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Amazon Aurora Tutorials und Beispiel-Code
Die AWS Dokumentation enthält mehrere Tutorials, die Sie durch gängige Aurora Aurora-Anwendungsfälle führen. Viele dieser Tutorials zeigen Ihnen, wie Sie Aurora mit anderen AWS Diensten verwenden können. Darüber hinaus können Sie in auf den Beispielcode zugreifen GitHub.
Anmerkung
Weitere Tutorials finden Sie im AWS -Datenbank-Blog
Themen
Tutorials in diesem Handbuch
Die folgenden Tutorials in diesem Handbuch veranschaulichen, wie Sie mit Amazon Aurora gängige Aufgaben durchführen.
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Tutorial: Erstellen einer VPC zur Verwendung mit einem DB-Cluster (nur IPv4)
Erfahren Sie, wie Sie einen DB-Cluster in eine Virtual Private Cloud (VPC) aufnehmen, die auf dem Amazon-VPC-Service basiert. In diesem Fall teilt die VPC Daten mit einem Webserver, der auf einer EC2 Amazon-Instance in derselben VPC läuft.
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Tutorial: Erstellen einer VPC zur Verwendung mit einer DB–einem DB-Cluster (Dual-Stack-Modus)
Erfahren Sie, wie Sie einen DB-Cluster in eine Virtual Private Cloud (VPC) aufnehmen, die auf dem Amazon-VPC-Service basiert. In diesem Fall teilt die VPC Daten mit einer EC2 Amazon-Instance in derselben VPC. In diesem Tutorial erstellen Sie die VPC für dieses Szenario, die mit einer Datenbank arbeitet, die im Dual-Stack-Modus ausgeführt wird.
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Tutorial: Erstellen eines Webservers und einer eines Amazon Aurora-DB-Clusters
Weitere Informationen darüber, wie Sie einen Apache-Webserver mit PHP installieren und eine MySQL-Datenbank zu erstellen. Der Webserver läuft auf einer EC2 Amazon-Instance, die Amazon Linux verwendet, und die MySQL-Datenbank ist , ein Aurora MySQL-DB-Cluster. Sowohl die EC2 Amazon-Instance als auch der werden in einer Amazon VPC ausgeführt.
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Tutorial: Wiederherstellen eines DB-Clusters von Amazon Aurora aus einem DB-Cluster-Snapshot
Erfahren Sie, wie Sie einen DB-Cluster aus einem DB-Cluster-Snapshot wiederherstellen.
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Tutorial: Verwenden Sie Tags, um festzulegen, welcher Aurora-DB-Cluster stoppt.
Erfahren Sie, wie Sie Tags verwenden, um festzulegen, welcher Aurora-DB-Cluster stoppt.
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Tutorial: Statusänderungen der DB-Instance mithilfe von Amazon protokollieren EventBridge
Erfahren Sie, wie Sie eine Änderung des DB-Instance-Status mithilfe von Amazon EventBridge und protokollieren AWS Lambda.
Tutorials in anderen AWS Leitfäden
Die folgenden Tutorials in anderen AWS Handbüchern zeigen Ihnen, wie Sie allgemeine Aufgaben mit Amazon Aurora ausführen:
Anmerkung
Einige der Tutorials verwenden Amazon RDS-DB-Instances, aber sie können angepasst werden, so dass sie Aurora-DB-Cluster verwenden.
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Tutorial: Aurora Serverless in AWS AppSync -Entwicklerhandbuch
Erfahren Sie, wie AWS AppSync Sie eine Datenquelle für die Ausführung von SQL-Befehlen bereitstellen können Aurora Serverless DB-Cluster mit aktivierter Daten-API. Sie können AWS AppSync -Resolver nutzen, um SQL-Anweisungen für die Daten-API mit GraphQL-Abfragen, Mutationen und Abonnements auszuführen.
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Tutorial: Ein Geheimnis für eine AWS Datenbank rotieren im AWS Secrets Manager Benutzerhandbuch
Erfahren Sie, wie Sie ein Geheimnis für eine AWS Datenbank erstellen und das Geheimnis so konfigurieren, dass es nach einem Zeitplan rotiert. Sie lösen eine Rotation manuell aus und bestätigen dann, dass die neue Version des Secrets weiterhin Zugriff bietet.
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Tutorials und Beispiele im AWS Elastic Beanstalk -Entwicklerhandbuch
Erfahren Sie, wie Sie Anwendungen bereitstellen, die Amazon RDS-Datenbanken verwenden AWS Elastic Beanstalk.
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Verwenden von Daten aus einer Amazon RDS-Datenbank zum Erstellen einer Amazon ML-Datenquelle im Amazon Machine Learning Developer Guide
Erfahren Sie, wie Sie ein Amazon Machine Learning (Amazon ML)-Datenquellenobjekt aus Daten erstellen, die in einer MySQL-DB-Instance gespeichert sind.
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Manuelles Aktivieren des Zugriffs auf eine Amazon RDS-Instance in einer VPC im QuickSight Amazon-Benutzerhandbuch
Erfahren Sie, wie Sie QuickSight den Zugriff auf eine Amazon RDS-DB-Instance in einer VPC aktivieren.
AWS Portal für Workshop- und Laborinhalte für Amazon Aurora PostgreSQL
Die folgende Sammlung von Workshops und anderen praktischen Inhalten hilft Ihnen, die Funktionen und Möglichkeiten von Amazon Aurora PostgreSQL zu verstehen:
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Erstellen eines Aurora-Clusters
Erfahren Sie mehr dazu, wie Sie einen Cluster von Amazon Aurora PostgreSQL manuell erstellen.
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Erstellen einer cloudbasierten Cloud9-IDE-Umgebung zur Verbindung mit Ihrer Datenbank
Erfahren Sie, wie Sie Cloud9 konfigurieren und die PostgreSQL-Datenbank initialisieren.
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Erfahren Sie mehr dazu, wie Sie einen schnellen Aurora-Klon erstellen.
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Erfahren Sie mehr dazu, wie Sie die Ausführungspläne für einen Satz von Anweisungen mithilfe der Abfrageplanverwaltung kontrollieren.
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Erfahren Sie mehr über die Cluster-Cache-Verwaltungsfunktion in Aurora PostgreSQL.
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Erfahren Sie mehr dazu, wie Sie mit dieser Funktion Ihre Datenbankaktivitäten überwachen und überprüfen.
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Verwenden von Performance-Insights
Erfahren Sie, wie Sie Ihre DB-Instance mithilfe von Performance Insights überwachen und optimieren können.
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Leistungsüberwachung mit RDS-Tools
Erfahren Sie, wie Sie Postgres-Tools (Cloudwatch, Enhanced Monitoring, Slow Query Logs, Performance Insights, PostgreSQL Catalog Views) verwenden AWS , um Leistungsprobleme zu verstehen und Möglichkeiten zur Verbesserung der Leistung Ihrer Datenbank zu finden.
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Auto Scaling von Lesereplikaten
Erfahren Sie, wie Auto Scaling von Aurora-Lesereplikaten mithilfe eines Lastgeneratorskripts in der Praxis funktioniert.
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Erfahren Sie mehr über die Fehlertoleranz eines DB-Clusters.
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Erfahren Sie mehr über globale Aurora-Datenbanken.
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Verwendung von Machine Learning
Erfahren Sie mehr über Aurora Machine Learning.
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Erfahren Sie mehr über Aurora Serverless v2.
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Trusted Language Extensions für PostgreSQL
Erfahren Sie, wie Sie Hochleistungserweiterungen erstellen, die sicher auf Aurora PostgreSQL laufen.
AWS Portal für Workshop- und Laborinhalte für Amazon Aurora MySQL
Die folgende Sammlung von Workshops und anderen praktischen Inhalten hilft Ihnen, die Funktionen und Möglichkeiten von Amazon Aurora MySQL zu verstehen:
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Erstellen eines Aurora-Clusters
Erfahren Sie mehr dazu, wie Sie einen Cluster von Amazon Aurora MySQL manuell erstellen.
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Erstellen einer cloudbasierten Cloud9-IDE-Umgebung zur Verbindung mit Ihrer Datenbank
Erfahren Sie, wie Sie Cloud9 konfigurieren und die MySQL-Datenbank initialisieren.
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Erfahren Sie mehr dazu, wie Sie einen schnellen Aurora-Klon erstellen.
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Erfahren Sie mehr dazu, wie Sie einen DB-Cluster rückverfolgen.
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Verwenden von Performance-Insights
Erfahren Sie, wie Sie Ihre DB-Instance mithilfe von Performance Insights überwachen und optimieren können.
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Leistungsüberwachung mit RDS-Tools
Erfahren Sie, wie Sie SQL-Tools verwenden AWS , um Leistungsprobleme zu verstehen und Möglichkeiten zur Verbesserung der Leistung Ihrer Datenbank zu finden.
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Analysieren der Abfrageleistung
Erfahren Sie, wie Sie Probleme mit der SQL-Leistung mithilfe verschiedener Tools beheben können.
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Auto Scaling von Lesereplikaten
Erfahren Sie, wie Auto Scaling von Lesereplikaten funktioniert.
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Erfahren Sie mehr über Hochverfügbarkeits- und Fehlertoleranzfunktionen in Aurora MySQL.
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Erfahren Sie mehr über globale Aurora-Datenbanken.
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Erfahren Sie mehr über Aurora Serverless v2.
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Verwendung von Machine Learning
Erfahren Sie mehr über Aurora Machine Learning.
Tutorials und Beispielcode in GitHub
Die folgenden Tutorials und der Beispielcode GitHub zeigen Ihnen, wie Sie allgemeine Aufgaben mit Amazon Aurora ausführen:
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Erstellen eines Aurora Serverless v2 leihende Bibliothek
Erfahren Sie, wie Sie eine Leihbibliothekanwendung erstellen, in der Kunden Bücher ausleihen und zurückgeben können. Das Beispiel verwendet Aurora Serverless v2 und AWS SDK für Python (Boto3).
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Erfahren Sie, wie Sie eine Spring REST-API erstellen, die Abfragen abfragt Aurora Serverless v2 Daten. Sie wird von einer React-Anwendung unter Verwendung von SDK für Java 2.x genutzt.
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Erfahren Sie, wie Sie eine Anwendung erstellen, die
RdsDataClientdie Daten-API verwendet und Aurora Serverless v2 um Arbeitsaufgaben nachzuverfolgen und darüber zu berichten. Das Beispiel verwendet AWS SDK für PHP. -
Erfahren Sie, wie Sie eine Anwendung erstellen, die
RdsDataClientdie Daten-API verwendet und Aurora Serverless v2 um Arbeitsaufgaben nachzuverfolgen und darüber zu berichten. Das Beispiel verwendet AWS SDK für Python (Boto3).
Verwenden dieses Dienstes mit einem AWS SDK
AWS Software Development Kits (SDKs) sind für viele gängige Programmiersprachen verfügbar. Jedes SDK bietet eine API, Codebeispiele und Dokumentation, die es Entwicklern erleichtern, Anwendungen in ihrer bevorzugten Sprache zu erstellen.
| SDK-Dokumentation | Codebeispiele |
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Weitere Beispiele speziell für diesen Service finden Sie unter Codebeispiele für Aurora mit AWS SDKs.
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