Datenbankübergreifende Abfragen

Daten datenbankübergreifend in Ihrem Amazon-Redshift-Cluster abfragen.

Sie können nicht nur Datenbanken abfragen, mit denen Sie verbunden sind, sondern auch aus allen anderen Datenbanken lesen, für die Sie über Berechtigungen verfügen.

Wenn Sie Datenbankobjekte in anderen nicht verbundenen Datenbanken abfragen, haben Sie nur Lesezugriff auf diese Datenbankobjekte. Sie können datenbankübergreifende Abfragen verwenden, um auf Daten aus allen Datenbanken Ihres Amazon-Redshift-Clusters zuzugreifen, ohne eine Verbindung zu dieser bestimmten Datenbank herstellen zu müssen. Auf diese Weise können Sie schnell und einfach Daten abfragen und verknüpfen, die über mehrere Datenbanken in Ihrem Amazon-Redshift-Cluster verteilt sind.

Sie können auch Datasets aus mehreren Datenbanken in einer einzigen Abfrage verknüpfen und die Daten mithilfe von Business Intelligence (BI) oder Analysetools analysieren. Sie können weiterhin granuläre Lesezugriffskontrollen auf Tabellenebene für Benutzer einrichten, indem Sie standardmäßige SQL-Befehle von Amazon Redshift verwenden. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass Benutzer nur die relevanten Teilmengen der Daten sehen, für die sie über Berechtigungen verfügen.

Datenbankübergreifendes Schreiben von Daten in Ihrem Amazon-Redshift-Cluster.

Sie können Datenbanken abfragen, mit denen Sie verbunden sind, und aus allen anderen Datenbanken schreiben, für die Sie über Berechtigungen verfügen.

Wenn Sie Schreibberechtigungen für Datenbankobjekte anderer nicht verbundener Datenbanken haben, können Sie datenbankübergreifende Abfragen verwenden, um Daten aus allen Datenbanken Ihres Amazon-Redshift-Clusters zu schreiben, ohne eine Verbindung zu dieser bestimmten Datenbank herstellen zu müssen. Dies kann Ihnen bei komplexen Schreibvorgängen helfen, während Sie schnell und einfach Daten verbinden können, die über mehrere Datenbanken in Ihrem Amazon-Redshift-Cluster verteilt sind.

Sie können auch Datensätze aus mehreren Datenbanken in einer einzigen Abfrage verknüpfen und die Daten mithilfe verschiedener ETL (Extract-Transform-Load) oder Analytiktools schreiben. Sie können weiterhin granuläre Zugriffskontrollen auf Tabellenebene für Benutzer einrichten, indem Sie standardmäßige SQL-Befehle von Amazon Redshift verwenden. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass Benutzer nur die relevanten Teilmengen der Daten sehen, für die sie über Berechtigungen verfügen.

Abfragen von Objekten.

Sie können andere Datenbankobjekte mit vollqualifizierten Objektnamen abfragen, die mit der dreiteiligen Schreibweise ausgedrückt werden. Der vollständige Pfad zu einem Datenbankobjekt besteht aus drei Komponenten: Datenbankname, Schema und Name des Objekts. Sie können auf jedes Objekt von jeder anderen Datenbank aus zugreifen, indem Sie die vollständige Pfadnotation verwenden., database_name.schema_name.object_name. Um auf eine bestimmte Spalte zuzugreifen, verwenden Sie database_name.schema_name.object_name.column_name.

Sie können auch einen Alias für ein Schema in einer anderen Datenbank erstellen, indem Sie die externe Schemanotation verwenden. Dieses externe Schema verweist auf eine andere Datenbank und ein Schemapaar. Die Abfrage kann mit der externen Schemanotation auf das andere Datenbankobjekt zugreifen., external_schema_name.object_name.

In derselben schreibgeschützten Abfrage können Sie verschiedene Datenbankobjekte wie Benutzertabellen, reguläre Ansichten, materialisierte Ansichten und späte Bindungsansichten aus anderen Datenbanken abfragen.

Verwalten von Berechtigungen.

Benutzer mit Zugriffsberechtigungen für Objekte in Datenbanken in einem Amazon-Redshift-Cluster können diese Objekte abfragen und zu ihnen schreiben. Sie erteilen Berechtigungen für Benutzer und Benutzergruppen mit dem Befehl GRANT. Sie können Berechtigungen auch mit dem Befehl REVOKE aufheben, wenn ein Benutzer keinen Zugriff mehr auf bestimmte Datenbankobjekte benötigt.

Arbeiten Sie mit Metadaten und BI-Tools.

Sie können ein externes Schema erstellen, um auf ein Schema in einer anderen Amazon-Redshift-Datenbank innerhalb desselben Amazon-Redshift-Clusters zu verweisen. Weitere Informationen zum Befehl finden Sie unter CREATE EXTERNAL SCHEMA.

Nachdem externe Schemareferenzen erstellt wurden, zeigt Amazon Redshift die Tabellen unter dem Schema der anderen Datenbank inSVV_EXTERNAL_TABLES und SVV_EXTERNAL_COLUMNS für die Tools, um die Metadaten zu erkunden.

Um datenbankübergreifende Abfrage in BI-Tools zu integrieren, können Sie die folgenden Systemansichten verwenden. Diese helfen Ihnen beim Anzeigen von Informationen zu den Metadaten von Objekten in den verbundenen Datenbanken und anderen Datenbanken im Amazon-Redshift-Cluster.