Para obtener capacidades similares a las de Amazon Timestream, considere Amazon Timestream LiveAnalytics para InfluxDB. Ofrece una ingesta de datos simplificada y tiempos de respuesta a las consultas en milisegundos de un solo dígito para realizar análisis en tiempo real. Obtenga más información [aquí](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html).
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# Comparar una consulta en una tabla base con una consulta de los resultados de una consulta programada
En este ejemplo de consulta de Timestream, utilizamos el siguiente esquema, consultas de ejemplo y resultados para comparar una consulta de una tabla base con una consulta de una tabla derivada de resultados de consultas programadas. Con una consulta programada y bien planificada, puede obtener una tabla derivada con menos filas y otras características que permiten realizar consultas más rápidas de lo que sería posible en la tabla base original.
Para ver un vídeo que describe este escenario, consulte [Mejorar el rendimiento de las consultas y reducir los costes mediante consultas programadas en Amazon LiveAnalytics Timestream](https://youtu.be/x8AgLhAydzY) for.
En este caso, utilizamos la siguiente situación:
+ **Región**: us-east-1
+ **Tabla base**: `"clickstream"."shopping"`
+ **Tabla derivada**: `"clickstream"."aggregate"`
## Tabla base
A continuación, se describe el esquema para la tabla base.
| Columna | Tipo | Secuencia temporal del tipo de atributo LiveAnalytics |
| --- | --- | --- |
| channel | varchar | MULTI |
| description | varchar | MULTI |
| event | varchar | DIMENSION |
| ip\$1address | varchar | DIMENSION |
| measure\$1name | varchar | MEASURE\$1NAME |
| producto | varchar | MULTI |
| product\$1id | varchar | MULTI |
| quantity | double | MULTI |
| consulta | varchar | MULTI |
| session\$1id | varchar | DIMENSION |
| user\$1group | varchar | DIMENSION |
| user\$1id | varchar | DIMENSION |
A continuación, se describe las medidas para la tabla base. Una *tabla base* hace referencia a una tabla de Timestream en la que se ejecuta la consulta programada.
+ **measure\$1name**: `metrics`
+ **datos**: varios
+ **dimensiones:**
```
[ ( user_group, varchar ),( user_id, varchar ),( session_id, varchar ),( ip_address, varchar ),( event, varchar ) ]
```
## Consulta en una tabla base
La siguiente es una consulta ad hoc que recopila los recuentos por un total de 5 minutos en un intervalo de tiempo determinado.
```
SELECT BIN(time, 5m) as time,
channel,
product_id,
SUM(quantity) as product_quantity
FROM "clickstream"."shopping"
WHERE BIN(time, 5m) BETWEEN '2023-05-11 10:10:00.000000000' AND '2023-05-11 10:30:00.000000000'
AND channel = 'Social media'
and product_id = '431412'
GROUP BY BIN(time, 5m),channel,product_id
```
Salida:
```
duration:1.745 sec
Bytes scanned: 29.89 MB
Query Id: AEBQEANMHG7MHHBHCKJ3BSOE3QUGIDBGWCCP5I6J6YUW5CVJZ2M3JCJ27QRMM7A
Row count:5
```
## Consulta programada
La siguiente es una consulta programada que se ejecuta cada 5 minutos.
```
SELECT BIN(time, 5m) as time, channel as measure_name, product_id, product,
SUM(quantity) as product_quantity
FROM "clickstream"."shopping"
WHERE time BETWEEN BIN(@scheduled_runtime, 5m) - 10m AND BIN(@scheduled_runtime, 5m) - 5m
AND channel = 'Social media'
GROUP BY BIN(time, 5m), channel, product_id, product
```
## Consulta en una tabla derivada
La siguiente es una consulta ad hoc en una tabla derivada. Una *tabla derivada* hace referencia a una tabla de Timestream que contiene los resultados de una consulta programada.
```
SELECT time, measure_name, product_id,product_quantity
FROM "clickstream"."aggregate"
WHERE time BETWEEN '2023-05-11 10:10:00.000000000' AND '2023-05-11 10:30:00.000000000'
AND measure_name = 'Social media'
and product_id = '431412'
```
Salida:
```
duration: 0.2960 sec
Bytes scanned: 235.00 B
QueryID: AEBQEANMHHAAQU4FFTT6CFM6UYXTL4SMLZV22MFP4KV2Z7IRVOPLOMLDD6BR33Q
Row count: 5
```
## Comparación
A continuación, se comparan los resultados de una consulta de una tabla base con los de una consulta de una tabla derivada. La misma consulta de una tabla derivada que tiene los resultados agregados mediante una consulta programada se completa más rápido y con menos bytes escaneados.
En estos resultados se muestra el valor de usar consultas programadas para agregar datos y así realizar consultas más rápidas.
| | Consulta en la tabla base | Consulta en la tabla derivada |
| --- | --- | --- |
| Duración | 1,745 segundos | 0,2960 segundos |
| Bytes escaneados | 29,89 MB | 235 bytes |
| Recuento de fila | 5 | 5 |