如需與 Amazon Timestream for LiveAnalytics 類似的功能，請考慮使用 Amazon Timestream for InfluxDB。它提供簡化的資料擷取和單一位數毫秒查詢回應時間，以進行即時分析。[在這裡](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)進一步了解。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 排程查詢範例
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本節包含如何使用 Timestream for LiveAnalytics 的排程查詢，在視覺化整個機群統計資料時最佳化成本和儀表板載入時間，以有效地監控裝置機群的範例。Timestream for LiveAnalytics 中的排程查詢可讓您使用 Timestream for LiveAnalytics 的完整 SQL 表面積來表達查詢。您的查詢可以包含一或多個來源資料表、執行彙總或 Timestream 針對 LiveAnalytics SQL 語言所允許的任何其他查詢，然後將查詢結果存放在 Timestream for LiveAnalytics 中的另一個目的地資料表中。

本節將排程查詢的目標資料表稱為*衍生資料表*。

例如，我們將使用 DevOps 應用程式來監控部署在多個部署 （例如區域、儲存格和孤島）、多個微服務的大型伺服器機群，並使用 Timestream for LiveAnalytics 追蹤整個機群的統計資料。我們將使用的範例結構描述如[排程查詢範例結構描述](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/scheduledqueries-common-schema-example.html)中所述。

將說明下列案例。
+ 如何轉換儀表板、將擷取至 Timestream for LiveAnalytics 之原始資料的彙總統計資料繪製為排程查詢，然後如何使用預先計算的彙總來建立新的儀表板，以顯示彙總統計資料。
+ 如何結合排程查詢以取得彙總檢視和原始精細資料，以深入了解詳細資訊。這可讓您存放和分析原始資料，同時使用排程查詢最佳化常見的機群整體操作。
+ 如何使用排程查詢透過尋找在多個儀表板中使用的彙總來最佳化成本，並讓相同的排程查詢填入相同或多個儀表板中的多個面板。

**Topics**
+ [將彙總儀表板轉換為排程查詢](scheduledqueries-example1.md)
+ [使用排程查詢和原始資料進行向下切入](scheduledqueries-example2.md)
+ [透過跨儀表板共用排程查詢來最佳化成本](scheduledqueries-example3.md)
+ [比較基礎資料表上的查詢與排程查詢結果的查詢](scheduledqueries-example4-clickstream.md)