Amazon Timestream for LiveAnalytics に類似した機能をご希望の場合は Amazon Timestream for InfluxDB をご検討ください。リアルタイム分析に適した、シンプルなデータインジェストと 1 桁ミリ秒のクエリ応答時間を特徴としています。詳細については、[こちら](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)を参照してください。

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# コンソールを使用する
<a name="console_timestream"></a>

 Timestream Live Analytics の AWS マネジメントコンソールを使用して、データベースとテーブルを作成、編集、削除、説明、一覧表示できます。コンソールを使用してクエリを実行することもできます。

**Topics**
+ [

## チュートリアル
](#console_timestream.db-w-sample-data)
+ [

## データベースを作成する
](#console_timestream.db.using-console)
+ [

## テーブルを作成する
](#console_timestream.table.using-console)
+ [

## クエリを実行する
](#console_timestream.queries.using-console)
+ [

## スケジュールされたクエリを作成する
](#console_timestream.scheduledquery.using-console)
+ [

## スケジュールされたクエリを削除する
](#console_timestream.scheduledquerydeletedisable.using-console)
+ [

## テーブルを削除する
](#console_timestream.delete-table.using-console)
+ [

## データベースを削除する
](#console_timestream.delete-db.using-console)
+ [

## テーブルを編集する
](#console_timestream.edit-table.using-console)
+ [

## データベースを編集する
](#console_timestream.edit-db.using-console)

## チュートリアル
<a name="console_timestream.db-w-sample-data"></a>

 このチュートリアルでは、サンプルデータセットが入力されたデータベースを作成し、サンプルクエリを実行する方法を示します。このチュートリアルで使用されるサンプルデータセットは、IoT および DevOps シナリオで頻繁に見られます。IoT データセットには、トラックの速度、位置、負荷などの時系列データが含まれており、フリート管理を合理化し、最適化の機会を特定します。DevOps データセットには、アプリケーションのパフォーマンスと可用性を向上させるために、CPU、ネットワーク、メモリ使用率などの EC2 インスタンスメトリクスが含まれています。このセクションで説明する手順の[チュートリアル動画はこちら](https://www.youtube.com/watch?v=YBWCGDd4ChQ)です。

以下の手順に従って、サンプルデータセットが入力されたデータベースを作成し、 AWS コンソールを使用してサンプルクエリを実行します。

1. [AWS コンソール](https://console.aws.amazon.com/timestream)を開きます。

1. ナビゲーションペインで **[データベース]** を選択します。

1. **[データベースを作成]** をクリックします。

1. データベース作成ページで、次の操作を行います。
   + **[設定を選択]** – **[サンプルデータベース]** を選択します。
   + **[名前]** – 任意の名前を入力します。
   + **[サンプルデータセットを選択]** – **IoT** と **DevOps** を選択します。
   +  **[データベースを作成]** をクリックして、サンプルデータが入力された IoT と DevOps の 2 つのテーブルを含むデータベースを作成します。

1. ナビゲーションペイン内で **[クエリエディタ]** を選択します。

1. 上部のメニューから **[サンプルクエリ]** を選択します。

1. サンプルクエリのいずれかをクリックします。これにより、クエリエディタに戻り、エディタにサンプルクエリが入力されます。

1. **[実行]** をクリックしてクエリを実行すると、クエリ結果が表示されす。

## データベースを作成する
<a name="console_timestream.db.using-console"></a>

 AWS コンソールを使用してデータベースを作成するには、次の手順に従います。

1. [AWS コンソール](https://console.aws.amazon.com/timestream)を開きます。

1. ナビゲーションペインで **[データベース]** を選択します。

1. **[データベースを作成]** をクリックします。

1. データベース作成ページで、次の操作を行います。
   + **[設定を選択]** – **[標準データベース]** を選択します。
   + **[名前]** – 任意の名前を入力します。
   + **[暗号化]** – KMS キーを選択するか、デフォルトのオプションを使用します。ここで、Timestream for LiveAnalytics は、KMS キーが存在しない場合はアカウントに KMS キーを作成します。

1.  **[データベースを作成]** をクリックしてデータベースを作成します。

## テーブルを作成する
<a name="console_timestream.table.using-console"></a>

 AWS コンソールを使用してテーブルを作成するには、次の手順に従います。

1. [AWS コンソール](https://console.aws.amazon.com/timestream)を開きます。

1. ナビゲーションペインで **[テーブル]** を選択します。

1. **[テーブルを作成]** をクリックします。

1. テーブル作成ページで、次の操作を行います。
   + **[データベース名]** – 「[データベースを作成する](#console_timestream.db.using-console)」で作成されたデータベース名を選択します。
   + **[テーブル名]** – 任意のテーブル名を入力します。
   + **[メモリストアの保持]** – メモリストアにデータを保持する期間を指定します。メモリストアは、遅延到着データ (タイムスタンプが現在の時刻より前のデータ) を含む受信データを処理し、高速なポイントインタイムクエリ用に最適化されています。
   + **[マグネティックストアの保持]** – マグネティックストアにデータを保持する期間を指定します。マグネティックストアは長期ストレージ用であり、高速分析クエリ用に最適化されています。

1.  **[テーブルを作成]** をクリックします。

## クエリを実行する
<a name="console_timestream.queries.using-console"></a>

 AWS コンソールを使用してクエリを実行するには、次の手順に従います。

1. [AWS コンソール](https://console.aws.amazon.com/timestream)を開きます。

1. ナビゲーションペイン内で **[クエリエディタ]** を選択します。

1. 左側のペインで、「[データベースを作成する](#console_timestream.db.using-console)」で作成されたデータベースを選択します。

1. 左側のペインで、「[テーブルを作成する](#console_timestream.table.using-console)」で作成されたデータベースを選択します。

1. クエリエディタでクエリを実行できます。テーブル内の最新の 10 行を表示するには、次を実行します。

   ```
   SELECT * FROM <database_name>.<table_name> ORDER BY time DESC LIMIT 10
   ```

1. (オプション) **[インサイトの有効化]** をオンにして、クエリの効率に関するインサイトを取得します。

## スケジュールされたクエリを作成する
<a name="console_timestream.scheduledquery.using-console"></a>

 AWS コンソールを使用してスケジュールされたクエリを作成するには、次の手順に従います。

1. [AWS コンソール](https://console.aws.amazon.com/timestream)を開きます。

1. ナビゲーションペインで **[スケジュールされたクエリ]** を選択します。

1. **[スケジュールされたクエリを作成]** をクリックします。

1. **[クエリ名]** と **[ターゲットテーブル]** のセクションで、次のように入力します。
   + **[名前]** – クエリ名を入力します。
   + **[データベース名]** – 「[データベースを作成する](#console_timestream.db.using-console)」で作成されたデータベース名を選択します。
   + **[テーブル名]** – 「[テーブルを作成する](#console_timestream.table.using-console)」で作成されたテーブルの名前を選択します。

1. **[クエリステートメント]** セクションで、有効なクエリステートメントを入力します。次に、**[クエリを検証]** をクリックします。

1. **[ターゲットテーブルモデル]** から、未定義の属性のモデルを定義します。**ビジュアルビルダー**または JSON を使用できます。

1. **[実行スケジュール]** セクションで、**[固定レート]** または **[CRON 式]** を選択します。cron 式については、スケジュール式に関する詳細を説明した「[スケジュールされたクエリのスケジュール式](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/scheduledqueries-schedule.html)」を参照してください。

1. **[SNS トピック]** セクションで、通知に使用する SNS トピックを入力します。

1. **[エラーログレポート]** セクションで、エラーの報告に使用される S3 ロケーションを入力します。

   **[Encryption key type]** (暗号化キーの種類) を選択します。

1. **AWS KMS キー****のセキュリティ設定**セクションで、KMS AWS キーのタイプを選択します。

   スケジュールされたクエリの Timestream for LiveAnalytics での実行に使用する **IAM ロール**を入力します。ロールに必要な権限と信頼関係の詳細については、[スケジュールされたクエリの IAM ポリシーの例](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/security_iam_id-based-policy-examples.html#security_iam_id-based-policy-examples-sheduledqueries)を参照してください。

1.  **[スケジュールされたクエリを作成]** をクリックします。

## スケジュールされたクエリを削除する
<a name="console_timestream.scheduledquerydeletedisable.using-console"></a>

 AWS コンソールを使用して、スケジュールされたクエリを削除または無効化するには、次の手順に従います。

1. [AWS コンソール](https://console.aws.amazon.com/timestream)を開きます。

1. ナビゲーションペインで **[スケジュールされたクエリ]** を選択します。

1. 「[スケジュールされたクエリを作成する](#console_timestream.scheduledquery.using-console)」で作成されたスケジュールされたクエリを選択します。

1. **アクション** を選択します。

1. **[無効化]** または **[削除]** を選択します。

1. [削除] を選択した場合は、アクションを確認して **[削除]** を選択します。

## テーブルを削除する
<a name="console_timestream.delete-table.using-console"></a>

 AWS コンソールを使用してデータベースを削除するには、次の手順に従います。

1. [AWS コンソール](https://console.aws.amazon.com/timestream)を開きます。

1. ナビゲーションペインで **[テーブル]** を選択します。

1. 「[テーブルを作成する](#console_timestream.table.using-console)」で作成したテーブルを選択します。

1. **[削除]** をクリックします。

1. 確認ボックスに「*削除*」と入力します。

## データベースを削除する
<a name="console_timestream.delete-db.using-console"></a>

 AWS コンソールを使用してデータベースを削除するには、次の手順に従います。

1. [AWS コンソール](https://console.aws.amazon.com/timestream)を開きます。

1. ナビゲーションペインで **[データベース]** を選択します。

1. 「**データベースを作成する**」で作成したデータベースを選択します。

1. **[削除]** をクリックします。

1. 確認ボックスに「*削除*」と入力します。

## テーブルを編集する
<a name="console_timestream.edit-table.using-console"></a>

 AWS コンソールを使用してテーブルを編集するには、次の手順に従います。

1. [AWS コンソール](https://console.aws.amazon.com/timestream)を開きます。

1. ナビゲーションペインで **[テーブル]** を選択します。

1. 「[テーブルを作成する](#console_timestream.table.using-console)」で作成したテーブルを選択します。

1. **[編集]** をクリックします。

1. テーブルの詳細を編集して保存します。
   + **[メモリストアの保持]** – メモリストアにデータを保持する期間を指定します。メモリストアは、遅延到着データ (タイムスタンプが現在の時刻より前のデータ) を含む受信データを処理し、高速なポイントインタイムクエリ用に最適化されています。
   + **[マグネティックストアの保持]** – マグネティックストアにデータを保持する期間を指定します。マグネティックストアは長期ストレージ用であり、高速分析クエリ用に最適化されています。

## データベースを編集する
<a name="console_timestream.edit-db.using-console"></a>

 AWS コンソールを使用してデータベースを編集するには、次の手順に従います。

1. [AWS コンソール](https://console.aws.amazon.com/timestream)を開きます。

1. ナビゲーションペインで **[データベース]** を選択します。

1. 「**データベースを作成する**」で作成したデータベースを選択します。

1. **[編集]** をクリックします。

1. データベースの詳細を編集して保存します。