Amazon Aurora PostgreSQLがデータレイク内のApache IcebergとParquetデータの直接クエリに対応Amazon Aurora PostgreSQL now supports direct querying of Apache Iceberg and Parquet data in your data lake
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- Amazon Aurora PostgreSQLはDuckDBを組み込み、Apache IcebergやParquetのデータレイクと運用データを同一SQLで結合できるようにした。
- Glue Data Catalog、S3、S3 Tablesに対応し、ETLを省いた分析を行う利用者に役立つ。
- Amazon Aurora PostgreSQL adds DuckDB-based SQL access to Apache Iceberg and Parquet lake datasets with operational records.
- Glue, S3, and S3 Tables cut ETL work for analysts.
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直接クエリ
Amazon Aurora PostgreSQLが、データレイクに保存されたApache IcebergとParquetのデータを直接クエリできるようになった。稼働中の運用データと履歴データを同じSQLで扱え、ETLパイプラインを用意せずに分析できる点が特徴だ。
DuckDB組み込み
この機能は、Auroraに組み込まれたDuckDBによって実現される。Apache IcebergやParquetのデータと、Aurora PostgreSQLが保持するトランザクションデータを単一のクエリで結合できる。データレイク側と運用側を分けて処理するのではなく、一つの問い合わせとして実行できる仕組みだ。
PostgreSQL構文
クエリには、使い慣れたPostgreSQLの構文を利用できる。新たな専用構文を前提とせず、トランザクションデータと履歴データを同じSQL内で参照し、結合した分析が可能になる。ETLを省いたデータ分析を行う利用者に役立つ機能とされている。
対応先と最適化
データの参照先としてAWS Glue Data Catalog、S3、S3 Tablesをサポートする。効率的な性能を得るための最適化として、述語プッシュダウンとキャッシュも備える。これにより、対応するデータレイク上のデータをAurora PostgreSQLから直接扱う構成が可能になる。
Apache Iceberg and Parquet
Amazon Aurora PostgreSQL now supports direct queries against Apache Iceberg and Parquet data stored in a data lake alongside live operational data. This matters for analysis using both operational and historical information because the datasets can be queried together without requiring ETL pipelines.
DuckDB Embedded Within Aurora
The capability is powered by DuckDB embedded within Aurora. Through that embedded component, Aurora PostgreSQL can access lake datasets and operational records in one query, including Apache Iceberg and Parquet data from the data lake and transactional data from operational systems.
Familiar PostgreSQL Syntax
Users can write these combined queries with familiar PostgreSQL syntax. A single SQL query can join live transactional records with historical lake data, while direct access removes the need for an ETL pipeline as part of this querying approach. For analysts, querying these sources together can therefore cut ETL work.
Predicate Pushdown and Caching
The capability supports AWS Glue Data Catalog, S3, and S3 Tables. It also includes optimizations such as predicate pushdown and caching for efficient performance when Amazon Aurora PostgreSQL directly queries data lake content alongside live operational data.
ポコとTECHガイドPoko & TECH Guide
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- ポコPokoETLなしで、運用データと履歴データを1本のSQLで結べるようになったの？ これって大きい変化？You can join live operational and historical data in one SQL query without ETL? Is that a big change?
- TECHガイドTECH Guideこの記事では、別のETLパイプラインを用意せず直接クエリできる。分析前のデータ移動を省けるのが大きな変化だね。It allows direct queries without setting up separate ETL pipelines. The big change is skipping that data-moving step before analysis.
- ポコPokoAuroraにDuckDBを組み込むって、どういう仕組みなの？What does it mean to embed DuckDB in Aurora?
- TECHガイドTECH GuideDuckDBは、SQLでデータを読む処理役だよ。Auroraの中からIcebergやParquetを扱えるよう支えているんだ。DuckDB acts as the SQL query engine. Embedded in Aurora, it helps read Iceberg and Parquet data directly.
- ポコPokoぼくなら、いまの運用データと昔の記録を並べて見たいな。SQLひとつなら試しやすそう！I’d use it to compare current operational data with older records. Doing that in one SQL query sounds approachable!
- TECHガイドTECH Guide対応先はAWS Glue Data Catalog、S3、S3 Tablesだよ。使うなら、データの保存先が合っているか確認したいね。The supported sources are AWS Glue Data Catalog, S3, and S3 Tables. Before using it, you’d want to confirm where your data is stored.
