Creazione di colonne scalari Amazon Redshift da dati suddivisi

I dati senza schema archiviati in SUPER possono influire sulle prestazioni di Amazon Redshift. Ad esempio, filtrare i predicati o unire le condizioni in quanto le scansioni limitate all'intervallo non possono utilizzare in modo efficace le mappe di zona. Gli utenti e gli strumenti di BI possono utilizzare le viste materializzate come presentazione convenzionale dei dati e aumentare le prestazioni delle query analitiche.

La query seguente esegue la scansione della vista materializzata super_mv e filtra su o_orderstatus.

SELECT c.c_name, v.o_totalprice
FROM customer_orders_lineitem c
JOIN super_mv v ON c.c_custkey = v.c_custkey
WHERE v.o_orderstatus = 'F';

Ispezionare stl_scan per verificare che Amazon Redshift non sia in grado di utilizzare in modo efficace le mappe delle zone nella scansione con limiti di intervallo su o_orderstatus.

SELECT slice, is_rrscan FROM stl_scan
WHERE query = pg_last_query_id() AND perm_table_name LIKE '%super_mv%';

 slice | is_rrscan 
-------+-----------
     0 | f
     1 | f
     5 | f
     4 | f
     2 | f
     3 | f
(6 rows)

Nell'esempio seguente viene eseguito l'adattamento della vista materializzata super_mv per creare colonne scalari fuori dai dati suddivisi. In questo caso, Amazon Redshift avvia o_orderstatus da SUPER a VARCHAR. Inoltre, specificare o_orderstatus come chiave di ordinamento per super_mv.

CREATE MATERIALIZED VIEW super_mv distkey(c_custkey) sortkey(c_custkey, o_orderstatus) AS (
  SELECT c_custkey, o.o_orderstatus::VARCHAR AS o_orderstatus, o.o_totalprice, o_idx
  FROM customer_orders_lineitem c, c.c_orders o AT o_idx
);

Dopo aver rieseguito la query, verificare che Amazon Redshift possa ora utilizzare le mappe delle zone.

SELECT v.o_totalprice
FROM super_mv v
WHERE v.o_orderstatus = 'F';

È possibile verificare che la scansione con limiti di intervallo ora utilizzi mappe di zona come indicato di seguito.

SELECT slice, is_rrscan FROM stl_scan
WHERE query = pg_last_query_id() AND perm_table_name LIKE '%super_mv%';

 slice | is_rrscan 
-------+-----------
     0 | t
     1 | t
     2 | t
     3 | t
     4 | t
     5 | t
(6 rows)