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@Minato_playwithtech(Minato)

Amazon Redshift

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Last updated at 2026-10-10Posted at 2026-10-10

・・・データウェアハウス(DWH)サービス。

・サービスのジャンル：リレーショナル(データウェアハウス)

・特徴：

MPP(Massively Parallel Processing、超並列処理)アーキテクチャ
列指向ストレージとデータ圧縮により、ストレージ効率とクエリ性能を高めている
プロビジョンド型(クラスターを常設)とRedshift Serverless(使った分だけ課金)の2つの提供形態があり、ワークロードの性質によってコスト効率が大きく変わる

・使用用途：

企業のデータ分析、BI(ビジネスインテリジェンス)、機械学習のためのデータ基盤
大量・高頻度のクエリを、継続的に実行するワークロード(常設クラスターの分、Athenaのようなスキャン量課金より有利になりやすい)

Amazon Redshift の機能

アーキテクチャ(ノード構成)

Leader Node：SQLクライアントなどが接続するインターフェース。クエリの計画・調整を行うノード
Compute Node：実際にデータを保持し、計算処理を行う、スケールする側のノード
クライアントはリーダーノードとだけやりとりし、コンピューティングノードは外部アプリケーションから見えず、基本的にAWS(Amazon)が管理する

自動テーブル最適化

列圧縮

データ保存時に列を圧縮する

→ディスクI/Oを減らし、処理を高速化しつつストレージコストも削減できる

データ分散

テーブルの行を、どのコンピューティングノードのスライスに配るかを決める、テーブル単位の設定。

＜分散スタイル＞

スタイル	配り方	使いどころ
AUTO	テーブルのサイズに応じて、Redshiftが選ぶ	基本
KEY	指定した列の値で配る。同じ値の行が同じ場所に集まる	大きなテーブル同士を、結合キーで揃えたいとき
ALL	全ノードにテーブル全体のコピーを置く	更新の少ない、小さめの参照用テーブル
EVEN	ラウンドロビンで均等に配る	結合しないテーブル、KEYとALLで迷うとき

Redshift Serverless

・・・クラスターのプロビジョニング・管理なしで、データウェアハウス機能を利用できるサービス。

リソースは自動的にプロビジョニングされ、データウェアハウス容量は自動でスケーリングされる
クエリが動いていないときは、コンピューティング容量に課金されない(ストレージは保存量に応じて別途課金される)
計算容量の単位は**RPU(Redshift Processing Unit)**で、1 RPUは16GBのメモリに相当する

サービスコスト

プロビジョンド型

クラスターが稼働している時間に対して課金される(ビジー状態かどうかは関係ない)
オンデマンド料金は、1時間あたり0.543 USDから(ノードタイプ・リージョンにより変動)
RA3ノードでは、コンピューティング(ノード時間)とは別に、**マネージド型ストレージ(GB月あたり)**が課金される
**リザーブドインスタンス(RI)**を使うと、1年または3年のコミットと引き換えに、オンデマンドから割引を受けられる

Redshift Serverless

実際に使用したRPU時間に対して課金される(1秒単位、最低60秒)
クエリが動いていない間(アイドル状態)は、コンピューティング容量に課金されない
マネージドストレージ(RMS)は、保存しているデータ量に対して別途課金される
サーバーレス予約を使うと、1年間RPU数をコミットすることで、割引を受けられる

コスト最適化の考え方

ワークロードが安定・継続的 → **プロビジョンド型(+リザーブドインスタンス)**のほうが、長期的にはコストを抑えやすい
ワークロードが断続的・スパイクが大きい → Serverlessのほうが、クエリが動いていない時間にコンピューティング容量が課金されない分、無駄がない
ごく低頻度・単発の分析であれば、Redshiftを常設するよりAthenaのほうがコスト効率がよい場合も多い

参考

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