Tipo de datos SUPER y vistas materializadas

Con Amazon Redshift, puede utilizar las vistas materializadas para mejorar el rendimiento y la flexibilidad de las consultas que se ejecutan en el tipo de datos SUPER. El tipo de datos SUPER le permite almacenar un superconjunto de columnas de las tablas base en una vista materializada, lo que le permite consultar la vista materializada directamente sin unir las tablas base. En las siguientes secciones, se muestra cómo crear y utilizar vistas materializadas con el tipo de datos SUPER en Amazon Redshift.

Amazon Redshift admite vistas materializadas que incorporan columnas de tipo de datos SUPER y consultas PartiQL. Las vistas materializadas se pueden actualizar de forma incremental, mientras que Amazon Redshift solo actualiza los datos que han cambiado en las tablas base desde la última operación de actualización. Este enfoque de actualización selectiva hace que el proceso de actualización sea más eficiente que los recálculos completos. Para obtener más información acerca de las vistas materializadas, consulte Vistas materializadas en Amazon Redshift.

Aceleración de consultas PartiQL

Puede utilizar vistas materializadas para acelerar las consultas PartiQL que navegan por los datos jerárquicos de las columnas SUPER o eliminan su anidamiento. Al crear una o más vistas materializadas para triturar los valores SUPER en varias columnas y utilizar la organización en columnas de las consultas de análisis de Amazon Redshift, puede básicamente extraer y normalizar los datos anidados. El nivel de normalización depende de cuánto esfuerzo destine a convertir los datos SUPER en datos convencionales divididos en columnas.

En los temas siguientes se muestran ejemplos de cómo desglosar o triturar datos complejos en columnas más pequeñas, así como cómo crear columnas escalares a partir de datos triturados para mejorar el rendimiento.