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# 從 Slack 實體中讀取
<a name="slack-reading-from-entities"></a>

 **先決條件** 
+  您要從中讀取的 Slack 物件。

 **支援的實體** 


| 實體 | 可以篩選 | 支援限制 | 支援排序依據 | 支援選取 \$1 | 支援分區 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| 對話 | 是 | 是 | 否 | 是 | 是 | 

 **範例** 

```
slack_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="slack",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "conversations/C058W38R5J8"
    }
)
```

 **Slack 實體和欄位詳細資訊** 


| 實體 | 欄位 | 資料類型 | 支援的運算子 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 對話 | 附件 | 清單 | NA | 
| 對話 | bot\$1id | String | NA | 
| 對話 | blocks | 清單 | NA | 
| 對話 | client\$1msg\$1id | String | NA | 
| 對話 | is\$1starred | Boolean | NA | 
| 對話 | last\$1read | String | NA | 
| 對話 | latest\$1reply | String | NA | 
| 對話 | 反應 | 清單 | NA | 
| 對話 | 回應 | 清單 | NA | 
| 對話 | reply\$1count | Integer | NA | 
| 對話 | reply\$1users | 清單 | NA | 
| 對話 | reply\$1users\$1count | Integer | NA | 
| 對話 | 已訂閱 | Boolean | NA | 
| 對話 | 子類型 | String | NA | 
| 對話 | text | String | NA | 
| 對話 | 團隊 | String | NA | 
| 對話 | thread\$1ts | String | NA | 
| 對話 | ts | String | EQUAL\$1TO, BETWEEN, LESS\$1THAN, LESS\$1THAN\$1OR\$1EQUAL\$1TO, GREATER\$1THAN, GREATER\$1THAN\$1OR\$1EQUAL\$1TO | 
| 對話 | type | String | NA | 
| 對話 | user | String | NA | 
| 對話 | 邀請者 | String | NA | 
| 對話 | 根 | Struct | NA | 
| 對話 | is\$1locked | Boolean | NA | 
| 對話 | files | 清單 | NA | 
| 對話 | 房間 | Struct | NA | 
| 對話 | 上傳 | Boolean | NA | 
| 對話 | display\$1as\$1bot | Boolean | NA | 
| 對話 | 通道 | String | NA | 
| 對話 | no\$1notifications | Boolean | NA | 
| 對話 | permalink | String | NA | 
| 對話 | pinned\$1to | 清單 | NA | 
| 對話 | pinned\$1info | Struct | NA | 
| 對話 | edited | Struct | NA | 
| 對話 | app\$1id | String | NA | 
| 對話 | bot\$1profile | Struct | NA | 
| 對話 | 中繼資料 | Struct | NA | 

 **分區查詢** 

 如果想要在 Spark 中使用並行，可以提供其他 Spark 選項 `PARTITION_FIELD`、`LOWER_BOUND`、`UPPER_BOUND`、`NUM_PARTITIONS`。使用這些參數，原始查詢會分區為可由 Spark 任務並行執行的子查詢的 `NUM_PARTITIONS` 數目。
+  `PARTITION_FIELD`：用來分區查詢的欄位名稱。
+  `LOWER_BOUND`：所選分區欄位的包含下限值。

   對於日期，我們接受 Spark SQL 查詢中使用的 Spark 日期格式。有效值範例：`"2024-07-01T00:00:00.000Z"`。
+  `UPPER_BOUND`：所選分區欄位的唯一上限值。
+  `NUM_PARTITIONS`：分區數目。

 實體分區欄位支援詳細資訊如下表所示。


| 實體名稱 | 分區欄位 | 資料類型 | 
| --- | --- | --- | 
| 對話 | ts | String | 

 **範例** 

```
slack_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="slack",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "conversations/C058W38R5J8",
        "PARTITION_FIELD": "ts"
        "LOWER_BOUND": "2022-12-01T00:00:00.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-09-23T15:00:00.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "2"
    }
)
```