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Hinzufügen von Daten zu einer RDS-Quelldatenbank und Abfragen der Daten

Zum Erstellen einer Null-ETL-Integration, die Daten von Amazon RDS 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 zur RDS-Quelldatenbank 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 zur Quelldatenbank

Nachdem Sie Ihre Integration konfiguriert haben, können Sie die RDS-Quelldatenbank mit Daten füllen, die Sie in Ihr Data Warehouse replizieren möchten.

Stellen Sie zunächst mit dem MySQL-Client Ihrer Wahl eine Verbindung zur Quelldatenbank her. Anleitungen finden Sie unter Herstellen einer Verbindung mit Ihrer MySQL-DB-Instance.

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

RDS für 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');

RDS für PostgreSQL

Das folgende Beispiel verwendet das interaktive PostgreSQL-Terminal psql. Wenn Sie eine Verbindung zur Datenbank herstellen, schließen Sie den Datenbanknamen ein, den Sie replizieren möchten.

psql -h mydatabase.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');

RDS für Oracle

Im folgenden Beispiel wird SQL*Plus verwendet, um eine Verbindung mit Ihrer Datenbank von RDS für Oracle herzustellen.

sqlplus 'user_name@(DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=dns_name)(PORT=port))(CONNECT_DATA=(SID=database_name)))'

SQL> 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));

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

Abfragen Ihrer Amazon-RDS-Daten in Amazon Redshift

Nachdem Sie Daten zur RDS-Datenbank 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 RDS und Amazon Redshift-Datenbanken

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

Wenn eine Tabelle in der Quelldatenbank 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.

RDS für MySQL

RDS für PostgreSQL

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

RDS für Oracle

Nicht unterstützte Datentypen

Die folgenden Datentypen von RDS für Oracle werden von Amazon Redshift nicht unterstützt:

Datentypunterschiede

Die folgende Tabelle zeigt die Unterschiede zwischen den Datentypen, die sich auf eine Null-ETL-Integration auswirken, wenn RDS für Oracle die Quelle und Amazon Redshift das Ziel ist.

DDL-Operationen für RDS für PostgreSQL

Amazon Redshift wird von PostgreSQL abgeleitet und hat daher aufgrund der gemeinsamen PostgreSQL-Architektur mehrere Features mit RDS für PostgreSQL gemeinsam. Null-ETL-Integrationen nutzen diese Ähnlichkeiten, um die Datenreplikation von RDS für 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 RDS für PostgreSQL die folgenden Punkte:

Trotz ihrer Ähnlichkeiten weisen Amazon Redshift und RDS für PostgreSQL wesentliche Unterschiede auf. In den folgenden Abschnitten werden die Systemantworten von Amazon Redshift 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 auf Tabellen-DDL-Operationen.