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Databricks SQL Year in Review(Part1):AIに最適化されたパフォーマンスとサーバーレス・コンピューティング

本記事は、2023年の Databricks SQLの 主な進歩分野を振り返るブログ・シリーズのパート1で、最初の記事ではパフォーマンスに焦点を当てています。 データウェアハウスのパフォーマンスは、特に計算時間がコストを左右する現代のSaaSの世界では、より応答性の高いユーザーエクスペリエンスと優れた価格/パフォーマンスを実現するために重要です。 私たちは、Databricks SQLのパフォーマンスを向上させるとともに、AIを活用することで手作業によるチューニングの必要性を低減させるために努力してきました。 AIに最適化されたパフォーマンス 最新のデータウェアハウスは、新しいデータ、より多くのユーザー、または新しいユースケースが入ってくるたびに、知識豊富な管理者が継続的に手動で調整する必要があるワークロード固有の構成で満たされています。 これらの"ノブ" は、データの物理的な保存方法から、コンピ ュータの利用方法やスケーリング方法まで多岐にわたります。 この1年間、私たちはDatabricksの データインテリ

Databricks SQLのキャッシングを理解する: UIキャッシュ、リザルトキャッシュ、ディスクキャッシュ

Original: Understanding Caching in Databricks SQL: UI, Result, and Disk Caches 翻訳: junichi.maruyama キャッシングは、同じデータを何度も再計算またはフェッチする必要性を回避することで、データウェアハウスシステムのパフォーマンスを向上させるために不可欠な技術です。Databricks SQLでは、キャッシングによってクエリの実行を大幅に高速化し、ウェアハウスの使用量を最小限に抑えることができるため、コストの削減とリソースの効率的な利用が可能になります。 この記事では、キャッシングの利点を探り、DBSQLの3種類のキャッシング:ユーザー インターフェイス キャッシュ、リザルトキャッシュ(ローカルおよびリモート)、ディスク キャッシュ(旧デルタ キャッシュ)を掘り下げて説明します。 キャッシングのメリット キャッシングは、データウェアハウスにおいて、以下のような多くの利点をもたらします: スピード...