Publicado en: Nov 8, 2022
Ahora puede agilizar las consultas repetidas en Amazon Athena con Query Result Reuse, una nueva característica de almacenamiento en caché lanzada hoy. Las consultas repetidas son consultas SQL enviadas dentro de un breve período y producen los mismos resultados que una o más consultas ejecutadas anteriormente. En casos de uso como la inteligencia empresarial, en los que el análisis interactivo en un panel puede hacer que se ejecuten múltiples consultas idénticas, las consultas repetidas puede aumentar el tiempo para obtener información, ya que cada consulta necesita tiempo para leer y procesar los datos antes de proporcionar los resultados al usuario.
Query Result Reuse muestra un resultado de consulta almacenado previamente cuando se envía una consulta repetida. Athena identifica automáticamente las consultas repetidas, para que no tenga que cambiar sus consultas existentes o modificar el código de la aplicación. Con Query Result Reuse, las consultas repetidas se ejecutan hasta cinco veces más rápido, lo que le proporciona una mayor productividad para el análisis interactivo de datos. Además, no se escanean los datos, por lo que obtiene un mejor rendimiento a un menor costo.
El uso de Query Result Reuse es simple e intuitivo. En la consola de Athena, active Query Result Reuse mediante el conmutador *Reutilizar los resultados de las consultas* en el editor de consultas. De forma predeterminada, las nuevas consultas pueden reutilizar los resultados de consultas anteriores durante 60 minutos, pero puede elegir un período de vencimiento que sea más adecuado para su caso de uso y las frecuencias de actualizaciones en su lago de datos. Query Result Reuse está disponible a través de la consola de Athena, API, AWS SDK y aplicaciones compatibles que se conecten a través de los controladores ODBC o JDBC de Athena. Query Result Reuse requiere el motor de Athena versión 3, que tiene un mayor rendimiento y ofrece características adicionales no disponibles en la versión 2.
Para obtener más información sobre cómo agilizar sus consultas, lea Trabajar con Query Result Reuse.