Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。 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。 # UNLOAD 範例 這些範例會示範 UNLOAD 命令的各種參數。許多範例都會使用 TICKIT 範例資料。如需詳細資訊，請參閱[範本資料庫](c_sampledb.md)。 **注意** 這些範例包含換行以方便閱讀。請勿在 *credentials-args* 字串中包含換行或空格。 ## 將 VENUE 卸載至縱線分隔檔案 (預設分隔符號) 下列範例會卸載 VENUE 資料表並將資料寫入 `s3://amzn-s3-demo-bucket/unload/`： ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/unload/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'; ``` 根據預設，UNLOAD 會在每個分割中寫入一個或多個檔案。假設有一個雙節點叢集，且每個節點有兩個分割，則上方範例會在 `amzn-s3-demo-bucket` 中建立這些檔案： ``` unload/0000_part_00 unload/0001_part_00 unload/0002_part_00 unload/0003_part_00 ``` 為了能更清楚區分輸出檔案，您可以在位置中包含字首。下列範例會卸載 VENUE 資料表並將資料寫入 `s3://amzn-s3-demo-bucket/unload/venue_pipe_`： ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/unload/venue_pipe_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'; ``` 結果會是 `unload` 資料夾中的這四個檔案，同樣假設有四個分割。 ``` venue_pipe_0000_part_00 venue_pipe_0001_part_00 venue_pipe_0002_part_00 venue_pipe_0003_part_00 ``` ## 將 LINEITEM 資料表卸載至已分割的 Parquet 檔案 以下範例會使用以 `l_shipdate` 資料行分割的 Parquet 格式卸載 LINEITEM 資料表。 ``` unload ('select * from lineitem') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/lineitem/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' PARQUET PARTITION BY (l_shipdate); ``` 假設有四個分割，則結果產生的 Parquet 檔案會以動態方式分成不同的資料夾。 ``` s3://amzn-s3-demo-bucket/lineitem/l_shipdate=1992-01-02/0000_part_00.parquet 0001_part_00.parquet 0002_part_00.parquet 0003_part_00.parquet s3://amzn-s3-demo-bucket/lineitem/l_shipdate=1992-01-03/0000_part_00.parquet 0001_part_00.parquet 0002_part_00.parquet 0003_part_00.parquet s3://amzn-s3-demo-bucket/lineitem/l_shipdate=1992-01-04/0000_part_00.parquet 0001_part_00.parquet 0002_part_00.parquet 0003_part_00.parquet ... ``` **注意** 在某些情況下，UNLOAD 命令會使用 INCLUDE 選項，如下列 SQL 陳述式中所示。 ``` unload ('select * from lineitem') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/lineitem/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' PARQUET PARTITION BY (l_shipdate) INCLUDE; ``` 在這些情況下，`l_shipdate` 資料欄也在 Parquet 檔案的資料中。否則，`l_shipdate` 資料欄資料不在 Parquet 檔案中。 ## 將 VENUE 資料表卸載到 JSON 檔案中 下列範例會卸載 VENUE 資料表，並以 JSON 格式寫入資料至 `s3://amzn-s3-demo-bucket/unload/`。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/unload/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' JSON; ``` 以下是 VENUE 資料表的範例資料列。 ``` venueid | venuename | venuecity | venuestate | venueseats --------+----------------------------+-----------------+------------+----------- 1 | Pinewood Racetrack | Akron | OH | 0 2 | Columbus "Crew" Stadium | Columbus | OH | 0 4 | Community, Ballpark, Arena | Kansas City | KS | 0 ``` 卸載到 JSON 後，檔案的格式類似於以下內容。 ``` {"venueid":1,"venuename":"Pinewood Racetrack","venuecity":"Akron","venuestate":"OH","venueseats":0} {"venueid":2,"venuename":"Columbus \"Crew\" Stadium ","venuecity":"Columbus","venuestate":"OH","venueseats":0} {"venueid":4,"venuename":"Community, Ballpark, Arena","venuecity":"Kansas City","venuestate":"KS","venueseats":0} ``` ## 將 VENUE 卸載至 CSV 檔案 下列範例會卸載 VENUE 資料表，並以 CSV 格式寫入資料至 `s3://amzn-s3-demo-bucket/unload/`。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/unload/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' CSV; ``` 假設 VENUE 資料表包含下列資料列。 ``` venueid | venuename | venuecity | venuestate | venueseats --------+----------------------------+-----------------+------------+----------- 1 | Pinewood Racetrack | Akron | OH | 0 2 | Columbus "Crew" Stadium | Columbus | OH | 0 4 | Community, Ballpark, Arena | Kansas City | KS | 0 ``` 卸載檔案看起來類似下列。 ``` 1,Pinewood Racetrack,Akron,OH,0 2,"Columbus ""Crew"" Stadium",Columbus,OH,0 4,"Community, Ballpark, Arena",Kansas City,KS,0 ``` ## 使用分隔符號將 VENUE 卸載到 CSV 檔案 下列範例會卸載 VENUE 資料表，並使用縱線字元 (\$1) 做為分隔符號，寫入 CSV 格式的資料。卸載的檔案會寫入到 `s3://amzn-s3-demo-bucket/unload/`。此範例中的 VENUE 資料表在第一列 (`Pinewood Race|track`) 的值中包含縱線字元。它這樣做是為了表明結果中的值用雙引號括住。雙引號會逸出雙引號，而整個欄位會用雙引號括住。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/unload/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' CSV DELIMITER AS '|'; ``` 假設 VENUE 資料表包含下列資料列。 ``` venueid | venuename | venuecity | venuestate | venueseats --------+----------------------------+-----------------+------------+------------- 1 | Pinewood Race|track | Akron | OH | 0 2 | Columbus "Crew" Stadium | Columbus | OH | 0 4 | Community, Ballpark, Arena | Kansas City | KS | 0 ``` 卸載檔案看起來類似下列。 ``` 1|"Pinewood Race|track"|Akron|OH|0 2|"Columbus ""Crew"" Stadium"|Columbus|OH|0 4|Community, Ballpark, Arena|Kansas City|KS|0 ``` ## 使用資訊清單檔案卸載 VENUE 若要建立資訊清單檔案，請包括 MANIFEST 選項。下列範例會卸載 VENUE 資料表，並將資訊清單檔案與資料檔案一起寫入 s3://amzn-s3-demo-bucket/venue\$1pipe\$1： **重要** 若您使用 MANIFEST 選項卸載檔案，則應在載入檔案時使用 MANIFEST 選項搭配 COPY 命令。若您使用相同的字首載入檔案且未指定 MANIFEST 選項，則 COPY 會失敗，因為它會假設資訊清單檔案是資料檔案。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' manifest; ``` 結果會是這五個檔案： ``` s3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_0000_part_00 s3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_0001_part_00 s3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_0002_part_00 s3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_0003_part_00 s3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_manifest ``` 以下示範資訊清單檔案的內容。 ``` { "entries": [ {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/tickit/venue_0000_part_00"}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/tickit/venue_0001_part_00"}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/tickit/venue_0002_part_00"}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/tickit/venue_0003_part_00"} ] } ``` ## 使用 MANIFEST VERBOSE 卸載 VENUE 指定 MANIFEST VERBOSE 選項時，資訊清單檔案會包含下列區段： + `entries` 區段會列出每個檔案的 Amazon S3 路徑、檔案大小和資料列計數。 + `schema` 區段會列出每個資料欄的資料欄名稱、資料類型和維度。 + `meta` 區段會顯示所有檔案的檔案大小總計和資料列計數。 下列範例會使用 MANIFEST VERBOSE 選項來卸載 VENUE 資料表。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/unload_venue_folder/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' manifest verbose; ``` 以下示範資訊清單檔案的內容。 ``` { "entries": [ {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_0000_part_00", "meta": { "content_length": 32295, "record_count": 10 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_0001_part_00", "meta": { "content_length": 32771, "record_count": 20 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_0002_part_00", "meta": { "content_length": 32302, "record_count": 10 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_0003_part_00", "meta": { "content_length": 31810, "record_count": 15 }} ], "schema": { "elements": [ {"name": "venueid", "type": { "base": "integer" }}, {"name": "venuename", "type": { "base": "character varying", 25 }}, {"name": "venuecity", "type": { "base": "character varying", 25 }}, {"name": "venuestate", "type": { "base": "character varying", 25 }}, {"name": "venueseats", "type": { "base": "character varying", 25 }} ] }, "meta": { "content_length": 129178, "record_count": 55 }, "author": { "name": "Amazon Redshift", "version": "1.0.0" } } ``` ## 使用標題卸載 VENUE 以下範例會使用標題列卸載 VENUE。 ``` unload ('select * from venue where venueseats > 75000') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/unload/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' header parallel off; ``` 以下示範資訊具有標題列的輸出檔案的內容。 ``` venueid|venuename|venuecity|venuestate|venueseats 6|New York Giants Stadium|East Rutherford|NJ|80242 78|INVESCO Field|Denver|CO|76125 83|FedExField|Landover|MD|91704 79|Arrowhead Stadium|Kansas City|MO|79451 ``` ## 將 VENUE 卸載至更小的檔案 根據預設，檔案大小的上限為 6.2 GB。如果卸載資料大於 6.2 GB，則 UNLOAD 會為每個 6.2 GB 資料區段建立一個新檔案。若要建立更小的檔案，請包括 MAXFILESIZE 參數。假設先前範例中的資料大小為 20 GB，則下列 UNLOAD 命令會建立 20 個檔案，每個檔案的大小為 1 GB。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/unload/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' maxfilesize 1 gb; ``` ## 依序卸載 VENUE 若要依序卸載，請指定 PARALLEL OFF。如此 UNLOAD 就會一次寫入一個檔案，直到每個檔案達到 6.2 GB 上限為止。 下列範例會卸載 VENUE 資料表並依序將資料寫入 `s3://amzn-s3-demo-bucket/unload/`。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/unload/venue_serial_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' parallel off; ``` 結果會產生一個名為 venue\$1serial\$1000 的檔案。 如果卸載資料大於 6.2 GB，則 UNLOAD 會為每個 6.2 GB 資料區段建立一個新檔案。下列範例會卸載 LINEORDER 資料表並依序將資料寫入 `s3://amzn-s3-demo-bucket/unload/`。 ``` unload ('select * from lineorder') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/unload/lineorder_serial_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' parallel off gzip; ``` 結果會是下方的一系列檔案。 ``` lineorder_serial_0000.gz lineorder_serial_0001.gz lineorder_serial_0002.gz lineorder_serial_0003.gz ``` 為了能更清楚區分輸出檔案，您可以在位置中包含字首。下列範例會卸載 VENUE 資料表並將資料寫入 `s3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_`： ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/unload/venue_pipe_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'; ``` 結果會是 `unload` 資料夾中的這四個檔案，同樣假設有四個分割。 ``` venue_pipe_0000_part_00 venue_pipe_0001_part_00 venue_pipe_0002_part_00 venue_pipe_0003_part_00 ``` ## 從卸載檔案載入 VENUE 若要從一組卸載檔案載入資料表，只要使用 COPY 命令將程序反向即可。下列範例會建立 LOADVENUE 這個新資料表，並從先前範例中建立的資料檔案載入資料表。 ``` create table loadvenue (like venue); copy loadvenue from 's3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'; ``` 若您使用 MANIFEST 選項在卸載檔案中建立資訊清單檔案，則您可以使用相同的資訊清單檔案載入資料。您可以使用 COPY 命令搭配 MANIFEST 選項來執行此動作。下列範例會使用資訊清單檔案載入資料。 ``` copy loadvenue from 's3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_manifest' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' manifest; ``` ## 將 VENUE 卸載至加密檔案 下列範例會使用 AWS KMS 金鑰將 VENUE 資料表卸載至一組加密檔案。若您使用 ENCRYPTED 選項指定資訊清單檔案，則資訊清單檔案也會加密。如需詳細資訊，請參閱[卸載加密的資料檔案](t_unloading_encrypted_files.md)。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/venue_encrypt_kms' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' kms_key_id '1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab' manifest encrypted; ``` 下列範例會使用根對稱金鑰將 VENUE 資料表卸載至一組加密檔案。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/venue_encrypt_cmk' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' master_symmetric_key 'EXAMPLEMASTERKEYtkbjk/OpCwtYSx/M4/t7DMCDIK722' encrypted; ``` ## 從加密檔案載入 VENUE 若要從使用 UNLOAD 搭配 ENCRYPT 選項建立的一組檔案中載入資料表，請使用 COPY 命令執行反向程序。利用該命令，使用 ENCRYPTED 選項並指定用於 UNLOAD 命令的相同根對稱金鑰。下列範例會從先前範例中建立的加密資料檔案載入 LOADVENUE 資料表。 ``` create table loadvenue (like venue); copy loadvenue from 's3://amzn-s3-demo-bucket/venue_encrypt_manifest' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' master_symmetric_key 'EXAMPLEMASTERKEYtkbjk/OpCwtYSx/M4/t7DMCDIK722' manifest encrypted; ``` ## 將 VENUE 資料卸載至 Tab 分隔檔案 ``` unload ('select venueid, venuename, venueseats from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/venue_tab_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' delimiter as '\t'; ``` 輸出資料檔案看起來像這樣： ``` 1 Toyota Park Bridgeview IL 0 2 Columbus Crew Stadium Columbus OH 0 3 RFK Stadium Washington DC 0 4 CommunityAmerica Ballpark Kansas City KS 0 5 Gillette Stadium Foxborough MA 68756 ... ``` ## 將 VENUE 卸載至固定寬度資料檔案 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/venue_fw_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' fixedwidth as 'venueid:3,venuename:39,venuecity:16,venuestate:2,venueseats:6'; ``` 輸出資料檔案看起來會像下面這樣。 ``` 1 Toyota Park Bridgeview IL0 2 Columbus Crew Stadium Columbus OH0 3 RFK Stadium Washington DC0 4 CommunityAmerica BallparkKansas City KS0 5 Gillette Stadium Foxborough MA68756 ... ``` ## 將 VENUE 卸載至一組 Tab 分隔的 GZIP 壓縮檔案 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/venue_tab_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' delimiter as '\t' gzip; ``` ## 將 VENUE 卸載到一個 GZIP 壓縮的文字檔案 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/venue_tab_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' extension 'txt.gz' gzip; ``` ## 卸載包含分隔符號的資料 此範例會使用 ADDQUOTES 選項卸載逗號分隔的資料，其中部分實際資料欄位包含逗號。 首先，請建立包含引號的資料表。 ``` create table location (id int, location char(64)); insert into location values (1,'Phoenix, AZ'),(2,'San Diego, CA'),(3,'Chicago, IL'); ``` 接著使用 ADDQUOTES 選項卸載資料。 ``` unload ('select id, location from location') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/location_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' delimiter ',' addquotes; ``` 卸載的資料檔案看起來像這樣： ``` 1,"Phoenix, AZ" 2,"San Diego, CA" 3,"Chicago, IL" ... ``` ## 卸載聯結查詢的結果 以下範例會卸載包含視窗函數之聯結查詢的結果。 ``` unload ('select venuecity, venuestate, caldate, pricepaid, sum(pricepaid) over(partition by venuecity, venuestate order by caldate rows between 3 preceding and 3 following) as winsum from sales join date on sales.dateid=date.dateid join event on event.eventid=sales.eventid join venue on event.venueid=venue.venueid order by 1,2') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/tickit/winsum' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'; ``` 輸出檔案看起來像這樣： ``` Atlanta|GA|2008-01-04|363.00|1362.00 Atlanta|GA|2008-01-05|233.00|2030.00 Atlanta|GA|2008-01-06|310.00|3135.00 Atlanta|GA|2008-01-08|166.00|8338.00 Atlanta|GA|2008-01-11|268.00|7630.00 ... ``` ## 使用 NULL AS 卸載 根據預設，UNLOAD 會將 null 值做為空字串輸出。下列範例說明如何使用 NULL AS 將文字字串替換為 null。 我們將在這些範例的 VENUE 資料表中加入一些 null 值。 ``` update venue set venuestate = NULL where venuecity = 'Cleveland'; ``` 從其中 VENUESTATE 是 null 的 VENUE 選取，以確認資料欄包含 NULL。 ``` select * from venue where venuestate is null; venueid | venuename | venuecity | venuestate | venueseats ---------+--------------------------+-----------+------------+------------ 22 | Quicken Loans Arena | Cleveland | | 0 101 | Progressive Field | Cleveland | | 43345 72 | Cleveland Browns Stadium | Cleveland | | 73200 ``` 現在使用 NULL AS 選項對 VENUE 資料表執行 UNLOAD，將 null 值取代為字元字串 '`fred`'。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/nulls/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' null as 'fred'; ``` 下列來自卸載檔案的範例顯示，null 值已取代為 `fred`。另外發現，VENUESEATS 的某些值也是 null，並且已取代為 `fred`。即使 VENUESEATS 的資料類型為整數，UNLOAD 仍會在卸載檔案中將值轉換成文字，然後 COPY 會再將它們還原為整數。若您要卸載至固定寬度的檔案，則 NULL AS 字串不得大於欄位寬度。 ``` 248|Charles Playhouse|Boston|MA|0 251|Paris Hotel|Las Vegas|NV|fred 258|Tropicana Hotel|Las Vegas|NV|fred 300|Kennedy Center Opera House|Washington|DC|0 306|Lyric Opera House|Baltimore|MD|0 308|Metropolitan Opera|New York City|NY|0 5|Gillette Stadium|Foxborough|MA|5 22|Quicken Loans Arena|Cleveland|fred|0 101|Progressive Field|Cleveland|fred|43345 ... ``` 若要從卸載檔案載入資料表，請使用 COPY 命令搭配相同的 NULL AS 選項。 **注意** 如果嘗試將 null 載入己定義為 NOT NULL 的欄，COPY 命令會失敗。 ``` create table loadvenuenulls (like venue); copy loadvenuenulls from 's3://amzn-s3-demo-bucket/nulls/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' null as 'fred'; ``` 若要確認資料欄包含 null，而不只是空字串，請從 LOADVENUENULLS 選取並篩選出 null。 ``` select * from loadvenuenulls where venuestate is null or venueseats is null; venueid | venuename | venuecity | venuestate | venueseats ---------+--------------------------+-----------+------------+------------ 72 | Cleveland Browns Stadium | Cleveland | | 73200 253 | Mirage Hotel | Las Vegas | NV | 255 | Venetian Hotel | Las Vegas | NV | 22 | Quicken Loans Arena | Cleveland | | 0 101 | Progressive Field | Cleveland | | 43345 251 | Paris Hotel | Las Vegas | NV | ... ``` 您可以使用預設的 NULL AS 行為 UNLOAD 包含 null 的資料表，然後使用預設的 NULL AS 行為將資料 COPY 回資料表中；不過，目標資料表中任何非數值欄位都會包含空字串，而非 null。根據預設，UNLOAD 會將 null 轉換成空字串 (空格或零長度)。COPY 會針對數值資料欄將空字串轉換成 NULL，但是會將空字串插入非數值資料欄。下列範例說明如何使用預設的 NULL AS 行為來執行 UNLOAD，後面接著 COPY。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/nulls/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' allowoverwrite; truncate loadvenuenulls; copy loadvenuenulls from 's3://amzn-s3-demo-bucket/nulls/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'; ``` 在此情況下，當您篩選出 null 時，只會有 VENUESEATS 包含 null 的資料列。VENUESTATE 在資料表 (VENUE) 中包含 null，而 VENUESTATE 在目標資料表 (LOADVENUENULLS) 中則包含空字串。 ``` select * from loadvenuenulls where venuestate is null or venueseats is null; venueid | venuename | venuecity | venuestate | venueseats ---------+--------------------------+-----------+------------+------------ 253 | Mirage Hotel | Las Vegas | NV | 255 | Venetian Hotel | Las Vegas | NV | 251 | Paris Hotel | Las Vegas | NV | ... ``` 若要在非數值資料欄中將空字串載入為 NULL，請包含 EMPTYASNULL 或 BLANKSASNULL 選項。也可以兩者都使用。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/nulls/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' allowoverwrite; truncate loadvenuenulls; copy loadvenuenulls from 's3://amzn-s3-demo-bucket/nulls/' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' EMPTYASNULL; ``` 若要確認資料欄包含 NULL，而不只是空格或空字串，請從 LOADVENUENULLS 選取並篩選出 null。 ``` select * from loadvenuenulls where venuestate is null or venueseats is null; venueid | venuename | venuecity | venuestate | venueseats ---------+--------------------------+-----------+------------+------------ 72 | Cleveland Browns Stadium | Cleveland | | 73200 253 | Mirage Hotel | Las Vegas | NV | 255 | Venetian Hotel | Las Vegas | NV | 22 | Quicken Loans Arena | Cleveland | | 0 101 | Progressive Field | Cleveland | | 43345 251 | Paris Hotel | Las Vegas | NV | ... ``` ## 使用 ALLOWOVERWRITE 參數卸載 根據預設，UNLOAD 不會覆寫目的地儲存貯體中的現有檔案。例如，如果您執行相同的 UNLOAD 陳述式兩次，而未修改目的地儲存貯體中的檔案，則第二個 UNLOAD 會失敗。為覆寫現有檔案 (包括資訊清單檔案)，指定 ALLOWOVERWRITE 選項。 ``` unload ('select * from venue') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/venue_pipe_' iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' manifest allowoverwrite; ``` ## 使用 PARALLEL 和 MANIFEST 參數卸載 EVENT 資料表 您可以以平行方式 UNLOAD 資料表並產生清單檔案。Amazon S3 資料檔案都是在相同層級建立的，名稱字尾為模式 `0000_part_00`。清單檔案與資料檔案位於相同的資料夾層級，並加上字尾 `manifest`。下面的 SQL 會卸載 EVENT 資料表，並季戀具有基本名稱 `parallel` 的文件 ``` unload ('select * from mytickit1.event') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/parallel' iam_role 'arn:aws:iam::123456789012:role/MyRedshiftRole' parallel on manifest; ``` Amazon S3 檔案清單類似以下內容。 ``` Name Last modified Size parallel0000_part_00 - August 2, 2023, 14:54:39 (UTC-07:00) 52.1 KB parallel0001_part_00 - August 2, 2023, 14:54:39 (UTC-07:00) 53.4 KB parallel0002_part_00 - August 2, 2023, 14:54:39 (UTC-07:00) 52.1 KB parallel0003_part_00 - August 2, 2023, 14:54:39 (UTC-07:00) 51.1 KB parallel0004_part_00 - August 2, 2023, 14:54:39 (UTC-07:00) 54.6 KB parallel0005_part_00 - August 2, 2023, 14:54:39 (UTC-07:00) 53.4 KB parallel0006_part_00 - August 2, 2023, 14:54:39 (UTC-07:00) 54.1 KB parallel0007_part_00 - August 2, 2023, 14:54:39 (UTC-07:00) 55.9 KB parallelmanifest - August 2, 2023, 14:54:39 (UTC-07:00) 886.0 B ``` `parallelmanifest` 檔案內容類似以下內容。 ``` { "entries": [ {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/parallel0000_part_00", "meta": { "content_length": 53316 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/parallel0001_part_00", "meta": { "content_length": 54704 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/parallel0002_part_00", "meta": { "content_length": 53326 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/parallel0003_part_00", "meta": { "content_length": 52356 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/parallel0004_part_00", "meta": { "content_length": 55933 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/parallel0005_part_00", "meta": { "content_length": 54648 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/parallel0006_part_00", "meta": { "content_length": 55436 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/parallel0007_part_00", "meta": { "content_length": 57272 }} ] } ``` ## 使用 PARALLEL OFF 和 MANIFEST 參數卸載 EVENT 資料表 您可以依序 (PARALLEL OFF) UNLOAD 資料表並產生清單檔案。Amazon S3 資料檔案都是在相同層級建立的，名稱字尾為模式 `0000`。清單檔案與資料檔案位於相同的資料夾層級，並加上字尾 `manifest`。 ``` unload ('select * from mytickit1.event') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/serial' iam_role 'arn:aws:iam::123456789012:role/MyRedshiftRole' parallel off manifest; ``` Amazon S3 檔案清單類似以下內容。 ``` Name Last modified Size serial0000 - August 2, 2023, 15:54:39 (UTC-07:00) 426.7 KB serialmanifest - August 2, 2023, 15:54:39 (UTC-07:00) 120.0 B ``` `serialmanifest` 檔案內容類似以下內容。 ``` { "entries": [ {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/serial000", "meta": { "content_length": 436991 }} ] } ``` ## 使用 PARTITION BY 和 MANIFEST 參數卸載 EVENT 資料表 您可以依分割區 UNLOAD 資料表並產生清單檔案。Amazon S3 中會建立一個新資料夾，其中包含子分割區資料夾，而子資料夾中的資料檔案名稱模式類似於 `0000_par_00`。清單檔案與名稱為 `manifest` 的子資料夾位於相同的資料夾層級。 ``` unload ('select * from mytickit1.event') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/partition' iam_role 'arn:aws:iam::123456789012:role/MyRedshiftRole' partition by (eventname) manifest; ``` Amazon S3 檔案清單類似以下內容。 ``` Name Type Last modified Size partition Folder ``` 在 `partition` 資料夾中的是具有分割區名稱和清單檔案的子文件夾。下面顯示的是資料夾 `partition` 中資料夾清單的底端，類似以下內容。 ``` Name Type Last modified Size ... eventname=Zucchero/ Folder eventname=Zumanity/ Folder eventname=ZZ Top/ Folder manifest - August 2, 2023, 15:54:39 (UTC-07:00) 467.6 KB ``` `eventname=Zucchero/` 資料夾中的資料檔案類似於以下內容。 ``` Name Last modified Size 0000_part_00 - August 2, 2023, 15:59:19 (UTC-07:00) 70.0 B 0001_part_00 - August 2, 2023, 15:59:16 (UTC-07:00) 106.0 B 0002_part_00 - August 2, 2023, 15:59:15 (UTC-07:00) 70.0 B 0004_part_00 - August 2, 2023, 15:59:17 (UTC-07:00) 141.0 B 0006_part_00 - August 2, 2023, 15:59:16 (UTC-07:00) 35.0 B 0007_part_00 - August 2, 2023, 15:59:19 (UTC-07:00) 108.0 B ``` `manifest` 檔案內容底部類似以下內容。 ``` { "entries": [ ... {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/partition/eventname=Zucchero/007_part_00", "meta": { "content_length": 108 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/partition/eventname=Zumanity/007_part_00", "meta": { "content_length": 72 }} ] } ``` ## 使用 MAXFILESIZE、ROWGROUPSIZE 和 MANIFEST 參數卸載 EVENT 資料表 您可以以平行方式 UNLOAD 資料表並產生清單檔案。Amazon S3 資料檔案都是在相同層級建立的，名稱字尾為模式 `0000_part_00`。產生的 Parquet 資料檔案會限制為 256 MB，資料列群組大小為 128 MB。清單檔案與資料檔案位於相同的資料夾層級，並加上字尾 `manifest`。 ``` unload ('select * from mytickit1.event') to 's3://amzn-s3-demo-bucket/eventsize' iam_role 'arn:aws:iam::123456789012:role/MyRedshiftRole' maxfilesize 256 MB rowgroupsize 128 MB parallel on parquet manifest; ``` Amazon S3 檔案清單類似以下內容。 ``` Name Type Last modified Size eventsize0000_part_00.parquet parquet August 2, 2023, 17:35:21 (UTC-07:00) 24.5 KB eventsize0001_part_00.parquet parquet August 2, 2023, 17:35:21 (UTC-07:00) 24.8 KB eventsize0002_part_00.parquet parquet August 2, 2023, 17:35:21 (UTC-07:00) 24.4 KB eventsize0003_part_00.parquet parquet August 2, 2023, 17:35:21 (UTC-07:00) 24.0 KB eventsize0004_part_00.parquet parquet August 2, 2023, 17:35:21 (UTC-07:00) 25.3 KB eventsize0005_part_00.parquet parquet August 2, 2023, 17:35:21 (UTC-07:00) 24.8 KB eventsize0006_part_00.parquet parquet August 2, 2023, 17:35:21 (UTC-07:00) 25.0 KB eventsize0007_part_00.parquet parquet August 2, 2023, 17:35:21 (UTC-07:00) 25.6 KB eventsizemanifest - August 2, 2023, 17:35:21 (UTC-07:00) 958.0 B ``` `eventsizemanifest` 檔案內容類似以下內容。 ``` { "entries": [ {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/eventsize0000_part_00.parquet", "meta": { "content_length": 25130 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/eventsize0001_part_00.parquet", "meta": { "content_length": 25428 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/eventsize0002_part_00.parquet", "meta": { "content_length": 25025 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/eventsize0003_part_00.parquet", "meta": { "content_length": 24554 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/eventsize0004_part_00.parquet", "meta": { "content_length": 25918 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/eventsize0005_part_00.parquet", "meta": { "content_length": 25362 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/eventsize0006_part_00.parquet", "meta": { "content_length": 25647 }}, {"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/eventsize0007_part_00.parquet", "meta": { "content_length": 26256 }} ] } ```