게시된 날짜: Jun 19, 2020
구체화된 보기는 반복적이고 예측 가능한 분석 워크로드에 대해 상당히 개선된 쿼리 성능을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 대시보딩, 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구로부터의 쿼리, ELT(Extract, Load, Transform) 데이터 처리가 있습니다. 데이터 엔지니어는 구체화된 보기로 효율적인 데이터 처리 파이프라인을 쉽게 생성하고 유지하면서도 데이터 분석 전문가와 BI 도구에까지 성능의 장점을 원활하게 확대할 수 있습니다.
이제 구체화된 뷰의 이점을 S3 데이터 레이크 및 연합 데이터 원본에 있는 외부 데이터로 확장할 수 있습니다. 구체화된 뷰를 사용하면 외부 테이블과 Redshift 테이블을 모두 참조하는 SELECT 문의 사전 계산된 결과를 쉽게 저장하고 관리할 수 있습니다. 구체화된 뷰를 참조하는 후속 쿼리는 외부 테이블에 액세스하는 대신 Amazon Redshift에 저장된 사전 계산된 결과를 사용하므로 훨씬 빠르게 실행됩니다. 구체화된 뷰에 대해 명시적으로 새로 고침을 수행할 때만 외부 데이터 원본에 액세스하므로 외부 데이터 원본에 반복적으로 액세스하는 데 드는 비용을 절감하는 데도 도움이 됩니다.