table_format

Nutzung

view: my_view {
  derived_table: {
    table_format: PARQUET
    ...
  }
}

Hierarchie Datei ansehen view derived_table table_format

Standardwert PARQUET Akzeptiert PARQUET, ORC, AVRO, JSON oder TEXTFILE Besondere Regeln table_format wird nur für bestimmte Dialekte unterstützt.

Definition

Mit dem Parameter table_format wird das Format angegeben, das eine persistente abgeleitete Tabelle (Persistent Derived Table, PDT) in einer Athena-Datenbank haben soll. Folgende Formate sind möglich:

• Parquet
• Optimized Row Columnar (ORC)
• Avro
• JavaScript Object Notation (JSON)
• Textdatei

Weitere Informationen finden Sie in der Amazon Athena-Dokumentation.

Eine Liste der Dialekte, die table_format unterstützen, finden Sie im Abschnitt Dialektunterstützung für table_format.

Der Parameter table_format funktioniert nur mit persistenten Tabellen wie PDTs und aggregierten Tabellen. table_format wird für abgeleitete Tabellen ohne Persistenzstrategie nicht unterstützt.

Beispiele

So erstellen Sie eine customer_order_facts-PDT in einer Amazon Athena-Datenbank mit dem ORC-Format:

view: customer_order_facts {
  derived_table: {
    explore_source: order {
      column: customer_id { field: order.customer_id }
      column: date { field: order.order_time }
      column: city { field: users.city }
      column: age_tier { field: users.age_tier }
      derived_column: num_orders {
        sql: COUNT(order.customer_id) ;;
      }
    }
    table_format: ORC
    table_compression: SNAPPY
    datagroup_trigger: daily_datagroup
  }
}

Dialektunterstützung für table_format

Die Möglichkeit, table_format zu verwenden, hängt vom Datenbankdialekt ab, den Ihre Looker-Verbindung verwendet. In der aktuellen Version von Looker wird table_format von den folgenden Dialekten unterstützt:

Dialekt	Unterstützt?
Actian Avalanche
Amazon Athena
Amazon Aurora MySQL
Amazon Redshift
Amazon Redshift 2.1+
Amazon Redshift Serverless 2.1+
Apache Druid
Apache Druid 0.13+
Apache Druid 0.18+
Apache Hive 2.3+
Apache Hive 3.1.2+
Apache Spark 3+
ClickHouse
Cloudera Impala 3.1+
Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver
Cloudera Impala with Native Driver
DataVirtuality
Databricks
Denodo 7
Denodo 8 & 9
Dremio
Dremio 11+
Exasol
Google BigQuery Legacy SQL
Google BigQuery Standard SQL
Google Cloud PostgreSQL
Google Cloud SQL
Google Spanner
Greenplum
HyperSQL
IBM Netezza
MariaDB
Microsoft Azure PostgreSQL
Microsoft Azure SQL Database
Microsoft Azure Synapse Analytics
Microsoft SQL Server 2008+
Microsoft SQL Server 2012+
Microsoft SQL Server 2016
Microsoft SQL Server 2017+
MongoBI
MySQL
MySQL 8.0.12+
Oracle
Oracle ADWC
PostgreSQL 9.5+
PostgreSQL pre-9.5
PrestoDB
PrestoSQL
SAP HANA
SAP HANA 2+
SingleStore
SingleStore 7+
Snowflake
Teradata
Trino
Vector
Vertica