됩니다. 데이터를 압축, 분할 또는 컬럼 형식으로 변환하여 비용을 크게 절감하고 성능을 향상시킬 수 있으므로 Amazon Athena가 쿼리를 실행하기 위해 스캔해야 하는 데이터 양이 줄어 듭니다. JDBC를 사용하는 모든 주요 BI 도구 및 SQL 클라이언트는 Amazon Athena에서 사용할 수 있습니다. 쉬운 시각화를 위해 Amazon QuickSight를 사용할 수도 있습니다.

만약, 대용량의 구조화 된 데이터 집합에 대해서는 Amazon Redshift를 사용하는 것이 좋습니다. Redshift Spectrum은 원하는 형식으로 원하는 위치에 자유롭게 데이터를 저장할 수 있게 해주며, 필요시 언제든지 처리 할 수 ​​있으며, 클러스터 확장에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 이를 통해 스토리지를 분리하고 계산할 수 있으므로 각 스토리지를 독립적으로 확장 할 수 있습니다. 동일한 Amazon S3 데이터 레이크에 대해 여러 개의 Amazon Redshift 클러스터를 실행하여 대량으로 동시성을 구현할 수도 있습니다. 즉, 자동으로 수천 개의 인스턴스로 확장되기 때문에, 쿼리가 테라 바이트, 페타 바이트 또는 엑사 바이트를 처리하든 상관없이 신속하게 실행됩니다. 이를 염두하시고 판단하시면 됩니다.

모범 사례 테스트 환경 설정

Amazon Redshift Spectrum을 시작하기 위한 전제 조건 및 단계에 대한 정보는 Redshift Spectrum 시작하기 문서를 참조하십시오.

모든 데이터 세트를 사용하여 테스트를 수행하여, 이 글에서 설명한 모범 사례를 검증 할 수 있습니다. 한 가지 중요한 요구 사항은 가장 큰 테이블의 S3 파일이 CSV 형식, 분할 Parquet, 비분할 Parquet 형식 등 세 가지 데이터 형식이어야 합니다. 한 파일 형식에서 다른 파일 형식으로 변환하는 방법은 아래 방법을 참고하시기 바랍니다.

• 큰 데이터 세트를 Parquet로 변환하기
• 컬럼 형식으로 변환

외부 스키마 만들기
Amazon Athena 데이터 카탈로그를 메타 데이터 저장소로 사용하고, 다음과 같이 “spectrum”이라는 외부 스키마를 만듭니다.

create external schema spectrum 
from data catalog 
database 'spectrumdb' 
iam_role 'arn:aws:iam::<AWS_ACCOUNT_ID>:role/aod-redshift-role'
create external database if not exists;

Redshift 클러스터와 Amazon S3의 데이터 파일은 동일한 AWS 리전에 있어야합니다. Redshift 클러스터에는 Amazon Athena의 외부 데이터 카탈로그 및 Amazon S3의 데이터 파일에 액세스 할 수 있는 권한이 필요합니다. 클러스터에 연결된 AWS Identity and Access Management (IAM) 역할 (예 : aod-redshift-role)을 참조하여 해당 권한을 제공합니다. 자세한 내용은 Amazon Redshift 용 IAM 역할 만들기를 참조하십시오.

외부 테이블 정의
Partwise Parquet 파일을 사용하는 Amazon Redshift Spectrum 외부 테이블과 CSV 파일을 사용하는 다른 외부 테이블은 다음과 같이 정의됩니다.

CREATE  external table spectrum.LINEITEM_PART_PARQ ( 
 L_ORDERKEY BIGINT,
 L_PARTKEY BIGINT,
 L_SUPPKEY BIGINT,
 L_LINENUMBER INT,
 L_QUANTITY DECIMAL(12,2),
 L_EXTENDEDPRICE DECIMAL(12,2),
 L_DISCOUNT DECIMAL(12,2),
 L_TAX DECIMAL(12,2),
 L_RETURNFLAG VARCHAR(128),
 L_LINESTATUS VARCHAR(128),
 L_COMMITDATE VARCHAR(128),
 L_RECEIPTDATE VARCHAR(128),
 L_SHIPINSTRUCT VARCHAR(128),
 L_SHIPMODE VARCHAR(128),
 L_COMMENT VARCHAR(128))
partitioned by (L_SHIPDATE VARCHAR(128))
stored as PARQUET
location 's3://<your-bucket>/<xyz>/lineitem_partition/'
;

CREATE  external table spectrum.LINEITEM_CSV ( 
 L_ORDERKEY BIGINT,
 L_PARTKEY INT,
 L_SUPPKEY INT,
 L_LINENUMBER INT,
 L_QUANTITY DECIMAL(12,2),
 L_EXTENDEDPRICE DECIMAL(12,2),
 L_DISCOUNT DECIMAL(12,2),
 L_TAX DECIMAL(12,2),
 L_RETURNFLAG VARCHAR(128),
 L_LINESTATUS VARCHAR(128),
 L_SHIPDATE VARCHAR(128) ,
 L_COMMITDATE VARCHAR(128),
 L_RECEIPTDATE VARCHAR(128),
 L_SHIPINSTRUCT VARCHAR(128),
 L_SHIPMODE VARCHAR(128),
 L_COMMENT VARCHAR(128))
row format delimited
fields terminated by '|'
stored as textfile
location 's3://<your-bucket>/<xyz>/lineitem_csv/'

데이터 쿼리
요약하면, Amazon Redshift Spectrum은 외부 테이블을 사용하여 Amazon S3에 저장된 데이터를 쿼리합니다. 다른 Amazon Redshift 테이블과 동일한 SELECT 구문을 사용하여 외부 테이블을 쿼리 할 수 있습니다. 다만, 읽기 전용이므로 외부 테이블에 쓸 수 없습니다.

먼저 외부 데이터베이스를 참조하는 외부 스키마를 작성합니다. 외부 스키마는 Amazon Athena 데이터 카탈로그 또는 Amazon EMR과 같은 Apache Hive 메타 스토어에 있을 수 있습니다. 그런 다음 외부 스키마를 사용하여 Amazon Redshift에서 외부 테이블을 생성합니다. 테이블을 생성하고 Amazon Redshift로 읽어 올 필요 없이 테이블 이름 앞에 스키마 이름을 붙임으로써 SELECT 문에서 외부 테이블을 참조하면 됩니다.

외부 스키마는 외부 데이터 카탈로그의 데이터베이스를 참조합니다. 이를 위해서는 클러스터를 대신하여 Amazon S3 및 Amazon Athena에 액세스 할 수 있는 권한을 부여하는 IAM 역할이 필요합니다.

Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 테스트를 수행하려면, 다음 두 가지 쿼리를 시작하는 것이 좋습니다.

QUERY 1:

SELECT l_returnflag,
       l_linestatus,
       sum(l_quantity) as sum_qty,
       sum(l_extendedprice) as sum_base_price,
       sum(l_extendedprice*(1-l_discount)) as sum_disc_price,
       sum(l_extendedprice*(1-l_discount)*(1+l_tax)) as sum_charge,
       avg(l_quantity) as avg_qty,
       avg(l_extendedprice) as avg_price,
       avg(l_discount) as avg_disc,
       count(*) as count_order
FROM lineitem
WHERE l_shipdate <= '1998-09-01'
GROUP BY l_returnflag, l_linestatus
ORDER BY l_returnflag, l_linestatus;

이 쿼리에는 하나의 테이블 만 포함되며 Amazon Redshift Spectrum 레이어에서 제공하는 추가 처리 성능을 강조 표시하는 데 사용할 수 있습니다.

QUERY 2:

SELECT  l_orderkey,
       sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue,
       o_orderdate,
       o_shippriority
FROM	customer, orders, lineitem
WHERE	c_mktsegment = 'BUILDING'
       AND c_custkey = o_custkey
       AND l_orderkey = o_orderkey
       AND o_orderdate < date '1995-03-15'
       AND l_shipdate > date '1995-03-15'
GROUP BY l_orderkey, o_orderdate, o_shippriority
ORDER BY revenue desc, o_orderdate
LIMIT 20;

이 쿼리에는 3 개의 테이블이 결합되어 Amazon Redshift Spectrum의 성능과 기본 Amazon Redshift의 성능을 비교하는 데 매우 유용합니다.

동시성 모범 사례

아래 모범 사례는 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 동시 작업 부하 성능을 최적화하는 데 도움이됩니다.

1. 스캔 집약적인 동시 작업 부하 향상
Amazon Redshift Spectrum은 클러스터와 독립적 인 전용 Amazon Redshift 서버에 있습니다. 조건부 필터링 및 집계와 같은 많은 컴퓨팅 집약적인 작업을 Redshift Spectrum에서 처리하기 때문에, 쿼리를 위한 클러스터 처리 용량을 훨씬 적게 사용합니다. 또한 Amazon Redshift Spectrum은 지능적으로 확장되기 때문에 쿼리 요구를 기반으로 잠재적으로 수천 개의 인스턴스를 사용하여 대규모 병렬 처리 (MPP)를 활용할 수 있습니다. 동시 스캔 및 / 또는 집약적 인 작업 부하의 일부 사용 사례의 경우 Amazon Redshift Spectrum이 평균 Amazon Redshift보다 우수한 성능을 보입니다.

모든 MPP 시스템에서 가장 자원이 많이 드는 과정이 바로 데이터 로딩 프로세스입니다. 이는 컴퓨팅 뿐 아니라 MVCC (Multiversion Concurrency Control)를 통해 테이블을 잠그는 것과 같은 능동적인 분석 쿼리와 경쟁하기 때문입니다. 그러나, Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3에 작성한 새 외부 파일에 파일을 추가 한 다음 메타 데이터를 새 파티션으로 포함하도록 업데이트하면 Amazon Redshift 클러스터에서 이러한 부하가 제거됩니다. 이것은 동시성에 즉각적이고 직접적인 긍정적 영향을 주게 됩니다.

2. 다수 Redshift 온 디멘드 클러스터를 통한 동시성 확장
Redshift Spectrum은 Amazon S3에 데이터를 저장합니다. Amazon S3에 여러 Amazon Redshift 클러스터에서 접근하여 동시 작업 로드 성능을 향상 시킵니다. 일반적인 Redshift 고객은 업무 패턴과 관련 없이 많은 동시적 쿼리 작업 부하를 가지게 되는데,  Redshift Spectrum 이 나오기 전에는 동시성을 처리하기 위해 스냅샷을 복원하여 여러 개의 “읽기 전용”  클러스터를 만들어 두어야 했습니다. 이 접근법의 문제점은 수 테라 바이트의 데이터가 있는 DW의 경우 복원 프로세스가 오래 걸릴 수 있어 데이터 대기 시간 문제가 발생한다는 것입니다.

Amazon Redshift Spectrum을 사용하면 가장 큰 테이블을 Amazon S3로 옮길 수 있으며, 각 Amazon Redshift 클러스터는 로컬 디스크에 적은 양의 데이터만 보관합니다. 데이터 양이 줄어들기 때문에 까다로운 쿼리 작업 부하를 처리하기 위한 “읽기 전용” 클러스터를 생성 및 복원하는 것이 훨씬 빠릅니다 (그림 1 참조). 비용을 줄이려면 이러한 “온-디멘드” 클러스터를 작업후 바로 종료하면 됩니다.

그림 1:  다중 읽기 전용 Amazon Redshift 클러스터에서 Redshift Spectrum 공유하기

Amazon Redshift 고객은 pgbouncer-rr을 사용하여, 여러 Redshift 클러스터를 배포 할 때 클라이언트 쿼리 라우팅을 단순화하고 제어하여 동시성을 확장할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Redshift 및 PostgreSQL을위한 pgbouncer-rr 소개 : Query Routing and Rewrite (영문)를 참조하십시오.

스토리지 모범 사례

스토리지 최적화 고려 사항에서는 모든 단계에서 I/O 워크로드를 줄이는 것이 좋습니다. 이는 각 스토리지 블록에 더 많은 레코드를 맞추기 위해 압축을 사용하고 데이터 파티셔닝을 지원하는 형식을 사용하여 컬럼 기반 파일 형식을 사용해야 합니다. Amazon Redshift Spectrum에서 지원되는 파일 형식으로는 CSV, TSV, Parquet, Sequence 및 RCFile이 있습니다.

추가적인 최적화 방법은 압축을 사용하는 것입니다. 현재 Amazon Redshift Spectrum은 Gzip, Snappy 및 BZ2를 지원합니다.

3. 성능 향상과 비용 절감을 위해 Apache Parquet 파일 사용

Apache Parquet은 데이터 처리 프레임 워크, 데이터 모델 또는 프로그래밍 언어의 선택 여부와 상관없이 Apache Hadoop의 모든 프로젝트에서 사용할 수 있는 컬럼 형식 저장소 형식입니다. 자세한 내용은 Apache Parquet 정보 페이지를 참조하십시오.

Redshift Spectrum은 S3에서 쿼리에 필요한 파일의 컬럼(Column)만을 읽으며, 쿼리 당 S3에서 스캔되는 데이터의 양에 따라 요금을 부과합니다. 따라서, Parquet 형식의 데이터는 컬럼 형식으로만 저장하므로,  스캔 중에 불필요한 데이터를 제거 할 수 있습니다. 예를 들어, CSV 텍스트 파일과 Parquet 파티션 파일 간의 쿼리 성능 차이를 비교하면 바로 알 수 있습니다. 여러 가지 테스트 결과에 따르면 파티션 된 Parquet 파일은 성능이 빠르고 비용 효율적입니다.

SVL_S3QUERY_SUMMARY를 사용하면 분할 된 Parquet 파일을 사용하는 쿼리에 대한 흥미로운 S3 측정값에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

select * from SVL_S3QUERY_SUMMARY where query=<Query-ID>;

s3_scanned_rows 및 s3query_returned_rows 등 두 가지 측정 항목에  주의하십시오. CSV 파일과 비교할 때 최종 처리를 위해 Redshift Spectrum에서 Redshift 네이티브로 반환 되는 데이터의 양이 엄청나게 줄어들 것입니다.

4. 자주 사용하는 칼럼에 대한 Parquet 파일 분할

최적의 파티션 칼럼을 정할 때는 아래 사항을 고려하시기 바랍니다.

• 공통 필터로 사용되는 칼럼을 선택합니다.
• 과도하게 세분화 된 파티션은 스캔 시간이 증가될 수 있으나, 파티션 정리에 도움이 되고 S3에서 스캔 한 데이터의 양을 줄일 수 있습니다.
• 실제 성능은 파일 배치, 쿼리 패턴, 파일 크기 분포, 파티션에 있는 파일 수, 적합한 파티션 수 등에 따라 달라질 수 있습니다.
• 칼럼을 분할 할 때, 데이터가 잘 분할되고 있는지 모니터링하시기 바랍니다.
• 파일 크기 분포가 가능한 한 균일해야 합니다. 즉, 한 개의 1GB 파일과 6 개의 256MB 파일보다는 256MB Parquet 파일 10 개로 처리하는 것이 좋습니다.

파티션 정리 (partition pruning)의 이점을 살펴보려면, Parquet 형식을 사용하여 두 개의 외부 테이블을 작성하는 것을 고려해야 합니다. 하나의 테이블은 파티션하지 않고, 다른 파티션은 일별로 분할합니다.

파티션한 테이블 스캔은 파티션 하지 않은 테이블보다 2~4 배 빠릅니다.

“파티션 정리”가 유효한 지 알아보려면, SQL을 사용하여 파티션 정리의 효율성을 분석 할 수 있습니다. 쿼리가 몇 개의 파티션에만 적용하여, 실제 예상대로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

SELECT query,
	segment,
	max(assigned_partitions) as total_partitions,
	max(qualified_partitions) as qualified_partitions 
FROM svl_s3partition 
WHERE query=<Query-ID>
GROUP BY 1,2;

클러스터 설정 모범 사례

5. 올바른 클러스터 구성으로 Redshift Spectrum 성능 최적화

Amazon Redshift Spectrum 쿼리에는 두 가지의 Amazon S3 요청 병렬 처리 방식이 있습니다.

• 쿼리 수준 (슬라이스 쿼리 당 최대 10 개) 숫자는 실행 중인 동시 쿼리 수에 따라 상이함
• S3 스캔에 사용되는 스레드 수에 따른 작업

노드 수준 (노드에서 실행되는 모든 S3 쿼리, 노드 유형에 따라 상이함)노드 인스턴스 타입에 따라 상이함
간단한 계산 방법은 다음과 같습니다. “총 파일 수 <= 쿼리당 병렬 처리 수 (예 : 10) * 총 슬라이스 수” 일 때, 더 많은 노드를 가진 클러스터를 만들어도 성능이 향상되지 않을 수 있습니다. 좋은 방법은 Amazon Redshift Spectrum 테이블에 있는 파일 수를 확인하는 것입니다. 그리고, 특정 클러스터 크기 (슬라이스 관점에서)까지 추세를 측정하여 클러스터 노드 수가 증가하는 경우에도 성능이 더 이상 올라가지 않을 때를 확인합니다. Amazon Redshift 클러스터의 최적의 크기 (주어진 노드 유형에 대한)는 더 이상의 성능 향상을 얻을 수 없는 지점입니다.

쿼리 성능 모범 사례

몇 가지 간단한 기술을 사용하여 Amazon S3에서의 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.

6.  신속하게 스캔 및 집계가 필요한 쿼리에 주로 활용하기
Query 1과 같은 조인(Join)이 없는 특정 쿼리에서 성능은 일반적으로 검색 속도와 같은 물리적 I/O 비용에 의해 좌우됩니다. 이러한 쿼리의 경우, Redshift Spectrum이 Redshift보다 빠를 수 있습니다. 반면에 쿼리 2와 같이 여러 테이블 조인이 포함될 경우, 로컬 스토리지를 사용하는 매우 최적화 된 네이티브 Redshift 테이블이 훨씬 성능이 좋습니다.

7.  조건절(Predicate) 푸시 다운으로 S3 쿼리 성능 향상
Amazon Redshift Spectrum 수준 (S3 스캔, 프로젝션, 필터링 및 집계)에서 수행되는 처리는 개별 Amazon Redshift 클러스터와는 독립적이고, Redshift 클러스터의 리소스를 사용하지 않습니다.

따라서, Redshift Spectrum 에서 푸시 다운 할 수 있는 특정 SQL 작업이 있습니다. 가능한 한 이를 활용하고 싶다면, 다음 몇 가지 예를 참고하시기 바랍니다.

• GROUP BY 절 및 일부 문자열 함수
• LIKE와 같은 조건부 조건 및 패턴 일치 조건
• COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX 및 기타 많은 공통 집계 함수
• regex_replace 및 기타 많은 함수

DISTINCT 및 ORDER BY와 같은 특정 SQL 작업은Redshift Spectrum으로 푸시 다운 될 수 없기 때문에 Redshift에서 수행해야 합니다. 가능한 경우 사용을 최소화하거나 사용하지 않아야 합니다.

다음 두 가지 쿼리를 사용하여 테스트를 수행하면 큰 차이가 있음을 알 수 있습니다.

Select MIN(L_SHIPDATE), MAX(L_SHIPDATE), count(*)
	from spectrum.LINEITEM_NPART_PARQ;

Select MIN(DATE(L_SHIPDATE)), MAX(DATE(L_SHIPDATE)), count(*)
        from spectrum.LINEITEM_NPART_PARQ;

자연 스럽게 왜 그런지 의문이 듭니다.첫 번째 쿼리에서는 S3 Aggregate가 Redshift Spectrum으로 푸시되고, 집계 된 결과만 최종 처리를 위해 Amazon Redshift로 반환됩니다.

반면에 두 번째 쿼리를 면밀히 살펴보면 Redshift Spectrum이 DATE를 일반 데이터 형식 또는 DATE 변환 함수로 지원하지 않았기 때문에 Redshift Spectrum 계층에서 S3 집계가 없음을 알 수 있습니다. 결과적으로 이 쿼리는 S3에서 대용량 데이터를 Redshift로 직접 가져와 변환 및 처리를 해야합니다.

또 다른 대안적인 방법은 두 SQL 문에 대한 SVL_S3QUERY_SUMMARY 시스템 뷰 (s3query_returned_rows 컬럼)에 대해 쿼리하는 것입니다. Redshift Spectrum에서 Redshift로 반환되는 행(row)수에서 큰 차이가 있다는 점을 알게 될 것입니다.

8. DISTINCT를 GROUP BY로 바꾸기

GROUP BY, MIN/MAX/COUNT 등과 같은 특정 SQL 연산자는 Redshift Spectrum 계층으로 푸시 다운 할 수 있습니다. 다만, DISTINCT 및  ORDER BY와 같은 다른 SQL 연산자는 푸시 다운 할 수 없습니다. 일반적으로 Redshift Spectrum을 지원하는 강력한 인프라 때문에 푸시 다운 할 수 있는 모든 작업의 성능이 Redshift 대비 향상됩니다.

예를 들어, 다음 두 기능적으로 동일한 SQL 문을 테스트해보시기 바랍니다.

SELECT DISTINCT l_returnflag,
        l_linestatus 
FROM 	spectrum.LINEITEM_PART_PARQ 
WHERE 	EXTRACT(YEAR from l_shipdate::DATE) BETWEEN '1995' AND  '1998' 
ORDER BY l_returnflag, l_linestatus
;

SELECT l_returnflag,l_linestatus 
FROM 	spectrum.LINEITEM_PART_PARQ 
WHERE EXTRACT(YEAR from l_shipdate::DATE) BETWEEN '1995' AND  '1998' 
GROUP BY l_returnflag, l_linestatus 
ORDER BY l_returnflag, l_linestatus
;

DISTINCT로 인해 첫 번째 쿼리에 푸시 다운은 없습니다. 대신 Amazon Redshift에 다량의 행(row)이 반환 및 정렬됨으로서 중복을 제거합니다. 두 번째 쿼리에서 S3 HashAggregate 는 Redshift Spectrum으로 푸시됩니다. 여기서는 대부분 무거운 작업 및 집계를 수행합니다. SVL_S3QUERY_SUMMARY에 대한 질의 계획상 차이점을 확인할수 있습니다.

여기서 우리는 가능하면 SQL 문에서 “DISTINCT“를 “GROUP BY“로 대체하면 좋다는 사실을 알 수 있습니다.

테이블 대체에 대한 모범 사례

아래 간단한 지침은 최고의 성능을 위해 테이블을 저장할 최적의 위치를 결정하는 데 도움을 줄 것입니다.

9. S3에 큰 팩트 테이블을 넣고 Redshift에 다른 팩트 테이블 두기

3 개의 테이블 조인이 있는 Query 2를 생각해 보겠습니다. 자연스럽게 세개의 테이블 모두가 S3에서 분할 된 Parquet 파일로 되어 있는 경우 어떻게 될까요? 일반적으로 Amazon Redshift에서 세 개의 테이블 모두 사용하는 것보다 성능이 좋을까요 아니면 나쁠까요?

조인(Join) 최적화 된 Amazon Redshift 테이블 세트 (적절한 분배 및 정렬 키 포함)가  Redshift Spectrum보다 성능면에서 뛰어 납니다. Redshift Spectrum 외부 테이블은 통계를 지원하지 않습니다. 데이터베이스 엔진은 추론 또는 간단한 행 수를 사용하여 조인 순서를 결정합니다. 어떤 경우에는 이것이 최적의 방법이 아닐 수 있습니다. AWS의 권장 사항은 Amazon S3에 가장 큰 팩트 테이블만 넣고,  중간 혹은 작은 크기의 테이블은 edshift에 남겨 두는 것입니다. 이렇게 하면 최적화 프로그램을 가장 효과적으로 활용할 수 있습니다.

최근에 CREATE EXTERNAL TABLE 및 ALTER TABLE 명령에서 TABLE PROPERTIES 절을 사용하여 테이블 통계 (numRows)를 설정하는 지원을 추가했습니다. 이를 활용하여 테이블의 정확한 행 번호를 설정하고, 최적의 쿼리 실행 계획을 생성하도록 프로그램에 지시 할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Redshift 설명서의 CREATE EXTERNAL TABLE을 참조하십시오.

적어도 세 개의 외부 테이블을 포함하는 추가 쿼리를 정의하고, 올바른 조인 순서 (Explain을 활용 가능)를 사용하여 실행하도록 요청합니다. Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 여러 개의 외부 테이블을 절대 결합해서는 안된다는 결론을 성급히 내리지 않도록 하기 위함입니다.

10. 자주 조인하는 대형 테이블을 S3에 넣을 때 조심하기

Amazon Redshift는 Query 2처럼 보이는 질의에 대해서 Redshift Spectrum에서는 많은 동시성 레벨에서 거의 3 배 이상 높은 성능을 보일 수 있습니다. Query 1과 Query 2의 차이점은 Query 1에서 하나의 테이블에 대한 집계 연산만, Query2에서는 비교적 큰 세 개의 테이블 조인 된다는 점입니다.

좀 더 명확하게 말하자면, 성능 차이의 주요 원인은 Amazon Redshift에서 조인이 실행 되기 때문입니다. 조인하는 모든 데이터는 먼저 S3에서 로드되어 Amazon Redshift 클러스터의 개별 슬라이스로 즉시 배포되어야 합니다. 따라서 Amazon Redshift 로컬 스토리지에 접근할 때 보다 Redshift Spectrum을 사용하면 지연 시간이 현저하게 길어집니다.

따라서 조인을 자주하는 서 너개의 테이블이 Amazon Redshift에 있고, 이들 쿼리 작업 부하가 엄격한 SLA의 영향을 받는 경우, 이들은 Amazon S3에 두지 않는 것이 나을 수 있습니다.

마무리

이 글은 Amazon Redshift Spectrum의 성능을 향상시키는 몇 가지 중요한 모범 사례를 설명하였습니다. 각 경우는 특이하기 때문에 모범 사례에 맞는 권장되는 특정 상황에 적용에 대한 테스트를 직접해야 합니다. 질문이나 제안 사항이 있으시거나, Amazon Redshift 클러스터 최적화에 대한 추가 지원이 필요하면 AWS  기술팀에 문의하십시오.