# 从 Freshdesk 实体读取内容
<a name="freshdesk-reading-from-entities"></a>

**先决条件**

要从中读取内容的 Freshdesk 对象。您将需要对象名称。

**同步源支持的实体**：


| 实体 | 可以筛选 | 支持限制 | 支持排序依据 | 支持 Select \* | 支持分区 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| 座席 | 支持 | 是 | 否 | 是 | 是 | 
| 工作时间 | 否 | 是 | 否 | 是 | 是 | 
| 公司 | 支持 | 是 | 否 | 是 | 是 | 
| 联系人 | 支持 | 是 | 否 | 是 | 是 | 
| 对话 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 电子邮件配置 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 电子邮件收件箱 | 支持 | 是 | 是 | 是 | 否 | 
| 论坛类别 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 论坛 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 组 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 产品 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 角色 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 满意度评分 | 支持 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 技能 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 解决方案 | 支持 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 调查 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 票证 | 支持 | 是 | 是 | 是 | 是 | 
| 时间条目 | 支持 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 主题 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 
| 主题评论 | 否 | 是 | 否 | 是 | 否 | 

**异步源支持的实体**：


| 实体 | API 版本 | 可以筛选 | 支持限制 | 支持排序依据 | 支持 Select \* | 支持分区 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| 公司 | v2 | 否 | 否 | 否 | 否 | 否 | 
| 联系人 | v2 | 否 | 否 | 否 | 否 | 否 | 

**示例：**

```
freshdesk_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="freshdesk",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v2"
    }
```

**Freshdesk 实体和字段详细信息**：


| 实体 | 字段 | 
| --- | --- | 
| 座席 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_agents | 
| 工作时间 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_business\_hours | 
| 评论 | https://developers.freshdesk.com/api/\#comment\_attributess | 
| 公司 | https://developers.freshdesk.com/api/\#companies | 
| 联系人 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_contacts | 
| 对话 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_ticket\_notes | 
| 电子邮件配置 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_email\_configs | 
| 电子邮件收件箱 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_email\_mailboxes | 
| 论坛类别 | https://developers.freshdesk.com/api/\#category\_attributes | 
| 论坛 | https://developers.freshdesk.com/api/\#forum\_attributes | 
| 组 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_groups | 
| 产品 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_products | 
| 角色 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_roles | 
| 满意度评分 | https://developers.freshdesk.com/api/\#view\_all\_satisfaction\_ratingss | 
| 技能 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_skills | 
| 解决方案 | https://developers.freshdesk.com/api/\#solution\_content | 
| 调查 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_survey | 
| 票证 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_tickets | 
| 时间条目 | https://developers.freshdesk.com/api/\#list\_all\_time\_entries | 
| 主题 | https://developers.freshdesk.com/api/\#topic\_attributes | 

## 对查询进行分区
<a name="freshdesk-reading-partitioning-queries"></a>

**基于筛选器的分区**：

如果您想在 Spark 中利用并发，可以提供其他 Spark 选项：`PARTITION_FIELD`、`LOWER_BOUND`、`UPPER_BOUND` 和 `NUM_PARTITIONS`。使用这些参数，原始查询将被拆分为 `NUM_PARTITIONS` 个子查询，这些子查询可以由 Spark 任务同时执行。
+ `PARTITION_FIELD`：用于对查询进行分区的字段的名称。
+ `LOWER_BOUND`：所选分区字段的**包含**下限值。

  对于“日期时间”字段，我们接受 Spark SQL 查询中使用的 Spark 时间戳格式。

  有效值示例：

  ```
  "2024-09-30T01:01:01.000Z"
  ```
+ `UPPER_BOUND`：所选分区字段的**排除**上限值。
+ `NUM_PARTITIONS`：分区的数量。

示例：

```
freshDesk_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
     connection_type="freshdesk",
     connection_options={
         "connectionName": "connectionName",
         "ENTITY_NAME": "entityName",
         "API_VERSION": "v2",
         "PARTITION_FIELD": "Created_Time"
         "LOWER_BOUND": " 2024-10-27T23:16:08Z“
         "UPPER_BOUND": " 2024-10-27T23:16:08Z"
         "NUM_PARTITIONS": "10"
     }
```