Postgresql 使用generate_series创建表

在Amazon Redshift中，

generate_series（）

似乎在leader节点上受支持，但在compute节点上不受支持。有没有办法使用generate_series在leader节点上创建一个表，然后将其推送到compute节点

此查询运行良好，在“引线”节点上运行：

with
    date_table as (select now()::date - generate_series(0, 7 * 10) as date),
    hour_table as (select generate_series(0, 24) as hour),
    time_table as (
      select 
        date_table.date::date as date,
        extract(year from date_table.date) as year,
        extract(month from date_table.date) as month,
        extract(day from date_table.date) as day,
        hour_table.hour
    from date_table CROSS JOIN hour_table
)
SELECT * 
from time_table

但是，此查询失败：

create table test
diststyle all
as (
  with
      date_table as (select now()::date - generate_series(0, 7 * 10) as date),
      hour_table as (select generate_series(0, 24) as hour),
      time_table as (
        select 
          date_table.date::date as date,
          extract(year from date_table.date) as year,
          extract(month from date_table.date) as month,
          extract(day from date_table.date) as day,
          hour_table.hour
    from date_table CROSS JOIN hour_table
)
  SELECT * 
  from time_table 
);

我现在能想到的唯一解决方案是将查询结果拉到另一个程序（例如python）中，然后将结果插入数据库，但这似乎有点老套

对于那些从未使用过红移的人来说，它是postgresql的一个经过大量修改的变体，并且有很多自己的特性。以下查询完全有效，运行正常：

create table test diststyle all as (select 1 as a, 2 as b);
select * from test

收益率：

a   b
1   2

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这个问题源于redshift上leadernode only函数和compute node函数之间的差异。我很确定这不是因为我的查询中有错误。

我还没有找到一种方法来使用leader node only函数来创建表。没有（AFAICT）任何神奇的语法可以让它们将输出加载回表中

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最后，我使用数字表获得了类似的结果。通过运行长度压缩，即使是一个巨大的数字表也会在红移集群上占用很少的空间。

test diststyle all

是一个无效的表名。使用

create table test as…

或

create table test\u diststyle\u all as…

和no

（

在

create table中
as
之后）。as

@a_horse\u with_no\u name Redshift是postgres的一种经过大量修改的变体。在redshfit中创建表时，可以指定一种分发样式（distkey、diststyle-even或distyle-all）控制如何在集群中分布表。如果我用其他内容（例如

select*from users limit 1

）替换as（…），则上述SQL完全有效查询运行得很好。我想我也会这么做。您制作的数字表有多大？您是否使用diststyle偶数分发了它？我有几个数字表，数量级递增（10/100/1000/10000/100000/1000000）。它们都设置为

diststyle all

。