データ接続のベストプラクティス
データサンプリング
データサンプリングは、大きなデータセットから代表的なサブセットを選択する方法です。このプロセスの目的は、結果の正確性を損なうことなく、データの量を減らすことです。RATHでは、100 MBを超えるデータセットに対してデータサンプリングを使用することを推奨します。
最適な結果を得るには、データセットの行数を10万件以下に減らしてください。10万行から100万行のデータセットでは、いくらかの遅延が発生する可能性があり、100万行を超えるデータセットでは、データサンプリングが必要です。
以下の方法でサンプルサイズを選択できます。固定サンプルサイズボタンをクリックし、希望するサンプルサイズを選択してください。
データサンプリングの代替手段
大規模なデータセットを処理するために最適化されたMPP（Massively Parallel Processing）データベースであるClickHouseを使用することができ、データサンプリングに比べてパフォーマンスが向上する可能性があります。
他の種類のMPPデータベースのサポートについては、RATHチームまでお問い合わせください。# データ接続のベストプラクティス
データサンプリング
データサンプリングは、大きなデータセットから代表的なサブセットを選択する方法です。このプロセスの目的は、結果の正確性を損なうことなく、データの量を減らすことです。RATHでは、100 MBを超えるデータセットに対してデータサンプリングを使用することを推奨します。
最適な結果を得るには、データセットの行数を10万件以下に減らしてください。10万行から100万行のデータセットでは、いくらかの遅延が発生する可能性があり、100万行を超えるデータセットでは、データサンプリングが必要です。
以下の方法でサンプルサイズを選択できます。固定サンプルサイズボタンをクリックし、希望するサンプルサイズを選択してください。
データサンプリングの代替手段
大規模なデータセットを処理するために最適化されたMPP（Massively Parallel Processing）データベースであるClickHouseを使用することができ、データサンプリングに比べてパフォーマンスが向上する可能性があります。
他の種類のMPPデータベースのサポートについては、RATHチームまでお問い合わせください。