Merobek-robek data semi-terstruktur ke dalam kolom SUPER dengan tampilan terwujud

Dengan Amazon Redshift, Anda dapat meningkatkan kinerja kueri dengan merobek-robek data ke dalam kolom SUPER menggunakan tampilan terwujud. Penghancuran mengacu pada proses memecah tipe data yang kompleks seperti JSON semi-terstruktur atau XMLmenjadi kolom yang lebih kecil dan datar. Kolom SUPER adalah bentuk khusus penyimpanan kolumnar yang dioptimalkan untuk memindai data parut dengan cepat.

Bagian berikut menjelaskan langkah-langkah dan pertimbangan untuk merobek-robek data ke dalam kolom SUPER menggunakan tampilan terwujud di Amazon Redshift.

Contoh berikut menunjukkan tampilan terwujud yang mencabik-cabik data bersarang dengan kolom yang dihasilkan masih menjadi tipe data SUPER.

SELECT c.c_name, o.o_orderstatus
FROM customer_orders_lineitem c, c.c_orders o;

Contoh berikut menunjukkan tampilan terwujud yang membuat kolom skalar Amazon Redshift konvensional dari data yang diparut.

SELECT c.c_name, c.c_orders[0].o_totalprice
FROM customer_orders_lineitem c;

Anda dapat membuat satu tampilan terwujud super_mv untuk mempercepat kedua kueri.

Untuk menjawab kueri pertama, Anda harus mewujudkan atribut o_orderstatus. Anda dapat menghilangkan atribut c_name karena tidak melibatkan navigasi bersarang atau unnesting. Anda juga harus menyertakan dalam tampilan terwujud atribut c_custkey dari customer_orders_lineitem untuk dapat menggabungkan tabel dasar dengan tampilan terwujud.

Untuk menjawab kueri kedua, Anda juga harus mewujudkan atribut o_totalprice dan indeks array o_idx dari c_orders. Oleh karena itu, Anda dapat mengakses indeks 0 dari c_orders.

CREATE MATERIALIZED VIEW super_mv distkey(c_custkey) sortkey(c_custkey) AS (
  SELECT c_custkey, o.o_orderstatus, o.o_totalprice, o_idx
  FROM customer_orders_lineitem c, c.c_orders o AT o_idx
);

Atribut o_orderstatus dan o_totalprice dari tampilan super_mv yang terwujud adalah SUPER.

Tampilan super_mv yang terwujud akan disegarkan secara bertahap setelah perubahan pada tabel dasar customer_orders_lineitem.

REFRESH MATERIALIZED VIEW super_mv;
INFO: Materialized view super_mv was incrementally updated successfully.

Untuk menulis ulang kueri PartiQL pertama sebagai kueri SQL biasa, bergabunglah dengan customer_orders_lineitem dengan super_mv sebagai berikut.

SELECT c.c_name, v.o_orderstatus
FROM customer_orders_lineitem c 
JOIN super_mv v ON c.c_custkey = v.c_custkey;

Demikian pula, Anda dapat menulis ulang kueri PartiQL kedua. Contoh berikut menggunakan filter pada o_idx = 0.

SELECT c.c_name, v.o_totalprice
FROM customer_orders_lineitem c 
JOIN super_mv v ON c.c_custkey = v.c_custkey
WHERE v.o_idx = 0;

Dalam perintah CREATE MATERIALIZED VIEW, tentukan c_custkey sebagai kunci distribusi dan kunci sortir untuk super_mv. Amazon Redshift melakukan gabungan gabungan yang efisien, dengan asumsi bahwa c_custkey juga merupakan kunci distribusi dan kunci pengurutan customer_orders_lineitem. Jika bukan itu masalahnya, Anda dapat menentukan c_custkey sebagai kunci pengurutan dan kunci distribusi customer_orders_lineitem sebagai berikut.

ALTER TABLE customer_orders_lineitem
ALTER DISTKEY c_custkey, ALTER SORTKEY (c_custkey);

Gunakan pernyataan EXPLOW untuk memverifikasi bahwa Amazon Redshift melakukan gabungan gabungan pada kueri yang ditulis ulang.

EXPLAIN
      SELECT c.c_name, v.o_orderstatus
      FROM customer_orders_lineitem c JOIN super_mv v ON c.c_custkey = v.c_custkey;
      
      QUERY PLAN                                              
      ------------------------------------------------------------------------------------------------------
      XN Merge Join DS_DIST_NONE  (cost=0.00..34701.82 rows=1470776 width=27)
      Merge Cond: ("outer".c_custkey = "inner".c_custkey)
      ->  XN Seq Scan on mv_tbl__super_mv__0 derived_table2  (cost=0.00..14999.86 rows=1499986 width=13)
      ->  XN Seq Scan on customer_orders_lineitem c  (cost=0.00..999.96 rows=99996 width=30)
      (4 rows)