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# オフラインストア
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オフラインストアは、1 秒以内に取得する必要がない場合の履歴データに使用されます。通常、データ探索、モデルトレーニング、バッチ推論に使用されます。

特徴量グループでオンラインストアとオフラインストアの両方を有効にすると、トレーニングとデータ提供の間の不一致を避けるため、両方のストアが同期されます。現在、`InMemory` ストレージタイプが有効になっているオンラインストア特徴量グループは、オフラインストアの対応する特徴量グループをサポートしていないことに注意してください (オンラインからオフラインへのレプリケーションはできません)。Amazon SageMaker 特徴量ストアでの ML モデル配信の詳細については、「[オンラインストア](feature-store-storage-configurations-online-store.md)」を参照してください。

オフラインストアには以下の `TableFormat` のオプションがあります。オフラインストアのコンテンツについては、「Amazon SageMaker API リファレンス」の「[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OfflineStoreConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OfflineStoreConfig.html)」を参照してください。

## Glue テーブル形式
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`Glue` 形式 (デフォルト) は AWS Glueの標準的な Hive タイプのテーブル形式です。を使用すると AWS Glue、複数のソースからのデータを検出、準備、移動、統合できます。また、ジョブの作成、実行、ビジネスワークフローの実装のための生産性向上に役立つツールやデータ運用ツールも追加されています。詳細については AWS Glue、[「 とは AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)」を参照してください。

## Iceberg テーブル形式
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`Iceberg` 形式 (推奨) は、非常に大きな分析テーブル用のオープンテーブル形式です。`Iceberg` では、パーティション内の小さなデータファイルを少数の大きなファイルに圧縮できるため、クエリが大幅に速くなります。この圧縮操作は同時に実行され、特徴量グループでの進行中の読み取り/書き込み操作には影響しません。Iceberg テーブルの最適化の詳細については、「[Amazon Athena ユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-iceberg-data-optimization.html)」と「[AWS Lake Formationユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/data-compaction.html)」を参照してください。

`Iceberg` は大量のファイルコレクションをテーブルで管理して最新の分析データレイク操作をサポートします。新しい特徴量グループを作成するときに `Iceberg` オプションを選択すると、Amazon SageMaker Feature Store は Parquet ファイル形式を使用して `Iceberg` テーブルを作成し、テーブルを AWS Glue Data Catalogに登録します。`Iceberg` テーブル形式の詳細については、「[Apache Iceberg テーブルの使用](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-iceberg.html)」を参照してください。

**重要**  
`Iceberg` テーブル形式の特徴量グループでは、イベント時刻の値として `String` を指定する必要があることに注意してください。他のタイプを指定すると、特徴量グループを正常に作成できません。