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Predictive I/O for UpdatesのGAを発表 - DMLクエリの高速化

フォトンとAIを活用し、MERGE、UPDATE、DELETE操作を大幅に高速化するDeletion Vectorsを搭載したPredictive I/O for UpdatesのGAを発表。 私たちは15兆回以上の不必要な行の書き込みを防止してきたが、まだ始まったばかりだ。

Databricksがファイルサイズの自動最適化によりクエリパフォーマンスを最大2.2倍向上させた方法

Original : How Databricks improved query performance by up to 2.2x by automatically optimizing file sizes 翻訳: saki.kitaoka テーブルファイルサイズの最適化は、長い間データエンジニアにとって必要だが複雑なタスクでした。テーブルの適切なファイルサイズに到達すると、大幅なパフォーマンス向上が実現しますが、これは伝統的に深い専門知識と大量の時間投資を必要としていました。 最近、Databricks SQLのためのPredictive I/O( Predictive...

Predictive I/O for Updatesのパブリックプレビューのお知らせ

Original Blog : Announcing the Public Preview of Predictive I/O for Updates 翻訳: junichi.maruyama 前回、 Predictive I/O と呼ばれる新技術により、CDWのお客様がノブなしで選択的読み取りを最大35倍まで改善できることをご紹介しました。本日は、もう一つの革新的な飛躍であるPredictive I/O for Updatesのパブリックプレビューを発表し、MERGE、UPDATE、DELETEのクエリパフォーマンスを最大10倍高速化することができるようになりました。 Databricksのお客様は、毎日1エクサバイト以上のデータを処理しており、50%以上のテーブルでMERGE、UPDATE、DELETEなどのデータ操作言語(DML)オペレーションを利用しています。このブログでは、Predictive I/Oが機械学習を使用してこの大規模なパフォーマンス向上を達成した方法を説明します。しかし、良い部分にスキップ