17.05 - パス フィルタリングでのビューの使用 - Advanced SQL Engine - Teradata Database

Teradata Vantage™ - Native Object Store 入門ガイド

Product
Advanced SQL Engine
Teradata Database
Release Number
17.05
Release Date
2021年1月
Content Type
プログラミング リファレンス
Publication ID
B035-1214-175K-JPN
Language
日本語 (日本)
次の例は、パス(キー) IDとペイロード属性をSQLクエリーで参照できるようにするために、両方の種類のデータについて名前を変更する河川流量の外部テーブルのビューを示します。

例では、サンプルの河川流量データ セットを使用します。独自のデータを使用するには、テーブル名、列名、および許可オブジェクトを置き換えます。サンプル データ セットの信頼証明および格納場所の値については、例の変数置換を参照してください。

  1. NOS関連コマンドを実行するには、必要な権限を持つユーザーとしてデータベースにログオンします。
  2. 存在しない場合は、riverflow_json_pathという名前の外部テーブルを作成するか、データベース管理者に作成を依頼します。外部テーブルのペイロード列でのフィルタリングを参照してください。
  3. 外部テーブルのビューを作成します。
    REPLACE VIEW riverflowview_json AS (
    SELECT
    CAST($path.$siteno AS CHAR(10)) TheSite,
    CAST($path.$year AS CHAR(4)) TheYear,
    CAST($path.$month AS CHAR(2)) TheMonth,
    CAST($path.$day AS CHAR(2)) TheDay,
    CAST(payload.Flow AS FLOAT) ( FORMAT '-ZZZ9.99') Flow,
    CAST(payload.GageHeight AS FLOAT) ( FORMAT '-ZZZ9.99') GageHeight1,
    CAST(payload.Precipitation AS FLOAT) ( FORMAT '-ZZZ9.99') Precipitation,
    CAST(payload.Temp AS FLOAT) ( FORMAT '-ZZZ9.99') Temperature,
    CAST(payload.Velocity AS FLOAT) ( FORMAT '-ZZZ9.99') Velocity,
    CAST(payload.BatteryVoltage AS FLOAT) ( FORMAT '-ZZZ9.99') BatteryVoltage,
    CAST(payload.GageHeight2 AS FLOAT) ( FORMAT '-ZZZ9.99') GageHeight2
    FROM riverflow_json_path
    WHERE TheSite = payload.site_no);
  4. ビューを問合わせます。
    SELECT TOP 2 * FROM riverflowview_json;

    結果:

    TheSite TheYear TheMonth TheDay Site_no  Flow  GageHeight1 Precipitation Temperature Velocity BatteryVoltage
    ------- ------- -------- ------ -------- ----- ----------- ------------- ----------- -------- --------------
    09400815   2018    07       10  09400815  0.00        0.00          0.00           ?        ?          12.60
    09400815   2018    07       10  09400815  0.00    -   0.01          0.00           ?        ?           0.00

    属性が欠落している列は、レコードに属性が含まれていない場合にNULL値を返します。

  5. ビューでフィルタ処理して、サイト番号が09396100のサイト数を検索します。
    SELECT thesite,COUNT(*)
    FROM riverflowview_json WHERE thesite='09396100'
    GROUP BY 1;

    結果:

    TheSite        Count(*)
    ----------  -----------
    09396100           3086
  6. クエリーでEXPLAINを実行して、フィルタ処理がどのように行なわれているかを確認します。
    EXPLAIN
    SELECT thesite,COUNT(*)
    FROM riverflowview_json WHERE thesite='09396100'
    GROUP BY 1;

    結果:

    Explanation
    --------------------------------------------------------------
    […]
      3) We do a single-AMP RETRIEVE step from NOS_USR.riverflow_json_path
         in view riverflowview_json metadata by way of an all-rows scan
         with a condition of ("(TD_SYSFNLIB.NosExtractVarFromPath ( NOS_USR.riverflow_json_path in view riverflowview_json.Location, '/S3/td-usgs.s3.amazonaws.com/', 2 )(CHAR(10), CHARACTER SET UNICODE, NOT CASESPECIFIC))= '09396100 '") into Spool 3 (all_amps),
         which is built locally on that AMP.  Then we do a SORT to order
         Spool 3 by the sort key as the field_id list( 3, 2).  The size of
         Spool 3 is estimated with no confidence to be 38 rows (26,790
         bytes).  The estimated time for this step is 0.74 seconds.
      4) We do an all-AMPs RETRIEVE step in TD_Map1 from Spool 3 (Last Use)
         by way of an all-rows scan into Spool 2 (all_amps), which is
         binpacked and redistributed by size to all AMPs in TD_Map1.  The
         size of Spool 2 is estimated with no confidence to be 38 rows (
         27,094 bytes).  The estimated time for this step is 0.16 seconds.
      5) We do an all-AMPs SUM step in TD_MAP1 to aggregate from
         NOS_USR.riverflow_json_path in view riverflowview_json
         by way of external metadata in Spool 2 (Last Use) with a condition
         of ("((TD_SYSFNLIB.NosExtractVarFromPath ( NOS_USR.riverflow_json_path in view riverflowview_json.Location, '/S3/td-usgs.s3.amazonaws.com/', 2 ))= (NOS_USR.riverflow_json_path in view riverflowview_json.Payload .JSONEXTRACTVALUE ( '$.site_no'(VARCHAR(32000), CHARACTER SET UNICODE, NOT CASESPECIFIC)) )) AND ((TD_SYSFNLIB.NosExtractVarFromPath ( NOS_USR.riverflow_json_path in view riverflowview_json.Location, '/S3/td-usgs.s3.amazonaws.com/', 2 )(CHAR(10), CHARACTER SET UNICODE, NOT CASESPECIFIC))= (NOS_USR.riverflow_json_path in view riverflowview_json.Payload .JSONEXTRACTVALUE ( '$.site_no'(VARCHAR(32000), CHARACTER SET UNICODE, NOT CASESPECIFIC))))"), and the grouping identifier in field 1.
         Aggregate Intermediate Results are computed globally, then placed
         in Spool 5 in TD_Map1.  The size of Spool 5 is estimated with no
         confidence to be 1,085 rows (1,521,170 bytes).  The estimated time
         for this step is 0.52 seconds.
    
     […]

    (3)ではパス フィルタリングを行なっています。メタデータ スプールを構築するためのパス フィルタリング式として定数09396100を使用しています。メタデータ スプールは、クエリーが実際に処理するオブジェクトのリストを識別するスプール テーブルです。

    (5)では従来の行フィルタリングを行なっています。場所の文字列から抽出されたサイト番号とJSONペイロードの値(オブジェクト ストア内の実際のデータ)を比較します。