SUPER-Datentyp mit materialisierten Ansichten

Mit Amazon Redshift können Sie materialisierte Ansichten verwenden, um die Leistung und Flexibilität von Abfragen zu verbessern, die für den SUPER-Datentyp ausgeführt werden. Mit dem SUPER-Datentyp können Sie eine Obermenge von Spalten aus den Basistabellen in einer materialisierten Ansicht speichern, so dass Sie die materialisierte Ansicht direkt abfragen können, ohne die Basistabellen zu verbinden. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie materialisierte Ansichten mit dem SUPER-Datentyp in Amazon Redshift erstellen und verwenden.

Amazon Redshift unterstützt materialisierte Ansichten mit Spalten des Datentyps SUPER und PartiQL-Abfragen. Materialisierte Ansichten können inkrementell aktualisiert werden, wohingegen Amazon Redshift nur Daten aktualisiert, die sich in den Basistabellen seit dem letzten Aktualisierungsvorgang geändert haben. Dieser selektive Aktualisierungsansatz macht den Aktualisierungsprozess effizienter als vollständige Neuberechnungen. Weitere Hinweise zu materialisierten Ansichten finden Sie unter Materialisierte Ansichten in Amazon Redshift.

Beschleunigen von PartiQL-Abfragen

Sie können materialisierte Ansichten verwenden, um PartiQL-Abfragen zu beschleunigen, die hierarchische Daten in SUPER-Spalten navigieren und/oder deren Verschachtelung aufheben. Erstellen Sie eine oder mehrere materialisierte Ansichten, um die SUPER-Werte in mehrere Spalten aufzuteilen, die spaltenförmige Organisation von Amazon-Redshift-Analyseabfragen zu verwenden und so verschachtelte Daten zu extrahieren und zu normalisieren. Der Grad der Normalisierung hängt davon ab, wie viel Aufwand Sie bei der Umwandlung der SUPER-Daten in herkömmliche spaltenförmige Daten aufwenden.

In den folgenden Themen finden Sie Beispiele für die Aufschlüsselung oder Aufteilung komplexer Daten in kleinere Spalten sowie für die Erstellung skalarer Spalten aus aufgeteilten Daten, um die Leistung zu verbessern.