QuickSight で 1 つの Redshift に含まれる複数テーブルを集計する

QuickSight で 1 つの Redshift に含まれる複数テーブルを、「データセットのカスタム SQL クエリで集計するパターン」と「分析の計算フィールドやフィルターを駆使して集計するパターン」で集計して可視化してみました。

#Amazon QuickSight

#Amazon Redshift

#Amazon Redshift Serverless

#AWS

#可視化

emi

2024.11.10

コーヒーが好きな emi です。

QuickSight で 1 つの Redshift に含まれる複数テーブルを、以下 2 パターンで集計してみます。

データセットのカスタム SQL クエリで集計するパターン
分析の計算フィールドやフィルターを駆使して集計するパターン

0. データの準備

以下の記事で Redshift のデータを可視化するアーキテクチャを構築しました。こちらの環境を利用していきます。
以下記事ではサンプルデータから users テーブルのみを作成しましたが、追加で event テーブルと sales テーブルを作成してデータを格納していきます。

Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_28

EC2 インスタンスにセッションマネージャーで接続し、Redshift にログインします。

psql -h <ホスト名> -U admin -d dev -p 5439

▼実行結果

sh-5.2$ psql -h 20241106-workgroup.123456789012.us-east-1.redshift-serverless.amazonaws.com -U admin -d dev -p 5439
Password for user admin:
psql (16.4, server 8.0.2)
WARNING: psql major version 16, server major version 8.0.
         Some psql features might not work.
SSL connection (protocol: TLSv1.2, cipher: ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384, compression: off)
Type "help" for help.

dev=#

現在のスキーマを確認します。

select current_schema();

▼実行結果

dev=# select current_schema();
 current_schema
----------------
 public
(1 row)

dev=#

dev データベースではデフォルトで public というスキーマが使われています。今回はこのまま使用します。

Amazon S3 からデータをロードするを参考に、Redshift 側にテーブルを作っておきます。既に users テーブルは準備できているので、event テーブルと sales テーブルを作成しましょう。

event テーブル作成コマンド

create table event(
eventid integer not null distkey,
venueid smallint not null,
catid smallint not null,
dateid smallint not null sortkey,
eventname varchar(200),
starttime timestamp);

▼実行結果

dev=# create table event(
eventid integer not null distkey,
venueid smallint not null,
catid smallint not null,
dateid smallint not null sortkey,
eventname varchar(200),
starttime timestamp);
CREATE TABLE
dev=#

sales テーブル作成コマンド

create table sales(
salesid integer not null,
listid integer not null distkey,
sellerid integer not null,
buyerid integer not null,
eventid integer not null,
dateid smallint not null sortkey,
qtysold smallint not null,
pricepaid decimal(8,2),
commission decimal(8,2),
saletime timestamp);

▼実行結果

dev=# create table sales(
salesid integer not null,
listid integer not null distkey,
sellerid integer not null,
buyerid integer not null,
eventid integer not null,
dateid smallint not null sortkey,
qtysold smallint not null,
pricepaid decimal(8,2),
commission decimal(8,2),
saletime timestamp);
CREATE TABLE
dev=#

event テーブルが作成できたか、以下のコマンドで確認します。

select * from event;

▼実行結果

dev=# select * from event;
 eventid | venueid | catid | dateid | eventname | starttime
---------+---------+-------+--------+-----------+-----------
(0 rows)

dev=#

sales テーブルが作成できたか、以下のコマンドで確認します。

select * from sales;

▼実行結果

dev=# select * from sales;
 salesid | listid | sellerid | buyerid | eventid | dateid | qtysold | pricepaid | commission | saletime
---------+--------+----------+---------+---------+--------+---------+-----------+------------+----------
(0 rows)

dev=#

良いですね、テーブル作成できました。

続いて S3 バケットからデータコピーします。
4. サンプルデータの準備の通り、あらかじめサンプルデータを S3 バケットに格納済みです。

COPY コマンドで、S3 バケットからサンプルデータを作成したテーブルにコピーします。

まずは event テーブルにコピーします。

COPY event
FROM 's3://<S3 バケット名>/tickitdb/allevents_pipe.txt' 
DELIMITER '|' 
TIMEFORMAT 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'
IGNOREHEADER 1 
REGION 'us-east-1'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/AmazonRedshift-CommandsAccessRole-20241106T170516';

s3://<S3 バケット名>/tickitdb/allevents_pipe.txt は、S3 に配置した「allevents_pipe.txt」の S3 URI です。IAM ロールは Redshift Serverless に付与されている「AmazonRedshift-CommandsAccessRole-xxxxxxxxxxxxxxx」を入力します。今回はバージニア北部リージョンで作業しているので、リージョンは us-east-1 です。数秒待つと以下のようにコピーが終了します。

▼実行結果

dev=# COPY event
FROM 's3://<S3 バケット名>/tickitdb/allevents_pipe.txt'
DELIMITER '|'
TIMEFORMAT 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'
IGNOREHEADER 1
REGION 'us-east-1'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/AmazonRedshift-CommandsAccessRole-20241106T170516';
INFO:  Load into table 'event' completed, 8797 record(s) loaded successfully.
COPY
dev=#

続いて sales テーブルにコピーします。

COPY sales
FROM 's3://<S3 バケット名>/tickitdb/sales_tab.txt' 
DELIMITER '\t' 
TIMEFORMAT 'MM/DD/YYYY HH:MI:SS'
IGNOREHEADER 1 
REGION 'us-east-1'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/AmazonRedshift-CommandsAccessRole-20241106T170516';

▼実行結果

dev=# COPY sales
FROM 's3://<S3 バケット名>/tickitdb/sales_tab.txt'
DELIMITER '\t'
TIMEFORMAT 'MM/DD/YYYY HH:MI:SS'
IGNOREHEADER 1
REGION 'us-east-1'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/AmazonRedshift-CommandsAccessRole-20241106T170516';
INFO:  Load into table 'sales' completed, 172455 record(s) loaded successfully.
COPY
dev=#

以下のコマンドで、event テーブルにデータがコピーできたか確認します。

select * from event;

実行結果

dev=# select * from event;
 eventid | venueid | catid | dateid |                               eventname                                |      starttime
---------+---------+-------+--------+------------------------------------------------------------------------+---------------------
    1779 |     255 |     6 |   1838 | Folies Bergere                                                         | 2008-01-12 20:00:00
    5487 |      27 |     9 |   1841 | George Jones                                                           | 2008-01-15 14:00:00
    2345 |     230 |     7 |   1851 | To Be or Not To Be                                                     | 2008-01-25 19:30:00
    1096 |     233 |     6 |   1859 | Grease                                                                 | 2008-02-02 15:00:00
    3767 |     225 |     7 |   1862 | The Farnsworth Invention                                               | 2008-02-05 20:00:00
    5598 |      79 |     9 |   1870 | Tower of Power                                                         | 2008-02-13 15:00:00
    7596 |      32 |     9 |   1881 | Keith Urban                                                            | 2008-02-24 19:30:00
     504 |     208 |     6 |   1883 | Legally Blonde                                                         | 2008-02-26 19:30:00
    2751 |     224 |     7 |   1884 | A Bronx Tale                                                           | 2008-02-27 20:00:00
    8303 |     101 |     9 |   1892 | Joe Satriani                                                           | 2008-03-07 15:00:00
      61 |     303 |     8 |   1901 | L Elisir d Amore                                                       | 2008-03-16 14:00:00
    2237 |     248 |     7 |   1903 | Miss Julie                                                             | 2008-03-18 14:00:00
    3756 |     235 |     7 |   1904 | Waiting for Godot                                                      | 2008-03-19 20:00:00
    8229 |      39 |     9 |   1914 | Anita Baker                                                            | 2008-03-29 19:30:00
    4670 |      69 |     9 |   1919 | Foo Fighters                                                           | 2008-04-03 15:00:00
    3858 |     126 |     9 |   1920 | Bo Bice                                                                | 2008-04-04 20:00:00
    2040 |     231 |     7 |   1922 | The Bacchae                                                            | 2008-04-06 19:00:00
    4672 |      13 |     9 |   1923 | The Police                                                             | 2008-04-07 19:00:00
    8352 |      46 |     9 |   1933 | Motorhead                                                              | 2008-04-17 19:30:00
    1471 |     239 |     6 |   1938 | Shrek the Musical                                                      | 2008-04-22 14:00:00
    2946 |     230 |     7 |   1943 | All My Sons                                                            | 2008-04-27 19:00:00
    2405 |     217 |     7 |   1950 | Wicked                                                                 | 2008-05-01 20:00:00
     522 |     221 |     6 |   1961 | Legally Blonde                                                         | 2008-05-01 14:00:00
    2235 |     209 |     7 |   1973 | Uncle Vanya                                                            | 2008-05-01 19:00:00
    4254 |      83 |     9 |   1992 | U2                                                                     | 2008-06-15 14:00:00
    3997 |      88 |     9 |   1993 | Fleet Foxes                                                            | 2008-06-16 19:30:00
    2016 |     210 |     7 |   1994 | The Homecoming                                                         | 2008-06-17 19:30:00
    6874 |      71 |     9 |   1999 | Janet Jackson                                                          | 2008-06-22 15:00:00
    5795 |     111 |     9 |   2002 | Irish Tenors                                                           | 2008-06-25 14:00:00
    2523 |     243 |     7 |   2004 | The Cherry Orchard                                                     | 2008-06-27 14:30:00
     148 |     302 |     8 |   2005 | Tristan und Isolde                                                     | 2008-06-28 20:00:00
     590 |     240 |     6 |   2007 | Gypsy                                                                  | 2008-06-30 19:30:00
    3374 |     243 |     7 |   2007 | The Cherry Orchard                                                     | 2008-06-30 19:00:00
    4900 |      71 |     9 |   2017 | Iron and Wine                                                          | 2008-07-10 19:30:00
    3334 |     230 |     7 |   2018 | November                                                               | 2008-07-11 19:00:00
    1542 |     255 |     6 |   2022 | Folies Bergere                                                         | 2008-07-15 19:00:00
    8756 |      33 |     9 |   2027 | Black Kids                                                             | 2008-07-20 15:00:00
    4549 |      79 |     9 |   2048 | Boston                                                                 | 2008-08-10 19:30:00
    4821 |       8 |     9 |   2049 | Dierks Bentley                                                         | 2008-08-11 15:00:00
    1823 |     216 |     7 |   2067 | A Bronx Tale                                                           | 2008-08-29 20:00:00
     946 |     241 |     6 |   2071 | State Fair                                                             | 2008-09-02 15:00:00
    6954 |     111 |     9 |   2075 | Tegan and Sara                                                         | 2008-09-06 14:00:00
    2492 |     224 |     7 |   2080 | Othello                                                                | 2008-09-11 20:00:00
    7279 |     114 |     9 |   2084 | Godsmack                                                               | 2008-09-15 19:00:00
    8218 |      90 |     9 |   2085 | Joan Baez                                                              | 2008-09-16 19:00:00
    8442 |      12 |     9 |   2088 | Santana                                                                | 2008-09-19 15:00:00
    8015 |     121 |     9 |   2091 | Ana Gabriel                                                            | 2008-09-22 15:00:00
    7150 |      75 |     9 |   2100 | English Beat                                                           | 2008-10-01 19:30:00
    3092 |     205 |     7 |   2109 | The Caretaker                                                          | 2008-10-10 14:00:00
     434 |     307 |     8 |   2122 | Don Giovanni                                                           | 2008-10-23 14:00:00
    1355 |     207 |     6 |   2124 | Kiss Me Kate                                                           | 2008-10-25 20:00:00
     752 |     221 |     6 |   2125 | Memphis - The Birth of Rock n Roll                                     | 2008-10-26 14:00:00
    7783 |      62 |     9 |   2129 | George Thorogood and the Destroyers                                    | 2008-10-30 14:00:00
    4505 |      43 |     9 |   2134 | The Swell Season                                                       | 2008-11-04 14:30:00
    4265 |     129 |     9 |   2142 | Echo & the Bunnymen                                                    | 2008-11-12 14:30:00
    6955 |      61 |     9 |   2144 | Manhattan Transfer                                                     | 2008-11-14 19:00:00
     877 |     225 |     6 |   2156 | Mamma Mia!                                                             | 2008-11-26 14:30:00
    4886 |       2 |     9 |   2156 | Weird Al Yankovic                                                      | 2008-11-26 19:30:00
--More--Cancel request sent
    7801 |       4 |     9 |   2156 | Kenny Loggins                                                          | 2008-11-26 14:00:00
dev=#

大量にデータが出力されるので、途中 Ctr + C で停止します。

以下のコマンドで、sales テーブルにデータがコピーできたか確認します。

select * from sales;

実行結果

dev=# select * from sales;
 salesid | listid | sellerid | buyerid | eventid | dateid | qtysold | pricepaid | commission |      saletime
---------+--------+----------+---------+---------+--------+---------+-----------+------------+---------------------
   70148 |  79760 |    23120 |    3341 |    7561 |   1832 |       1 |    339.00 |      50.85 | 2008-01-06 09:15:56
   57080 |  64544 |    36196 |    4809 |    2160 |   1833 |       1 |     52.00 |       7.80 | 2008-01-07 01:05:02
  103635 | 118530 |    30693 |    2038 |    7888 |   1834 |       2 |    358.00 |      53.70 | 2008-01-08 09:41:59
  127565 | 146173 |    15094 |    2417 |    6665 |   1836 |       2 |    660.00 |      99.00 | 2008-01-10 08:52:51
  104296 | 119322 |    29242 |    6085 |    6157 |   1838 |       1 |    207.00 |      31.05 | 2008-01-12 03:08:50
  113969 | 130560 |     8486 |    3015 |    2071 |   1838 |       1 |     89.00 |      13.35 | 2008-01-12 04:05:47
   54810 |  61756 |     8479 |    6887 |    8673 |   1839 |       2 |    954.00 |     143.10 | 2008-01-13 05:19:29
   70149 |  79760 |    23120 |    9252 |    7561 |   1839 |       2 |    678.00 |     101.70 | 2008-01-13 09:15:58
   89218 | 101889 |    11179 |    2658 |    6513 |   1840 |       4 |   1532.00 |     229.80 | 2008-01-14 01:34:26
   92602 | 105702 |    28530 |     328 |    5457 |   1840 |       1 |    259.00 |      38.85 | 2008-01-14 05:34:38
  159658 | 211204 |     8860 |    9935 |     838 |   1841 |       1 |   1007.00 |     151.05 | 2008-01-15 02:17:58
   19010 |  20591 |    17361 |    4965 |    8072 |   1842 |       1 |     87.00 |      13.05 | 2008-01-16 06:47:47
  120977 | 138471 |     7807 |    8481 |    2109 |   1842 |       4 |    928.00 |     139.20 | 2008-01-16 01:54:08
   51760 |  58418 |     6093 |     563 |     650 |   1843 |       2 |    266.00 |      39.90 | 2008-01-17 07:00:40
   52208 |  58916 |     8897 |   10772 |    2216 |   1843 |       1 |    499.00 |      74.85 | 2008-01-17 03:07:14
   53488 |  60328 |    15434 |     395 |     218 |   1843 |       4 |   1504.00 |     225.60 | 2008-01-17 03:58:58
   56730 |  64109 |    33032 |    2256 |     720 |   1843 |       1 |    207.00 |      31.05 | 2008-01-17 08:26:02
   84174 |  96025 |    45693 |     406 |    8186 |   1843 |       1 |    137.00 |      20.55 | 2008-01-17 11:51:02
    6108 |   6635 |    30023 |   14550 |    2426 |   1844 |       1 |     50.00 |       7.50 | 2008-01-18 06:46:19
    6383 |   6934 |    12455 |   10973 |    5653 |   1844 |       2 |    278.00 |      41.70 | 2008-01-18 04:29:26
   33555 |  37086 |     6504 |    5835 |    8250 |   1844 |       2 |    142.00 |      21.30 | 2008-01-18 06:17:16
   92601 | 105702 |    28530 |    3610 |    5457 |   1844 |       4 |   1036.00 |     155.40 | 2008-01-18 05:33:36
   33554 |  37086 |     6504 |    7480 |    8250 |   1845 |       4 |    284.00 |      42.60 | 2008-01-19 06:16:58
   51759 |  58418 |     6093 |    3026 |     650 |   1846 |       1 |    133.00 |      19.95 | 2008-01-20 07:00:15
   56094 |  63270 |    24354 |   11054 |    4802 |   1846 |       1 |     40.00 |       6.00 | 2008-01-20 08:14:13
   68918 |  78356 |     9548 |    2349 |    4415 |   1846 |       1 |    459.00 |      68.85 | 2008-01-20 08:30:13
   73714 |  84131 |     5923 |   10032 |    4689 |   1846 |       1 |    245.00 |      36.75 | 2008-01-20 11:28:30
   94920 | 108362 |    14111 |   10245 |    3837 |   1846 |       2 |    324.00 |      48.60 | 2008-01-20 02:42:26
   27750 |  30281 |     5892 |    2953 |    4830 |   1847 |       2 |    196.00 |      29.40 | 2008-01-21 04:02:50
   39326 |  43884 |     7362 |   17163 |    4159 |   1847 |       2 |    676.00 |     101.40 | 2008-01-21 11:01:33
  138782 | 160377 |    29057 |    8002 |    1010 |   1847 |       4 |   1920.00 |     288.00 | 2008-01-21 10:54:49
    9253 |  10024 |     5382 |    3931 |     917 |   1849 |       2 |    166.00 |      24.90 | 2008-01-23 06:00:41
  112240 | 128601 |    30401 |    9090 |    3227 |   1849 |       4 |    880.00 |     132.00 | 2008-01-23 02:02:30
    9252 |  10024 |     5382 |    4480 |     917 |   1850 |       1 |     83.00 |      12.45 | 2008-01-24 05:58:12
  123823 | 141764 |    17865 |    5231 |    5125 |   1850 |       1 |     94.00 |      14.10 | 2008-01-24 05:28:19
  127180 | 145692 |    26758 |   18036 |    6588 |   1850 |       1 |     39.00 |       5.85 | 2008-01-24 12:02:38
  153639 | 177870 |    33647 |    4916 |    4105 |   1850 |       1 |    275.00 |      41.25 | 2008-01-24 08:30:41
   37054 |  41271 |     1727 |   10683 |     213 |   1852 |       2 |    546.00 |      81.90 | 2008-01-26 02:10:27
   78496 |  89625 |     3401 |     199 |    1237 |   1852 |       1 |    351.00 |      52.65 | 2008-01-26 08:31:21
  140908 | 162926 |    40154 |    8208 |    2984 |   1852 |       2 |    770.00 |     115.50 | 2008-01-26 03:58:54
  142343 | 164692 |    27858 |     236 |    5068 |   1852 |       2 |    284.00 |      42.60 | 2008-01-26 07:27:58
   43581 |  48995 |    20692 |    5028 |    2432 |   1853 |       4 |    132.00 |      19.80 | 2008-01-27 06:17:38
   52209 |  58916 |     8897 |   18342 |    2216 |   1853 |       2 |    998.00 |     149.70 | 2008-01-27 03:07:48
  117783 | 134879 |     6835 |   10858 |    4078 |   1853 |       1 |    488.00 |      73.20 | 2008-01-27 03:05:36
   37483 |  41765 |    28464 |    7094 |    8490 |   1854 |       2 |     56.00 |       8.40 | 2008-01-28 09:57:57
   89217 | 101889 |    11179 |   14450 |    6513 |   1854 |       2 |    766.00 |     114.90 | 2008-01-28 01:32:17
   69416 |  78974 |    19846 |   21205 |    3767 |   1855 |       4 |   1940.00 |     291.00 | 2008-01-29 08:48:42
  152608 | 176578 |    20871 |    7828 |     159 |   1855 |       2 |    314.00 |      47.10 | 2008-01-29 01:16:41
   16315 |  17650 |    15868 |    3042 |    5688 |   1856 |       1 |    177.00 |      26.55 | 2008-01-30 02:07:36
  113967 | 130560 |     8486 |   17904 |    2071 |   1856 |       2 |    178.00 |      26.70 | 2008-01-30 03:58:28
   48367 |  54672 |    10673 |    8589 |    4761 |   1857 |       4 |    108.00 |      16.20 | 2008-01-31 02:23:17
   18043 |  19550 |    35225 |    1359 |    4251 |   1858 |       2 |    224.00 |      33.60 | 2008-02-01 12:34:59
   48365 |  54672 |    10673 |    9511 |    4761 |   1858 |       2 |     54.00 |       8.10 | 2008-02-01 02:22:11
  120978 | 138471 |     7807 |   21804 |    2109 |   1858 |       2 |    464.00 |      69.60 | 2008-02-01 01:55:52
  146508 | 169676 |    27560 |    7866 |    8463 |   1858 |       3 |     75.00 |      11.25 | 2008-02-01 02:25:44
  109857 | 125765 |    16482 |   11440 |    5092 |   1859 |       1 |    171.00 |      25.65 | 2008-02-02 03:19:33
  120205 | 137659 |    15018 |    3852 |    6815 |   1859 |       2 |    394.00 |      59.10 | 2008-02-02 02:41:36
   33553 |  37086 |     6504 |   19888 |    8250 |   1860 |       1 |     71.00 |      10.65 | 2008-02-03 06:15:53
--More--Cancel request sent
   16314 |  17650 |    15868 |    6710 |    5688 |   1861 |       3 |    531.00 |      79.65 | 2008-02-04 02:07:33
dev=#

1. データセットのカスタム SQL クエリで集計するパターン

QuickSight コンソールでデータセット画面を開き、「新しいデータセット」をクリックします。

データソースの作成で画面下部までスクロールすると、既存のデータソースから接続済みの Redshift が選択できるので選択します。スキーマで「public」を選択した状態で「カスタム SQL クエリを使用」をクリックします。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_2-3

「データの編集/プレビュー」をクリックします。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_3

カスタム SQL クエリの編集画面が開きます。

Amazon S3 からデータをロードするに記載されている集計クエリを参考に、データセットのカスタムクエリを入力します。
カスタム SQL クエリ名は「Find top 10 buyers by quantity.」としました。

SELECT firstname, lastname, total_quantity 
FROM   (SELECT buyerid, sum(qtysold) total_quantity
        FROM  sales
        GROUP BY buyerid
        ORDER BY total_quantity desc limit 10) Q, users
WHERE Q.buyerid = userid
ORDER BY Q.total_quantity desc;

「適用」をクリックすると、クエリ結果が画面下部に表示されます。

今回クエリモードは「直接クエリ（ダイレクトクエリ）」のまま、「保存して視覚化」で分析を作成します。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_4

ビジュアルで「水平棒グラフ」を選択し、Y 軸に「firstname」、値に「total_quantity」を設定します。すると、以下キャプチャのように Jerry、Amando、Kameko…の順にグラフが表示されました。
「公開」をクリックしてダッシュボードを作成します。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_5

Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_6

ダッシュボードが作成できました。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_7

2. 分析の計算フィールドやフィルターを駆使して集計するパターン

では、先ほどと同じグラフを、今度はカスタム SQL クエリを使わず、QuickSight 側の計算フィールドやフィルターを駆使して集計・再現します。

先ほどと同様にデータセットの作成画面で画面下部までスクロールし、既存のデータソースである Redshift を選択します。今度は「sales」テーブルをチェックし「選択」をクリックします。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_8

「データクエリを直接実行（直接クエリ、ダイレクトクエリ）」を選択し、「データの編集/プレビュー」をクリックします。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_9

「sales」テーブルの中身が画面下部にそのまま表示されています。ここで「データを追加」をクリックします。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_10

データソースの選択画面で、先ほど同様 Redshift をチェックして「選択」をクリックします。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_11

スキーマで「public」を選択し、users テーブルをチェックして「選択」をクリックします。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_12

このように、視覚的に sales テーブルと users テーブルがブロックのように表示され、真ん中に赤い丸が二つ表示されています。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_13

この二つの丸をクリックすると、画面下部に結合設定が現れます。この二つの丸はベン図のようなものなんですね。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_14

今回は Sales から「buyerid」、users から「userid」を選択し、結合タイプは Inner join にします。userid をユニークキーにするので「右」にチェックします。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_15

選択出来たら「適用」をクリックすると、
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_16

画面下部に、設定した通りにカラムが join（結合）されているのが分かります。「保存して視覚化」をクリックして分析を作成します。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_17

先ほどと同様ビジュアルに水平棒グラフを選択し、Y 軸は firstname にしておきます。値に一旦 qtysold を入れましたが、先ほどのカスタム SQL クエリのように qtysold の合計が表示できていないので、計算フィールドを作成します。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_18

Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_19

名前を「total_quantity」とし、計算式を sum(qtysold) として保存します。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_20

また、名前を「rank_total_quantity」とし、計算式を rank([{total_quantity} DESC], [], POST_AGG_FILTER) として保存します。この計算式は、集計されたtotal_quantity の降順で並べられたデータに対して、全体で順位を計算し、フィルターや集計後のデータに基づいてランクを付けるものです。total_quantityが大きい順に順位が割り当てられ、上位 10 位のレコードを可視化する目的で利用できます。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_21

詳細

rank
- rank は指定された条件に基づいてデータに順位を付ける関数です。
- 数値が大きい順や小さい順に並べたときにそれぞれのエントリの順位を割り当てます。
[total_quantity DESC]
- ランクを付けるためのソート条件を指定しています。
- total_quantityフィールドを降順（DESC）でソートし、数値が大きいエントリから順に1位、2位、3位…と順位を計算します。
- total_quantityが最も大きいエントリが 1 位になります。
[]（空の配列）
- 第二引数の [] は、partition by に相当する部分で、データをグループ化（パーティション分割）したい場合に使用します。
- 今回は空の配列 [] になっているため、グループ化せずに全体で順位を計算しています。
- 特定の属性でグループごとにランクを付けたい場合は、ここにその属性を指定します。
POST_AGG_FILTER
- POST_AGG_FILTER は計算レベルを指定するもので、フィルターや集計後のデータに対してランクを計算するように指示しています。

計算フィールドを設定したら、ビジュアルで値の部分に「total_quantity」を入れます。グループ化に「buyerid」を入れます。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_22

先ほど作成した「rank_total_quantity」でフィルターを設定します。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_23

編集をクリックして、
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_24

フィルター条件：次の間
最小値：1
最大値：10

と設定して適用します。線が細くてカラフルなので分かりにくいと思いますが、上から順番に Jerry、Amando、Kameko…の順にグラフが表示されており、「データセットのカスタム SQL クエリで集計するパターン」と同じグラフになりました。
Aggregate-multiple-tables-in-a-single-redshift-with-quicksight_25