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。

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。

棒グラフ：実行時間(秒)
折れ線グラフ：CPU負荷率(%)
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

棒グラフ：実行時間(秒)
折れ線グラフ：CPU負荷率(%)
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

棒グラフ：実行時間(秒)
折れ線グラフ：CPU負荷率(%)
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！

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