As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Otimizando consultas usando a resposta de insights de consulta

Digamos que você esteja usando o Amazon Timestream LiveAnalytics para monitorar o consumo de energia em vários locais. Imagine que você tenha duas tabelas em seu banco de dados chamadas raw-metrics aggregate-metrics e.

A raw-metrics tabela armazena dados de energia detalhados no nível do dispositivo e contém as seguintes colunas:

Os dados dessa tabela são coletados e armazenados em uma minute-by-minute granularidade. A tabela usa State como CDPK o.

A aggregate-metrics tabela armazena o resultado de uma consulta agendada para agregar os dados de consumo de energia em todos os dispositivos de hora em hora. Essa tabela contém as seguintes colunas:

A aggregate-metrics tabela armazena esses dados em uma granularidade horária. A tabela usa State como CDPK o.

Consultando o consumo de energia nas últimas 24 horas

Digamos que você queira extrair a energia total consumida em Washington nas últimas 24 horas. Para encontrar esses dados, você pode aproveitar os pontos fortes de ambas as tabelas: raw-metrics e. aggregate-metrics A aggregate-metrics tabela fornece dados de consumo de energia por hora nas últimas 23 horas, enquanto a raw-metrics tabela oferece dados granulares em minutos para a última hora. Ao consultar as duas tabelas, você pode obter uma visão completa e precisa do consumo de energia em Washington nas últimas 24 horas.

SELECT am.time, am.state, am.total_energy_consumption, 
rm.time, rm.state, rm.device_id, rm.energy_consumption
FROM 
 "metrics"."aggregate-metrics" am
 LEFT JOIN "metrics"."raw-metrics" rm ON am.state = rm.state
WHERE rm.time >= ago(1h) and rm.time < now()

Esse exemplo de consulta é fornecido apenas para fins ilustrativos e pode não funcionar como está. O objetivo é demonstrar o conceito, mas talvez seja necessário modificá-lo para se adequar ao seu caso de uso ou ambiente específico.

Depois de executar essa consulta, você pode perceber que o tempo de resposta da consulta está mais lento do que o esperado. Para identificar a causa raiz desse problema de desempenho, você pode usar o recurso de insights de consulta para analisar o desempenho da consulta e otimizar sua execução.

O exemplo a seguir mostra a resposta dos insights da consulta.

queryInsightsResponse={
                QuerySpatialCoverage: {
                    Max: {
                        Value: 1.0,
                        TableArn: arn:aws:timestream:us-east-1:123456789012:database/metrics/table/raw-metrics,
                        PartitionKey: [State]
                    }
                },
                QueryTemporalRange: {
                    Max: {
                        Value:31540000000000000 //365 days,
                        TableArn: arn:aws:timestream:us-east-1:123456789012:database/metrics/table/aggregate-metrics
                    }
                },
                QueryTableCount: 2,
                OutputRows: 83,
                OutputBytes: 590

A resposta do query insights fornece as seguintes informações:

Se sua consulta acessar mais de uma tabela, os insights de consulta fornecerão as métricas da tabela com o padrão de acesso mais abaixo do ideal.

Otimizando a consulta para intervalo temporal

Com base na resposta dos insights da consulta, você pode otimizar a consulta para o intervalo temporal, conforme mostrado no exemplo a seguir.

SELECT am.time, am.state, am.total_energy_consumption, 
rm.time, rm.state, rm.device_id, rm.energy_consumption
FROM 
  "metrics"."aggregate-metrics" am
  LEFT JOIN "metrics"."raw-metrics" rm ON am.state = rm.state
WHERE 
  am.time >=  ago(23h) and am.time < now()
  AND rm.time >=  ago(1h) and rm.time < now()
  AND rm.state = 'Washington'

Se você executar o QueryInsights comando novamente, ele retornará a seguinte resposta.

queryInsightsResponse={
                QuerySpatialCoverage: {
                    Max: {
                        Value: 1.0,
                        TableArn: arn:aws:timestream:us-east-1:123456789012:database/metrics/table/aggregate-metrics,
                        PartitionKey: [State]
                    }
                },
                QueryTemporalRange: {
                    Max: {
                        Value: 82800000000000 //23 hours,
                        TableArn: arn:aws:timestream:us-east-1:123456789012:database/metrics/table/aggregate-metrics
                    }
                },
                QueryTableCount: 2,
                OutputRows: 83,
                OutputBytes: 590

Essa resposta mostra que a cobertura espacial da aggregate-metrics tabela ainda é de 100%, o que é ineficiente. A seção a seguir mostra como otimizar a consulta para cobertura espacial.

Otimizando a consulta para cobertura espacial

Com base na resposta dos insights da consulta, você pode otimizar a consulta para cobertura espacial, conforme mostrado no exemplo a seguir.

SELECT am.time, am.state, am.total_energy_consumption, 
rm.time, rm.state, rm.device_id, rm.energy_consumption
FROM 
  "metrics"."aggregate-metrics" am
  LEFT JOIN "metrics"."raw-metrics" rm ON am.state = rm.state
WHERE 
  am.time >=  ago(23h) and am.time < now()
  AND am.state ='Washington'
  AND rm.time >=  ago(1h) and rm.time < now()
  AND rm.state = 'Washington'

Se você executar o QueryInsights comando novamente, ele retornará a seguinte resposta.

queryInsightsResponse={
                QuerySpatialCoverage: {
                    Max: {
                        Value: 0.02,
                        TableArn: arn:aws:timestream:us-east-1:123456789012:database/metrics/table/aggregate-metrics,
                        PartitionKey: [State]
                    }
                },
                QueryTemporalRange: {
                    Max: {
                        Value: 82800000000000 //23 hours,
                        TableArn: arn:aws:timestream:us-east-1:123456789012:database/metrics/table/aggregate-metrics
                    }
                },
                QueryTableCount: 2,
                OutputRows: 83,
                OutputBytes: 590

Desempenho aprimorado de consultas

Depois de otimizar a consulta, os insights de consulta fornecem as seguintes informações: