從 Oracle NetSuite 實體中讀取 - AWS Glue
分區查詢

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

從 Oracle NetSuite 實體中讀取

必要條件

您想要從中讀取的 Oracle NetSuite 物件。您將需要物件名稱，例如 deposit 或 timebill。下表顯示支援的實體。

來源的支援實體：

實體 可以篩選 支援排序依據 支援限制 支援 SELECT * 支援分區
訂金 是 否 是 是 是
說明項目 是 否 是 是 是
庫存項目 是 否 是 是 是
項目履行 是 否 是 是 是
項目群組 是 否 是 是 是
日誌項 是 否 是 是 是
非庫存購買項目 是 否 是 是 是
非庫存轉售項目 是 否 是 是 是
非庫存銷售項目 是 否 是 是 是
購買訂單 是 否 是 是 是
附屬公司 是 否 是 是 是
廠商 是 否 是 是 是
廠商帳單 是 否 是 是 是
供應商退貨授權 是 否 是 是 是
時間帳單 是 否 是 是 是
客戶付款 是 否 是 是 是
履行請求 是 否 是 是 是
項目 是 是 是 是 是
交易行 是 是 是 是 是
交易會計行 是 是 是 是 是
自訂記錄類型 (動態) 是 是 是 是 是

範例：

netsuiteerp_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="netsuiteerp",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "deposit",
        "API_VERSION": "v1"
    }
)

Oracle NetSuite 實體和欄位詳細資訊：

Oracle NetSuite 會在選取的實體下動態載入可用欄位。視欄位的資料類型而定，其支援下列篩選條件運算子。

欄位資料類型 支援的篩選條件運算子
String LIKE, =, !=
日期 BETWEEN, =, <, <=, >, >=
DateTime BETWEEN, <, <=, >, >=
數值 =, !=, <, <=, >, >=
Boolean =, !=

篩選條件表達式中布林值的預期輸入格式：

實體 布林值 "true" 值格式 布林值 "false" 值格式 範例
「項目」、「交易行」、「交易會計行」和「自訂記錄類型」實體 T 或 t F 或 f isinactive = "T" 或 isinactive = "t"
所有其他實體 true false isinactive = true

分區查詢

欄位型分區

Oracle NetSuite 連接器具有動態中繼資料，以便動態選擇欄位型分區的支援欄位。資料類型為 Integer、BigInteger、Date 或 DateTime 的欄位支援欄位型分區。

如果想要在 Spark 中使用並行，可以提供其他 Spark 選項 PARTITION_FIELD、LOWER_BOUND、UPPER_BOUND 和 NUM_PARTITIONS。使用這些參數，原始查詢會分區為可由 Spark 任務並行執行的子查詢的 NUM_PARTITIONS 數目。

  • PARTITION_FIELD：用來分區查詢的欄位名稱。

  • LOWER_BOUND：所選分區欄位的包含下限值。

    對於時間戳記欄位，接受 Spark SQL 查詢中使用的 Spark 時間戳記格式。

    有效值的範例：

    "TIMESTAMP \"1707256978123\""
"TIMESTAMP \"1702600882\""
"TIMESTAMP '2024-02-06T22:00:00:00.000Z'"
"TIMESTAMP '2024-02-06T22:00:00:00Z'"
"TIMESTAMP '2024-02-06'"

  • UPPER_BOUND：所選分區欄位的唯一上限值。

  • NUM_PARTITIONS：分區數目。

範例：

netsuiteerp_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="netsuiteerp",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "deposit",
        "API_VERSION": "v1",
        "PARTITION_FIELD": "id",
        "LOWER_BOUND": "1",
        "UPPER_BOUND": "10000",
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }

記錄型分區

如果想要在 Spark 中使用並行，可以提供其他 Spark 選項 NUM_PARTITIONS。使用此參數，原始查詢會分區為可由 Spark 任務並行執行的子查詢的 NUM_PARTITIONS 數目。

在記錄型分區中，會從 Oracle NetSuite API 中查詢存在的記錄總數，並除以提供的 NUM_PARTITIONS 數目，然後由每個子查詢同時擷取產生的記錄數目。

  • NUM_PARTITIONS：分區數目。

範例：

netsuiteerp_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="netsuiteerp",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "deposit",
        "API_VERSION": "v1",
        "NUM_PARTITIONS": "3"
    }