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# Lesen aus Domo-Entitäten
<a name="domo-reading-from-entities"></a>

**Voraussetzung**

Ein Domo-Objekt, aus dem gelesen werden soll. Sie benötigen den Objektnamen wie Datensatz oder Datenberechtigungsrichtlinien. Die folgende Tabelle zeigt die unterstützten Entitäten.

**Unterstützte Entitäten für Quelle**:


| Entität | Kann gefiltert werden | Unterstützt Limit | Unterstützt „Sortieren nach“ | Unterstützt „\$1 auswählen“ | Unterstützt Partitionierung | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| Dataset | Ja | Ja | Ja | Ja | Ja | 
| Datenberechtigungsrichtlinien | Nein | Nein | Nein | Ja | Nein | 

**Beispiel:**

```
Domo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="domo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "dataset",
        "API_VERSION": "v1"
    }
```

## Domo-Entitäts- und Felddetails
<a name="domo-reading-from-entities-field-details"></a>

Entitäten mit statischen Metadaten:

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/glue/latest/dg/domo-reading-from-entities.html)

Für die folgenden Entitäten stellt Domo Endpunkte zum dynamischen Abrufen von Metadaten bereit, sodass die Operatorunterstützung auf Datentypebene für die Entität erfasst wird.

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/glue/latest/dg/domo-reading-from-entities.html)

## Partitionieren von Abfragen
<a name="domo-reading-from-partitioning"></a>

**Feldbasierte Partitionierung**

Sie können die zusätzlichen Spark-Optionen `PARTITION_FIELD`, `LOWER_BOUND`, `UPPER_BOUND` und `NUM_PARTITIONS` angeben, wenn Sie Parallelität in Spark nutzen möchten. Mit diesen Parametern wird die ursprüngliche Abfrage in `NUM_PARTITIONS` Unterabfragen aufgeteilt, die von Spark-Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können.
+ `PARTITION_FIELD`: der Name des Feldes, das zur Partitionierung der Abfrage verwendet werden soll.
+ `LOWER_BOUND`: ein **inklusiver** Untergrenzwert des ausgewählten Partitionsfelds.

  Für das DateTime Feld akzeptieren wir den Wert im ISO-Format.

  Beispiel für gültigen Wert:

  ```
  "2023-01-15T11:18:39.205Z"
  ```

  Für das Datumsfeld akzeptieren wir den Wert im ISO-Format.

  Beispiel für gültigen Wert:

  ```
  "2023-01-15"
  ```
+ `UPPER_BOUND`: ein **exklusiver Obergrenzwert** des ausgewählten Partitionsfelds.

  Beispiele für gültigen Wert:

  ```
  "2023-02-15T11:18:39.205Z"
  ```
+ `NUM_PARTITIONS`: Die Anzahl an Partitionen.

Details zur Unterstützung von Feldern für die entitätsbezogene Partitionierung sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/glue/latest/dg/domo-reading-from-entities.html)

Beispiel:

```
Domo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="domo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "dataset",
        "API_VERSION": "v1",
        "PARTITION_FIELD": "permissionTime"
        "LOWER_BOUND": "2023-01-15T11:18:39.205Z"
        "UPPER_BOUND": "2023-02-15T11:18:39.205Z"
        "NUM_PARTITIONS": "2"
    }
```

**Datensatzbasierte Partitionierung**

Sie können die zusätzlichen Spark-Option `NUM_PARTITIONS` angeben, wenn Sie Parallelität in Spark nutzen möchten. Mit diesem Parameter würde die ursprüngliche Abfrage in `NUM_PARTITIONS` Unterabfragen aufgeteilt, die von Spark-Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können.

Bei der datensatzbasierten Partitionierung wird die Gesamtzahl der vorhandenen Datensätze von Domo abgefragt und durch die angegebene `NUM_PARTITIONS`-Anzahl dividiert. Die resultierende Anzahl von Datensätzen wird dann gleichzeitig von jeder Unterabfrage abgerufen.

Beispiel:

```
Domo_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="domo",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "dataset",
        "API_VERSION": "v1",
        "NUM_PARTITIONS": "2"
    }
```