Un'azienda utilizza Amazon Redshift e deve automatizzare le pianificazioni di aggiornamento per le materialized view. Quale soluzione raggiungerà questo obiettivo con il minor sforzo?

L'editor di query v2 di Amazon Redshift offre la possibilità di programmare l'esecuzione di query SQL, inclusi i comandi REFRESH MATERIALIZED VIEW. Questa è la soluzione con il minor sforzo perché è una funzionalità integrata direttamente in Redshift, eliminando la necessità di configurare e gestire servizi esterni. Utilizzare Apache Airflow richiederebbe la configurazione di un ambiente Airflow e la creazione di DAG (Directed Acyclic Graphs), aggiungendo complessità e costi operativi. Una funzione AWS Lambda UDF non è il meccanismo appropriato per aggiornare le materialized view; le UDF sono per l'elaborazione di dati all'interno di query, non per la pianificazione di operazioni a livello di database. Un workflow di AWS Glue è progettato per l'ETL (Extract, Transform, Load) e, sebbene possa orchestrare operazioni, sarebbe un approccio più complesso e indiretto rispetto alla funzionalità nativa di Redshift per la pianificazione delle query.