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刷新 SPICE 数据
刷新数据集
要在数据集页面上刷新基于 Amazon S3 或数据库数据来源的 SPICE 数据集，请按照以下过程操作。
从数据集页面刷新 SPICE 数据
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在数据集页面上，选择数据集以打开它。
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在打开的数据集详细信息页面上，选择刷新选项卡，然后选择立即刷新。
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将刷新类型保留为完全刷新。
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如果刷新的是 Amazon S3 数据集，请为 S3 清单选择以下任一选项：
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要使用您上次提供给 Amazon 的相同清单文件 QuickSight，请选择现有清单。如果您更改了位于上次提供的文件位置或 URL 处的清单文件，则返回数据将反映这些更改。
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要通过从本地网络上传新的清单文件来指定清单文件，请选择 Upload Manifest，然后选择 Upload manifest file。对于 Open，请选择一个文件，然后选择 Open。
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要提供 URL 以指定新的清单文件，请在 Input manifest URL (输入清单 URL) 中输入清单的 URL。您可以通过以下方式在 Amazon S3 控制台中找到清单文件 URL：打开清单文件的上下文菜单（单击右键），选择属性，然后查看链接框。
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选择 Refresh。
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如果刷新的是 Amazon S3 数据集，请选择确定，然后再次选择确定。
如果刷新的是数据库数据集，请选择确定。
增量刷新数据集
| 适用于：企业版 |
对于基于 SQL 的数据来源，例如 Amazon Redshift、Amazon Athena、PostgreSQL 或 Snowflake，您可以在回顾时间窗口内增量刷新数据。
增量刷新仅查询数据集在指定的回顾时间窗口内定义的数据。它将该窗口的时间范围内对数据集进行的所有插入、删除和修改从其来源传输到数据集。该窗口中当前位于 SPICE 的数据将被删除并替换为新数据。
使用增量刷新后，每次刷新时查询和传输的数据会减少。例如，假设您有一个包含 18 万条记录的数据集，其中包括从 1 月 1 日到 6 月 30 日的数据。7 月 1 日，您对数据进行增量刷新，回顾窗口为七天。 QuickSight 查询数据库，询问自6月24日（7天前）以来的所有数据，即7,000条记录。 QuickSight 然后删除 6 月 24 SPICE 日及之后的当前数据，并追加新查询的数据。第二天（7月2日） QuickSight 做同样的事情，但是从6月25日开始查询（又是7,000条记录），然后从同一日期的现有数据集中删除。系统不必每天摄取 18 万条记录，而只需摄取 7000 条记录。
要在数据集页面上增量刷新基于 SQL 数据来源的 SPICE 数据集，请按照以下过程操作。
增量刷新基于 SQL SPICE 的数据集
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在数据集页面上，选择数据集以打开它。
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在打开的数据集详细信息页面上，选择刷新选项卡，然后选择立即刷新。
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对于刷新类型，选择增量刷新。
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如果这是您第一次对数据集进行增量刷新，请选择配置。
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在配置增量刷新页面上，执行以下操作：
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对于日期列，选择回顾时间窗口所基于的日期列。
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对于窗口大小，输入大小的数字，然后选择要回顾更改的时间长度。
您可以选择刷新从现在开始的指定小时数、天数或周数内发生的数据更改。例如，您可以选择刷新在当前日期后两周内发生的数据更改。
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选择提交。
在数据准备期间刷新数据集
要在数据准备期间刷新基于 Amazon S3 或数据库数据来源的 SPICE 数据集，请按照以下过程操作。
在数据准备期间刷新 SPICE 数据
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在数据集页面上，选择数据集，然后选择编辑数据集。
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在数据集屏幕上，选择立即刷新。
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将刷新类型设置为完全刷新。
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（可选）如果刷新的是 Amazon S3 数据集，请为 S3 清单选择以下任一选项：
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要使用您上次提供给 Amazon 的相同清单文件 QuickSight，请选择现有清单。如果您更改了位于上次提供的文件位置或 URL 处的清单文件，则返回数据将反映这些更改。
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要通过从本地网络上传新的清单文件来指定清单文件，请选择 Upload Manifest，然后选择 Upload manifest file。对于 Open，请选择一个文件，然后选择 Open。
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要提供 URL 以指定新的清单文件，请在 Input manifest URL (输入清单 URL) 中输入清单的 URL。您可以通过以下方式在 Amazon S3 控制台中找到清单文件 URL：打开清单文件的上下文菜单（单击右键），选择属性，然后查看链接框。
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选择 Refresh。
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如果刷新的是 Amazon S3 数据集，请选择确定，然后再次选择确定。
如果刷新的是数据库数据集，请选择确定。
按计划刷新数据集
要计划刷新数据，请按照以下过程操作。如果数据集基于直接查询而未存储在 SPICE 中，您可以打开数据集以刷新数据。您也可以刷新分析或控制面板中的页面以刷新数据。
按计划刷新 SPICE 数据
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在数据集页面上，选择数据集以打开它。
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在打开的数据集详细信息页面上，选择刷新选项卡，然后选择添加新计划。
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在创建刷新计划屏幕上，为您的计划选择各项设置：
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对于 Time zone (时区)，选择适用于数据刷新的时区。
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对于开始时间，选择刷新开始日期和时间。使用 HH:MM 和 24 小时格式，例如，13:30。
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对于频率，选择以下任一选项：
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对于 Standard 或 Enterprise 版，您可以选择 Daily（每天）、Weekly（每周）或 Monthly（每月）。
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每天：每天重复。
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每周：在每周的同一天重复。
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Monthly：在每月的同一天重复。要在每月的 29、30 或 31 日刷新数据，请从列表中选择 Last day of month。
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对于 Enterprise 版，您可以选择 Hourly（每小时）。此设置将从您选择的时间开始每小时刷新一次您的数据集。因此，如果您选择 1:05 作为开始时间，数据将每个小时刷新一次，刷新时间为整点的五分钟后。
如果您决定使用每小时刷新，则无法同时使用额外的刷新计划。要创建每小时刷新计划，请删除该数据集的任何其他现有计划。此外，在创建每日、每周或每月计划之前，请删除任何现有的每小时计划。
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选择保存。
计划的数据集摄取将在预定日期和时间的 10 分钟内进行。
使用 Amazon QuickSight 控制台，您可以为每个数据集创建五个计划。创建五个计划后，创建按钮会变成禁用状态。
按计划增量刷新数据集
| 适用于：企业版 |
对于基于 SQL 的数据来源，例如 Amazon Redshift、Athena、PostgreSQL 或 Snowflake，您可以安排增量刷新。要在数据集页面上增量刷新基于 SQL 数据来源的 SPICE 数据集，请按照以下过程操作。
为基于 SQL 的 SPICE 数据集设置增量刷新计划
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在数据集页面上，选择数据集以打开它。
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在打开的数据集详细信息页面上，选择刷新选项卡，然后选择添加新计划。
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在创建计划页面上，对于刷新类型，选择增量刷新。
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如果这是您对该数据集进行的首次增量刷新，请选择配置，然后执行以下操作：
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对于日期列，选择回顾时间窗口所基于的日期列。
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对于窗口大小，输入大小的数字，然后选择要回顾更改的时间长度。
您可以选择刷新从现在开始的指定小时数、天数或周数内发生的数据更改。例如，您可以选择刷新在当前日期后两周内发生的数据更改。
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选择提交。
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对于 Time zone (时区)，选择适用于数据刷新的时区。
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对于 Repeats（重复），选择以下选项之一：
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您可以选择每 15 分钟、每 30 分钟、每小时、每天、每周或每月。
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每 15 分钟：从您选择的时间开始，每 15 分钟重复一次。因此，如果您选择 1:05 作为开始时间，则数据将在 1:20 刷新，然后在 1:35 再次刷新，依此类推。
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每 30 分钟：从您选择的时间开始，每 30 分钟重复一次。因此，如果您选择 1:05 作为开始时间，则数据将在 1:35 刷新，然后在 2:05 再次刷新，依此类推。
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每小时：从您选择的时间开始，每小时重复一次。因此，如果您选择 1:05 作为开始时间，数据将每个小时刷新一次，刷新时间为整点的五分钟后。
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每天：每天重复。
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每周：在每周的同一天重复。
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Monthly：在每月的同一天重复。要在每月的 29、30 或 31 日刷新数据，请从列表中选择 Last day of month。
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如果您决定使用每 15 或 30 分钟或每小时刷新，则无法同时使用额外的刷新计划。要按照每 15 分钟、每 30 分钟或每小时创建刷新计划，请移除该数据集的所有其他现有计划。此外，在创建每天、每周或每月计划之前，请删除任何现有的每分钟或小时计划。
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对于开始，选择刷新开始日期。
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对于时间，指定应开始刷新的时间。使用 HH:MM 和 24 小时格式，例如，13:30。
计划的数据集摄取将在预定日期和时间的 10 分钟内进行。
在某些情况下，增量刷新数据集可能会出现问题，导致您想要回滚数据集。或者，您可能不想再增量刷新数据集。在这种情况下，您可以删除计划刷新。
为此，请在数据集页面上选择数据集，选择计划刷新，然后选择计划刷新右侧的 x 图标。删除增量刷新配置会启动完全刷新。作为此完全刷新的一部分，所有为增量刷新准备的配置都将被删除。
