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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# チュートリアル
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 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。

## コンソールを使用する
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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、**[Databases]** (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。
**注記**  
サンプルデータセットを使用してデータベースを作成した後、コンソールで利用可能なサンプルクエリを使用するには、ここで入力したデータベース名と一致するように、クエリで参照されるデータベース名を調整します。サンプルデータセットと時系列レコードのタイプの組み合わせごとにサンプルクエリがあります。
   + **[サンプルデータセットの選択]** – **IoT** と **DevOps** を選択します。
   + **[時系列レコードのタイプ選択]** – **[マルチメジャーレコード]** 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 2 つのテーブルを含むデータベースを作成します。マルチメジャーレコードを持つサンプルデータセットのテーブル名は、`DevOpsMulti` と `IoTMulti` です。単一メジャーレコードのサンプルデータセットのテーブル名は `DevOps` と `IoT` です。

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. サンプルデータベースの作成時に選択したデータセットの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. サンプルクエリのデータベース名を調整します。

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。

## SDK を使用する
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 Timestream for LiveAnalytics は、データベースとテーブルの作成方法、約 126,000 行のサンプルデータのテーブルへの入力方法、サンプルクエリの実行方法を示す、完全に機能するサンプルアプリケーションを提供します。サンプルアプリケーションは、[GitHub](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/blob/master/sample_apps) for Java、Python、Node.js、Go、および .NET で利用できます。

1. GitHub の手順に従って GitHub リポジトリの Timestream for LiveAnalytics サンプルアプリケーションのクローンを作成します。

1. 「」で説明されている手順に従って、Amazon Timestream Live Analytics に接続するように AWS SDK を設定します[AWS SDKsの使用](getting-started-sdks.md)。

1. 次の手順を使用して、サンプルアプリケーションをコンパイルして実行します。
   + [Java サンプルアプリケーション](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/blob/master/sample_apps/java/README.md)の手順。
   + [Java v2 サンプルアプリケーション](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/blob/master/sample_apps/javaV2/README.md)の手順。
   + [Go サンプルアプリケーション](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/blob/mainline/sample_apps/goV2/README.md)の手順。
   + [Python サンプルアプリケーション](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/blob/master/sample_apps/python/README.md)の手順。
   + [Node.js サンプルアプリケーション](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/blob/master/sample_apps/js/README.md)の手順。
   + [.NET サンプルアプリケーション](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/blob/master/sample_apps/dotnet/README.md)の手順。