sortkeys

Nutzung

view: my_view {
  derived_table: {
    sortkeys: ["date"]
    ...
  }
}

Hierarchie Datei ansehen view derived_table sortkeys - oder - Modelldatei explore aggregate_table materialization sortkeys

Standardwert Keine Akzeptiert Die Namen von einer oder mehreren Spalten in einer PDT oder einer aggregierten Tabelle Sonderregeln sortkeys wird nur für bestimmte Dialekte unterstützt

Definition

Mit dem sortkeys Parameter können Sie eine oder mehrere Spalten einer persistenten abgeleiteten Tabelle (Persistent Derived Table, PDT) oder einer aggregierten Tabelle angeben, auf die ein regulärer Sortierschlüssel angewendet werden soll. Mit einem Sortierschlüssel können Sie die Spalten einer PDT angeben, nach denen am häufigsten sortiert wird, um Abfragen der Daten zu beschleunigen.

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

Sie können auch einen verschachtelten Sortierschlüssel mit indexes erstellen. Beide können nicht gleichzeitig verwendet werden, aber mindestens einer ist erforderlich.

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

Außerdem wird der sortkeys Parameter für abgeleitete Tabellen, die mit create_process oder sql_create definiert wurden, nicht unterstützt.

Im Allgemeinen sollte ein Sortierschlüssel auf Datums- oder Zeitspalten in der Tabelle und möglicherweise auf Spalten angewendet werden, die häufig als Filter verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie in der Amazon Redshift-Dokumentation.

Beispiele

In diesen Beispielen wird davon ausgegangen, dass Sie mit einer Redshift-Datenbank arbeiten, damit Sie den Parameter sortkeys verwenden können.

Erstellen Sie eine customer_day_facts persistente native abgeleitete Tabelle mit einem Sortierschlüssel für date, die neu erstellt wird, wenn die Datengruppe order_datagroup ausgelöst wird:

view: customer_day_facts {
  derived_table: {
    explore_source: order {
      column: customer_id { field: order.customer_id }
      column: date { field: order.order_date }
      column: num_orders { field: order.customer_order_count }
    }
    datagroup_trigger: order_datagroup
    sortkeys: ["date"]
  }
}

Erstellen Sie eine abgeleitete Tabelle customer_day_facts, die auf einer SQL-Abfrage basiert und einen Sortierschlüssel für date hat:

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"
    sortkeys: ["date"]
  }
}

Erstellen Sie eine abgeleitete Tabelle customer_day_facts, die auf einer SQL-Abfrage mit einem Sortierschlüssel für date und customer_id basiert:

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"
    sortkeys: ["date", "customer_id"]
  }
}

Dialektunterstützung für sortkeys

Die Möglichkeit, sortkeys zu verwenden, hängt von dem Datenbankdialekt ab, den Ihre Looker-Verbindung verwendet. In der neuesten Version von Looker unterstützen die folgenden Dialekte sortkeys:

Für herkömmliche SQL-Dialekte wie MySQL und Postgres sollten Sie indexes verwenden. sortkeys funktioniert nicht mit diesen Datenbanken.

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.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