cluster_keys

사용

view: view_name {
  derived_table: {
    cluster_keys: ["customer_city", "customer_state"]
    ...
  }
}
계층 구조
view
derived_table
cluster_keys

- 또는 -

explore
aggregate_table
materialization
cluster_keys
기본값
None

허용
클러스터링된 열 이름 하나 이상

특수 규칙
cluster_keys는 특정 언어에서만 지원됩니다

정의

파티션을 나눈 테이블을 클러스터링하면 클러스터링된 열의 값을 기준으로 파티션의 데이터가 정렬되고 클러스터링된 열이 최적화된 크기의 스토리지 블록으로 정리됩니다. 클러스터링을 사용하면 클러스터링된 열을 기준으로 필터링하거나 집계하는 쿼리의 성능을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다.

cluster_keys를 지원하는 언어 목록은 cluster_keys의 언어 지원 섹션을 참고하세요.

영구 파생 테이블 (PDT) 또는 집계 테이블에 클러스터링된 열을 추가하려면 cluster_keys 매개변수를 사용하고 데이터베이스 테이블에서 클러스터링할 열의 이름을 제공합니다.

예시

customer_order_facts 기본 파생 테이블을 BigQuery 데이터베이스에 만듭니다. 이 테이블은 date 열을 기준으로 파티션을 나누고 city, age_tier, gender 열을 기준으로 클러스터링하여 이러한 열을 기준으로 필터링되거나 집계되는 쿼리를 최적화합니다.

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 }
      column: gender { field: users.gender }
      derived_column: num_orders {
        sql: COUNT(order.customer_id) ;;
      }
    }
    partition_keys: [ "date" ]
    cluster_keys: [ "city", "age_tier", "gender" ]
    datagroup_trigger: daily_datagroup
  }
}

cluster_keys의 언어 지원

cluster_keys를 사용할 수 있는지 여부는 Looker 연결에서 사용하는 데이터베이스 언어에 따라 다릅니다. Looker의 최신 출시 버전에서는 다음 언어에서 cluster_keys를 지원합니다.

언어 지원 여부
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 AlloyDB for PostgreSQL
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