Amazon Redshift Serverlessを触ってみた（Redshift query editor v2）

若槻龍太

2021.12.24

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こんにちは、CX事業本部 IoT事業部の若槻です。

AWS re:Invent 2021でAmazon Redshift Serverlessが発表されました。

【速報】Amazon Redshift Serverless (Preview)が発表されました！ #reinvent | DevelopersIO

この名前の通りAWSのデータウェアハウスサービスであるAmazon Redshiftがサーバーレスとなり、クラスターの管理が不要、使用量に応じた課金となりました。

今回は、このAmazon Redshift Serverless（プレビュー）を触ってみました。

やってみる

環境の作成

Redshiftのコンソールで[Try Amazon Redshift Serverless (Preview)]をクリックします。

[Get started with Amazon Redshift Serverless (Preview)]画面が開きます。ここでRedshift Serverlessの環境を作成できます。

まず[Get started with Serverless credit]ではサーバーレスクレジットの使用を設定します。ここで[Choose starter base configuration]を選択すると、ベースRPU（Redshift Processing Units）レベルが低い設定で利用を開始できるためサーバーレスクレジットの消費を節約できます。また$500.00分のクレジットが付与されます。このクレジットを使い切るとデータベースが自動で削除されるとのことなので課金の心配なくプレビューを試用できますね。

また[Configuration]では作成されるリソースなどが確認できます。データベース、管理者ユーザークレデンシャル、VPC、セキュリティグループ、サブネットなどをよろしく作ってくれるようです。このマネージドさが流石サーバーレスですね。

[Create serverless endpoint]をクリックします。

エンドポイントの作成が開始されます。

数分待つと完了しました。データベースが1つ作成されているようです。

Redshift query editor v2を使ってみる

それでは作成した環境を使用してデータのクエリをしてみます。[Query data]をクリックします。

するとRedshift query editor v2のエディターが開きます。左サイドバーで[Serverless]-[sample_data_dev]-[ticket]で[Open sample queries]をクリックします。

サンプルデータベースの作成を促されます。[Create]をクリックします。

作成が行われ、完了するとエディターのタブでいくつかクエリが作成されます。

Sales for dateタブで[Run]をクリックするとクエリ実行結果が取得できました。

SELECT sum(qtysold) 
FROM   tickit.sales, tickit.date
WHERE  sales.dateid = date.dateid 
AND    caldate = '2008-01-05';

また作成されたクエリは[Queries]タブに保存されています。

グラフの表示

エディターで先程のサンプルテーブルに対して次のようなクエリを実行してみます。

SELECT * FROM tickit.sales

データが取得できました。

ここで[Chart]のトグルをオンにします。

グラフが表示できました。

グラフのタイプ（Trace Type）は様々なものが選べます。

また[Save chart]をクリックすると名前を付けてグラフを保存できます。

[Charts]タブで保存したグラフを確認できるようになりました。

Notebooks

[Notebooks]タブは、はじめよく分からなかったのですが、クエリなどを整理してチームメンバーと共有できる機能のようです。

Amazon Redshift Query Editor V2 での SQL Notebooks サポートのプレビューを発表

Amazon Redshift は、Amazon Redshift Query Editor V2 の SQL Notebooks (プレビュー) のサポートにより、複数の SQL クエリの整理、ドキュメント化、共有を簡素化します。新しい Notebooks のインターフェイスにより、データアナリストやデータサイエンティストなどのユーザーは、複数の SQL クエリや注釈を 1 つのドキュメントに整理して、より簡単にクエリを作成することができます。また、Notebooks を共有して、チームメンバーと共同作業を行うこともできます。

高度な分析を行うデータユーザーは、一度に複数のクエリを実行し、データ分析のためにさまざまなタスクを行います。Query Editor V2 では、関連するクエリをフォルダにまとめて保存したり、複数のステートメントを持つ保存された 1 つのクエリにまとめたりして整理することができます。Notebooks は、データ分析に必要なすべてのクエリを、SQL セルを使って 1 つのドキュメントに埋め込む代替的な方法を提供します。Notebooks は、Query Editor V2 で保存したクエリを共有する方法と同様に、チームメンバーと共有することができます。作業を正確にドキュメント化することで、他のユーザーとの共同作業が可能になります。Markdown セルを使用すると、作業に詳細なコンテキストを含めることができ、最も複雑なデータ分析タスクでの作業であっても、他の人の学習の負担を軽減することができます。