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クエリ
Timestream for Live Analytics を使用すると、DevOps のメトリクス、IoT アプリケーションのセンサーデータ、機器のメンテナンスのための産業テレメトリデータ、その他多くのユースケースを簡単に保存および分析できます。Timestream for Live Analytics の専用のアダプティブクエリエンジンを使用すると、単一の SQL ステートメントを使用してストレージ階層全体のデータにアクセスできます。データの場所を指定しなくても、ストレージ階層間でデータを透過的にアクセスして結合できます。SQL を使用して Timestream for Live Analytics のデータをクエリし、1 つ以上のテーブルから時系列データを取得できます。データベースとテーブルのメタデータ情報にアクセスできます。Timestream for Live Analytics SQL は、時系列分析用の組み込み関数もサポートしています。詳細については、 クエリ言語リファレンスリファレンスを参照してください。
Timestream for Live Analytics は、完全に分離されたデータインジェスト、ストレージ、クエリアーキテクチャを持つように設計されています。各コンポーネントは他のコンポーネントとは独立してスケーリングできます (これにより、アプリケーションのニーズに対して事実上無限のスケールを提供できます）。つまり、アプリケーションが 1 日あたり数百テラバイトのデータを送信したり、少量または大量のデータを処理している数百万のクエリを実行したりしても、Timestream for Live Analytics は「ヒントオーバー」しません。データが時間の経過とともに増加しても、Timestream for Live Analytics のクエリレイテンシーはほとんど変更されません。これは、Timestream for Live Analytics クエリアーキテクチャが大量の並列処理を活用してより大きなデータボリュームを処理し、アプリケーションのクエリスループットニーズに合わせて自動的にスケーリングできるためです。
データモデル
Timestream は、フラットモデルと時系列モデルの 2 つのクエリデータモデルをサポートしています。
注記
Timestream のデータはフラットモデルを使用して保存され、データをクエリするためのデフォルトモデルです。時系列モデルはクエリ時間の概念であり、時系列分析に使用されます。
フラットモデル
フラットモデルは、クエリ用の Timestream のデフォルトのデータモデルです。時系列データを表形式で表します。ディメンション名、時間、メジャー名、メジャー値は列として表示されます。テーブルの各行は、時系列内の特定の時刻の測定に対応するアトミックデータポイントです。Timestream データベース、テーブル、および列には、いくつかの命名に関する制約があります。これらについては、「」で説明していますサービス制限。
次の表は、データが単一メジャーレコードとして送信されたときに、Timestream が EC2 インスタンスの CPU 使用率、メモリ使用率、ネットワークアクティビティを表すデータを保存する方法の例を示しています。この場合、ディメンションは EC2 インスタンスのリージョン、アベイラビリティーゾーン、仮想プライベートクラウド、インスタンス IDsです。測定値は、EC2 インスタンスの CPU 使用率、メモリ使用率、および受信ネットワークデータです。region、az、vpc、および instance_id 列にはディメンション値が含まれています。列の時刻には、各レコードのタイムスタンプが含まれます。measure_name 列には、cpu-utilization、memory_utilization、および network_bytes_in で表されるメジャーの名前が含まれます。measure_value::double 列には、2 倍として出力される測定値 (CPU 使用率やメモリ使用率など) が含まれます。measure_value::bigint 列には、受信ネットワークデータなどの整数として出力される測定値が含まれます。
| 時間 | region | az | vpc | instance_id | measure_name | measure_value::double | measure_value::bigint |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
2019-12-04 19:00:00.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
cpu_utilization |
35.0 |
null |
|
2019-12-04 19:00:01.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
cpu_utilization |
38.2 |
null |
|
2019-12-04 19:00:02.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
cpu_utilization |
45.3 |
null |
|
2019-12-04 19:00:00.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
memory_utilization |
54.9 |
null |
|
2019-12-04 19:00:01.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
memory_utilization |
42.6 |
null |
|
2019-12-04 19:00:02.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
memory_utilization |
33.3 |
null |
|
2019-12-04 19:00:00.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
network_bytes |
34,400 |
null |
|
2019-12-04 19:00:01.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
network_bytes |
1,500 |
null |
|
2019-12-04 19:00:02.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
network_bytes |
6,000 |
null |
次の表は、データが複数メジャーレコードとして送信されたときに、Timestream が EC2 インスタンスの CPU 使用率、メモリ使用率、ネットワークアクティビティを表すデータを保存する方法の例を示しています。
| 時間 | region | az | vpc | instance_id | measure_name | cpu_utilization | memory_utilization | network_bytes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
2019-12-04 19:00:00.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
メトリクス |
35.0 |
54.9 |
34,400 |
|
2019-12-04 19:00:01.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
メトリクス |
38.2 |
42.6 |
1,500 |
|
2019-12-04 19:00:02.000000000 |
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
メトリクス |
45.3 |
33.3 |
6,600 |
時系列モデル
時系列モデルは、時系列分析に使用されるクエリ時間構造です。これは、 (時間、測定値) ペアの順序付けられたシーケンスとしてデータを表します。Timestream は、補間などの時系列関数をサポートしているため、データのギャップを埋めることができます。これらの関数を使用するには、create_time_series などの関数を使用してデータを時系列モデルに変換する必要があります。詳細については、クエリ言語リファレンス「」を参照してください。
EC2 インスタンスの前の例を使用して、時系列で表される CPU 使用率データを次に示します。
| region | az | vpc | instance_id | cpu_utilization |
|---|---|---|---|---|
|
us-east-1 |
us-east-1d |
vpc-1a2b3c4d |
i-1234567890abcdef0 |
[{time: 2019-12-04 19:00:00.000000000、値: 35}、{time: 2019-12-04 19:00:01.000000000、値: 38.2}、{time: 2019-12-04 19:00:02.000000000、値: 45.3}] |
