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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# スケジュールされたクエリのパターン
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このセクションでは、Amazon Timestream for LiveAnalytics のスケジュールされたクエリを使用してダッシュボードを最適化することでロードの速度を高め、コストを削減する方法の一般的なパターンをいくつか紹介します。以下の例は、DevOps アプリケーションシナリオを使用して、アプリケーションシナリオに関係なく、スケジュールされたクエリに一般的に適用される主要な概念を示しています。

Timestream for LiveAnalytics のスケジュールされたクエリでは、Timestream for LiveAnalytics の SQL サーフェス領域全体を使用してクエリを表現できます。クエリには 1 つ以上のソーステーブルを含めることができ、集計や Timestream for LiveAnalytics の SQL 言語で許可されているその他のクエリを実行して、Timestream for LiveAnalytics の別の送信先テーブルでクエリの結果をマテリアライズできます。説明しやすいよう、このセクションではスケジュールされたクエリのターゲットテーブルを*派生テーブル*と呼びます。

このセクションで取り上げる重要なポイントは次のとおりです。
+ シンプルなフリートレベルの集計を使用した、スケジュールされたクエリの定義方法の説明と、いくつかの基本概念の理解。
+ スケジュールされたクエリのターゲット (派生テーブル) の結果とソーステーブルの結果を組み合わせて、スケジュールされたクエリのコストを削減し、パフォーマンスを高める方法。
+ スケジュールされたクエリの更新期間を設定する際のトレードオフ。
+ いくつかの一般的なシナリオにおけるスケジュールされたクエリの使用。
  + 特定の日付より古い全インスタンスの最終データポイントの追跡。
  + ダッシュボードに変数を入力するために使用するディメンションの一意値。
+ スケジュールされたクエリのコンテキストにおける遅延到着データの処理方法。
+ 1 回限りの手動実行を使用して、スケジュールされたクエリの自動トリガーで直接カバーされないさまざまなシナリオに対処する方法。

**Topics**
+ [シナリオ](scheduledqueries-patterns-scenario.md)
+ [シンプルなフリートレベルの集計](scheduledqueries-patterns-simplefleet.md)
+ [各デバイスからの最終ポイント](scheduledqueries-patterns-lastpointfromdevice.md)
+ [一意のディメンション値](scheduledqueries-patterns-uniquedimvalues.md)
+ [遅延到着データの処理](scheduledqueries-patterns-latearrive.md)
+ [過去の事前計算のバックフィル](scheduledqueries-patterns-backfilling.md)