luongtaigundam
New member
** #Ebay #Redshift #optimization #Ec Commerce #DatAwarehouse **
** Tối ưu hóa Redshift của eBay: Cách cải thiện hiệu suất và giảm chi phí **
Ebay là một thị trường toàn cầu kết nối người mua và người bán từ khắp nơi trên thế giới.Với hơn 1,9 tỷ danh sách và 182 triệu người mua đang hoạt động, eBay là một trong những thị trường trực tuyến lớn nhất thế giới.
Để hỗ trợ quy mô lớn của nó, eBay dựa vào nhiều công nghệ khác nhau, bao gồm cả dịch chuyển đỏ.Redshift là một kho dữ liệu dựa trên đám mây được quản lý đầy đủ, cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng nhanh.Tuy nhiên, giống như bất kỳ cơ sở dữ liệu nào khác, dịch chuyển đỏ có thể trở nên chậm và tốn kém nếu nó không được tối ưu hóa đúng cách.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số thực tiễn tốt nhất để tối ưu hóa dịch chuyển đỏ ebay cho hiệu suất và hiệu quả chi phí.
** 1.Sử dụng các chỉ mục phù hợp **
Các chỉ mục là một trong những cách quan trọng nhất để cải thiện hiệu suất của các truy vấn dịch chuyển đỏ.Chỉ mục là cấu trúc dữ liệu lưu trữ các giá trị của một hoặc nhiều cột trong bảng theo thứ tự được sắp xếp.Điều này cho phép Redshift nhanh chóng tìm thấy các hàng phù hợp với một tiêu chí nhất định, điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của các truy vấn.
Khi tạo các chỉ mục, điều quan trọng là phải xem xét các truy vấn sẽ được chạy trên bảng.Ví dụ: nếu một truy vấn thường sẽ lọc trên một cột cụ thể, thì bạn nên tạo một chỉ mục trên cột đó.
Bạn có thể tạo các chỉ mục bằng câu lệnh `created index`.Ví dụ: câu lệnh sau đây tạo một chỉ mục trên cột `item_id` của bảng` spading`:
`` `
Tạo chỉ mục idx_products_item_id trên sản phẩm (item_id);
`` `
** 2.Sử dụng phân vùng **
Phân vùng là một cách khác để cải thiện hiệu suất của các truy vấn dịch chuyển đỏ.Phân vùng chia một bảng thành các mảnh nhỏ hơn, dễ quản lý hơn.Điều này có thể giúp cải thiện hiệu suất bằng cách giảm lượng dữ liệu cần được quét khi chạy truy vấn.
Khi phân vùng bảng, điều quan trọng là phải xem xét các truy vấn sẽ được chạy trên bảng.Ví dụ: nếu một truy vấn thường sẽ lọc trên một phạm vi ngày cụ thể, thì nên phân vùng bảng theo ngày.
Bạn có thể tạo các phân vùng bằng cách sử dụng câu lệnh `created bảng`.Ví dụ: câu lệnh sau đây tạo ra một bảng được phân vùng có tên là `Sản phẩm`:
`` `
Tạo sản phẩm bàn (
item_id int not null,
Tiêu đề Varchar (255) không phải NULL,
Giá số (10,2) không phải null,
thể loại varchar (255) không phải null,
created_at dấu thời gian không null,
đã cập nhật_at dấu thời gian không null
) Được phân vùng bởi (created_at);
`` `
** 3.Sử dụng chế độ xem vật chất **
Các chế độ xem vật chất là một cách để tạo một bản sao chỉ đọc của bảng.Điều này có thể hữu ích để cải thiện hiệu suất của các truy vấn tham gia nhiều bảng.Khi một truy vấn được chạy theo chế độ xem vật chất hóa, RedShift chỉ cần quét chế độ xem được vật chất hóa, điều này có thể giảm đáng kể lượng thời gian cần thiết để chạy truy vấn.
Bạn có thể tạo các chế độ xem được vật chất hóa bằng cách sử dụng câu lệnh `created view`.Ví dụ: câu lệnh sau đây tạo ra một cái nhìn cụ thể hóa của bảng `sản phẩm`:
`` `
Tạo chế độ xem vật chất MV_Products là chọn * từ sản phẩm;
`` `
**4.Sử dụng nén **
Nén có thể được sử dụng để giảm lượng không gian lưu trữ mà một bảng chiếm.Điều này có thể giúp cải thiện hiệu suất của các truy vấn dịch chuyển đỏ bằng cách giảm lượng dữ liệu cần đọc từ đĩa.
Redshift hỗ trợ một loạt các thuật toán nén, bao gồm GZIP, LZO và LZ4.Bạn có thể bật nén cho một bảng bằng câu lệnh `set`.Ví dụ: câu lệnh sau cho phép nén GZIP cho bảng `Sản phẩm`:
`` `
Đặt nén = 'gzip' cho các sản phẩm bảng;
`` `
** 5.Sử dụng Phổ Redshift **
Redshift Spectrum là một tính năng cho phép bạn truy vấn dữ liệu được lưu trữ trong Amazon S3.Điều này có thể hữu ích để cải thiện hiệu suất của các truy vấn cần truy cập một lượng lớn dữ liệu.
Để sử dụng Phổ RedShift, bạn cần tạo một lược đồ chỉ vào dữ liệu trong Amazon S
=======================================
**#eBay #Redshift #optimization #ecommerce #DatAwarehouse**
**EBay Redshift Optimization: How to Improve Performance and Reduce Costs**
eBay is a global marketplace that connects buyers and sellers from around the world. With over 1.9 billion listings and 182 million active buyers, eBay is one of the largest online marketplaces in the world.
To support its massive scale, eBay relies on a variety of technologies, including Redshift. Redshift is a fully managed, cloud-based data warehouse that provides fast performance and scalability. However, like any other database, Redshift can become slow and expensive if it is not properly optimized.
In this article, we will discuss some of the best practices for optimizing eBay Redshift for performance and cost-effectiveness.
**1. Use the right indexes**
Indexes are one of the most important ways to improve the performance of Redshift queries. An index is a data structure that stores the values of one or more columns in a table in a sorted order. This allows Redshift to quickly find the rows that match a given criteria, which can significantly improve the performance of queries.
When creating indexes, it is important to consider the queries that will be run against the table. For example, if a query will often filter on a particular column, it is a good idea to create an index on that column.
You can create indexes using the `CREATE INDEX` statement. For example, the following statement creates an index on the `item_id` column of the `products` table:
```
CREATE INDEX idx_products_item_id ON products (item_id);
```
**2. Use partitioning**
Partitioning is another way to improve the performance of Redshift queries. Partitioning divides a table into smaller, more manageable pieces. This can help to improve performance by reducing the amount of data that needs to be scanned when a query is run.
When partitioning a table, it is important to consider the queries that will be run against the table. For example, if a query will often filter on a particular date range, it is a good idea to partition the table by date.
You can create partitions using the `CREATE TABLE` statement. For example, the following statement creates a partitioned table called `products`:
```
CREATE TABLE products (
item_id INT NOT NULL,
title VARCHAR(255) NOT NULL,
price NUMERIC(10,2) NOT NULL,
category VARCHAR(255) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP NOT NULL,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL
) PARTITIONED BY (created_at);
```
**3. Use materialized views**
Materialized views are a way to create a read-only copy of a table. This can be useful for improving the performance of queries that join multiple tables. When a query is run against a materialized view, Redshift only needs to scan the materialized view, which can significantly reduce the amount of time it takes to run the query.
You can create materialized views using the `CREATE MATERIALIZED VIEW` statement. For example, the following statement creates a materialized view of the `products` table:
```
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_products AS SELECT * FROM products;
```
**4. Use compression**
Compression can be used to reduce the amount of storage space that a table takes up. This can help to improve the performance of Redshift queries by reducing the amount of data that needs to be read from disk.
Redshift supports a variety of compression algorithms, including GZIP, LZO, and LZ4. You can enable compression for a table using the `SET` statement. For example, the following statement enables GZIP compression for the `products` table:
```
SET compression = 'gzip' FOR TABLE products;
```
**5. Use Redshift Spectrum**
Redshift Spectrum is a feature that allows you to query data that is stored in Amazon S3. This can be useful for improving the performance of queries that need to access large amounts of data.
To use Redshift Spectrum, you need to create a schema that points to the data in Amazon S
** Tối ưu hóa Redshift của eBay: Cách cải thiện hiệu suất và giảm chi phí **
Ebay là một thị trường toàn cầu kết nối người mua và người bán từ khắp nơi trên thế giới.Với hơn 1,9 tỷ danh sách và 182 triệu người mua đang hoạt động, eBay là một trong những thị trường trực tuyến lớn nhất thế giới.
Để hỗ trợ quy mô lớn của nó, eBay dựa vào nhiều công nghệ khác nhau, bao gồm cả dịch chuyển đỏ.Redshift là một kho dữ liệu dựa trên đám mây được quản lý đầy đủ, cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng nhanh.Tuy nhiên, giống như bất kỳ cơ sở dữ liệu nào khác, dịch chuyển đỏ có thể trở nên chậm và tốn kém nếu nó không được tối ưu hóa đúng cách.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số thực tiễn tốt nhất để tối ưu hóa dịch chuyển đỏ ebay cho hiệu suất và hiệu quả chi phí.
** 1.Sử dụng các chỉ mục phù hợp **
Các chỉ mục là một trong những cách quan trọng nhất để cải thiện hiệu suất của các truy vấn dịch chuyển đỏ.Chỉ mục là cấu trúc dữ liệu lưu trữ các giá trị của một hoặc nhiều cột trong bảng theo thứ tự được sắp xếp.Điều này cho phép Redshift nhanh chóng tìm thấy các hàng phù hợp với một tiêu chí nhất định, điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của các truy vấn.
Khi tạo các chỉ mục, điều quan trọng là phải xem xét các truy vấn sẽ được chạy trên bảng.Ví dụ: nếu một truy vấn thường sẽ lọc trên một cột cụ thể, thì bạn nên tạo một chỉ mục trên cột đó.
Bạn có thể tạo các chỉ mục bằng câu lệnh `created index`.Ví dụ: câu lệnh sau đây tạo một chỉ mục trên cột `item_id` của bảng` spading`:
`` `
Tạo chỉ mục idx_products_item_id trên sản phẩm (item_id);
`` `
** 2.Sử dụng phân vùng **
Phân vùng là một cách khác để cải thiện hiệu suất của các truy vấn dịch chuyển đỏ.Phân vùng chia một bảng thành các mảnh nhỏ hơn, dễ quản lý hơn.Điều này có thể giúp cải thiện hiệu suất bằng cách giảm lượng dữ liệu cần được quét khi chạy truy vấn.
Khi phân vùng bảng, điều quan trọng là phải xem xét các truy vấn sẽ được chạy trên bảng.Ví dụ: nếu một truy vấn thường sẽ lọc trên một phạm vi ngày cụ thể, thì nên phân vùng bảng theo ngày.
Bạn có thể tạo các phân vùng bằng cách sử dụng câu lệnh `created bảng`.Ví dụ: câu lệnh sau đây tạo ra một bảng được phân vùng có tên là `Sản phẩm`:
`` `
Tạo sản phẩm bàn (
item_id int not null,
Tiêu đề Varchar (255) không phải NULL,
Giá số (10,2) không phải null,
thể loại varchar (255) không phải null,
created_at dấu thời gian không null,
đã cập nhật_at dấu thời gian không null
) Được phân vùng bởi (created_at);
`` `
** 3.Sử dụng chế độ xem vật chất **
Các chế độ xem vật chất là một cách để tạo một bản sao chỉ đọc của bảng.Điều này có thể hữu ích để cải thiện hiệu suất của các truy vấn tham gia nhiều bảng.Khi một truy vấn được chạy theo chế độ xem vật chất hóa, RedShift chỉ cần quét chế độ xem được vật chất hóa, điều này có thể giảm đáng kể lượng thời gian cần thiết để chạy truy vấn.
Bạn có thể tạo các chế độ xem được vật chất hóa bằng cách sử dụng câu lệnh `created view`.Ví dụ: câu lệnh sau đây tạo ra một cái nhìn cụ thể hóa của bảng `sản phẩm`:
`` `
Tạo chế độ xem vật chất MV_Products là chọn * từ sản phẩm;
`` `
**4.Sử dụng nén **
Nén có thể được sử dụng để giảm lượng không gian lưu trữ mà một bảng chiếm.Điều này có thể giúp cải thiện hiệu suất của các truy vấn dịch chuyển đỏ bằng cách giảm lượng dữ liệu cần đọc từ đĩa.
Redshift hỗ trợ một loạt các thuật toán nén, bao gồm GZIP, LZO và LZ4.Bạn có thể bật nén cho một bảng bằng câu lệnh `set`.Ví dụ: câu lệnh sau cho phép nén GZIP cho bảng `Sản phẩm`:
`` `
Đặt nén = 'gzip' cho các sản phẩm bảng;
`` `
** 5.Sử dụng Phổ Redshift **
Redshift Spectrum là một tính năng cho phép bạn truy vấn dữ liệu được lưu trữ trong Amazon S3.Điều này có thể hữu ích để cải thiện hiệu suất của các truy vấn cần truy cập một lượng lớn dữ liệu.
Để sử dụng Phổ RedShift, bạn cần tạo một lược đồ chỉ vào dữ liệu trong Amazon S
=======================================
**#eBay #Redshift #optimization #ecommerce #DatAwarehouse**
**EBay Redshift Optimization: How to Improve Performance and Reduce Costs**
eBay is a global marketplace that connects buyers and sellers from around the world. With over 1.9 billion listings and 182 million active buyers, eBay is one of the largest online marketplaces in the world.
To support its massive scale, eBay relies on a variety of technologies, including Redshift. Redshift is a fully managed, cloud-based data warehouse that provides fast performance and scalability. However, like any other database, Redshift can become slow and expensive if it is not properly optimized.
In this article, we will discuss some of the best practices for optimizing eBay Redshift for performance and cost-effectiveness.
**1. Use the right indexes**
Indexes are one of the most important ways to improve the performance of Redshift queries. An index is a data structure that stores the values of one or more columns in a table in a sorted order. This allows Redshift to quickly find the rows that match a given criteria, which can significantly improve the performance of queries.
When creating indexes, it is important to consider the queries that will be run against the table. For example, if a query will often filter on a particular column, it is a good idea to create an index on that column.
You can create indexes using the `CREATE INDEX` statement. For example, the following statement creates an index on the `item_id` column of the `products` table:
```
CREATE INDEX idx_products_item_id ON products (item_id);
```
**2. Use partitioning**
Partitioning is another way to improve the performance of Redshift queries. Partitioning divides a table into smaller, more manageable pieces. This can help to improve performance by reducing the amount of data that needs to be scanned when a query is run.
When partitioning a table, it is important to consider the queries that will be run against the table. For example, if a query will often filter on a particular date range, it is a good idea to partition the table by date.
You can create partitions using the `CREATE TABLE` statement. For example, the following statement creates a partitioned table called `products`:
```
CREATE TABLE products (
item_id INT NOT NULL,
title VARCHAR(255) NOT NULL,
price NUMERIC(10,2) NOT NULL,
category VARCHAR(255) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP NOT NULL,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL
) PARTITIONED BY (created_at);
```
**3. Use materialized views**
Materialized views are a way to create a read-only copy of a table. This can be useful for improving the performance of queries that join multiple tables. When a query is run against a materialized view, Redshift only needs to scan the materialized view, which can significantly reduce the amount of time it takes to run the query.
You can create materialized views using the `CREATE MATERIALIZED VIEW` statement. For example, the following statement creates a materialized view of the `products` table:
```
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_products AS SELECT * FROM products;
```
**4. Use compression**
Compression can be used to reduce the amount of storage space that a table takes up. This can help to improve the performance of Redshift queries by reducing the amount of data that needs to be read from disk.
Redshift supports a variety of compression algorithms, including GZIP, LZO, and LZ4. You can enable compression for a table using the `SET` statement. For example, the following statement enables GZIP compression for the `products` table:
```
SET compression = 'gzip' FOR TABLE products;
```
**5. Use Redshift Spectrum**
Redshift Spectrum is a feature that allows you to query data that is stored in Amazon S3. This can be useful for improving the performance of queries that need to access large amounts of data.
To use Redshift Spectrum, you need to create a schema that points to the data in Amazon S
