Primeros pasos en la arquitectura no transaccional

1

Manejo de Big Data con Reptiit en Amazon AWS

2

Data Warehouse y Modelo Dimensional en Amazon Repsheet

3

Bases de Datos Columnares: Eficiencia en Consultas Analíticas

4

Procesamiento de Datos con Repsheet y Clústeres SQL

Configura tu entorno de trabajo para Redshift

5

Configuración de IAM y S3 en AWS para Repsheet

6

Configuración de Clúster en Amazon Repsheet para Big Data

7

Conexión y Configuración de Repsheet con Clientes Externos

8

Carga de Datos a Redshift desde Amazon S3: Paso a Paso

Cómo diseñar tu base de datos para mejorar su desempeño

9

Compresión de Datos en Repsheet: Algoritmos y Aplicaciones

10

Algoritmos de Compresión de Datos: Musley y Otros Métodos Eficientes

11

Compresión de Datos en SQL: Evaluación y Comparación de Algoritmos

12

Compresión de Datos en Repsheet: Optimización y Análisis

13

Algoritmos de Distribución de Datos en Repsheet

14

Distribución de Datos en Tablas SQL con Repsheet

15

Llaves de Ordenamiento en Bases de Datos: Compuesta vs. Intercalada

16

Pruebas de Algoritmos de Ordenamiento en SQL con AWS S3 y Redshift

17

Consultas SQL y Algoritmos de Ordenamiento Avanzados

18

Optimización de Datos en Data Warehouses con Repsheet

19

Manejo de Tipos de Datos en Amazon Redshift

20

Optimización de Bases de Datos en Modelos Dimensionales

Manipular enormes cantidades de datos

21

Carga Masiva de Datos en Repshit con el Comando COPY

22

Cargar datos JSON a Redshift usando el comando Copy

23

Parámetros Comunes del Comando COPY en Amazon Redshift

24

Carga Masiva de Datos sin Delimitador en RedSheet

25

Inserción de Datos en Repsheet sin Archivos Planos

26

Actualización Eficiente de Datos en Repsheet con Tablas Auxiliares

27

Optimización de Bases de Datos con Analyze y Vacuum en Repsheet

28

Optimización de Bases de Datos: Estadísticas y Limpieza de Tablas

Buenas prácticas para diseñar y ejecutar consultas en tu base de datos

29

Buenas prácticas de SQL en bases de datos columnares

30

Optimización de Consultas SQL con Plan de Ejecución y Llaves de Ordenamiento

Análisis de comportamiento y descarga de datos con Redshift

31

Exportación de Datos desde Repsheet a Amazon S3 con Unload

32

Tablas útiles para administración en Repsheet

Conclusiones

33

Gestión de Datos y Consultas en Repsheat

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Optimización de Datos en Data Warehouses con Repsheet

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Recursos

¿Cómo optimizar la integridad referencial en un data warehouse?

La creación de un data warehouse eficiente y efectivo requiere más que adquirir técnicas avanzadas. La integridad referencial y las restricciones adecuadas son fundamentales para asegurar que la información guardada tenga coherencia y consistencia. En este sentido, las llaves primarias y foráneas resultan esenciales. Una llave primaria garantiza que ningún dato se repita en una fila; por su parte, una llave foránea establece vínculos restrictivos. Esto asegura, por ejemplo, que no puedas asignar un país inventado a una persona si dicho país no existe en la tabla de países. Estas restricciones no solo mantienen la integridad de los datos, sino que mejoran el rendimiento de las consultas al aprovechar el plano de ejecución (Xplain plan). Así que, siempre que sea posible, implementa estas herramientas en tu data warehouse para asegurar un mejor rendimiento en las consultas.

¿Por qué es importante unificar formatos de fechas en bases de datos?

Interactuar con campos de tipo fecha puede ser complicado. La data errónea y variaciones en el formato presentan desafíos constantes para quienes trabajan en ciencia de datos. Sin embargo, estandarizar estos formatos es vital. Transformar las fechas para almacenarlas como tipo date o timestamp facilita su manipulación y asegura que estén optimizadas para las operaciones necesarias. Date cuenta de que integrar un formato unificado para las fechas impulsa tanto el almacenamiento eficaz como el acceso rápido a la información necesaria.

¿Cómo afecta el tamaño de los datos a la compresión de bases de datos?

Tradicionalmente, establecer una longitud fija para columnas aseguraba un menor uso de bytes, fundamental dado el alto costo de almacenamiento. Hoy, esta práctica ha cambiado con la evolución de tecnologías y reducción de costos. No obstante, definir el tamaño adecuado para los datos sigue siendo crucial, especialmente para algoritmos de compresión como Mustley. La precisión en el tipo de dato y su longitud facilita una mejor compresión y optimiza el uso de almacenamiento, lo cual es esencial en ambientes como Repsheat.

¿Cuál es la clave para el diseño eficiente de un diccionario de datos?

Un diccionario de datos bien diseñado es indispensable para la legibilidad y el mantenimiento de bases de datos. Añadir comentarios detallados a las tablas y columnas sobre su uso y propósito mejora la comprensión del modelo de datos, no solo para ti, sino también para cualquier persona que lo aborde en el futuro. Un diccionario claro y comprensible previene malentendidos, facilita modificaciones futuras, y tiene un impacto inesperado pero sumamente positivo en la productividad y eficiencia del equipo.

¿Cómo evaluar el rendimiento de tablas en Repsheat?

Repsheat ofrece herramientas precisas para medir el rendimiento de las tablas. Usando Queries documentadas por la plataforma, puedes obtener un análisis detallado de cada tabla: su ID, tamaño en megabytes, y detalles críticos como si cuentan con llave de distribución o columnes ordenadas y comprimidas. Este examen revela si hay sesgo en la distribución de los datos y proporciona un porcentaje de llenado de datos, lo que es crucial para entender cómo se distribuye la información en tus tablas. Cuanto más altos sean estos valores, más eficaz será la distribución de los datos por segmentos, algo esencial en un entorno de data warehouse.

-- Consulta para evaluar diseño de tablas en Repsheat
SELECT tabla_id, tamaño_mb, llave_distribucion, columnas_ordenamiento, columnas_comprimidas, sesgo_datos, porcentaje_lleno
FROM tablas_repsheet;

Aprovechar estas funcionalidades y consejos puede marcar la diferencia al diseñar y gestionar bases de datos complejas. Implementa estas buenas prácticas y evalúa el rendimiento constantemente sobre la base de herramientas integradas. Esta dedicación se traduce en una base de datos no solo eficiente, sino también escalable a largo plazo. Si estás en camino de convertirte en un especialista en data warehousing, integrar estas lecciones te impulsará hacia el éxito. ¡Sigue aprendiendo y perfeccionando tus habilidades!

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select
	schema schemaname,
	"table" tablename,
	table_id tableid,
	size size_in_mb,
	case
		when diststyle not in ('EVEN', 'ALL') then 1
		else 0
	end has_dist_key,
	case
		when sortkey1 is not null then 1
		else 0
	end has_sort_key,
	case
		when encoded = 'Y' then 1
		else 0
	end has_col_encoding,
	cast(max_blocks_per_slice - min_blocks_per_slice as FLOAT) / greatest(NVL (min_blocks_per_slice, 0)::int, 1) ratio_skew_across_slices,
	cast(100 * dist_slice as FLOAT) /(
	select
		COUNT(distinct slice)
	from
		stv_slices) pct_slices_populated
from
	svv_table_info ti
join (
	select
		tbl, MIN(c) min_blocks_per_slice, MAX(c) max_blocks_per_slice, COUNT(distinct slice) dist_slice
	from
		(
		select
			b.tbl, b.slice, COUNT(*) as c
		from
			STV_BLOCKLIST b
		group by
			b.tbl, b.slice)
	where
		tbl in (
		selectselect
	schema schemaname,
	"table" tablename,
	table_id tableid,
	size size_in_mb,
	case
		when diststyle not in ('EVEN', 'ALL') then 1
		else 0
	end has_dist_key,
	case
		when sortkey1 is not null then 1
		else 0
	end has_sort_key,
	case
		when encoded = 'Y' then 1
		else 0
	end has_col_encoding,
	cast(max_blocks_per_slice - min_blocks_per_slice as FLOAT) / greatest(NVL (min_blocks_per_slice, 0)::int, 1) ratio_skew_across_slices,
	cast(100 * dist_slice as FLOAT) /(
	select
		COUNT(distinct slice)
	from
		stv_slices) pct_slices_populated
from
	svv_table_info ti
join (
	select
		tbl, MIN(c) min_blocks_per_slice, MAX(c) max_blocks_per_slice, COUNT(distinct slice) dist_slice
	from
		(
		select
			b.tbl, b.slice, COUNT(*) as c
		from
			STV_BLOCKLIST b
		group by
			b.tbl, b.slice)
	where
		tbl in (
		select
			table_id
		from
			svv_table_info)
	group by
		tbl) iq on
	iq.tbl = ti.table_id;
			table_id
		from
			svv_table_info)
	group by
		tbl) iq on
	iq.tbl = ti.table_id;

Muy interesante hasta ahora, aunque me ha costado entender del todo varios puntos. No descarto tomar el curso una segunda vez cuando lo termine.

Profe muchisimas gracias por este curso, estoy aplicando todo lo que me indicas para llevar buenas prácticas en mi empresa. Un saludo

### Buenas Prácticas para Diseñar Tablas en Amazon Redshift Diseñar tablas en Amazon Redshift implica optimizar tanto el almacenamiento como el rendimiento de las consultas. Esto requiere una planificación cuidadosa en cuanto a la distribución de datos, el ordenamiento, la compresión y otros aspectos clave. A continuación, se presentan las mejores prácticas para maximizar la eficiencia. ### **1. Selección del Estilo de Distribución** El estilo de distribución define cómo se almacenan los datos en los nodos del clúster. Una distribución adecuada minimiza el movimiento de datos entre nodos durante las consultas. #### **a. KEY** * Usa una columna común en las consultas para distribuir los datos. * Ideal para tablas con combinaciones frecuentes. * Ejemplo:CREATE TABLE ventas ( venta\_id INT, cliente\_id INT, fecha DATE ) DISTKEY (cliente\_id); #### **b. ALL** * Replica la tabla en todos los nodos. * Útil para tablas pequeñas utilizadas en muchas combinaciones. * Ejemplo:CREATE TABLE estados ( estado\_id INT, descripcion VARCHAR(50) ) DISTSTYLE ALL; #### **c. EVEN** * Distribuye filas uniformemente entre nodos. * Ideal para tablas grandes con accesos no predecibles. * Ejemplo:CREATE TABLE logs ( log\_id INT, mensaje VARCHAR(255), fecha DATE ) DISTSTYLE EVEN; ### **2. Definición de Llaves de Ordenamiento (**`SORTKEY`**)** Las llaves de ordenamiento optimizan el escaneo de datos en disco, reduciendo el tiempo de ejecución de consultas. #### **a. Llave Compuesta (COMPOUND)** * Ordena físicamente por las columnas definidas, en el orden especificado. * Útil para consultas que filtran por la primera columna. * Ejemplo:CREATE TABLE ventas ( venta\_id INT, fecha DATE, cliente\_id INT ) COMPOUND SORTKEY (fecha, cliente\_id); #### **b. Llave Entrelazada (INTERLEAVED)** * Distribuye el ordenamiento entre varias columnas. * Ideal para consultas con filtros en cualquier combinación de columnas. * Ejemplo:CREATE TABLE ventas ( venta\_id INT, fecha DATE, cliente\_id INT ) INTERLEAVED SORTKEY (fecha, cliente\_id); ### **3. Uso de Compresión (**`ENCODE`**)** Aplica compresión para reducir el espacio en disco y mejorar el rendimiento. Redshift selecciona automáticamente el mejor algoritmo al analizar los datos. #### **a. Compresión Manual** * Especifica el algoritmo si conoces el tipo de datos. * Ejemplo:CREATE TABLE ventas ( venta\_id INT ENCODE delta, fecha DATE ENCODE lzo, cliente\_id INT ENCODE zstd ); #### **b. Analiza y Optimiza** * Usa el comando `ANALYZE COMPRESSION` para determinar los mejores algoritmos.ANALYZE COMPRESSION ventas; ### **4. Partición de Tablas Grandes** Divide tablas muy grandes en subconjuntos manejables mediante claves de partición lógica, como fechas. #### **Ejemplo:** Crear tablas mensuales basadas en la fecha. CREATE TABLE ventas\_2025\_01 ( venta\_id INT, fecha DATE, cliente\_id INT ) DISTKEY (cliente\_id) SORTKEY (fecha); ### **5. Mantenimiento Regular** #### **a. VACUUM** * Reorganiza datos fragmentados y mejora la velocidad de lectura.VACUUM FULL ventas; #### **b. ANALYZE** * Actualiza las estadísticas de la tabla para optimizar el planificador de consultas.ANALYZE ventas; #### **c. DEEP COPY** * Realiza una copia profunda de tablas críticas para reorganizar los datos.CREATE TABLE ventas\_copy AS SELECT \* FROM ventas; DROP TABLE ventas; ALTER TABLE ventas\_copy RENAME TO ventas; ### **6. Índices y Optimización de Consultas** Aunque Redshift no utiliza índices tradicionales, puedes optimizar las consultas con: * **Llaves de ordenamiento:** Para reducir el escaneo de datos. * **Proyección de columnas:** Selecciona solo las columnas necesarias.SELECT cliente\_id, fecha FROM ventas WHERE fecha = '2025-01-01'; ### **7. Evitar Buenas Prácticas Comunes en Bases de Datos Relacionales** Redshift no es una base de datos relacional tradicional; evita: * Uso excesivo de normalización: Prioriza tablas desnormalizadas para evitar combinaciones costosas. * Inserciones individuales frecuentes: Utiliza cargas masivas con `COPY`.COPY ventas FROM 's3://mi-bucket/ventas.csv' IAM\_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/MyRedshiftRole' CSV; ### **8. Uso de Monitoreo y Ajuste** Monitorea las consultas para identificar cuellos de botella. * **Consultas más lentas:**SELECT query, starttime, endtime, substring FROM svl\_qlog WHERE aborted = 0 ORDER BY endtime - starttime DESC LIMIT 10; * **Tablas más usadas:**SELECT tbl, sum(scan\_count) AS scans FROM svv\_table\_info GROUP BY tbl ORDER BY scans DESC; ### Conclusión El diseño eficiente de tablas en Redshift requiere una planificación que tenga en cuenta la carga de trabajo y los patrones de consulta. Aplicando estas buenas prácticas, puedes garantizar un rendimiento óptimo y una experiencia más fluida con Redshift.
Es bueno resaltar que redshift permite definir restricciones más son solo informativas: "Las restricciones de unicidad, clave principal y clave externa son solo informativas, *Amazon Redshift* no las aplica al rellenar una tabla. Por ejemplo, si inserta datos en una tabla con dependencias, la inserción puede realizarse correctamente aunque infrinja la restricción. No obstante, las claves principales y externas se utilizan como sugerencias de planificación y deben estar declaradas si el proceso de Extract, Transform, Load (ETL, Extracción, transformación y carga) o algún otro proceso de su aplicación exige su integridad." <https://docs.aws.amazon.com/es_es/redshift/latest/dg/t_Defining_constraints.html>