AWS

別のRedshiftクラスターとデータをリアルタイムで共有できる仕組みだよ。コピーを作らずに直接テーブルを見せ合うから、最新情報をすぐ参照できてストレージの無駄も少ない。チーム間で連携がしやすくなるんだ。

データを列ごとに整理して、分析クエリを高速でさばく“倉庫型データベース”だよ。大企業のデータ分析やBIツールと組み合わせるなど、まとめてがっつり調べたいときに向いている。AWSが運用を楽にしてくれるんだ。

一部のテーブルだけ“スナップショット”から復元できるから、全部を巻き戻す必要がない。間違えて削除したテーブルだけ元に戻すなんてことが可能で、大規模データを扱うほどこの部分的リストアが助かるんだ。

Redshiftで動くサーバーの集まりだよ。リーダーノードとコンピュートノードに分かれて、大量のデータを手分けして保存・処理する。必要に応じてノードを増やすと、一気にパワーアップできるんだ。

スナップショットを別のリージョンにも自動転送して保管する仕組み。地震や停電などでメインリージョンが使えなくなっても、遠くのリージョンで復元できる。大事なデータを世界規模で守りたいときに役立つんだ。

S3にしまってあるデータを、わざわざRedshiftに全部コピーしなくても“直接SQLで読める”機能だよ。必要な部分だけS3から取り出して分析できるから、膨大なファイルでもコストや時間を節約できるんだ。

ユーザーの重いクエリでいっぱいでも、管理用のコマンドは別枠で動かせる仕組み。クラスタが詰まっていても管理者が状態をチェックしたりテーブルの変更をしたりできるから、トラブル対応がスムーズになるんだ。

同時にアクセスが殺到したら“追加のスピンオフサーバー”を用意して処理を分担してくれる機能。例えば多くの人が同時にクエリを投げても、メインの処理を圧迫せずスムーズに結果を返せるんだ。

“計算する頭(コンピュート)”と“データをしまう場所(ストレージ)”を切り離して効率よく使える新しいノードタイプだよ。必要なときは計算力だけ増やすなど柔軟に拡張でき、データも安めに保管できるメリットがあるんだ。

データ処理が増えたら“まとめて手伝いに来る人”を増やし、減ったら帰ってもらうみたいにクラスターのノード数を自動で調整する機能。これで処理が必要なときだけサーバーを増やし、コストを抑えられるんだ。