View a markdown version of this page

Optimización de las consultas - AWS IoT SiteWise
Filtros de metadatosFiltros de datos sin procesarOptimización de JOINConsultas grandes

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Optimización de las consultas

Filtros de metadatos

Cuando consultes metadatos o datos sin procesar, usa la WHERE cláusula para filtrar por campos de metadatos a fin de reducir la cantidad de datos escaneados. Utilice los siguientes operadores para limitar la exploración de metadatos:

  • Igual (=)

  • Distinto de (!=)

  • LIKE

  • IN

  • AND

  • OR

Para las propiedades de los atributos, utilice los siguientes campos para filtrar los resultados. :

  • double_attribute_value

  • int_attribute_value

  • boolean_attribute_value

  • string_attribute_value

Estos campos proporcionan un mejor rendimiento que la tabla latest_value_time_series para las propiedades de activos de tipo atributo.

nota

Utilice los literales en el lado derecho de los operadores para limitar correctamente el escaneo de datos. Por ejemplo, la siguiente consulta funciona peor que si se utiliza un literal de cadena estricto:

SELECT property_id FROM asset_property WHERE property_name = CONCAT('my', 'property')
ejemplo para filtros de metadatos:
SELECT p.property_name FROM asset_property p
WHERE p.property_type = 'attribute' AND p.string_attribute_value LIKE 'my-property-%'

filtros de datos sin procesar

Todas las tablas de datos sin procesar (raw_time_series, latest_value_time_series, precomputed_aggregates) tienen marcas de tiempo asociadas a sus filas. Además de los filtros de metadatos, utilice filtros de cláusulas en el campo para reducir la cantidad de datos escaneados. WHERE event_timestamp Utilice las siguientes operaciones para limitar el escaneo de datos sin procesar:

  • Igual (=)

  • Mayor que (>)

  • Menor que (<)

  • Mayor que o igual a (>=)

  • Menor que o igual a (<=)

  • BETWEEN

  • AND

Ejemplos de filtros:

  • Al consultar la tabla precomputed_aggregates, especifique siempre un filtro de calidad en la cláusula. WHERE Esto reduce la cantidad de datos que escanea la consulta, especialmente si estás buscando datos. BAD UNCERTAIN

    También es muy recomendable utilizar un filtro de resolución (1 m, 15 m, 1 h o 1 d) al consultar la tabla precomputed_aggregates. Si no especificas un filtro de resolución, se AWS IoT SiteWise realizará de forma predeterminada un escaneo completo de la tabla en todas las resoluciones, lo que no es eficiente.

  • Al consultar datos sin procesar, las funciones de marca de tiempo también se pueden usar en la WHERE cláusula para filtrar la cantidad de datos escaneados. Por ejemplo, la siguiente consulta solo escanea los últimos 30 minutos de datos de la tabla raw_time_series: 

    SELECT r.event_timestamp, r.double_value
FROM raw_time_series r
WHERE r.event_timestamp > TIMESTAMP_SUB(MINUTE, 30, NOW())
nota

No es igual (!=) y, por lo general, OR los operadores no aplican filtros significativos al escaneo de datos sin procesar. Los filtros de los valores de los datos sin procesar (valor_cadena, valor_doble, etc.) tampoco limitan el análisis de los datos sin procesar.

OPTIMIZACIÓN DE JOIN

AWS IoT SiteWise SQL admite la JOIN palabra clave para combinar dos tablas. Solo JOIN se admiten los filtros activos en un campo (con la ON palabra clave). Se prohíben las uniones cartesianas completas.

AWS IoT SiteWise también admite JOIN s implícitas sin usar la palabra clave. JOIN Se permiten entre diferentes tablas de metadatos y entre una tabla de metadatos y una tabla sin procesar. Por ejemplo, esta consulta:

SELECT a.asset_name, p.property_name FROM asset a, asset_property p

Funciona mejor que esta consulta equivalente:

SELECT a.asset_name, p.property_name FROM asset a
JOIN asset_property p ON a.asset_id = p.asset_id

Se permiten las siguientes combinaciones implícitas (O está permitida, X está prohibida):

asset asset_property latest_value_time_series raw_time_series precomputed_aggregates subquery
asset X O O O O X
asset_property O X O O O X
latest_value_time_series O O X X X X
raw_time_series O O X X X X
precomputed_aggregates O O X X X X
subquery X X X X X X

Utilice JOIN s implícitas siempre que sea posible. Si debe usar la JOIN palabra clave, aplique filtros en las tablas de edición individuales JOIN para minimizar los datos escaneados. Por ejemplo, en lugar de esta consulta:

SELECT level1.asset_id, level2.asset_id, level3.asset_id
FROM asset AS level1
JOIN asset AS level2 ON level2.parent_asset_id = level1.asset_id
JOIN asset AS level3 ON level3.parent_asset_id = level2.asset_id
WHERE level1.asset_name LIKE 'level1%'
AND level2.asset_name LIKE 'level2%'
AND level3.asset_name LIKE 'level3%'

Usa esta consulta más eficiente:

SELECT level1.asset_id, level2.asset_id, level3.asset_id
FROM asset AS level1
JOIN (SELECT asset_id, parent_asset_id FROM asset WHERE asset_name LIKE 'level2%') AS level2 ON level2.parent_asset_id = level1.asset_id
JOIN (SELECT asset_id, parent_asset_id FROM asset WHERE asset_name LIKE 'level3%') AS level3 ON level3.parent_asset_id = level2.asset_id
WHERE level1.asset_name LIKE 'level1%'

Al insertar filtros de metadatos en las subconsultas, se asegura de que las tablas individuales del JOIN s se filtren durante el proceso de escaneo. También puedes usar la LIMIT palabra clave en las subconsultas para lograr el mismo efecto.

Consultas grandes

Para las consultas que producen más filas que las predeterminadas, establece el tamaño de página de la ExecuteQuery API en el valor máximo de 20000. Esto mejora el rendimiento general de las consultas.

Utilice la LIMIT cláusula para reducir la cantidad de datos analizados para algunas consultas. Tenga en cuenta que las funciones agregadas y algunas cláusulas que abarcan toda la tabla (GROUP BYORDER BY,,JOIN) requieren un análisis completo antes de aplicar la LIMIT cláusula.

nota

AWS IoT SiteWise pueden escanear una cantidad mínima de datos incluso con la LIMIT cláusula aplicada, especialmente para las consultas de datos sin procesar que escanean varias propiedades.