Fehlerbehebung bei Null-ETL-Integrationen von Amazon RDS

Sie können den Status einer Null-ETL-Integration überprüfen, indem Sie die Systemtabelle SVV_INTEGRATION im Analytikziel abfragen. Wenn die Spalte state den Wert ErrorState aufweist, bedeutet das, dass ein Fehler vorliegt. Weitere Informationen finden Sie unter Überwachen von Integrationen mithilfe von Systemtabellen für Amazon Redshift.

Verwenden Sie die folgenden Informationen, um häufig auftretende Probleme bei Null-ETL-Integrationen von Amazon RDS zu beheben.

Ich kann keine Null-ETL-Integration erstellen

Wenn Sie keine Null-ETL-Integration erstellen können, stellen Sie Folgendes für Ihre Quelldatenbank sicher:

Stellen Sie außerdem Folgendes für Ihr Ziel-Data-Warehouse sicher:

Meine Integration steckt im Status Syncing fest

Ihre Integration zeigt möglicherweise konsistent den Status Syncing an, wenn Sie den Wert eines erforderlichen DB-Parameters ändern.

Um dieses Problem zu beheben, überprüfen Sie die Werte der Parameter in der Parametergruppe, die mit der Quelldatenbank verknüpft ist, und stellen Sie sicher, dass sie den erforderlichen Werten entsprechen. Weitere Informationen finden Sie unter Schritt 1: Erstellen einer benutzerdefinierten DB--Parametergruppe.

Wenn Sie Parameter ändern, stellen Sie sicher, dass Sie die Datenbank neu starten, damit die Änderungen übernommen werden.

Meine Tabellen werden nicht in Amazon Redshift repliziert

Wenn Sie eine oder mehrere Tabellen in Amazon Redshift nicht sehen, können Sie den folgenden Befehl ausführen, um sie erneut zu synchronisieren:

ALTER DATABASE dbname INTEGRATION REFRESH TABLES table1, table2;

Weitere Informationen finden Sie unter ALTER DATABASE in der SQL-Referenz zu Amazon Redshift.

Ihre Daten werden möglicherweise nicht repliziert, da eine oder mehrere Quelltabellen nicht über einen Primärschlüssel verfügen. Das Überwachungs-Dashboard in Amazon Redshift zeigt den Status dieser Tabellen als Failed an und der Status der gesamten Null-ETL-Integration ändert sich in Needs attention. Um dieses Problem zu lösen, können Sie einen vorhandenen Schlüssel in Ihrer Tabelle identifizieren, der zu einem Primärschlüssel werden kann, oder Sie können einen synthetischen Primärschlüssel hinzufügen. Ausführliche Lösungen finden in Handle tables without primary keys while creating Amazon Aurora MySQL or Amazon RDS für MySQL zero-ETL integrations with Amazon Redshift.

Eine oder mehrere meiner Amazon-Redshift-Tabellen erfordern eine erneute Synchronisation

Wenn Sie bestimmte Befehle auf Ihrer Quelldatenbank ausführen, müssen Ihre Tabellen möglicherweise erneut synchronisiert werden. In diesen Fällen zeigt die Systemansicht SVV_INTEGRATION_TABLE_STATE für table_state den Wert ResyncRequired an. Dies bedeutet, dass die Integration die Daten für diese spezifische Tabelle vollständig neu von MySQL in Amazon Redshift laden muss.

Wenn die Tabelle mit der erneuten Synchronisation beginnt, wechselt sie in den Status Syncing. Sie müssen keine manuellen Maßnahmen ergreifen, um eine Tabelle erneut zu synchronisieren. Während die Tabellendaten erneut synchronisiert werden, können Sie in Amazon Redshift nicht darauf zugreifen.

Im Folgenden finden Sie einige Beispieloperationen, mit denen eine Tabelle in den Status ResyncRequired versetzt werden kann, sowie mögliche Alternativen, die Sie in Betracht ziehen sollten.

ALTER TABLE table_name
  ADD COLUMN column_name INTEGER
  NOT NULL first;

ALTER TABLE table_name
  ADD COLUMN column_name column_type;

ALTER TABLE table_name
  ADD COLUMN column_name TIMESTAMP
  NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP;

ALTER TABLE table_name
  ADD COLUMN column_1,
  RENAME COLUMN column_2 TO column_3;

Fehlgeschlagene Integration bei Null-ETL-Integrationen von Amazon SageMaker AI Lakehouse

Wenn Sie Probleme mit einer bestehenden Null-ETL-Integration mit einem Amazon SageMaker AI Lakehouse haben, besteht die einzige Lösung darin, die Integration zu löschen und neu zu erstellen. Im Gegensatz zu anderen AWS-Services unterstützen Null-ETL-Integrationen keine Aktualisierungs- oder Resynchronisationsvorgänge.

So lösen Sie Integrationsprobleme:

Dieser Prozess führt zu einer vollständigen Neuinitialisierung der Daten-Pipeline, was je nach Größe Ihrer Quelldatenbank einige Zeit in Anspruch nehmen kann.