テーブルとビューの使い方
PlaidCloud の表形式のデータと情報は、Greenplum データウェアハウスに保存されます。これにより、広く理解されている成熟した技術を使いながら、大規模な拡張性とパフォーマンスを実現し、データの損失や破損のリスクを最小限に抑えます。
また、共通の構文で動作するデータウェアハウスを利用することで、サードパーティのツールからデータに直接接続して探索できます。つまり、PlaidCloud のデータエコシステムはオープンで探索しやすく、同時に業界最高水準のセキュリティとアクセス制御も確保されています。
テーブルは、PlaidCloud 全体で物理的な表形式データを保持します。個々のテーブルには、必要に応じて数テラバイトのデータを保持できます。データは多数の物理サーバーに分散して保存され、データの整合性と高可用性を確保するために自動的にミラーリングされます。
テーブルは、さまざまなデータ型の列で構成されます。適切なデータ型を使用すると、パフォーマンスが向上し、特にデータの保存サイズを抑えられます。最も適切なデータ型を使用しているデータは、PlaidCloud でより効率よく圧縮できます。データ型は通常 PlaidCloud が推測しますが、ワークフローステップの列マッパーを使って変更することもできます。
テーブルは、そのテーブルを使用しているワークフロー、列名、保持している値で検索でき、テーブルが最後に読み取られた日時も確認できます。テーブルとビューの管理を参照してください。
ビューはテーブルと同じように動作しますが、物理的なデータは保持しません。クエリによってテーブルから導出される論理的な表現です。ビューを使用すると、ストレージを節約できます。
ただし、ビューの使用にはいくつかの制限があります。次の点にご注意ください。
- ビューの積み重ねによるパフォーマンス - ビューを積み重ねる（ビューのビューのビュー…）と、非常に大きなテーブルや複雑な計算でパフォーマンスに影響することがあります。パフォーマンスを改善するために、中間テーブルを作成する必要が生じる場合があります。
- ダッシュボードのパフォーマンス - ダッシュボードで使用するためにビューを公開しても問題はありませんが、非常に大きなテーブルの場合は、最適なユーザーエクスペリエンスのために、ビューではなくテーブルを公開することをお勧めします。
- 動的なデータ - ビューのデータは、参照元のテーブルのデータが変わると変化します。すべてが自動的に更新されるという利点にもなりますが、静的なデータセットを求めていた場合には予期しない問題にもなります。