Beispiele für CTAS-Abfragen

Das folgende Beispiel erstellt eine Tabelle durch Kopieren aller Spalten aus einer Tabelle:

CREATE TABLE new_table AS 
SELECT * 
FROM old_table;

In der folgenden Variante des gleichen Beispiels enthält Ihre SELECT-Anweisung auch eine WHERE-Klausel. In diesem Fall wählt die Abfrage nur die Zeilen aus der Tabelle aus, die die WHERE-Klausel erfüllen:

CREATE TABLE new_table AS 
SELECT * 
FROM old_table 
WHERE condition;

Das folgende Beispiel erstellt eine neue Abfrage, die auf einer Reihe von Spalten aus einer anderen Tabelle ausgeführt wird:

CREATE TABLE new_table AS 
SELECT column_1, column_2, ... column_n 
FROM old_table;

Diese Variation des gleichen Beispiels erstellt eine neue Tabelle aus bestimmten Spalten aus mehreren Tabellen:

CREATE TABLE new_table AS
SELECT column_1, column_2, ... column_n 
FROM old_table_1, old_table_2, ... old_table_n;

Das folgende Beispiel verwendet WITH NO DATA, um eine neue Tabelle zu erstellen, die leer ist und das gleiche Schema wie die ursprüngliche Tabelle aufweist:

CREATE TABLE new_table 
AS SELECT * 
FROM old_table
WITH NO DATA; 

Mit CTAS können Sie eine Quelltabelle in einem Speicherformat verwenden, um eine weitere Tabelle in einem anderen Speicherformat zu erstellen.

Verwenden Sie die format-Eigenschaft, um ORC PARQUET ,AVRO, JSON oder TEXTFILE als Speicherformat für die neue Tabelle anzugeben.

Verwenden Sie für die Speicherformate PARQUET, ORC, TEXTFILE, und JSON die write_compression-Eigenschaft, um das Komprimierungsformat für die Daten der neuen Tabelle anzugeben. Informationen zu den Komprimierungsformaten, die jedes Dateiformat unterstützt, finden Sie unter Verwenden Sie die Komprimierung in Athena.

Das folgende Beispiel gibt an, dass die Daten in der Tabelle new_table im Parquet-Format gespeichert werden und die Snappy-Komprimierung verwenden. Die Standardkomprimierung für Parquet ist GZIP.

CREATE TABLE new_table
WITH (
      format = 'Parquet',
      write_compression = 'SNAPPY')
AS SELECT *
FROM old_table;

Das folgende Beispiel gibt an, dass die Daten in der Tabelle new_table im ORC-Format gespeichert werden und die Snappy-Komprimierung verwenden. Die Standardkomprimierung für ORC ist ZLIB.

CREATE TABLE new_table
WITH (format = 'ORC',
      write_compression = 'SNAPPY')
AS SELECT *
FROM old_table ;

Das folgende Beispiel gibt an, dass die Daten in der Tabelle new_table im Textfile-Format gespeichert werden und die Snappy-Komprimierung verwenden. Die Standardkomprimierung sowohl für das Textfile- als auch für das JSON-Format ist GZIP.

CREATE TABLE new_table
WITH (format = 'TEXTFILE',
      write_compression = 'SNAPPY')
AS SELECT *
FROM old_table ;

Die folgende CTAS-Abfrage wählt alle Datensätze aus old_table aus, die in CSV oder einem anderen Format gespeichert werden können, und erstellt eine neue Tabelle, wobei die zugrunde liegenden Daten im ORC-Format in Amazon S3 gespeichert sind:

CREATE TABLE my_orc_ctas_table
WITH (
      external_location = 's3://amzn-s3-demo-bucket/my_orc_stas_table/',
      format = 'ORC')
AS SELECT * 
FROM old_table;

Die folgenden Beispiele erstellen Tabellen, die nicht partitioniert werden. Die Tabellendaten werden in verschiedenen Formaten gespeichert. Einige dieser Beispiele geben den externen Speicherort an.

Das folgende Beispiel erstellt eine CTAS-Abfrage, die die Ergebnisse als Textdatei speichert:

CREATE TABLE ctas_csv_unpartitioned 
WITH (
     format = 'TEXTFILE', 
     external_location = 's3://amzn-s3-demo-bucket/ctas_csv_unpartitioned/') 
AS SELECT key1, name1, address1, comment1
FROM table1;

Im folgenden Beispiel werden die Ergebnisse in Parquet gespeichert und der standardmäßige Ergebnisspeicherort wird verwendet:

CREATE TABLE ctas_parquet_unpartitioned 
WITH (format = 'PARQUET') 
AS SELECT key1, name1, comment1
FROM table1;

In der folgenden Abfrage wird die Tabelle in JSON gespeichert und bestimmte Spalten aus den Ergebnissen der ursprünglichen Tabelle ausgewählt:

CREATE TABLE ctas_json_unpartitioned 
WITH (
     format = 'JSON',  
     external_location = 's3://amzn-s3-demo-bucket/ctas_json_unpartitioned/') 
AS SELECT key1, name1, address1, comment1
FROM table1;

Im folgenden Beispiel lautet das Format ORC:

CREATE TABLE ctas_orc_unpartitioned 
WITH (
     format = 'ORC') 
AS SELECT key1, name1, comment1 
FROM table1;

Im folgenden Beispiel lautet das Format Avro:

CREATE TABLE ctas_avro_unpartitioned 
WITH (
     format = 'AVRO', 
     external_location = 's3://amzn-s3-demo-bucket/ctas_avro_unpartitioned/') 
AS SELECT key1, name1, comment1
FROM table1;

Die folgenden Beispiele zeigen CREATE TABLE AS SELECT-Abfragen für partitionierte Tabellen in verschiedenen Datenspeicherformaten unter Verwendung von partitioned_by und anderen Eigenschaften in der WITH-Klausel. Weitere Informationen zur Syntax finden Sie unter CTASEigenschaften von Tabellen. Weitere Informationen zur Auswahl der Spalten für die Partitionierung finden Sie unter Verwenden Sie Partitioning und Bucketing.

CREATE TABLE ctas_csv_partitioned 
WITH (
     format = 'TEXTFILE',  
     external_location = 's3://amzn-s3-demo-bucket/ctas_csv_partitioned/', 
     partitioned_by = ARRAY['key1']) 
AS SELECT name1, address1, comment1, key1
FROM tables1;

CREATE TABLE ctas_json_partitioned 
WITH (
     format = 'JSON', 
     external_location = 's3://amzn-s3-demo-bucket/ctas_json_partitioned/', 
     partitioned_by = ARRAY['key1']) 
AS select name1, address1, comment1, key1 
FROM table1;

Das folgende Beispiel zeigt eine CREATE TABLE AS SELECT-Abfrage, die sowohl die Partitionierung als auch das Bucketing zum Speichern von Abfrageergebnissen in Amazon S3 verwendet. Die Tabellenergebnisse werden partitioniert und nach verschiedenen Spalten gruppiert. Athena unterstützt maximal 100 eindeutige Kombinationen aus Bucket und Partition. Wenn Sie beispielsweise eine Tabelle mit fünf Buckets erstellen, werden 20 Partitionen mit je fünf Buckets unterstützt. Weitere Informationen zur Syntax finden Sie unter CTASEigenschaften von Tabellen.

Weitere Informationen zur Auswahl der Spalten für das Bucketing finden Sie unter Verwenden Sie Partitioning und Bucketing.

CREATE TABLE ctas_avro_bucketed 
WITH (
      format = 'AVRO', 
      external_location = 's3://amzn-s3-demo-bucket/ctas_avro_bucketed/', 
      partitioned_by = ARRAY['nationkey'], 
      bucketed_by = ARRAY['mktsegment'], 
      bucket_count = 3) 
AS SELECT key1, name1, address1, phone1, acctbal, mktsegment, comment1, nationkey 
FROM table1;

Im folgenden Beispiel wird eine Iceberg-Tabelle mit Parquet-Datendateien erstellt. Die Dateien werden mithilfe der dt-Spalte in table1 nach Monaten partitioniert. Das Beispiel aktualisiert die Aufbewahrungseigenschaften für die Tabelle, sodass standardmäßig 10 Snapshots in jeder Verzweigung in der Tabelle aufbewahrt werden. Snapshots innerhalb der letzten 7 Tage werden ebenfalls aufbewahrt. Weitere Informationen zu Iceberg-Tabelleneigenschaften in Athena finden in Geben Sie die Tabelleneigenschaften an.

CREATE TABLE ctas_iceberg_parquet
WITH (table_type = 'ICEBERG',
      format = 'PARQUET', 
      location = 's3://amzn-s3-demo-bucket/ctas_iceberg_parquet/', 
      is_external = false,
      partitioning = ARRAY['month(dt)'],
      vacuum_min_snapshots_to_keep = 10,
      vacuum_max_snapshot_age_seconds = 604800
   ) 
AS SELECT key1, name1, dt FROM table1;

Im folgenden Beispiel wird eine Iceberg-Tabelle mit Avro-Datendateien mit Partitionierung durch key1 erstellt.

CREATE TABLE ctas_iceberg_avro
WITH ( format = 'AVRO', 
       location = 's3://amzn-s3-demo-bucket/ctas_iceberg_avro/', 
       is_external = false,
       table_type = 'ICEBERG',
       partitioning = ARRAY['key1']) 
AS SELECT key1, name1, date FROM table1;

Im folgenden Beispiel wird eine S3-Tabelle mithilfe von CTAS erstellt. Beachten Sie, dass die Eigenschaft location weggelassen wird und die table_type Standardeinstellung lautet: ICEBERG

CREATE TABLE "s3tablescatalog/amzn-s3-demo-bucket"."namespace"."s3-table-name"
WITH (
    format = 'PARQUET'
)
AS SELECT *
FROM source_table;

Sie können alle anderen Eigenschaften von Iceberg-Tabellen, wie Partitionierung und Bucketing, mit derselben Syntax wie normale Iceberg-Tabellen angeben.