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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# ベーステーブルのクエリとスケジュールされたクエリの結果のクエリを比較する
この Timestream クエリの例では、下記のスキーマ、クエリの例、出力を使用して、ベーステーブルのクエリと、スケジュールされたクエリ結果の派生テーブルのクエリを比較します。スケジュールされたクエリを適切に計画することで、行数の削減などにより、元のベーステーブルよりもクエリを高速化できる可能性がある派生テーブルを使用できます。
このシナリオを説明する動画「[Improve query performance and reduce cost using scheduled queries in Amazon Timestream for LiveAnalytics](https://youtu.be/x8AgLhAydzY)」をご覧ください。
この例では、以下のシナリオを使用します。
+ **リージョン** – us-east-1
+ **ベーステーブル** – `"clickstream"."shopping"`
+ **派生テーブル** – `"clickstream"."aggregate"`
## ベーステーブル
下の表はベーステーブルのスキーマを示しています。
| 列 | タイプ | Timestream for LiveAnalytics の属性タイプ |
| --- | --- | --- |
| channel | varchar | MULTI |
| 説明 | varchar | MULTI |
| イベント | varchar | ディメンション |
| ip\$1address | varchar | ディメンション |
| measure\$1name | varchar | MEASURE\$1NAME |
| 製品 | varchar | MULTI |
| product\$1id | varchar | MULTI |
| quantity | double | MULTI |
| query | varchar | MULTI |
| session\$1id | varchar | ディメンション |
| user\$1group | varchar | ディメンション |
| user\$1id | varchar | ディメンション |
以下は、ベーステーブルのメジャーを示しています。*ベーステーブル*とは、スケジュールされたクエリが実行される Timestream のテーブルを指します。
+ **measure\$1name** – `metrics`
+ **data** – multi
+ **ディメンション**:
```
[ ( user_group, varchar ),( user_id, varchar ),( session_id, varchar ),( ip_address, varchar ),( event, varchar ) ]
```
## ベーステーブルのクエリ
以下は、特定の時間範囲内における 5 分間の集計によってカウントを収集するアドホッククエリです。
```
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
```
出力:
```
duration:1.745 sec
Bytes scanned: 29.89 MB
Query Id: AEBQEANMHG7MHHBHCKJ3BSOE3QUGIDBGWCCP5I6J6YUW5CVJZ2M3JCJ27QRMM7A
Row count:5
```
## スケジュールされたクエリ
以下は、5 分おきに実行されるスケジュールされたクエリです。
```
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
```
## 派生テーブルのクエリ
以下は、派生テーブルのアドホッククエリです。*派生テーブル*とは、スケジュールされたクエリの結果を含む Timestream テーブルを指します。
```
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'
```
出力:
```
duration: 0.2960 sec
Bytes scanned: 235.00 B
QueryID: AEBQEANMHHAAQU4FFTT6CFM6UYXTL4SMLZV22MFP4KV2Z7IRVOPLOMLDD6BR33Q
Row count: 5
```
## 比較
以下は、ベーステーブルのクエリと派生テーブルのクエリの結果比較です。同じクエリでは、スケジュールされたクエリを使用して結果が集計される派生テーブルの方が、スキャンされたバイト数が少ないため、早く完了します。
これらの結果は、スケジュールされたクエリを使用してデータを集計し、クエリを高速化することの価値を示しています。
| | ベーステーブルのクエリ | 派生テーブルのクエリ |
| --- | --- | --- |
| 時間 | 1.745 秒 | 0.2960 秒 |
| スキャンされたバイト数 | 29.89 MB | 235 バイト |
| 行数 | 5 | 5 |