集群键

用量

视图： view_name {
derived_table：{
cluster_keys: ["customer_city", "customer_state"]
...
}
}

层次结构 查看文件 view derived_table cluster_keys - 或 - 模型文件 explore aggregate_table materialization cluster_keys

默认值 None 接受 一个或多个集群列名称 特殊规则 cluster_keys 仅适用于特定方言

定义

对分区表进行划分后，系统会根据聚类列中的值对分区中的数据进行排序，并将聚类列按大小最佳的存储块进行归类。聚类可提高性能，并降低按聚类列过滤或汇总的查询的费用。

请参阅下文中的对 cluster_keys 的方言支持部分，了解支持 cluster_keys 的方言。

cluster_keys 参数仅适用于永久性表，例如 PDT 和汇总表。没有持久性策略的派生表不支持 cluster_keys。

此外，使用 create_process 或 sql_create 定义的派生表不支持 cluster_keys 参数。

最后，Google BigQuery 仅支持对分区表进行聚类。cluster_keys 参数仅适用于使用 partition_keys 参数进行分区的 PDT 或汇总表。

如需将聚类列添加到永久性派生表 (PDT) 或汇总表，请使用 cluster_keys 参数并提供要在数据库表中进行聚类的列的名称。

示例

在 Google BigQuery 数据库中创建一个 customer_order_facts 原生派生表，并按 date 列进行分区，并在 city、age_tier 和 gender 列中进行聚类，以优化过滤或汇总到这些列的查询：

view: customer_order_facts {
  derived_table: {
    explore_source: order {
      column: customer_id { field: order.customer_id }
      column: date { field: order.order_time }
      column: city { field: users.city}
      column: age_tier { field: users.age_tier }
      column: gender { field: users.gender }
      derived_column: num_orders {
        sql: COUNT(order.customer_id) ;;
      }
    }
    partition_keys: [ "date" ]
    cluster_keys: [ "city", "age_tier", "gender" ]
    datagroup_trigger: daily_datagroup
  }
}

注意事项

Google BigQuery 表只能按日期字段分区

Google BigQuery 表只能按日期或时间戳列进行分区。如果您想要将汇总列添加到不包含日期或时间数据的 PDT 或汇总表中，一种方法是使用 SQL 语句（如 SELECT CURRENT_DATETIME() as now）添加日期列，然后使用 partition_keys 对新列进行分区。然后，您可以对 PDT 或汇总表中的其他列使用聚类。

方言支持cluster_keys

能否使用 cluster_keys 取决于 Looker 连接的数据库方言。在最新版 Looker 中，以下方言支持 cluster_keys：