Tipo de dados SUPER com visões materializadas

Com o Amazon Redshift, é possível usar visões materializadas para melhorar o desempenho e a flexibilidade de consultas executadas em tipo de dados SUPER. O tipo de dados SUPER permite armazenar um superconjunto de colunas das tabelas base em uma visão materializada, possibilitando que você consulte a visão materializada diretamente sem unir as tabelas base. As seções a seguir mostram como criar e usar visões materializadas com o tipo de dados SUPER no Amazon Redshift.

O Amazon Redshift dá suporte a visões materializadas que incorporam colunas de tipo de dados SUPER e consultas PartiQL. As visões materializadas podem ser atualizadas incrementalmente, enquanto o Amazon Redshift atualiza somente os dados que foram alterados nas tabelas base desde a última operação de atualização. Essa abordagem de atualização seletiva torna o processo de atualização mais eficiente do que os recálculos completos. Para obter mais informações sobre visões materializadas, consulte Visões materializadas no Amazon Redshift.

Acelerar consultas do PartiQL

Você pode usar visões materializadas para acelerar consultas do PartiQL que navegam e/ou aninhem dados hierárquicos em colunas SUPER. Ao criar uma ou mais visões materializadas para destruir os valores SUPER em várias colunas e utilizar a organização colunar das consultas analíticas do Amazon Redshift, você pode essencialmente extrair e normalizar dados aninhados. O nível de normalização depende de quanto esforço você colocar para transformar os dados SUPER em dados colunares convencionais.

Os tópicos a seguir mostram exemplos de como dividir ou fragmentar dados complexos em colunas menores, bem como criar colunas escalares a partir de dados fragmentados para melhorar o desempenho.