17.10 - 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
17.10
Release Date
2021年7月
Content Type
プログラミング リファレンス
Publication ID
B035-1214-171K-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,
    payload.site_no site_no,
    payload.datetime datetime,
    payload.Flow Flow,
    payload.GageHeight GageHieght,
    payload.Precipitation Precipitation,
    payload.GageHeight2 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  09396100
          TheYear  2018
         TheMonth  07
           TheDay  14
          site_no  09396100
         datetime  2018-07-14 00:00
             Flow  232
       GageHieght  2.16
    Precipitation  0.00
      GageHeight2  2.16
    
          TheSite  09396100
          TheYear  2018
         TheMonth  07
           TheDay  16
          site_no  09396100
         datetime  2018-07-16 00:00
             Flow  44.7
       GageHieght  1.50
    Precipitation  0.00
      GageHeight2  1.50
    

    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
    --------------------------------------------------------------
    […]
      2) Next, 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-public.s3.amazonaws.com', 2 )(CHAR(10), CHARACTER SET UNICODE, NOT CASESPECIFIC))= '09396100 '") into Spool 2 (one-amp),
         which is built locally on that AMP.  Then we do a SORT to order
         Spool 2 by the sort key.  The size of Spool 2 is estimated with no
         confidence to be 38 rows (26,790 bytes).  The estimated time for
         this step is 0.55 seconds.
      3) We do a single-AMP RETRIEVE step from Spool 2 (Last Use) by way of
         an all-rows scan into Spool 5 (all_amps), which is binpacked and
         redistributed by size to all AMPs in TD_Map1.  The size of Spool 5
         is estimated with no confidence to be 38 rows (27,094 bytes).  The
         estimated time for this step is 0.06 seconds.
      4) 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 an object-store scan using Spool 5 (Last Use) with a
         condition of ("((TD_SYSFNLIB.NosExtractVarFromPath ( NOS_USR.riverflow_json_path in view riverflowview_json.Location, '/s3/td-usgs-public.s3.amazonaws.com', 2 )(CHAR(10), CHARACTER SET UNICODE, NOT CASESPECIFIC))= '09396100 ') AND (((TD_SYSFNLIB.NosExtractVarFromPath (NOS_USR.riverflow_json_path in view riverflowview_json.Location, '/s3/td-usgs-public.s3.amazonaws.com', 2 )(CHAR(10), CHARACTER SET UNICODE, NOT CASESPECIFIC))= (TRANSLATE((NOS_USR.riverflow_json_path in view riverflowview_json.Payload .JSONEXTRACTVALUE ( '$.site_no'(VARCHAR(64000), CHARACTER SET LATIN, NOT CASESPECIFIC)))USING LATIN_TO_UNICODE))) AND ((TRANSLATE((NOS_USR.riverflow_json_path in view riverflowview_json.Payload .JSONEXTRACTVALUE ( '$.site_no'(VARCHAR(64000), CHARACTER SET LATIN, NOT CASESPECIFIC)))USING LATIN_TO_UNICODE))= '09396100 '))"), and the
         grouping identifier in field 1.  Aggregate intermediate results
         are computed globally, then placed in Spool 4 in TD_Map1.  The
         size of Spool 4 is estimated with no confidence to be 1,498 rows (
         2,100,196 bytes).  The estimated time for this step is 24.02
         seconds.
     […]

    (2)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。

    (4)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。