table_format

Utilisation

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

Hiérarchie Afficher le fichier view derived_table table_format

Valeur par défaut PARQUET Acceptation PARQUET, ORC, AVRO, JSON ou TEXTFILE Règles spéciales table_format n'est compatible qu'avec certains dialectes.

Définition

Le paramètre table_format spécifie le format d'une table dérivée persistante (PDT) dans une base de données Athena. Il peut s'agir de l'un des formats suivants :

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

Pour en savoir plus, consultez la documentation Amazon Athena.

Pour obtenir la liste des dialectes compatibles avec table_format, consultez la section Dialectes compatibles avec table_format.

Le paramètre table_format ne fonctionne qu'avec les tables persistantes, telles que les PDT et les tables agrégées. table_format n'est pas compatible avec les tables dérivées sans stratégie de persistance.

Exemples

Créez une PDT customer_order_facts sur une base de données Amazon Athena au format ORC :

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
  }
}

Prise en charge des dialectes pour table_format

La possibilité d'utiliser table_format dépend du dialecte de base de données de votre connexion Looker. Dans la dernière version de Looker, les dialectes suivants sont compatibles avec table_format :

Dialecte	Compatibilité
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