Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較（まとめ）～

こんにちは！中の人です。

前回までのレシピでは、下記の３回にわたってRedshiftに対して負荷をかけるテストを行って来ました。

■Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較（シングル）～

■Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較（マルチ）～

■Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較（XL vs 8XL）～

今回は、それらの内容のまとめをお話したいと思います。

■ 約8千行（10回平均）に対するクエリ実行

分かりやすくグラフにまとめてみました。

となっております。

CPUは8XLが圧倒的に安定していますが、処理速度は件数が少ない場合にはかえってパフォーマンスが落ちることが確認できます。

■ 約60万行（10回平均）に対するクエリ実行

となっております。

60万行でもCPUは8XLが圧倒的に安定していますが、ここでも処理によってはXLノードを複数台稼働させる方がパフォーマンスは高い場合もしばしばです。

このように8XLノードのスペックに合わない件数の場合、コストはもちろんですがパフォーマンス面でもXLノードに負けてしまうこともあります。

■ 約4000万行（10回平均）に対するクエリ実行

となっております。

件数が増えてくるとかなり8XLノードのパフォーマンスが生きてきます。

サンプルで用意したものが4000万件でしたが、数億件以上のレコードであればかなり8XLによるメリットが受けられたと思われます。

いかがでしたでしょうか？

データの大きさや処理に合わせて最適なサイズ・台数を揃えることで高いパフォーマンスが得られることがわかります。

次回は『 Amazon Redshift編～パフォーマンス比較（MySQL vs Redshift）前編～ 』と題して、MySQLに同じデータを流し込み、比較してみます。

お楽しみに！