【前編】 Amazon Redshift Serverless と Amazon QuickSight を使った簡単分析ハンズオンやってみた
2026.02.04
今回は、こちらのワークショップを実施しました。
ざっくりまとめ
所要時間：30 - 40 分
使用するサービス：Amazon Redshift Serverless、Amazon S3
本記事は、以下のステップで Amazon Redshift Serverless の環境を構築していきます。
- 事前準備
- Amazon Redshift Serverless 作成
- データをロードするためのテーブル作成
- 作成したテーブルへデータをロード
- データロードの結果の確認
事前準備
サンプルデータファイルの準備
-
AWS マネジメントコンソールのナビゲーションバーで、CloudShell アイコンをクリックし、CloudShell を起動します。
-
以下のコマンドを実行し、サンプルデータファイル を S3 にアップロードするためのスクリプトをダウンロードします。
curl -O "https://ws-assets-prod-iad-r-iad-ed304a55c2ca1aee.s3.us-east-1.amazonaws.com/566245ec-486c-4b2c-9e94-d431f67316c1/script/setup_workshop_data.py"
- 以下のコマンドを実行し、テーブル定義ファイル と サンプルデータファイル を S3 へアップロードします。
python3 ./setup_workshop_data.py --region ${AWS_REGION}
- S3 バケット（例：20260101-redshift-serverless-qs-{アカウントID}-ap-northeast-1）が作成され、ファイルがアップロードされていることを確認します。
テーブル定義ファイルのダウンロード
テーブル定義ファイル（definition_profit_and_loss.csv）をダウンロードします。
ステップ 1：Amazon Redshift Serverless の作成
- 設定 で [デフォルト設定を使用] を選択します。
- [IAM ロールを作成] をクリックします。
- [Full Access][任意の S3 バケット] を選択し、[IAM ロールをデフォルトとして作成する] をクリックします。
- IAM ロールが作成され、[関連付けられた IAM ロール] に表示されたことを確認します。
- [設定を保存] をクリックします。
以下のような画面が表示され、セットアップが開始されます。2、3 分程で作成されました。
ステップ 2：テーブルの作成
- サーバーレスダッシュボード画⾯の左メニューから [クエリエディタ v2] をクリックし、クエリエディタを起動します。
- 画面左上の [Create] をクリックし、ドロップダウンリストから [Table] を選択します。
- [Infer schema from file] をクリックし、事前準備でダウンロードした テーブル定義ファイル（definition_profit_and_loss.csv）を選択します。
- テーブル定義ファイルが読み込まれると、カラム名とデータ型が自動入力されるので、カラム名 [営業利益] のデータ型に [BIGINT] を選択します。
- Schema のドロップダウンメニューから [public] を選択します。
- Table 欄に テーブル名 [profit_and_loss] を入力します。
- [Create table] をクリックします。
ステップ 3：データのロード
- 画面左上の [Load data] をクリックします。
- S3 URI の [Browse S3] をクリックし、事前準備で作成された S3 バケットを選択します。
- Advanced settings の [Data conversion parameters] をクリックします。
- [Time format] と [Date format] の左側のチェックボックスをチェックし、[Next] をクリックします。
- Schema のドロップダウンメニューから [public]、Table のドロップダウンメニューから [profit_and_loss] を選択します。
- IAM role の [Choose an IAM role] をクリックし、ドロップダウンメニューから選択可能なロールの ARN を選択します。
- [Load data] をクリックします。
SQL 文の COPY コマンドが自動生成・実行されます。結果は以下の通りです。
ステップ 4：データロードの結果の確認
- 画面上部のクエリエディタのタブ [Untiteled 1] を選択し、未入力のエディタを開きます。
- 以下の SQL をコピーし、エディタに貼り付け ▶Run を選択します。
select count(*) from dev.public.profit_and_loss;
結果は以下の通りです。
最後に
30 分程度で Redshift Serverless の全体像が掴める、初心者におすすめのワークショップでした。
次回は、Amazon QuickSight と連携させてデータの可視化を試してみようと思います。
