Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Hinzufügen von Daten zu einem Aurora-DB-Cluster einer und deren Abfrage

Um die Erstellung einer Zero-ETL-Integration abzuschließen, die Daten von Aurora in Amazon Redshift repliziert, müssen Sie eine Datenbank im Zielziel erstellen.

Stellen Sie für Verbindungen mit Amazon Redshift eine Verbindung zu Ihrem Amazon Redshift Redshift-Cluster oder Ihrer Arbeitsgruppe her und erstellen Sie eine Datenbank mit einem Verweis auf Ihre Integrations-ID. Anschließend können Sie Daten zu Ihrem Aurora-DB-Cluster für die hinzufügen und sehen, wie sie in Amazon Redshift oder repliziert werden. Amazon SageMaker

Eine Zieldatenbank erstellen

Bevor Sie mit der Replikation von Daten in Amazon Redshift beginnen können, müssen Sie nach dem Erstellen einer Integration eine Datenbank in Ihrem Ziel-Data Warehouse 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.

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

Daten zum DB-Cluster der hinzufügen

Nachdem Sie Ihre Integration konfiguriert haben, können Sie dem Aurora DB-Cluster der einige Daten hinzufügen, die Sie in Ihr Data Warehouse replizieren möchten.

Stellen Sie zunächst mit dem MySQL - oder PostgreSQL-Client Ihrer Wahl eine Verbindung zum her. Detaillierte Anweisungen 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 MySQL Workbench-Hilfsprogramm 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 psql PostgreSQL-Terminal. Wenn Sie eine Verbindung zum Cluster herstellen, schließen Sie die benannte Datenbank ein, die Sie bei der Erstellung 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 dem Aurora-DB-Cluster der Daten hinzugefügt haben, werden sie in die Zieldatenbank repliziert und können abgefragt werden.

Sie können die Daten auch mit einem Befehlszeilenclient 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 folgende . Tabellen zeigen die Zuordnungen eines Aurora MySQL- oder Aurora PostgreSQL-Datentyps zu einem entsprechenden Zieldatentyp. Amazon Aurora unterstützt derzeit nur diese Datentypen für Zero-ETL-Integrationen.

Wenn eine Tabelle in Ihrem einen nicht unterstützten Datentyp enthält, ist die Tabelle nicht mehr synchron und kann vom Zielziel nicht mehr verwendet 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 sie im Zielziel verfügbar zu machen, müssen Sie die grundlegende Änderung manuell rückgängig machen und dann die Integration aktualisieren, indem Sie Folgendes ausführen. ALTER DATABASE...INTEGRATION REFRESH

Aurora MySQL

Aurora PostgreSQL

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

DDL-Operationen für Aurora PostgreSQL

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

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

Trotz ihrer Ähnlichkeiten weisen Amazon Redshift und Aurora PostgreSQL wichtige Unterschiede auf. In den folgenden Abschnitten werden die Antworten des Amazon Redshift Redshift-Systems für gängige DDL-Operationen beschrieben.

Datenbankoperationen

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

Schemaoperationen

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

Tabellenoperationen

Die folgende Tabelle zeigt die Systemantworten für Tabellen-DDL-Operationen.