在当今数据驱动的世界中，企业需要处理和分析大量数据以获得洞察力并做出明智的决策。传统的数据仓库解决方案通常具有复杂的基础设施、高成本和可扩展性问题。这就是 AWS Redshift 的作用所在。
什么是 AWS Redshift？
Amazon Redshift 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管的基于云的数据仓库服务。它允许您实时存储和分析大量数据，同时以最小的管理开销无缝扩展。它基于 PostgreSQL 构建，但针对复杂的分析查询进行了优化，使其成为数据仓库任务的理想选择。
Redshift 可以让你：
- 高效存储大型数据集
- 运行复杂查询以获取见解
- 根据需求变化扩大或缩小规模
- 轻松与其他 AWS 服务集成
AWS Redshift 的主要功能
- 可扩展性AWS Redshift 具有高度可扩展性，这意味着您可以从少量数据开始，然后扩展到 PB 级数据，而不必担心性能下降。Redshift 可以在不影响速度的情况下处理非常大的数据集上的复杂查询。
- 性能Redshift 旨在处理大规模数据仓库工作负载。它使用列式存储，这使得读取大型数据集的速度更快。数据经过压缩，存储效率更高。此外，它还利用大规模并行处理 (MPP)，将查询负载分布在多个节点上以提高性能。
- 完全托管与需要大量设置和维护的传统本地数据仓库不同，AWS Redshift 是完全托管的。这意味着 AWS 负责硬件配置、修补、备份和扩展，让您专注于数据而不是基础设施。
- 安全性安全性是 Redshift 的首要任务。数据在静止和传输过程中均使用行业标准加密方法进行加密。您还可以使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 和 Virtual Private Cloud (VPC) 控制对数据的访问，以实现安全的网络访问。
- 经济高效Redshift 提供灵活的定价选项，包括按需付费和预留实例。这意味着您可以根据使用模式优化成本。此外，由于它是完全托管的，因此您可以节省与管理自己的基础设施相关的运营成本。
- 与 AWS 生态系统集成Redshift 与其他 AWS 服务无缝集成，例如 Amazon S3（用于数据存储）、AWS Glue（用于 ETL 流程）和 AWS SageMaker（用于机器学习）。这使得构建端到端数据管道变得更加容易。
- 数据共享Redshift 支持 Redshift 集群之间的数据共享，使组织可以轻松共享数据集，而无需在系统之间复制或移动数据。这有助于改善协作，同时确保数据安全。
Redshift 如何工作？
Redshift 的核心是使用列式存储和并行处理来加快查询性能。让我们来详细分析一下：
- 列式存储在传统的关系数据库中，数据是逐行存储的。但在 Redshift 中，数据是逐列存储的。这可以加快查询执行速度，因为您只需读取必要的列，而不是读取整行数据。例如，如果您正在查询客户数据表并且只需要年龄列，Redshift 可以快速扫描并返回该数据，而无需加载其他列，例如姓名或地址。
- 大规模并行处理 (MPP) Redshift 使用称为 MPP 的分布式架构。运行查询时，Redshift 将查询分解为较小的部分，并在多个节点（计算机）上同时处理它们。这可确保更快的查询执行，即使对于大型数据集也是如此。
- 数据分布为了确保查询高效执行，Redshift 将数据分布在多个节点上。您可以根据查询模式控制数据的分布方式，这有助于减少检索数据所需的时间。
- 数据压缩Redshift 使用各种编码方法压缩数据。这减少了数据所需的存储空间，从而降低了成本并加快了查询处理速度，因为需要扫描的数据更少了。
- 查询优化Redshift 具有内置查询优化器，可确保查询尽可能高效地执行。它会根据数据分布和索引策略自动选择最佳执行计划。
设置AWS Redshift
设置 Redshift 相对简单。以下是步骤的简要概述：
- 创建 Redshift 集群首先创建一个 Redshift 集群。您的数据将驻留在该集群中。在设置过程中，您可以根据存储和性能需求选择集群的大小和节点数量。
- 配置安全性接下来，设置安全性。这涉及创建虚拟私有云 (VPC) 并使用 IAM 角色设置访问控制策略。您还可以加密数据，以确保其在静止和传输过程中受到保护。
- 加载数据设置集群后，您可以将数据加载到 Redshift 中。AWS 提供了几种数据加载方法，包括使用Amazon S3、AWS Glue或Redshift 的 COPY 命令。
- 运行查询加载数据后，即可开始使用SQL对其运行查询。Redshift 支持标准 SQL 语法，这使得它很容易与其他工具（如 BI 平台和数据可视化工具）集成。
- 监控性能AWS 提供了各种监控工具（例如CloudWatch）来跟踪 Redshift 集群的性能。这有助于识别瓶颈并优化查询以获得更好的性能。
AWS Redshift 的使用案例
AWS Redshift 适用于广泛的用例：
- 商业智能 (BI) 公司可以使用 Redshift 运行报告、仪表板并对客户行为、销售和其他指标进行深入分析。
- 数据湖集成Redshift 可轻松与 Amazon S3 集成，使其成为分析存储在数据湖中的数据的理想选择。您可以将 Redshift 中的结构化数据与 S3 中的非结构化数据相结合，以进行更全面的分析。
- ETL 工作流Redshift 可用于构建 ETL（提取、转换、加载）工作流。您可以将其与 AWS Glue 或其他 ETL 工具集成，以将数据从各种来源移动到 Redshift 进行处理。
- 实时分析使用 Redshift Spectrum，您可以跨 Redshift 和存储在 Amazon S3 中的数据运行查询。这样可以对大型数据集进行实时分析，从而改善决策。
- 机器学习通过将 Redshift 与 Amazon SageMaker 集成，您可以利用机器学习模型对数据执行预测分析。
价格
Redshift 定价取决于多种因素，包括节点类型和数量、您使用的存储量以及数据传输成本。AWS 提供按需定价（随用随付）和预留定价（以折扣价预付长期承诺费用）。您可以通过调整集群大小、在不使用时停止集群或利用Amazon Redshift Spectrum功能直接在 S3 中查询数据来优化成本。
结论
AWS Redshift 是一款功能强大且可扩展的云数据仓库解决方案。它结合了高性能、易用性和与更广泛的 AWS 生态系统的集成，使其成为希望高效分析大型数据集的各种规模企业的绝佳选择。无论您是构建数据湖、运行复杂分析还是利用机器学习，Redshift 都可以帮助您快速安全地理解数据。
