インデックス

用途

view: my_view {
  derived_table: {
    indexes: ["order_id"]
    ...
  }
}
階層
view
derived_table
indexes

または

explore
aggregate_table
materialization
indexes
デフォルト値
なし

許可
PDT またはサマリー表の 1 つ以上の列の名前

特別なルール
indexes は 特定の言語でのみサポートされています

定義

indexes パラメータを使用すると、永続的な派生テーブル（PDT）またはサマリー表の列にインデックスを適用できます。複数の列を追加すると、指定した列ごとに 1 つのインデックスが作成されます。単一の複数列インデックスは作成されません。クエリに indexes パラメータがない場合、クエリのパフォーマンスを向上させるために indexes パラメータを追加するよう Looker から警告が表示されます。永続的な派生テーブルのインデックス設定について詳しくは、Looker の派生テーブルのドキュメント ページをご覧ください。

indexes をサポートする言語の一覧については、このページの indexes の言語サポートのセクションをご覧ください。

indexes パラメータは、PDT や集約テーブルなど、永続的なテーブルでのみ機能します。indexes は永続性戦略のない 派生テーブル ではサポートされていません。

また、indexes パラメータは、create_process または sql_create を使用して定義された派生テーブルではサポートされていません。

Redshift で indexes を使用すると、インターリーブ ソートキーが作成されます。sortkeys を使用して通常のソートキーを作成することもできますが、両方を同時に使用することはできません。分散キーは distribution で作成できます。

一般に、インデックスは主キーと日付または時刻の列に適用する必要があります。

例

従来のデータベース（MySQL や Postgres など）の場合は、customer_order_facts 永続的な派生テーブルを作成します。PDT は order_datagroup データグループ がトリガーされると再構築され、customer_id にインデックスが設定されます。

view: customer_order_facts {
  derived_table: {
    explore_source: order {
      column: customer_id { field: order.customer_id }
      column: lifetime_orders { field: order.lifetime_orders }
    }
    datagroup_trigger: order_datagroup
    indexes: ["customer_id"]
  }
}

従来のデータベースの場合は、SQL クエリに基づいて customer_order_facts 永続的な派生テーブルを作成し、customer_id にインデックスを適用します。

view: customer_order_facts {
  derived_table: {
    sql:
      SELECT
        customer_id,
        COUNT(*) AS lifetime_orders
      FROM
        order
      GROUP BY
        customer_id ;;
    persist_for: "24 hours"
    indexes: ["customer_id"]
  }
}

従来のデータベースの場合は、customer_id と date の両方にインデックスを設定して customer_day_facts 派生テーブルを作成します。

view: customer_day_facts {
  derived_table: {
    sql:
      SELECT
        customer_id,
        DATE(order_time) AS date,
        COUNT(*) AS num_orders
      FROM
        order
      GROUP BY
        customer_id ;;
    persist_for: "24 hours"
    indexes: ["customer_id", "date"]
  }
}

Redshift データベースの場合は、customer_id と date から作成されたインターリーブ ソートキーを使用して customer_day_facts 派生テーブルを作成します。

view: customer_day_facts {
  derived_table: {
    sql:
      SELECT
        customer_id,
        DATE(order_time) AS date,
        COUNT(*) AS num_orders
      FROM
        order
      GROUP BY
        customer_id ;;
    persist_for: "24 hours"
    indexes: ["customer_id", "date"]
  }
}

indexes の言語サポート

indexes を使用できるかどうかは、Looker 接続で使用されているデータベース言語によって異なります。従来のデータベース（MySQL や Postgres など）以外のものを使用している場合、データベースが indexes パラメータをサポートしていない可能性があります。その場合は、Looker から警告が表示されます。indexes パラメータを、データベース接続に適したパラメータに置き換えることができます。このようなパラメータについて詳しくは、ビューのパラメータのドキュメント ページをご覧ください。

Looker の最新リリースでは、以下の言語で indexes がサポートされています。

言語 サポート対象
Actian Avalanche
Amazon Athena
Amazon Aurora MySQL
Amazon Redshift
Amazon Redshift 2.1+
Amazon Redshift Serverless 2.1+
Apache Druid
Apache Druid 0.13.x - 0.17.x
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
MongoSQL
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