Versionshinweise für Aurora DSQL

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Partielle Indizes — Aurora DSQL unterstützt jetzt Teilindizes. Fügen Sie eine WHERE Klausel hinzu, CREATE INDEX um nur die Zeilen zu indizieren, die ein Prädikat erfüllen, und passen Sie den Index so an gängige Abfragefiltermuster an. Aurora DSQL kann einen Teilindex für eine Abfrage verwenden, wenn nachgewiesen werden kann, dass die WHERE Bedingungen der Abfrage das Prädikat des Indexes implizieren. Weitere Informationen finden Sie unter CREATE INDEX.

✨ Funktion — Nested-Loop-Joins im Batchmodus — Aurora DSQL kann jetzt gestapelte Nested-Loop-Joins für geeignete Abfragen verwenden. Bei dieser Join-Strategie werden mehrere äußere Zeilen stapelweise zusammengefasst und die Innenseite nach dem Stapel durchsucht, wodurch die Anzahl der Hin- und Rückläufe zwischen den Rechen- und Speicherebenen für selektive Verknüpfungen reduziert werden kann. In der EXPLAIN-Ausgabe wird dieser Knoten als angezeigt. Nested Loop (Batched Join) Sie können die Verwendung von Planner in einer Sitzung mit aktivieren oder deaktivierendsql.enable_batched_nestloop. Weitere Informationen finden Sie unter Batched Nested-Loop-Joins in Aurora DSQL EXPLAIN-Plänen.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Erweiterte Statistiken — Aurora SQL unterstützt jetzt die Befehle CREATE STATISTICSALTER STATISTICS, und. DROP STATISTICS Sie können erweiterte Statistiken zu korrelierten Spalten und Ausdrücken erstellen, sodass der Abfrageplaner genauere Zeilenschätzungen erstellt. Weitere Informationen finden Sie unter CREATE STATISTICS, ALTER STATISTICS und DROP STATISTICS.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Fremdschlüsseleinschränkungen — Aurora DSQL unterstützt jetzt Fremdschlüsseleinschränkungen. Sie können Fremdschlüsseleinschränkungen definieren, wenn Sie eine Tabelle erstellen, oder sie mit zu einer vorhandenen Tabelle hinzufügen. ALTER TABLE ... ADD CONSTRAINT ... NOT VALID Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Fremdschlüsseleinschränkungen.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Komprimierung für Zeichendatentypen — Aurora SQL komprimiert jetzt große Werte in textvarchar, und bpchar Spalten und speichert so textlastige Nutzlasten effizienter. Aurora DSQL komprimiert diese Werte nur in Spalten, die nicht Teil eines Schlüssels sind. Werte in Primärschlüsselspalten und in den Schlüsselspalten eines Sekundärindexes werden immer unkomprimiert gespeichert. Weitere Informationen finden Sie unter Zeichendatentypen.

🔌 Entwicklertools — Aurora DSQL-Adapter für Drizzle ORM — Der Aurora DSQL-Adapter für wurde hinzugefügtDrizzle ORM, ein Framework für TypeScript objektrelationales Mapping (ORM) für. Node.js Mit diesem Adapter können Sie sich mit IAM-Token authentifizieren und Verbindungen automatisch bündeln. Der Adapter bietet auch Opt-in-Wiederholungsversuche mit optimistischer Parallelitätssteuerung (Optimistic Concurrency Control, OCC). Ein Migrator wendet eine DDL-Anweisung pro Transaktion an und wartet auf asynchrone DDL-Jobs. Eine CLI schreibt Migrations-SQL neu, um Aurora DSQL-Kompatibilität zu gewährleisten. Weitere Informationen finden Sie unter Aurora DSQL-Adapter und Dialekte.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — numericPräzisions- und Skalierungsgrenzen — Aurora DSQL unterstützt jetzt höhere Genauigkeits- und Skalierungsgrenzen für numeric Datentypen. Die maximale Genauigkeit ist jetzt 1000 und die Skala kann zwischen -1000 und 1000 liegen, wenn Sie Zahlen mit expliziter Genauigkeit und Skalierung deklarieren.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — SELECT FOR KEY SHARE— Aurora DSQL unterstützt jetzt die SELECT ... FOR KEY SHARE Klausel, die deklariert, dass eine Transaktion von den Schlüsselspalten der ausgewählten Zeilen abhängt. Weitere Informationen darüber, wie Aurora DSQL Konflikte zwischen Lese- und gleichzeitigen Schreibvorgängen erkennt, finden Sie unter Parallelitätssteuerung in Aurora DSQL.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — SELECT FOR UPDATEerweiterte Unterstützung — In Aurora DSQL können Sie jetzt FOR UPDATE in a verwenden, SELECT ohne Gleichheitsprädikate für alle Primärschlüsselspalten anzugeben. Sie können es auch FOR UPDATE mit Abfragen verwenden, die sich über mehrere Tabellen erstrecken. Transaktionslimits gelten weiterhin.

Überwachung — Aurora DSQL Database Insights — Aurora DSQL unterstützt jetzt Aurora DSQL Database Insights, eine Leistungsüberwachungsfunktion auf Clusterebene pro Anweisung, die aktive Sitzungen abtastet, um anhand eines Warteereignisses und einer SQL-Anweisung Einblick in die Datenbanklast zu erhalten. Diese Version enthält auch Anleitungen zur Fehlerbehebung für Cluster, die nicht in der Amazon CloudWatch Database Insights-Konsole angezeigt werden. Weitere Informationen erhalten Sie unter Überwachung von Aurora DSQL-Clustern mit Aurora DSQL Database Insights und Behebung fehlender Metriken in der Amazon CloudWatch Database Insights-Konsole.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Indizes für Ausdrücke — Aurora DSQL unterstützt jetzt Indizes für Ausdrücke. Ein Indexschlüssel kann ein Ausdruck sein, der aus einer oder mehreren Spalten der Tabellenzeile berechnet wird, sodass eine Abfrage, die nach demselben Ausdruck filtert, den Index verwenden kann. Ein Index on lower(title) ermöglicht beispielsweise effiziente Suchen ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung. Alle in einer Indexdefinition verwendeten Funktionen und Operatoren müssen unveränderlich sein. Weitere Informationen finden Sie unter CREATE INDEX.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — ALTER TABLE DROP COLUMN — Aurora DSQL unterstützt jetzt das ALTER TABLE ... DROP COLUMN Entfernen einer Spalte aus einer vorhandenen Tabelle. Sie können mehrere Spalten in einer einzigen Anweisung löschen. Das Löschen einer Primärschlüsselspalte wird nicht unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter ALTER TABLE.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — ALTER TABLE ADD CONSTRAINT und VALIDATE CONSTRAINT — Aurora DSQL unterstützt jetzt das ALTER TABLE ... ADD CONSTRAINT ... NOT VALID Hinzufügen von CHECK Einschränkungen, ohne bestehende Daten zu validieren, und ALTER TABLE ASYNC ... VALIDATE CONSTRAINT das spätere Validieren vorhandener Daten anhand von Einschränkungen. Die NOT VALID Option ermöglicht das Hinzufügen von Einschränkungen zu großen Tabellen, ohne Operationen zu blockieren. Die Validierung wird als asynchroner DDL-Job ausgeführt, der mithilfe von überwacht werden kann. sys.jobs Weitere Informationen finden Sie unter ALTER TABLE.

🌍 Regionserweiterung — Aurora DSQL ist in vier weiteren Regionen verfügbar — Multi-Region Cluster sind jetzt in Europa (Stockholm), Europa (Spanien), Asien-Pazifik (Mumbai) und Asien-Pazifik (Singapur) verfügbar. Eine vollständige Liste der unterstützten Regionen finden Sie unter Verfügbarkeit der Regionen für Aurora DSQL.

✨ Funktion — Kostentransparenz und Warnmeldungen — Mit der Aurora DSQL-Konsole können Sie jetzt die gesammelten Aurora DSQL Distributed Processing Units (DPU) anzeigen und einfacher Echtzeitwarnungen basierend auf der DPU-Nutzung einrichten.

✨ KI-Integration — Aurora DSQL Assist im Aurora DSQL Playground — Aurora DSQL Assist ist ein neuer Assistent für künstliche Intelligenz (KI) im Aurora DSQL Playground, der Ihnen hilft, von der Idee zur funktionierenden Abfrage zu gelangen. Sie können SQL aus natürlicher Sprache generieren und korrigieren und Schemas und Indizes für die verteilte Architektur von Aurora DSQL entwerfen. Sie können Fehler und Dokumentation auch im Gespräch untersuchen. Weitere Informationen zu Aurora DSQL Assist finden Sie auf der Aurora DSQL Playground-Website.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Zusätzliche ALTER TABLE-Operationen — Aurora SQL unterstützt jetzt zusätzliche ALTER TABLE Operationen:SET DEFAULT,,, DROP DEFAULT DROP NOT NULLDROP EXPRESSION, ADD GENERATED AS IDENTITY und. DROP CONSTRAINT Diese DDL-Operationen mit Metadaten ermöglichen eine flexiblere Schemaentwicklung, ohne dass Tabellen neu erstellt werden müssen. Weitere Informationen finden Sie unter ALTER TABLE.

🆕 Funktion — Erfassung von Änderungsdaten jetzt allgemein verfügbar — Change Data Capture (CDC) für Aurora DSQL ist jetzt allgemein verfügbar. Diese Version fügt unterschiedliche Operationstypen (op: "u"für Aktualisierungen, op: "c" für Einfügungen) hinzu und dokumentiert die Schreibsatzkomprimierung, wodurch mehrere Änderungen an derselben Zeile innerhalb einer Transaktion in einem einzigen CDC-Datensatz zusammengefasst werden. Wenn eine Anwendung eine Zeile in derselben Transaktion einfügt und löscht, erkennt Aurora DSQL keine Nettoänderung und lässt die Zeile aus dem Stream aus. Weitere Informationen finden Sie unter CDC-Streams.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — JSONB-Datentyp mit Komprimierung — Aurora DSQL unterstützt jetzt den JSONB PostgreSQL-Datentyp mit optionaler Komprimierung für gespeicherte Daten. Sie können JSONB Spalten verwenden, um halbstrukturierte Daten wie Metadaten der Systemkonfiguration, API-Parameter und Ereignisprotokolle neben relationalen Daten zu speichern. Bestehender Code und Tools, die vom JSONB Typ von PostgreSQL abhängen, funktionieren mit Aurora DSQL ohne Änderung. Aurora DSQL aktiviert standardmäßig die PostgreSQL-Komprimierung, wodurch größere JSONB Nutzlasten effizienter gespeichert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Datentypen in Aurora DSQL.

🆕 Funktion — Erfassung von Änderungsdaten (Vorschau) — Aurora DSQL bietet Unterstützung für Change Data Capture (CDC) in der Vorschauversion, sodass Sie Datenbankänderungen in Echtzeit direkt in Amazon Kinesis Data Streams streamen können. Durch diese vollständig verwaltete Funktion entfällt die Notwendigkeit, benutzerdefinierte Streaming-Pipelines zu erstellen oder zu verwalten, wodurch es einfacher wird, ereignisgesteuerte Anwendungen zu erstellen, Analyse-Pipelines in Echtzeit zu betreiben und Daten systemübergreifend zu synchronisieren. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit CDC.

🌍 Regionserweiterung — Aurora DSQL ist in fünf weiteren Regionen verfügbar — Single-Region Cluster sind jetzt in Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Singapur), Europa (Stockholm) und Südamerika (São Paulo) verfügbar. Eine vollständige Liste der unterstützten Regionen finden Sie unter Verfügbarkeit der Regionen für Aurora DSQL.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — JSON-Datentyp mit Komprimierung — Aurora DSQL unterstützt jetzt den JSON PostgreSQL-Datentyp mit optionaler Komprimierung. Sie können halbstrukturierte Daten wie API-Payloads, Konfigurationsobjekte oder Ereignisprotokolle neben relationalen Daten speichern. Aurora DSQL aktiviert standardmäßig die PostgreSQL-Komprimierung, wodurch größere JSON Nutzlasten effizienter gespeichert werden.

🆕 Funktion — Kostenschätzung im Aurora DSQL Playground — Der Aurora DSQL Playground enthält jetzt einen Kostenschätzer, mit dem Sie die Kosten für die Ausführung Ihres Workloads auf Aurora DSQL abschätzen können. Sie können Abfragen verknüpfen, um einen repräsentativen Workload zu erstellen, und die geschätzte Menge an Distributed Processing Units (DPUs) überprüfen, die diese Abfragen verbrauchen. Der Kalkulator zeigt auch, wie sich das AWS kostenlose Kontingent von 100.000 DPUs pro Monat auf Ihre Arbeitslast auswirkt.

Informationen zu den ersten Schritten mit dem Cost Estimator finden Sie auf der Aurora DSQL Playground-Website. Weitere Informationen darüber, wie Aurora DSQL die Nutzung misst, finden Sie unter Abrechnung und Messung in Aurora DSQL.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Unterstützung für ALTER DEFAULT PRIVILEGES — Aurora DSQL unterstützt jetzt PostgreSQL ALTER DEFAULT PRIVILEGES für Tabellen, Sequenzen, Funktionen und Typen. Neu erstellte Objekte erben automatisch die konfigurierten Standardberechtigungen, sodass nach jeder Objekterstellung keine manuellen GRANT Anweisungen mehr erforderlich sind.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — CREATE SCHEMA mit verschachtelten Anweisungen — Aurora DSQL unterstützt jetzt verschachtelte CREATE SEQUENCE und GRANT Anweisungen innerhalb eines CREATE SCHEMA Befehls, sodass Entwickler Schemaobjekte und ihre Berechtigungen in einer einzigen atomaren Operation definieren können.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — ALTER USER/ROLE RENAME-Unterstützung — Aurora DSQL unterstützt jetztALTER USER/ROLE/GROUP ... RENAME TO, sodass Administratoren Datenbankrollen umbenennen können, ohne sie zu löschen und neu zu erstellen. Die Umbenennung wird über Benachrichtigungen zur Katalogversion auf alle aktiven Sitzungen übertragen.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — ALTER ROUTINE-Unterstützung — Aurora SQL unterstützt jetztALTER ROUTINE ... SET SCHEMA,, und SET OWNERRENAME TO, zusammen mit, GRANTREVOKE, COMMENT ON und. DROP ROUTINE Das ROUTINE Schlüsselwort ist ein PostgreSQL-Überbegriff, der sowohl Funktionen als auch Verfahren abdeckt und es ermöglicht, dass objektrelationales Mapping (ORM) und Migrationstools, die ROUTINE Syntax ausgeben, unverändert funktionieren.

🆕 Funktion — AWS Backup fügt Aurora DSQL-Unterstützung für Backup-Richtlinien von AWS Organizations hinzu — unterstützt AWS Backup jetzt Aurora DSQL-Cluster als Ressourcentyp in den Backup-Richtlinien von AWS Organizations. Unternehmensadministratoren können Backup-Policy-Regeln definieren, die direkt auf Aurora DSQL-Cluster für alle Mitgliedskonten abzielen und so eine genauere Kontrolle darüber ermöglichen, welche Ressourcen in Organization-wide Backup-Plänen enthalten sind.

🔌 Entwicklertools — Aurora DSQL Connector für PHP (PDO_PGSQL) — Der Aurora DSQL Connector für PHP wurde hinzugefügt, der die IAM-Token-Generierung, die Secure Sockets Layer (SSL) -Konfiguration und das Verbindungspooling für PHP-Anwendungen übernimmt. Der Konnektor ermöglicht Opt-in-Wiederholungsversuche (Optimistic Concurrency Control, OCC) mit exponentiellem Backoff. Weitere Informationen finden Sie unter Herstellen einer Verbindung zu Aurora DSQL-Clustern mit einem PHP-Konnektor.

🔌 Entwicklertools — Aurora DSQL Connectors für .NET (Npgsql) und Rust (SQLx) — Es wurden Konnektoren für .NET und Rust hinzugefügt, die die Generierung von IAM-Tokens, die SSL-Konfiguration und das Verbindungspooling übernehmen. Beide Konnektoren bieten Opt-in-OCC-Wiederholungen mit exponentiellem Backoff, benutzerdefinierte IAM-Anmeldeinformationsanbieter und Profilunterstützung. AWS Weitere Informationen finden Sie unter Aurora DSQL-Konnektoren.

⚡ Leistung — Schnellere INSERT ON CONFLICT-Anweisungen — Aurora DSQL verbessert die Schreibleistung für INSERT ON CONFLICT Anweisungen. Die Verbesserung hängt von der Anzahl der Zeilen ab, die pro Transaktion zum Einfügen vorgeschlagen werden, sodass Workloads, bei denen viele INSERT ON CONFLICT Anweisungen zu einer einzigen Transaktion zusammengefasst werden, die größten Vorteile erzielen.

⚡ Leistung — Schnellere Überprüfung der Eindeutigkeit für große Insert-Workloads — Aurora DSQL validiert sekundäre Einschränkungen für eindeutige Indizes jetzt stapelweise und nicht in einem Schlüssel nach dem anderen, wodurch große Insert- und Migrations-Workloads beschleunigt werden. Die Beschleunigung ist am ausgeprägtesten bei Transaktionen, die viele Zeilen oder Tabellen mit mehreren eindeutigen Sekundärindizes betreffen — Workloads, bei denen die Überprüfung der Eindeutigkeit zuvor der Engpass war. Beispielsweise dauert das Einfügen von 1.000 Zeilen in eine Tabelle mit einem eindeutigen sekundären Index nun 577 ms, statt 1.041 ms (1,8-mal schneller).

🔌 Entwicklertools — Aurora DSQL Connector für Ruby (pggem) — Der Aurora DSQL Connector für Ruby wurde hinzugefügt, der die Generierung von IAM-Tokens, die SSL-Konfiguration und das Verbindungspooling übernimmt. Der Connector bietet Opt-in-OCC-Wiederholungen mit exponentiellem Backoff und benutzerdefinierten Anbietern für IAM-Anmeldeinformationen. Weitere Informationen finden Sie unter Herstellen einer Verbindung zu Aurora DSQL-Clustern mit einem Ruby-PG-Konnektor.

🔌 Entwicklertools — Integrationen für Visual Studio Code SQLTools und DBeaver — Der Aurora DSQL-Treiber für SQLTools und das Aurora DSQL-Plugin für DBeaver Community Edition wurden hinzugefügt. Beide Integrationen vereinfachen die Datenbankkonnektivität, indem sie die IAM-Authentifizierung automatisch übernehmen und Zugriffstoken transparent verwalten. Der SQLTools-Treiber ist auch in Open VSX Registry für die Verwendung mit Code-compatible VS-Editoren wie Cursor und Kiro verfügbar.

🆕 Funktion — Aurora DSQL Playground — AWS startet einen browserbasierten Playground, der es Entwicklern ermöglicht, mit einer Aurora DSQL-Datenbank zu interagieren, ohne ein Konto zu benötigen. AWS Ohne Einrichtung oder Infrastrukturkonfiguration können Entwickler mit integrierten Beispieldatensätzen direkt von ihrem Browser aus Schemas erstellen, Daten laden und SQL-Abfragen ausführen. Um mit der Erkundung zu beginnen, besuchen Sie den Aurora DSQL Playground.

🔌 Entwicklertools — Support für Tortoise, Flyway und Prisma — Integrationen für beliebte ORM- und Datenbankmigrationstools hinzugefügt: ein Adapter für Tortoise (Python ORM), ein Dialekt für Flyway (Schema-Management-Tool) und CLI-Tools für Prisma (ORM). Node.js Diese Integrationen behandeln die IAM-Authentifizierung und die DSQL-specific Aurora-Kompatibilitätsanforderungen automatisch.

🔌 Entwicklertools — Go, Python und Node.js Konnektoren mit WebSocket Unterstützung — Aurora DSQL Connectors für Go (pgx), Python () und Node.js (WebSocket for asyncpgPostgres.js) hinzugefügt, die die IAM-Authentifizierung vereinfachen. Jeder Connector generiert automatisch Token für jede Verbindung. Der Postgres.js Connector unterstützt außerdem WebSocket Protokolle für Umgebungen, in denen TCP-Verbindungen (Transmission Control Protocol) nicht verfügbar sind. Weitere Informationen finden Sie unter Aurora DSQL-Konnektoren.

✨ KI-Integration — Aurora DSQL lässt sich mit den Fähigkeiten und Fähigkeiten von KI-Agenten von Kiro integrieren — Die Aurora DSQL-Integration mit Kiro Powers und KI-Agentenfähigkeiten ermöglicht es Entwicklern, DSQL-backed Aurora-Anwendungen mit der Entwicklung schneller zu erstellen. AI-assisted Die Kiro Power bündelt den Aurora DSQL Model Context Protocol (MCP) -Server mit bewährten Entwicklungsmethoden für die Installation mit einem Klick. Der Aurora DSQL-Skill erweitert dieselben Funktionen über die Skills CLI auf zusätzliche KI-Codierungsagenten. Weitere Informationen finden Sie unter Aurora DSQL Steering: Skills and Powers.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Identitätsspalten und Sequenzobjekte — Aurora DSQL unterstützt jetzt Identitätsspalten und Sequenzobjekte, sodass Entwickler mithilfe vertrauter SQL-Muster automatisch inkrementierende, auf Ganzzahlen basierende IDs direkt in der Datenbank generieren können. Weitere Informationen finden Sie unter Sequenzen und Identitätsspalten.

🌍 Regionserweiterung — Aurora DSQL in den Regionen Kanada und Australien verfügbar — Aurora DSQL ist jetzt mit Clustern mit nur einer Region in Asien-Pazifik (Melbourne), Asien-Pazifik (Sydney), Kanada (Zentral) und Kanada West (Calgary) verfügbar. Eine vollständige Liste der unterstützten Regionen finden Sie unter Verfügbarkeit der Regionen für Aurora DSQL.

🔌 Entwicklertools — Aurora DSQL Connector for Go — Der Aurora DSQL Connector for Go wurde hinzugefügt, der eine automatische IAM-Authentifizierung für Token-Generierung, SSL-Konfiguration und Verbindungsmanagement bietet. pgx Weitere Informationen finden Sie unter Herstellen einer Verbindung zu Aurora DSQL-Clustern mit einem Go-Connector.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Indexunterstützung für den NUMERIC-Datentyp — Aurora DSQL unterstützt jetzt Indizes für den NUMERIC Datentyp, sodass Kunden NUMERIC Spalten als Primärschlüssel und in Sekundärindizes verwenden können, um die Abfrageleistung bei Dezimal- und Finanzdaten zu verbessern.

🔗 Integration — Aurora DSQL in Version 0 von Vercel verfügbar — AWS Datenbanken, einschließlich Aurora DSQL, sind jetzt in Version 0 von Vercel verfügbar, sodass Entwickler schnell und direkt von der Vercel-Plattform aus eine Verbindung zu Aurora DSQL-Datenbanken aufbauen und eine Verbindung zu ihnen herstellen können.

✨ KI-Integration — AWS Labs Aurora DSQL MCP Server-Updates — Aktualisierter MCP-Server mit Installationsansätzen für Claude Code und Codex, einschließlich Einrichtung. CLI-based Weitere Informationen finden Sie unter AWS Labs Aurora DSQL MCP Server.

🔗 Integration — Aurora DSQL im Vercel Marketplace verfügbar — AWS Datenbanken wie Aurora DSQL sind jetzt auf dem Vercel Marketplace verfügbar, sodass Entwickler Aurora DSQL-Cluster in Sekundenschnelle direkt von der Entwicklerplattform von Vercel aus bereitstellen können.

🆕 Funktion — Schnelle Cluster-Erstellung — Aurora DSQL unterstützt jetzt die Cluster-Erstellung innerhalb von Sekunden, sodass Entwickler sofort Aurora DSQL-Datenbanken bereitstellen können, um schnell neue Ideen zu prototypisieren und den integrierten Abfrage-Editor in der AWS Management Console zu nutzen, um sofort mit der Erstellung zu beginnen.

🆕 Funktion — AWS PrivateLink mit Direct Connect Unterstützung — Die Einrichtung eines privaten Domain Name Systems (DNS) und die Cluster-ID-Verbindungsoption für AWS PrivateLink mit Direct Connect oder Amazon VPC-Peering wurden hinzugefügt. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltung und Verbindung zu Aurora DSQL-Clustern mithilfe von AWS PrivateLink.

🔌 Entwicklertools — Python- und JDBC-Konnektoren — Aurora SQL bringt neue Python- und Java Database Connectivity (JDBC) -Konnektoren auf den Markt Node.js, die die IAM-Autorisierung vereinfachen und es Entwicklern ermöglichen, mithilfe von Standard-PostgreSQL-Treibern mit automatischem IAM-Token-Management eine Verbindung zu Aurora DSQL-Clustern herzustellen. Node.js Weitere Informationen finden Sie unter Aurora DSQL-Konnektoren.

🆕 Feature — Speichervolumen auf 256 TiB erhöht — Aurora DSQL-Datenbankcluster unterstützen jetzt bis zu 256 Terabyte an Speichervolumen, was das bisherige Limit von 128 Terabyte verdoppelt und es Kunden ermöglicht, größere Datenbanken in einem einzigen Datenbankcluster zu speichern und zu verwalten.

🆕 Funktion — Integrierter Abfrage-Editor in der AWS Management Console — Aurora DSQL bietet jetzt einen integrierten Abfrage-Editor für den browserbasierten SQL-Zugriff in der AWS Management Console. Kunden können sich sicher mit ihren Aurora DSQL-Clustern verbinden und SQL-Abfragen direkt von der Konsole aus ausführen, ohne externe Clients installieren oder konfigurieren zu müssen. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit dem Aurora DSQL Query Editor.

🆕 Funktion — Statement-level Kostenschätzungen in Abfrageplänen — Aurora DSQL bietet jetzt Kostenschätzungen und Abfragepläne auf Abfrageebene und zeigt Aufschlüsselungen nach Kategorien, einschließlich Rechen-, Lese-, Schreib- und regionsübergreifender Kosten, mit geschätzten DPUs insgesamt an, sodass Entwickler sofort Einblick in ihr geschätztes Kostenprofil erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Aurora DSQL und erläutern Pläne.

🔗 Integration — Verwendung JupyterLab mit Aurora DSQL — Es wurde eine schrittweise Anleitung zur Verbindung von Aurora DSQL mit JupyterLab lokalen und Amazon SageMaker AI-Umgebungen veröffentlicht. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden JupyterLab mit Aurora DSQL.

🆕 Funktion — FIPS 140-3-konforme Endgeräte — Aurora DSQL unterstützt jetzt FIPS 140-3-konforme Endpunkte (Federal Information Processing Standards), sodass Kunden in regulierten Branchen und Regierungssektoren die Sicherheitsanforderungen des Bundes erfüllen können, wenn sie sich mit Aurora DSQL-Clustern verbinden.

🆕 Funktion — Resource-based Richtlinienunterstützung — Aurora DSQL unterstützt jetzt ressourcenbasierte Richtlinien, sodass Kunden Inline-Richtlinien direkt an Aurora DSQL-Cluster anhängen können, um eine differenzierte Zugriffskontrolle mit neuen Berechtigungen zu erreichen:, und. PutClusterPolicy GetClusterPolicy DeleteClusterPolicy Weitere Informationen finden Sie unter Resource-based Richtlinien für Aurora DSQL.

🌍 Regionserweiterung — Aurora DSQL in Europa (Frankfurt) verfügbar — Aurora DSQL ist jetzt in der Region Europa (Frankfurt) verfügbar und erweitert damit die Verfügbarkeit für europäische Kunden, die verteilte SQL-Datenbanken mit Datenresidenz in der Europäischen Union (EU) bereitstellen müssen.

🆕 Funktion — AWS Fault Injection Service Integration — Aurora DSQL ist jetzt in AWS Fault Injection Service (AWS FIS) integriert, sodass Kunden Fehler in Aurora DSQL-Cluster mit einer oder mehreren Regionen einschleusen können, um die Fehlertoleranz zu testen und die Mechanismen zur Behandlung und Wiederherstellung von Anwendungsfehlern zu validieren.

🆕 Funktion — AWS Backup verbessert den Aurora DSQL-Wiederherstellungs-Workflow für mehrere Regionen — AWS Backup verbessert den Aurora DSQL-Wiederherstellungs-Workflow für mehrere Regionen und vereinfacht den Prozess der Wiederherstellung von Aurora DSQL-Backups AWS-Regionen für Notfallwiederherstellungs- und Datenmigrationsszenarien. Weitere Informationen finden Sie unter Backup und Wiederherstellung für Aurora DSQL.

🌍 Regionserweiterung — Aurora DSQL im asiatisch-pazifischen Raum (Seoul) verfügbar — Aurora DSQL ist jetzt in der Region Asien-Pazifik (Seoul) verfügbar und erweitert damit die Verfügbarkeit für Kunden in Südkorea und der gesamten Region Asien-Pazifik.

🚀 Hauptversion — Allgemeine Verfügbarkeit von Aurora DSQL — Aurora DSQL ist jetzt allgemein verfügbar (GA). Aurora DSQL ist eine serverlose, verteilte SQL-Datenbank mit PostgreSQL-Kompatibilität, Active-Active-Hochverfügbarkeit und praktisch unbegrenzter Skalierbarkeit. Die GA-Version umfasst CloudWatch Überwachung, AWS Backup Integration und Datenverschlüsselung mit vom Kunden verwalteten KMS-Schlüsseln. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Aurora DSQL?

🆕 Funktion — AWS PrivateLink für Aurora DSQL — Aurora DSQL unterstützt jetzt AWS PrivateLink, sodass Kunden die private Netzwerkkonnektivität zwischen Virtual Private Clouds (VPCs), Aurora DSQL und lokalen Rechenzentren mithilfe von Amazon VPC-Schnittstellen und privaten IP-Adressen vereinfachen können. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltung und Verbindung zu Aurora DSQL-Clustern mithilfe von AWS PrivateLink.

🚀 Hauptversion — Öffentliche Vorschauversion von Aurora DSQL — Aurora DSQL wird in der öffentlichen Vorschau als neue serverlose verteilte SQL-Datenbank gestartet. Aurora DSQL bietet praktisch unbegrenzten Umfang, PostgreSQL v16-Kompatibilität, Active-Active-Unterstützung für mehrere Regionen mit einem Service Level Agreement (SLA) mit einer Verfügbarkeit von 99,999%, IAM-Authentifizierung und optimistischer Parallelitätskontrolle. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Aurora DSQL?