View a markdown version of this page

Bekerja dengan tampilan di berbagi data Amazon Redshift - Amazon Redshift
Penyegaran tambahan untuk tampilan terwujud dalam datashare

Amazon Redshift tidak akan lagi mendukung penggunaan Python UDF setelah 30 Juni 2026. Kami akan mulai menegakkannya secara bertahap. Untuk informasi lebih lanjut tentang detail opsi akhir masa pakai dan migrasi Python, lihat posting blog yang diterbitkan pada 30 Juni 2025.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Bekerja dengan tampilan di berbagi data Amazon Redshift

Cluster produsen dapat berbagi pandangan reguler, terlambat mengikat, dan terwujud. Saat berbagi tampilan reguler, yang mengikat terlambat, atau tampilan yang terwujud, Anda tidak perlu membagikan tabel dasar. Tabel berikut menunjukkan bagaimana tampilan didukung dengan berbagi data.

Nama tampilan Bisakah tampilan ini ditambahkan ke datashare? Dapatkah konsumen membuat tampilan ini pada objek datashare di seluruh cluster?
Tampilan reguler Ya Tidak
Late-binding melihat Ya Ya
Tampilan terwujud Ya Ya, tetapi hanya dengan penyegaran lengkap

Kueri berikut menunjukkan output dari tampilan reguler yang didukung dengan berbagi data. Untuk informasi tentang definisi tampilan reguler, lihatCREATE VIEW.

SELECT * FROM tickit_db.public.myevent_regular_vw 
ORDER BY eventid LIMIT 5;

   eventid  |  eventname
  ----------+-------------
     3835   | LeAnn Rimes
     3967   | LeAnn Rimes
     4856   | LeAnn Rimes
     4948   | LeAnn Rimes     
     5131   | LeAnn Rimes

Kueri berikut menunjukkan output dari tampilan pengikatan terlambat yang didukung dengan berbagi data. Untuk informasi tentang definisi tampilan pengikatan terlambat, lihat. CREATE VIEW

SELECT * FROM tickit_db.public.event_lbv 
ORDER BY eventid LIMIT 5;
         
 eventid | venueid | catid | dateid |          eventname           |      starttime
 --------+---------+-------+--------+------------------------------+---------------------
     1   |   305   |   8   |  1851  |        Gotterdammerung       | 2008-01-25 14:30:00
     2   |   306   |   8   |  2114  |           Boris Godunov      | 2008-10-15 20:00:00
     3   |   302   |   8   |  1935  |              Salome          | 2008-04-19 14:30:00
     4   |   309   |   8   |  2090  |  La Cenerentola (Cinderella) | 2008-09-21 14:30:00
     5   |   302   |   8   |  1982  |          Il Trovatore        | 2008-06-05 19:00:00

Kueri berikut menunjukkan output dari tampilan terwujud yang didukung dengan berbagi data. Untuk informasi tentang definisi tampilan terwujud, lihatBUAT TAMPILAN YANG TERWUJUD.

SELECT * FROM tickit_db.public.tickets_mv;

  catgroup | qtysold
 ----------+---------
  Concerts | 195444
    Shows  | 149905

Anda dapat memelihara tabel umum di semua penyewa dalam cluster produsen. Anda juga dapat membagikan subset data yang difilter berdasarkan kolom dimensi, seperti tenant_id (account_idataunamespace_id), ke cluster konsumen. Untuk melakukan ini, Anda dapat menentukan tampilan pada tabel dasar dengan filter pada kolom ID ini, misalnyacurrent_aws_account = tenant_id. Di sisi konsumen, saat Anda menanyakan tampilan, Anda hanya melihat baris yang memenuhi syarat untuk akun Anda. Untuk melakukan ini, Anda dapat menggunakan fungsi konteks Amazon Redshift current_aws_account dancurrent_namespace.

Kueri berikut mengembalikan ID akun tempat cluster Amazon Redshift saat ini berada. Anda dapat menjalankan kueri ini jika Anda terhubung ke Amazon Redshift.

select current_user, current_aws_account;

current_user | current_aws_account
-------------+--------------------
dwuser       |    111111111111
(1row)

Kueri berikut mengembalikan namespace cluster Amazon Redshift saat ini. Anda dapat menjalankan query ini jika Anda terhubung ke database.

select current_user, current_namespace; 

current_user | current_namespace
-------------+--------------------------------------
dwuser       | 86b5169f-01dc-4a6f-9fbb-e2e24359e9a8
(1 row)

Penyegaran tambahan untuk tampilan terwujud dalam datashare

Amazon Redshift mendukung penyegaran inkremental untuk tampilan yang terwujud di datashare konsumen saat tabel dasar atau tampilan terwujud dibagikan. Penyegaran inkremental adalah operasi di mana Amazon Redshift mengidentifikasi perubahan pada tabel dasar atau tabel yang terjadi setelah penyegaran sebelumnya dan hanya memperbarui catatan yang sesuai dalam tampilan yang terwujud. Untuk informasi selengkapnya tentang perilaku ini, lihat MEMBUAT TAMPILAN TERMATERIALISASI.