Amazon SageMaker では、Icebergテーブルを読み書きすることができます。

本記事では Amazon SageMaker でのIcebergテーブル作成、各種テーブル操作に加えて、VACUUMやOPTIMIZEによるテーブル最適化までを実際の例とともにご紹介します。

事前準備

SageMaker を開き、「Build」→「Query Editor」でクエリエディタを開きます。

以降のSQL実行はノートブックで行います。ノートブックでは右上のドロップダウンからSQL実行対象のデータベースを選択します。

今回はすでに作成済みの gluedb を選択し、以下のSQLを実行して新しいデータベース icebergdb を作成します。

CREATE DATABASE iceberg_db;

作成後、iceberg_db を対象データベースに変更します。

テーブル作成

S3にテーブルデータ格納用のバケットとフォルダ（今回はsales/）を作成しておきます。

以下のSQLを実行し、Icebergテーブルを作成します。

CREATE TABLE sales (
    id int,
    sales_at timestamp,
    product_name string,
    unit_price int,
    quantity int
)
LOCATION 's3://req-iceberg-demo-bucket/iceberg_database/sales/'
TBLPROPERTIES ('table_type' = 'ICEBERG');

INSERT INTO sales VALUES
(1, timestamp'2024-01-15 09:00:00', 'Laptop', 500, 2),
(2, timestamp'2024-01-15 10:00:00', 'Monitor', 200, 3),
(3, timestamp'2024-01-16 15:00:00', 'Desktop', 1000, 1);

テーブルが作成されると、LOCATIONに指定したS3フォルダにテーブルのデータが格納されます。

テーブル操作

各種テーブル操作は以下の通りです。

SELECT

SELECT * FROM sales
ORDER BY id;

INSERT

INSERT INTO sales VALUES (4, timestamp'2024-02-01 11:00:00', 'Monitor', 300, 1);

UPDATE

UPDATE sales SET unit_price = 800
WHERE id = 3;

DELETE

DELETE FROM sales WHERE id = 2;

SageMakerから実行しようとしたところ、クエリがサポートされていないというエラーが発生しました。

Athenaのクエリエディタからは問題なく実行可能です。

スキーマ進化

Icebergテーブルはスキーマ進化をサポートしており、以下のSQLでtotal_amount列を追加できます。

ALTER TABLE sales ADD COLUMNS (
    total_amount int
);

total_amount列に値をセットします。

UPDATE sales SET total_amount = unit_price * quantity;

列の削除、型の変更、名称変更や並び替えも可能です。

隠しパーティショニング

Icebergテーブルでは、パーティション専用の列を作る必要なくパーティションを設定することができます。パーティション変換関数により、タイムスタンプ型の列から日付や年月単位でのパーティションを作成することも可能です。

以下のSQLを実行し、日単位でパーティショニングされたテーブル sales_partition を作成します。

CREATE TABLE sales_partition (
    id int,
    sales_at timestamp,
    product_name string,
    unit_price int,
    quantity int
)
PARTITIONED BY (day(sales_at))
LOCATION 's3://req-iceberg-demo-bucket/iceberg_database/sales/'
TBLPROPERTIES ('table_type' = 'ICEBERG');

INSERT INTO sales_partition VALUES
(1, timestamp'2024-01-14 09:00:00', 'Laptop', 500, 2),
(2, timestamp'2024-01-15 10:00:00', 'Monitor', 200, 3),
(3, timestamp'2024-01-16 15:00:00', 'Desktop', 1000, 1),
(4, timestamp'2024-02-01 11:00:00', 'Monitor', 300, 1),
(5, timestamp'2024-02-01 11:00:00', 'Desktop', 800, 2);

パーティション情報は以下のSQLで確認可能です。

SELECT * FROM "sales_partition$partitions"
ORDER BY partition;

日付ごとにパーティションが作成され、各パーティションに属するデータの情報が格納されていることが確認できます。

フルスキャンの場合：

フィルターした場合：

フィルしたーした場合、パーティショニングによりスキャンデータ量が減少していることが確認できます。

タイムトラベルとロールバック

以下のSQLで、テーブルの変更履歴を確認できます。

SELECT * FROM "sales$history";

タイムトラベル機能により、タイムスタンプを指定してSQLを実行することで、total_amount列追加前の状態を参照することができます。

SELECT * FROM sales FOR TIMESTAMP AS OF timestamp'2025-08-07 05:00:00 UTC';

データ圧縮

テーブル更新操作によりスナップショットのデータが増加すると、クエリ効率低下や追加の計算コスト発生に繋がる。AthenaではVACUUM処理とOPTIMIZE処理が用意されており、テーブルを構成するデータを最適化することができます。

VACUUM

以下のSQLで、スナップショットを確認します。

SELECT * FROM "sales$snapshots";

スナップショットは5つ存在している状態です。

検証のため、スナップショットの有効期限を短い値（3時間（10800秒））に設定します。

ALTER TABLE sales SET TBLPROPERTIES (
    'vacuum_max_snapshot_age_seconds' = '10800'
);

VACUUMを実行します。

VACUUM sales;

再度スナップショットの状態を確認します。

SELECT * FROM "sales$snapshots";

最新のスナップショットのみになっていることが確認できます。

OPTIMIZE

OPTIMIZEを使用すると、テーブルのデータファイルのレイアウトを最適化することができます。

以下のSQLで、現在のデータファイルの状態を確認します。

SELECT * FROM "sales$files";

データファイルは4つ存在している状態です。

OPTIMIZEを実行します。

OPTIMIZE sales REWRITE DATA USING BIN_PACK;

再度データファイルの状態を確認します。

SELECT * FROM "sales$files";

データファイルが1つになっていることが確認できます。

まとめ

SageMaker におけるIcebergテーブルの操作方法についてご紹介しました。

SageMaker でも、エラーとなったDELETEを除いてほぼすべての操作をIcebergテーブルに対して実行することができます。今回はクエリエディタから通常のSQLで実行しましたが、ノートブックでPySparkを利用して処理を実行することも可能です。ご利用のシーンに合わせて、効果的に使い分けてみてください。

参考

• Amazon AthenaでApache Icebergを使用してみた（その２）｜伊藤忠テクノソリューションズ