Requêtes

N'incluez que les noms de mesures et de dimensions essentiels à la requête. L'ajout de colonnes superflues augmentera les analyses de données, ce qui aura un impact sur les performances des requêtes.

Avant de déployer votre requête en production, nous vous recommandons de consulter les informations relatives aux requêtes pour vous assurer que l'élagage spatial et temporel est optimal. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation des informations relatives aux requêtes pour optimiser les requêtes dans Amazon Timestream.

Dans la mesure du possible, transférez le calcul des données vers Timestream pour LiveAnalytics utiliser les agrégats intégrés et les fonctions scalaires dans la clause et la SELECT clause, le cas échéant, afin d'améliorer les WHERE performances des requêtes et de réduire les coûts. Consultez SELECT et Fonctions d’agrégation.

Dans la mesure du possible, utilisez des fonctions approximatives. Par exemple, utilisez APPROX _ DISTINCT au lieu de COUNT (DISTINCTcolumn_name) pour optimiser les performances des requêtes et réduire le coût des requêtes. Consultez Fonctions d’agrégation.

Utilisez une CASE expression pour effectuer des agrégations complexes au lieu de sélectionner plusieurs fois dans la même table. Consultez La CASE déclaration.

Dans la mesure du possible, incluez une plage de temps dans la WHERE clause de votre requête. Cela permet d'optimiser les performances et les coûts des requêtes. Par exemple, si vous n'avez besoin que de la dernière heure de données dans votre ensemble de données, incluez un prédicat temporel tel que time > ago (1h). Consultez SELECT et Intervalle et durée.

Lorsqu'une requête accède à un sous-ensemble de mesures d'une table, incluez toujours les noms des mesures dans la WHERE clause de la requête.

Dans la mesure du possible, utilisez l'opérateur d'égalité lorsque vous comparez des dimensions et des mesures dans la WHERE clause d'une requête. Un prédicat d'égalité sur les dimensions et les noms de mesures permet d'améliorer les performances des requêtes et de réduire les coûts des requêtes.

Dans la mesure du possible, évitez d'utiliser des fonctions dans la WHERE clause pour optimiser les coûts.

Évitez d'utiliser LIKE la clause plusieurs fois. Utilisez plutôt des expressions régulières lorsque vous filtrez plusieurs valeurs sur une colonne de chaîne. Consultez Fonctions d'expression régulière.

Utilisez uniquement les colonnes nécessaires dans la clause GROUP BY d'une requête.

Si le résultat de la requête doit être dans un ordre spécifique, spécifiez explicitement cet ordre dans la clause ORDER BY de la requête la plus éloignée. Si le résultat de votre requête ne nécessite pas de classement, évitez d'utiliser une clause ORDER BY pour améliorer les performances de la requête.

Utilisez une LIMIT clause si vous n'avez besoin que des N premières lignes de votre requête.

Si vous utilisez une clause ORDER BY pour examiner les valeurs N supérieures ou inférieures, utilisez une LIMIT clause pour réduire les coûts de requête.

Utilisez le jeton de pagination contenu dans la réponse renvoyée pour récupérer les résultats de la requête. Pour plus d'informations, consultez Requête.

Si vous avez commencé à exécuter une requête et que vous vous rendez compte que celle-ci ne renverra pas les résultats que vous recherchez, annulez-la pour réduire les coûts. Pour plus d'informations, consultez CancelQuery.

Si votre application connaît un ralentissement, continuez à envoyer des données à Amazon Timestream au même rythme LiveAnalytics pour permettre à Amazon Timestream de s'adapter automatiquement aux besoins de débit de LiveAnalytics requêtes de votre application.

Si les exigences de simultanéité des requêtes de vos applications dépassent les limites par défaut de Timestream pour LiveAnalytics, contactez AWS Support pour obtenir des augmentations de limite.