Tablestore では、MaxCompute、Spark、Hive、Hadoop MapReduce、Function Compute、Realtime Compute for Apache Flink、Presto、Tablestore 検索インデックス、Tablestore SQL クエリなどのツールを使用して、データの計算と分析を実行できます。
分析ツールの選択
Tablestore は、ワイドカラムモデルや時系列モデルなど、複数のデータモデルをサポートしています。サポートされている分析ツールは、データモデルによって異なります。ビジネスシナリオに基づいて分析ツールを選択できます。
ツール | 該当モデル | 参照 | 説明 |
MaxCompute | ワイドカラム | MaxCompute クライアントを使用して外部テーブルを作成し、その外部テーブルを使用して Tablestore データにアクセスできます。 | |
Spark | ワイドカラム | Spark を使用して、E-MapReduce (EMR) SQL または DataFrame を使用してアクセスされる Tablestore データに対して複雑な計算と分析を実行できます。 | |
Hive または Hadoop MapReduce | ワイドカラム | Hive または Hadoop MapReduce を使用して Tablestore テーブルにアクセスできます。 | |
Function Compute | ワイドカラム | Function Compute を使用して、Tablestore の増分データに対してリアルタイムコンピューティングを実行できます。 | |
Realtime Compute for Apache Flink |
| Realtime Compute for Apache Flink を使用して、Tablestore 内のソーステーブル、ディメンションテーブル、または結果テーブルにアクセスして、ビッグデータの計算と分析を実行できます。 データテーブルは、ソーステーブル、ディメンションテーブル、または結果テーブルとして使用できます。時系列テーブルは、結果テーブルとしてのみ使用できます。 | |
PrestoDB | ワイドカラム | PrestoDB を Tablestore に接続した後、SQL ステートメントを実行して Tablestore 内のデータのクエリと分析を実行したり、PrestoDB を使用して Tablestore にデータを書き込んだり、Tablestore にデータをインポートしたりできます。 | |
Tablestore 検索インデックス | ワイドカラム | 検索インデックスは、転置インデックスとカラムストアに基づいて、ビッグデータシナリオでの多次元データクエリと統計分析に使用されます。Tablestore は、極値の取得、行数のカウント、データのグループ化などのデータ分析要件を満たすために、検索インデックス機能を提供します。非主キー列に基づくクエリ、ブールクエリ、あいまいクエリなどの多次元クエリがビジネスで必要な場合は、必要なフィールドに基づいて検索インデックスを作成できます。その後、検索インデックスを使用してデータのクエリと分析を実行できます。 | |
Tablestore SQL クエリ |
| Tablestore の SQL クエリ機能は、複数のデータエンジンへの統一されたアクセスインターフェースを提供します。SQL クエリ機能を使用すると、Tablestore 内のデータに対して複雑なクエリと分析を効率的に実行できます。 |
課金
コンピューティングエンジンを使用して Tablestore にアクセスする際に消費される読み取りおよび書き込みスループットに対して課金されます。詳細については、「課金の概要」を参照してください。