戦略ごとの特徴と適用条件
| 戦略 | 最適なケース | 特徴 |
|---|---|---|
| パーティショニング | クエリのフィルター列が安定・予測可能（例：event_date） |
データを物理的に分割し、スキャン対象を大幅に減らせる。ただし過剰パーティションは小ファイル問題を招く。 |
| ZORDER BY | 高カーディナリティ列で一貫したフィルタ（例：customer_id、product_sku） |
同一ファイル内に関連データを集めることで I/O 削減。静的で事前に決め打ちする必要あり。 |
| Liquid Clustering（自動） | フィルター列やパターンが頻繁に変わる／予測不能 | 最新のクエリワークロードを解析し、複数列を横断的に自動クラスタリング。手動チューニング不要。 |
Liquid Clustering の強み
- 適応性：クエリパターンが変わっても自動で再配置
- 複数列対応：同時に複数の列フィルタに最適化
- メンテナンスフリー：ZORDER のように手動実行不要
- 予測不能パターンに有効：分析用途や探索的クエリで効果的
使い分けのざっくり判断
- 日付や時間など固定の列でよく絞り込む → パーティショニング
- 一部の高カーディナリティ列で絞るのがほぼ決まっている → ZORDER
- 誰がどんなフィルターを使うかわからない分析基盤 → Liquid Clustering