Einschränkungen

Beachten Sie bei der Verwendung des Datentyps SUPER die folgenden Einschränkungen:

• Sie können SUPER-Spalten weder als Verteilungs- noch als Sortierschlüssel definieren.

• Ein einzelnes SUPER-Objekt kann bis zu 16 MB an Daten enthalten.

• Ein einzelner Wert innerhalb eines SUPER-Objekts ist auf die maximale Länge des entsprechenden Amazon-Redshift-Typs begrenzt. Beispielsweise ist ein einzelner, in SUPER geladener Zeichenfolgenwert auf die maximale VARCHAR-Länge von 65 535 Bytes beschränkt.

• Sie können keine Teilaktualisierungs- oder Transformationsvorgänge für SUPER-Spalten durchführen.

• Sie können den SUPER-Datentyp und seinen Alias nicht in Right Joins oder Full Outer Joins verwenden.

• Der SUPER Datentyp unterstützt XML nicht als eingehendes oder ausgehendes Serialisierungsformat.

• In der FROM-Klausel einer Unterabfrage (die korreliert ist oder nicht), die eine Tabellenvariable zum Aufheben der Verschachtelung referenziert, kann die Abfrage nur auf ihre übergeordnete Tabelle und nicht auf andere Tabellen verweisen.

• Einschränkungen für die Umwandlung

  SUPER-Werte können in andere Datentypen umgewandelt werden und umgekehrt, mit folgenden Ausnahmen:

  • Amazon Redshift unterscheidet keine Ganzzahlen und Dezimalstellen der Skala 0.

  • Wenn die Skalierung nicht Null ist, hat der SUPER-Datentyp dasselbe Verhalten wie andere Amazon-Redshift-Datentypen, mit der Ausnahme, dass Amazon Redshift Super-bezogene Fehler in null konvertiert, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

    SELECT 5::bool;
     bool
    -------
     True
    (1 row)
    
    SELECT 5::decimal::bool;
    ERROR:  cannot cast type numeric to boolean
    
    SELECT 5::super::bool;
     bool
    -------
     True
    (1 row)
    
    SELECT 5.0::bool;
    ERROR:  cannot cast type numeric to boolean
    
    SELECT 5.0::super::bool;
     bool
    -------
    (1 row)

  • Amazon Redshift wandelt die Datums- und Uhrzeittypen nicht in den SUPER-Datentyp um. Amazon Redshift kann nur Datums- und Uhrzeitdatentypen vom SUPER-Datentyp übertragen, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

    SELECT o.o_orderdate FROM customer_orders_lineitem c,c.c_orders o;
      order_date
    ------------------
     "2001-09-08"
    (1 row)
    
    
    SELECT JSON_TYPEOF(o.o_orderdate) FROM customer_orders_lineitem c,c.c_orders o;
     json_typeof
    -----------------
     string
    (1 row)
    
    
    SELECT o.o_orderdate::date FROM customer_orders_lineitem c,c.c_orders o;
     order_date
    ----------------
     2001-09-08
    (1 row)
    
    
    --date/time cannot be cast to super 
    SELECT '2019-09-09'::date::super;
    ERROR:  cannot cast type date to super

  • Die Umwandlung von nicht-skalaren Werten (Objekt und Array) in eine Zeichenfolge gibt NULL zurück. Um diese nicht skalaren Werte korrekt zu serialisieren, sollten Sie sie nicht umwandeln. Verwenden Sie stattdessen json_serialize, um nicht-skalare Werte umzuwandeln. Die json_serialize-Funktion gibt einen varchar zurück. Normalerweise müssen Sie nicht skalare Werte in varchar umwandeln, da Amazon Redshift implizit serialisiert, wie im folgenden ersten Beispiel gezeigt.

    SELECT r_nations FROM region_nations WHERE r_regionkey=300;
       r_nations
    ----------------
     [1,"abc",null]
    (1 row)
    
    SELECT r_nations::varchar FROM region_nations WHERE r_regionkey=300;
     r_nations
    -------------
    (1 row)
    
    SELECT JSON_SERIALIZE(r_nations) FROM region_nations WHERE r_regionkey=300;
     json_serialize
    -----------------
     [1,"abc",null]
    (1 row)

  • Bei Datenbanken ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung unterstützt Amazon Redshift den SUPER-Datentyp nicht. Bei Spalten ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung werden sie von Amazon Redshift nicht in den SUPER-Typ umgewandelt. Daher unterstützt Amazon Redshift keine SUPER-Spalten, die mit Spalten ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung interagieren, die die Umwandlung auslösen.

• Amazon Redshift unterstützt keine flüchtigen Funktionen wie RANDOM ( ) oder TIMEOFDAY ( ) in Unterabfragen, die die Verschachtelung einer äußeren Tabelle oder linken Seite (LHS) von IN-Funktionen mit solchen Unterabfragen aufheben.