DERIVED TABLE 日本語 意味 - 日本語訳 - 英語の例文

• 派生テーブル

英語 での Derived table の使用例とその 日本語 への翻訳

Persistent Derived Table.
永続的な派生テーブル。

Above are some examples of joined tables and complex derived tables.
上記は、結合テーブルと複雑な派生テーブルの例です。

SQL-based Derived Table.
SQLベースの派生テーブル。

You cannot refer to LookML dimensions and measures in a SQL-based derived table.
SQLベースの派生テーブルでLookMLのディメンションとメジャーを参照先とすることはできません。

Turning a SQL query into a derived table definition.
SQLクエリを派生テーブルの定義に変換する。

CREATE VIEW now has the capability to infer column names for views involving a GROUP BY clause or a derived table.
CREATEVIEWが、GROUPBY句を含むビューまたは派生テーブルのカラム名を推定できるようになりました。

The Referencing Derived Tables in Other Derived Tables.
他の派生テーブルにおける派生テーブル参照。

Using LookML to define a native derived table(NDT).
LookMLを使用してネイティブ派生テーブル（NDT）を定義する。

We can create a new derived table named customer_order_facts to do this:.
そのために、customer_order_factsという新しい派生テーブルを作成します。

In cases where the query will take some time to run, a persistent derived table is often a better option.
クエリの実行に時間を要する場合には、一般に永続的な派生テーブルが適しています。

Compared to SQL-based derived tables, they are much easier to read, understand, and reason about as you model your data.
SQLベースの派生テーブルと比較して、データをモデル化するときの読みやすさ、理解しやすさ、推測しやすさが向上します。

The last two FROM clauses produce the same derived table from T1, T2, and T3.
最後の2つのFROM句はT1、T2、T3から同じ派生テーブルを作ります。

Looker's derived table functionality provides a way to create new tables that don't already exist in your database.
簡単に説明すると、Lookerの派生テーブル機能はデータベース内にまだ存在しない新たなテーブルを作成するための手段です。

You can then base a LookML view on the derived table, just like any other table..
その後、他のテーブルと同様に、LookMLビューを基礎として派生テーブルを作成できます。

A persistent derived table(PDT) is written into a scratch schema on your database and regenerated on a schedule of your choosing.
永続的な派生テーブル（PDT）は、データベースのスクラッチスキーマに書き込まれ、選択したスケジュールで再生成されます。

The following list shows which dialects support derived tables in the most recent Looker release:.
次に、最新のLookerリリースにおいて派生テーブルに対応しているダイアレクトを示します。

The query expression can be embedded directly in the SQL statement together with a correlation name used to identify the derived table.
クエリ式は、SQL文の中に、その派生テーブルを識別するのに使用される相関名と一緒に直接組み込むことができます。

The Looker Block for a Derived Table Pattern allows user to create temporary tables to optimize table structure for….
Lookerの派生テーブルパターンブロックでは、テーブルの構造を最適化するために一時テーブルを作成し…。

If you have defined a datagroup for your caching policies, you can use the datagroup_trigger parameter to cause the persistent derived table(PDT) to rebuild on the same schedule as your caching policies.
キャッシュポリシーについてdatagroupを定義している場合には、datagroup_triggerパラメーターを使用してキャッシュポリシーと同じスケジュールで永続的な派生テーブル（PDT）を再構築できます。

When you add persistence to a derived table, it will exhibit some specific behaviors in Development Mode that you should know about.
派生テーブルに永続性を追加すると、開発モードでいくつかの特定の動作を示しますが、それについて知っておく必要があります。

This particular example could be done more efficiently in a single derived table, but it's useful for demonstrating derived table references.
この特定の例は、1つの派生テーブルでより効率的に行うことができますが、派生テーブルの参照を示すのに役立ちます。

SQL Derived Table& Common Table Expression Support SQL derived tables will enhance the ability of existing applications to use InterBase as a backend RDMBS.
SQL派生テーブルおよび共通テーブル式のサポート派生テーブルの構文により、既存のアプリケーションの機能を拡張して、バックエンドRDBMSとしてInterBaseを使用するようにできます。

For this reason, if you are defining a SQL-based derived table, you should make sure to alias each column with a clean name by using AS.
そのため、SQLベースの派生テーブルを定義する場合は、ASを使用して、各列に明確なエイリアスを付ける必要があります。

Because an ephemeral derived table runs a new query on your database every time a user requests data from it, you will want to be sure that the derived table is performant and won't put excessive strain on your database.
エフェメラル派生テーブルは、ユーザーがテーブルのデータをリクエストするたびにデータベース上で新規のクエリを実行するため、派生テーブルの効率が良好で、データベースに過大な負荷をかけないことが重要となります。

Although it's not always required, when referring to a derived table in this manner, it's often useful to alias the table. For example:.
必要でない場合もありますが、この形式で派生テーブルを参照する場合には、テーブルにエイリアスを付与することがしばしば有用です。次に例を示します。

To add persistence to our original derived table example, we could set it to rebuild when the order_datagroup datagroup triggers, and add indexes on both customer_id and first_order_date, like this:.
上述の派生テーブルの例に永続性を追加するためには、order_datagroupデータグループがトリガーした際にテーブルが再構築されるよう設定し、customer_idとfirst_order_dateの両方に次のようにインデックスを追加できます。

It is possible to reference one derived table in the definition of another, creating something called“cascading” derived tables..
ある派生テーブルを別の定義で参照して、派生テーブルの”使用”（カスケード）と呼ばれるものを作成することができます。

In this example we're creating a derived table from events that cleans out unwanted rows, and then creating a summary of that derived table.
この例では、不要な行を一掃するeventsから派生テーブルを作成し、その派生テーブルの要約を作成しています。

There is no parameter that means“make this derived table persistent.” Rather, persistence is created by the addition of the datagroup_trigger, sql_trigger_value, or persist_for parameter.
この派生テーブルを永続的なものとする”ことを意味するパラメーターはありません。むしろ、永続性はdatagroup_trigger、sql_trigger_valueまたはpersist_forパラメーターの追加により生まれます。