16.20 - プライマリ タイム インデックスを選択するためのガイドライン - Teradata Vantage NewSQL Engine

Teradata Vantage™ 時系列テーブルおよび操作

prodname
Teradata Database
Teradata Vantage NewSQL Engine
vrm_release
16.20
category
プログラミング リファレンス
featnum
B035-1208-162K-JPN
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。
これらの目標については、<Teradata Vantage™ - データベース設計、B035-1094>のプライマリ インデックスの記述で詳細に説明されています。

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