🇺🇸 JOIN 2017 - Deep Dive - To Use or Not Use PDT’s 🇺🇸
何故PDTとETLの実用的なバランスが重要なのでしょうか?
データベースリソースをより効率的かつ効果的に利用する
エンドユーザーの体験を向上させる
最適化されたデータパイプラインはスケーラブルな分析のために安定したインフラストラクチャを提供する
1. ETD,PDTとETLをいつ使うか
EDT
PDT
データの新鮮さ
データベースリソースが利用可能であること
プロトタイプづくり
ETL
強力なETLツール - Discourse Discussion
例を上げると: Matillion, Talend, Alooma, ETLeap, Keboola, DataVirtuality, Xplenty
PDTの十分な理解
一貫して使用されるPDT
Lookerの外部で使用されるPDT
2. データベースを知る
Looking for a database solution? Get started with this guide by the experts at Looker.
Discourse Discussion
3. PDT構築とETLパフォーマンスを向上させるためにデータベースを最適化
Fabioのディープドライブ - LookerのRedshiftブロックプレゼンテーションを使ったRedshift の最適化では、幅広いデータベースに適用される一般的なデータベース最適化と同じような概念と手法を提供します。
Whether business users are exploring or just loading a dashboard, accessing the data they need should be performant. As a contributor to your organization’s data infrastructure, you should feel confident that you are empowering that performance.
In my JOIN 2017 Deep Dive session, I cover how you can best leverage your time when optimizing performance and provide concrete examples of diagnosing and fixing performance problems in a Redshift cluster.
I’ve written about this before, and you can fi…
Looker Analytic Block
https://discourse.looker.com/t/analytic-block-redshift-performance-optimization/4110
JOIN 2017 のプレゼンテーションは [ここ ](https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vSsKcPJfT3kmWPY6WoGFTW2sBaHXAXGkKTAz5yUVdOi-mlDenU_B... ).