実験には以下が含まれます：

AmazonRedshiftクラスターを作成します
SQLクライアントを介してAmazonRedshiftに接続します
S3データをAmazonRedshiftにロードする
AmazonRedshiftでデータをクエリする
AmazonRedshiftのパフォーマンスを監視する

タスク1：AmazonRedshiftクラスターを作成する

2ノード
データベース構成へのドロップダウン：
データベース名：ラボ
マスターユーザー名：マスター
マスターユーザーパスワード：Redshift123

次に、S3フルアクセスでロールを作成（または選択）します。
作成しない場合：

{ 「バージョン」：「2012-10-17」、「ステートメント」：[ { 「アクション」：「s3：」、「リソース」：「」、「効果」：「許可」} ] }

クラスターパーミッションで新しく作成されたロールを選択します：Redshift-Role
このロールのARNをコピーします。後で使用します：arn：aws：iam :: 303364507332：role / Redshift-Role

その他の設定：選択したセキュリティグループに注意して、インバウンドTCPポート5439を解放します。

作成を開始します。

作成後のステータス：

ノードとクラスターを説明するために、前のアーキテクチャ図をここにドラッグします。

XXXX（PS：ビデオデータウェアハウスの章を見てみましょう）

Task2：链接Amazon Redshift

Redshiftクラスターに接続する主な方法は2つあります。2つの方法を簡単に紹介します
。1つ：AWSコンソールを使用してクラスターに直接クエリを実行します。
2：pgwebなどのDBクライアントを使用して接続します。ポート番号は5439であることに注意してください。

最初の方法は、Redshifit、Queryクラスターを直接クリックし、関連するデータベース名を入力することです。ユーザーと一時パスワードでログインして、Queryステートメントを実行できます。
（一時パスワードでログインする必要があることに注意してください）

Task3：S3データをAmazonRedshiftにロードする

最初にデータウェアハウステーブルを作成し、次のコードをRedshiftのクエリエディターにコピーして実行します:(
作成されたテーブルはパブリックスキーマにあることに注意してください）

CREATE TABLEフライト（
年smallint、
月smallint、
日smallint、
キャリアvarchar（80）DISTKEY、
origin char（3）、
dest char（3）、
aircraft_code char（3）、
miles int、
departures int、
minutes int、
seats int、
乗客int、
freight_pounds int
）;

返された結果：

次に、このコードをクエリエディターにコピーして、
次のコマンドを実行します（注：IAM_ROLEは独自のIAM ARN、 'arn：aws：iam :: 303364507332：role / Redshift-Role'に置き換えられます）

's3：//us-west-2-aws-training/awsu-spl/spl-17/4.2.6.prod/data/flights-usa'
IAM_ROLE'arn：aws：iam :: 303364507332：roleからフライトをコピーします/赤方偏移-ロール「
GZIP
DELIMITER」、」
REMOVEQUOTES REGION'us
-West-2' ;
（注、このクエリがすぐに実行され、SQLを実行しているときに何もデータが照会されていない場合は、自分の役割が正常に追加されているかどうかを確認してください。）

このコードは、23 CSVを含む6GBのデータをコピーするため、実行に少し時間がかかります（約2分、海外でRedshiftを使用します。1分44秒。なぜこんなに速いのですか？データソースのアドレスを確認してください）。データファイル、データは1990年から2012年までのユナイテッドエアラインのデータ（96825753データ）に基づいています。
実行時に、データはS3からRedshiftクラスターに並列にロードされます。
テーブルを作成するときにパーティションキーを指定できます。この実験では、パーティションキーはcarrier varchar（80）DISTKEYである
ため、データがテーブルに読み込まれると、各行のデータが各ノードスライスに割り当てられます。パーティションキーによると。以前のRedshiftアーキテクチャで説明したように、適切なパーティションキーを選択すると、クエリの効率と並列データの読み込み速度を大幅に向上させることができます。

2〜5分の待機時間の後、データのコピーが完了します

DBクライアントツールを使用して最初に確認できます。データは次のようになります（9千万を超えるデータ）。

タスク4：クエリの実行：

フライトからCOUNT（*）を選択します。

データ分析やデータ探索では、各フィールドの意味を理解することが非常に重要です。フィールドノートは次のとおりです。

1.まず、フライトテーブルで10個のデータをランダムに見つけます。

SELECT *
FROMフライト
ORDERBY random（）
LIMIT 10;

2.最も多くの出発がある航空会社とgroupbyキャリアのトップ10を見つけます。

航空会社を選択、
合計（出発）
フライトから
GROUPBY航空会社
ORDERBY 2 DESC
LIMIT 10;

実際、まだまだ書くべきことがたくさんあります。会社の特定のニーズに対応するとき、上司は多くのアイデアを持っています。たとえば、
彼はまた、どの航空会社が最もTOP3の乗客を運んでいるかを知りたいですか？

タスク5：テーブルの結合

テーブルアソシエーションクエリは、リレーショナルデータベースの方法に似ています。前のコースで説明しました。データウェアハウスの概念は、実際にはデータベースのアップグレードバージョンであり、より大きなデータとより多くの次元の分析が含まれています。

別のテーブルを作成し、そのスキーマを定義します。

CREATE TABLE航空機（
aircraft_code CHAR（3）SORTKEY、
aircraft VARCHAR（100）
）;

次に、前の手順のように、テーブルにデータを挿入し、クエリエディタにコマンドをコピーします。

航空機を
's3：//us-west-2-aws-training/awsu-spl/spl-17/4.2.6.prod/data/lookup_aircraft.csv'
IAM_ROLE'arn：aws：iam :: 283565736923：roleからコピーします/ Redshift-
Role'IGNOREHEADER 1
DELIMITER '、'
REMOVEQUOTES
TRUNCATECOLUMNS
REGION 'us-west-2';

まず、新しく作成されたテーブルでランダムに10個のランダムデータをチェックしましょう。

SELECT *
FROM航空機
ORDERBY random（）
LIMIT 10;

返された結果：

このテーブルには2つのフィールドが含まれていることがわかりました。1つは航空機コードで、もう1つは航空機です。この航空機コードは、フライトテーブルのフィールドでもあります。次に、それらをアソシエーション結合として作成し、多くの次元クエリを実行できます。（（aircraft_code）を使用して航空機に参加する）

SQLの実行：フライト数（別名はトリップ）TOP10航空機（フライト番号である必要があります）。

SELECT
航空機、
SUM（出発）の旅行AS
便FROMは
使用して航空機のJOIN（aircraft_code）
GROUP BY航空機
ORDER BYがDESCトリップ
LIMIT 10;

次のステップはDBクライアントを使用することです。興味のある学生は、DBクライアントを再度使用することも、無視することもできます。Task6に直接ジャンプ：パフォーマンス分析

2：pgwebなどのDBクライアントを使用して接続します。ポート番号は5439であることに注意してください。

Redshiftのホストアドレス

次に、Run Queryには、flightsという名前のテーブルが作成されます。

タスク6：データのロード：

次に、COPYコマンドを実行します

タスク7：クエリの実行：

运行SQL：フライトからCOUNT（*）を選択します。

SELECT * FROM FlightORDER BY random（）LIMIT 10;

SELECTキャリア、SUM（出発）FROMflightsGROUP BYcarrierORDER BY 2 DESCLIMIT 10;

タスク8：パフォーマンス分析

Redshiftクエリエディターは複数のSQLをサポートしていないため、このSQLを実行するにはDBclinetを使用する必要があります。エラー：複数のSQLステートメントは許可されていません。

enable_result_cache_for_sessionをOFFに設定します。

EXPLAIN
SELECT
航空機を、
SUM（出発）の旅行AS
便FROMは
使用して航空機のJOIN（aircraft_code）
GROUP BY航空機
ORDER BYがDESCトリップ
LIMIT 10;

どういう意味ですか？SQLのこの文は、主に各論理ステップでクエリに費やされた時間を分析します。SUMはいつ実行され、そのコストは？JOINはいつ実行され、そのコストは？SQLクエリのパフォーマンスを最適化するための対応は非常に重要です。

データ圧縮と列指向ストレージ

これらの2つのポイントが、データウェアハウスのクエリ効率が従来のリレーショナルデータベースよりも速い主な理由です。

このSQLを実行し、分析してみましょう。

圧縮フライトの分析;

エンコードは圧縮方法であり、Est_reduction_pctは圧縮率を表します。すごいじゃないですか？！
詳細については、https：//docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_ANALYZE_COMPRESSION.htmlを参照してください。

タスク9：既存のテーブルから新しいテーブルを作成します。

目的はさらに分析することです。たとえば、ロサンゼルスに飛ぶ乗客の数を分析したいですか？ラスベガスへのTOP10の最も人気のあるフライトは何ですか？
さて、始めましょう、空港テーブルを作成し、SORTKEYを定義します：

CREATE TABLE
Airports （airport_code CHAR（3）SORTKEY、
airport varchar（100）
）;

's3：//us-west-2-aws-training/awsu-spl/spl-17/4.2.6.prod/data/lookup_airports.csv'
IAM_ROLE'arn：aws：iam :: 488279654332：roleから空港をコピーします/ Redshift-
Role'IGNOREHEADER 1
DELIMITER '、'
REMOVEQUOTES
TRUNCATECOLUMNS
REGION 'us-west-2';