📄️ 概要
これらのベストプラクティスは、経験豊富なデータベースエンジニアによって書かれています。効率的な設計はクエリ速度を向上させるだけでなく、ストレージ、CPU、およびオブジェクトストレージ（例: S3）のAPIコストを削減することでコストを削減します。
📄️ パーティショニング
StarRocks での高速分析は、クエリパターンに合ったテーブルレイアウトから始まります。このガイドは、実践的な経験を明確なルールに凝縮し、パーティショニングを支援します。これにより、以下のことが可能になります。
📄️ テーブルクラスタリング
StarRocks において、慎重に選ばれたソートキーは、物理設計の中で最も影響力のある要素です。このガイドでは、ソートキーがどのように機能するのか、そのシステム的な利点、そして自身のワークロードに対して効果的なキーを選ぶための具体的な手法を説明します。
📄️ バケット法
StarRocks におけるハッシュバケット法とランダムバケット法の選択に関する簡潔なガイドで、それぞれの仕組み、トレードオフ、および推奨される使用ケースを含みます。
📄️ 主キーテーブル
主キーテーブルは、StarRocks によって設計された新しいストレージエンジンを使用しています。その主な利点は、リアルタイムのデータ更新をサポートしながら、複雑なアドホッククエリに対して効率的なパフォーマンスを確保することにあります。リアルタイムのビジネス分析では、主キーテーブルを使用することで、最新のデータを用いてリアルタイムで結果を分析し、データ分析におけるデータ遅延を軽減することができます。しかし、主キーは万能ではありません。不適切に使用すると、リソースの無駄遣いにつながる可能性があります。
📄️ 監査ログベースのリソースグループ設定
StarRocks では、Resource Groups がユーザーの識別やクエリタイプなどのクラシ ファイア（分類器）に基づいて CPU、メモリ、同時実行制限を割り当てることで、リソースの分離を効果的に行います。この機能は、マルチテナント環境での効率的なリソース利用を実現するために不可欠です。
