SVV_INTEGRATION_TABLE_MAPPING - Amazon Redshift
TabellenspaltenBeispielabfragen

Amazon Redshift unterstützt ab dem 1. November 2025 nicht mehr die Erstellung neuer Python-UDFs. Wenn Sie Python-UDFs verwenden möchten, erstellen Sie die UDFs vor diesem Datum. Bestehende Python-UDFs funktionieren weiterhin wie gewohnt. Weitere Informationen finden Sie im Blog-Posting.

SVV_INTEGRATION_TABLE_MAPPING

SVV_INTEGRATION_TABLE_MAPPING zeigt die Zuordnung von Quelldatenbank, Schema, Tabelle, Spalte und Datentyp zum Ziel an, wenn der Identifizierungswert dieser Felder unterschiedlich ist.

Anmerkung

Diese Ansicht wird nur für die folgenden Typen von Null-ETL-Integrationen aufgefüllt:

  • AWS Glue-Anwendungen von Amazon SageMaker Lakehouse von Drittanbietern

  • Von Amazon DynamoDB zu Amazon SageMaker Lakehouse

Weitere Informationen finden Sie unter Null-ETL-Integrationen im AWS Glue-Entwicklerhandbuch.

Bei der Transformation von ID-Werten von der Quelle zum Ziel gelten die folgenden Regeln:

  • Großbuchstaben werden in Kleinbuchstaben umgewandelt.

  • Zeichen, die kein Kleinbuchstabe, keine Ziffer oder kein Unterstrich (_) sind, werden in einen Unterstrich (_) umgewandelt.

  • Wenn ein Konflikt mit einem vorhandenen ID-Wert besteht, wird ein Universally Unique Identifier (UUID) an die neue ID angehängt.

  • Wenn der Quell-ID-Wert ein Amazon-Redshift-Schlüsselwort ist, wird das Suffix _redshift an die neue ID angehängt.

Nach der Transformation muss ein Zeichen ein Kleinbuchstabe, eine Ziffer oder ein Unterstrich (_) sein und dem Regex-Muster [a-z0-9_] entsprechen. Die folgenden Beispiele veranschaulichen die Konvertierungsregeln:

Quelle Ziel Hinweise
foofooKeine Transformation
SäulenSenkrechter Strich
fooBarfoobar
foo1foo1Keine Transformation
foo_1foo_1Keine Transformation
Bar@1bar_1
foo_bar@foo_bar_
Fallcase_redshift

SVV_INTEGRATION_TABLE_MAPPING ist für alle Benutzer sichtbar. Superuser können alle Zeilen sehen; reguläre Benutzer können nur ihre eigenen Daten sehen. Weitere Informationen finden Sie unter Sichtbarkeit der Daten in Systemtabellen und Ansichten.

Informationen zu Null-ETL-Integrationen finden Sie unter Null-ETL-Integrationen im Managementleitfaden zu Amazon Redshift.

Tabellenspalten

Spaltenname Datentyp Beschreibung
integration_id character(128) Die Kennung, die der Integration zugeordnet ist.
source_database character(128) Der Name der Datenbank in der Quelle.
target_database character(128) Die Datenbank in Amazon Redshift, die die Integrationsdaten empfängt.
source_schema_name character(128) Der Name des Schemas in der Quelle.
target_schema_name character(128) Das Schema in Amazon Redshift, das die Integrationsdaten empfängt.
source_table_name character(128) Der Name der Tabelle in der Quelle.
target_table_name character(128) Die Tabelle in Amazon Redshift, die die Integrationsdaten empfängt.
source_column_name character(128) Der Name der Spalte in der Quelle.
target_column_name character(128) Die Spalte in Amazon Redshift, die die Integrationsdaten empfängt.
Quelldatentyp character(128) Der Datentyp der Spalte in der Quelle.
target_data_type character(128) Der Datentyp der Spalte in Amazon Redshift, die die Integrationsdaten empfängt.

Beispielabfragen

Der folgende SQL-Befehl zeigt die Zuordnung von Metadatenwerten von der Quelle zum Ziel an.

select * from svv_integration_table_mapping;

           integration_id              | source_database | target_database |  source_schema_name | target_schema_name | source_table_name | target_table_name | 
---------------------------------------+-----------------+-----------------+---------------------+--------------------+---------------------------------------+
  99108e72-1cfd-414f-8cc0-0216acefac77 |     mydatabase  |  mydatabase     |  myschema           | myschema           | Mytable           | mytable           | 
  
  
                                       | source_column_name | target_column_name |  source_data_type | target_data_type | 
                                       +--------------------+--------------------+-------------------+------------------+
                                       | Mycolumnname       | mycolumnname       |  Mydatatype       | mydatatype       |