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Hinzufügen von Daten zu einem Quell-DB-Cluster von Aurora und Abfragen der Daten

Zum Erstellen einer Null-ETL-Integration, die Daten von Amazon Aurora in Amazon Redshift repliziert, müssen Sie eine Datenbank im Ziel erstellen.

Stellen Sie für Verbindungen mit Amazon Redshift zunächst eine Verbindung mit Ihrem Amazon-Redshift-Cluster oder Ihrer Arbeitsgruppe her und erstellen Sie eine Datenbank mit einem Verweis auf Ihre Integrations-ID. Anschließend können Sie Daten zum Quell-DB-Cluster von Aurora hinzufügen und diese in Amazon Redshift oder Amazon SageMaker replizieren.

Erstellen einer Zieldatenbank

Bevor Sie nach der Erstellung einer Integration mit der Replikation von Daten in Amazon Redshift beginnen können, müssen Sie in Ihrem Ziel-Data-Warehouse eine Datenbank erstellen. Diese Datenbank muss einen Verweis auf die Integrations-ID enthalten. Sie können die Amazon-Redshift-Konsole oder Query Editor v2 verwenden, um die Datenbank zu erstellen.

Anleitungen zum Erstellen einer Zieldatenbank finden Sie unter Erstellen einer Zieldatenbank in Amazon Redshift.

Hinzufügen von Daten zum Quell-DB-Cluster

Nachdem Sie Ihre Integration konfiguriert haben, können Sie den Quell-DB-Cluster von Aurora mit Daten füllen, die Sie in Ihr Data Warehouse replizieren möchten.

Stellen Sie zunächst mit dem MySQL- oder PostgreSQL-Client Ihrer Wahl eine Verbindung zum Quell-DB-Cluster her. Anleitungen finden Sie unter Herstellen einer Verbindung mit einem Amazon Aurora-DB-Cluster.

Erstellen Sie dann eine Tabelle und fügen Sie eine Zeile mit Beispieldaten ein.

Die PostgreSQL-Dienstprogramme pg_dump und pg_restore erstellen zunächst Tabellen ohne Primärschlüssel und fügen ihn anschließend hinzu. Wenn Sie eines dieser Dienstprogramme verwenden, empfehlen wir, zuerst ein Schema zu erstellen und dann Daten in einem separaten Befehl zu laden.

MySQL

Im folgenden Beispiel wird das Dienstprogramm MySQL Workbench verwendet.

CREATE DATABASE my_db;

USE my_db;

CREATE TABLE books_table (ID int NOT NULL, Title VARCHAR(50) NOT NULL, Author VARCHAR(50) NOT NULL,
Copyright INT NOT NULL, Genre VARCHAR(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID));

INSERT INTO books_table VALUES (1, 'The Shining', 'Stephen King', 1977, 'Supernatural fiction');

PostgreSQL

Das folgende Beispiel verwendet das interaktive PostgreSQL-Terminal psql. Schließen Sie beim Herstellen einer Verbindung mit dem Cluster die benannte Datenbank ein, die Sie beim Erstellen der Integration angegeben haben.

psql -h mycluster.cluster-123456789012.us-east-2.rds.amazonaws.com -p 5432 -U username -d named_db;

named_db=> CREATE TABLE books_table (ID int NOT NULL, Title VARCHAR(50) NOT NULL, Author VARCHAR(50) NOT NULL,
Copyright INT NOT NULL, Genre VARCHAR(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID));

named_db=> INSERT INTO books_table VALUES (1, 'The Shining', 'Stephen King', 1977, 'Supernatural fiction');

Abfragen Ihrer Aurora-Daten in Amazon Redshift

Nachdem Sie Daten zum Aurora-DB-Cluster hinzugefügt haben, werden sie in die Zieldatenbank repliziert und können abgefragt werden.

Sie können die Daten auch mit einem Befehlszeilen-Client abfragen. Zum Beispiel:

destination_database=# select * from my_db."books_table";

 ID |       Title |        Author |   Copyright |                  Genre |  txn_seq |  txn_id
----+–------------+---------------+-------------+------------------------+----------+--------+
  1 | The Shining |  Stephen King |        1977 |   Supernatural fiction |        2 |   12192

Datentypunterschiede zwischen Aurora und Amazon Redshift-Datenbanken

Die folgenden Tabellen zeigen die Zuordnungen der Datentypen von Aurora MySQL und Aurora PostgreSQL zu den entsprechenden Zieldatentypen. Amazon Aurora unterstützt derzeit nur diese Datentypen für Null-ETL-Integrationen.

Wenn eine Tabelle in dem Quell-DB-Cluster einen nicht unterstützten Datentyp enthält, wird die Tabelle nicht synchronisiert und kann vom Ziel nicht genutzt werden. Das Streaming von der Quelle zum Ziel wird fortgesetzt, aber die Tabelle mit dem nicht unterstützten Datentyp ist nicht verfügbar. Um die Tabelle zu reparieren und im Ziel verfügbar zu machen, müssen Sie die grundlegende Änderung manuell rückgängig machen und dann die Integration aktualisieren, indem Sie ALTER DATABASE...INTEGRATION REFRESH ausführen.

Aurora MySQL

Aurora PostgreSQL

Null-ETL-Integrationen für Aurora PostgreSQL unterstützen keine benutzerdefinierten Datentypen oder Datentypen, die durch Erweiterungen erstellt wurden.

DDL-Vorgänge für Aurora PostgreSQL

Amazon Redshift wird von PostgreSQL abgeleitet und hat daher aufgrund der gemeinsamen PostgreSQL-Architektur mehrere Features mit Aurora PostgreSQL gemeinsam. Null-ETL-Integrationen nutzen diese Ähnlichkeiten, um die Datenreplikation von Aurora PostgreSQL in Amazon Redshift zu optimieren, indem sie Datenbanken nach Namen zuordnen und die Datenbank, das Schema und die Tabellenstruktur gemeinsam nutzen.

Beachten Sie bei der Verwaltung von Null-ETL-Integrationen von Aurora PostgreSQL die folgenden Punkte:

Trotz ihrer Ähnlichkeiten weisen Amazon Redshift und Aurora PostgreSQL wesentliche Unterschiede auf. In den folgenden Abschnitten werden die Systemantworten von Amazon Redshift für gängige DDL-Vorgänge beschrieben.

Datenbankvorgänge

Die folgende Tabelle zeigt die Systemantworten für Datenbank-DDL-Vorgänge.

Schemavorgänge

Die folgende Tabelle zeigt die Systemantworten für Schema-DDL-Vorgänge.

Tabellenoperationen

Die folgende Tabelle zeigt die Systemantworten auf Tabellen-DDL-Vorgänge.