プライマリ タイム インデックスを選択する際の目標は、非PTIテーブルの通常のプライマリ インデックスを選択する場合と同じです。
- 各行を識別するPTIを選択して、テーブルで使用されるマップ内のAMP間で時系列データが最も均一に分散されるようにします。次の表を使用して、PTIに含める内容を決定します。
- 頻繁に照会される列を含むPTIを選択し、それらのクエリーのデータ アクセスを高速化します。
すべてのPTIは、時系列データからのタイムスタンプ データを使用し、PTI定義でtimecode_data_typeを必要とします。次の一般的なガイドラインは、時系列データの一般的な性質に基づいて、PTI定義で指定する他の内容を決定するのに役立ちます。いずれの場合も、オプションでPTI定義にtimezero_dateを含めることができます。
| 時系列特性 | PTIに含める | AMPへのデータ分散の基礎 |
|---|---|---|
| 単一の連続的な長時系列 例: 建物モニター システムは、1つの建物のセンサー データを週7日間各日24時間の連続ベースで収集します。 |
timebucket_duration | タイムバケット値 |
| 複数の連続的な長時系列 例: 海洋ブイ センサー データなどの継続的な海洋および大気モニター。何千ものブイがあり、それぞれのブイから長期間にわたってデータを受信します。 |
timebucket_durationおよびcolumn_list PTIテーブルの一般的なクエリーに含まれる可能性が高い列を選択します。 |
タイムバケット値、およびPTIに含まれる列の値 |
| 短い、静的時系列 例: 航空会社のフライト情報。各フライトには、短い静的なタイム フレーム内での既知の出発時間と到着時間があります。 その他の例としては、超音波およびCATスキャン イメージングからの走査データ、および電子顕微鏡による結晶データまたは細胞構造データなどが挙げられます。 |
column_list PTIテーブルの一般的なクエリーに含まれる可能性が高い列を選択します。 |
PTIに含まれる列の値 |