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Uso de Aurora Serverless v2 con AWS AppSync
Connect su API GraphQL a las bases de datos Aurora Serverless mediante. AWS AppSync Esta integración le permite ejecutar instrucciones SQL a través de consultas, mutaciones y suscripciones de GraphQL, lo que le brinda una forma flexible de interactuar con sus datos relacionales.
nota
En este tutorial se utiliza la región US-EAST-1.
Ventajas
Integración perfecta entre GraphQL y bases de datos relacionales
Capacidad para realizar operaciones SQL a través de interfaces de GraphQL
Escalabilidad sin servidor con Aurora Serverless v2
Acceso seguro a los datos a través de AWS Secrets Manager
Protección contra la inyección de código SQL mediante el saneamiento de entradas
Capacidades de consulta flexibles que incluyen operaciones de filtrado y rango
Casos de uso común
Creación de aplicaciones escalables con requisitos de datos relacionales
Crear APIs eso requiere flexibilidad de GraphQL y capacidades de bases de datos SQL
Administración de operaciones de datos mediante mutaciones y consultas de GraphQL
Implementación de patrones de acceso seguro a bases de datos
En este tutorial, aprenderá lo siguiente:
Configuración de un clúster de Aurora Serverless v2
Habilitación de la funcionalidad de la API de datos
Creación y configuración de estructuras de base de datos
Definición de esquemas de GraphQL para operaciones de bases de datos
Implementación de solucionadores para consultas y mutaciones
Protección del acceso a sus datos mediante el saneamiento adecuado de las entradas
Ejecución de varias operaciones de bases de datos a través de interfaces de GraphQL
Temas
Configuración del clúster de base de datos
Antes de añadir una fuente de datos de Amazon RDS AWS AppSync, primero debe habilitar una API de datos en un clúster de Aurora Serverless v2 y configurar un secreto mediante. AWS Secrets Manager Puede crear un clúster de Aurora Serverless v2 con la AWS CLI:
aws rds create-db-cluster \ --db-cluster-identifier appsync-tutorial \ --engine aurora-mysql \ --engine-version 8.0 \ --serverless-v2-scaling-configuration MinCapacity=0,MaxCapacity=1 \ --master-username USERNAME \ --master-user-password COMPLEX_PASSWORD \ --enable-http-endpoint
Esto devolverá un ARN para el clúster.
Tras crear el clúster, debe agregar una instancia de Aurora Serverless v2 mediante el siguiente comando.
aws rds create-db-instance \ --db-cluster-identifier appsync-tutorial \ --db-instance-identifier appsync-tutorial-instance-1 \ --db-instance-class db.serverless \ --engine aurora-mysql
nota
Estos puntos de conexión tardan un tiempo en activarse. Puede comprobar su estado en la consola de Amazon RDS, en la pestaña Conectividad y seguridad del clúster. También puede comprobar el estado del clúster con el siguiente AWS CLI comando.
aws rds describe-db-clusters \ --db-cluster-identifier appsync-tutorial \ --query "DBClusters[0].Status"
Puede crear un secreto con la AWS Secrets Manager consola o AWS CLI
con un archivo de entrada como el siguiente utilizando USERNAME y COMPLEX_PASSWORD desde el paso anterior.
{ "username": "USERNAME", "password": "COMPLEX_PASSWORD" }
Pasa esto como parámetro a AWS CLI:
aws secretsmanager create-secret --name HttpRDSSecret --secret-string file://creds.json --region us-east-1
Esto devolverá un ARN para el secreto.
Anote el ARN del clúster Aurora Serverless y el secreto para usarlos posteriormente en la AppSync consola al crear una fuente de datos.
Habilitar la API de datos
Puede habilitar la API de datos en el clúster siguiendo las instrucciones de la documentación de RDS. La API de datos debe estar habilitada antes de añadirla como fuente de AppSync datos.
Creación de una base de datos y tabla
Una vez que tenga habilitada su API de datos, puede asegurarse de que funciona con el comando aws
rds-data execute-statement de la AWS CLI. Esto garantizará que el clúster Aurora Serverless esté configurado correctamente antes de añadirlo a la AppSync API. En primer lugar, cree una base de datos denominada TESTDB con el parámetro --sql del siguiente modo:
aws rds-data execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789000:cluster:http-endpoint-test" \ --schema "mysql" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789000:secret:testHttp2-AmNvc1" \ --region us-east-1 --sql "create DATABASE TESTDB"
Si esto se ejecuta sin errores, añada una tabla con el comando de creación de tablas:
aws rds-data execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789000:cluster:http-endpoint-test" \ --schema "mysql" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789000:secret:testHttp2-AmNvc1" \ --region us-east-1 \ --sql "create table Pets(id varchar(200), type varchar(200), price float)" --database "TESTDB"
Si todo se ha ejecutado sin problemas, puede continuar y añadir el clúster como fuente de datos en su AppSync API.
Esquema de GraphQL
Ahora que su API de datos de Aurora Serverless está en marcha con una tabla, vamos a crear un esquema GraphQL y asociar los solucionadores para realizar mutaciones y suscripciones. Crea una nueva API en la AWS AppSync consola, ve a la página del esquema e introduce lo siguiente:
type Mutation { createPet(input: CreatePetInput!): Pet updatePet(input: UpdatePetInput!): Pet deletePet(input: DeletePetInput!): Pet } input CreatePetInput { type: PetType price: Float! } input UpdatePetInput { id: ID! type: PetType price: Float! } input DeletePetInput { id: ID! } type Pet { id: ID! type: PetType price: Float } enum PetType { dog cat fish bird gecko } type Query { getPet(id: ID!): Pet listPets: [Pet] listPetsByPriceRange(min: Float, max: Float): [Pet] } schema { query: Query mutation: Mutation }
Guarde su esquema y vaya a la página Data Sources (Orígenes de datos) y cree un nuevo origen de datos. Seleccione la Relational database (Base de datos relacional) para el tipo de origen de datos y proporcione un nombre fácil de recordar. Utilice el nombre de la base de datos que ha creado en el último paso, así como el Cluster ARN (ARN del clúster) en el que lo creó. Para el rol, puede AppSync crear un rol nuevo o uno con una política similar a la siguiente:
Tenga en cuenta que hay dos Statements (Instrucciones) en esta política a las que está concediendo acceso de rol. El primer recurso es su clúster Aurora Serverless y el segundo es su AWS Secrets Manager ARN. Deberá proporcionar AMBOS ARNs en la configuración de la fuente de AppSync datos antes de hacer clic en Crear.
Pase esto como parámetro a AWS CLI.
aws secretsmanager create-secret \ --name HttpRDSSecret \ --secret-string file://creds.json \ --region us-east-1
Esto devolverá un ARN para el secreto. Al crear una fuente de datos en la consola, anote el ARN del clúster Aurora Serverless y el secreto para más adelante. AWS AppSync
Creación de la estructura de su base de datos
Una vez que tenga habilitada su API de datos, puede asegurarse de que funciona con el comando aws
rds-data execute-statement de la AWS CLI. Esto garantizará que el clúster de Aurora Serverless v2 esté configurado correctamente antes de añadirlo a la AWS AppSync API. En primer lugar, cree una base de datos denominada TESTDB con el parámetro --sql del siguiente modo.
aws rds-data execute-statement \ --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:111122223333:cluster:appsync-tutorial" \ --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:111122223333:secret:appsync-tutorial-rds-secret" \ --region us-east-1 \ --sql "create DATABASE TESTDB"
Si esto se ejecuta sin errores, añada una tabla con el siguiente comando de creación de tablas:
aws rds-data execute-statement \ --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:111122223333:cluster:http-endpoint-test" \ --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:111122223333:secret:testHttp2-AmNvc1" \ --region us-east-1 \ --sql "create table Pets(id varchar(200), type varchar(200), price float)" \ --database "TESTDB"
Diseño de la interfaz de API
Una vez que la API de datos de Aurora Serverless v2 está en marcha con una tabla, cree un esquema GraphQL y asocie los solucionadores para realizar mutaciones y suscripciones. Cree una nueva API en la AWS AppSync consola, vaya a la página del esquema de la consola e introduzca lo siguiente.
type Mutation { createPet(input: CreatePetInput!): Pet updatePet(input: UpdatePetInput!): Pet deletePet(input: DeletePetInput!): Pet } input CreatePetInput { type: PetType price: Float! } input UpdatePetInput { id: ID! type: PetType price: Float! } input DeletePetInput { id: ID! } type Pet { id: ID! type: PetType price: Float } enum PetType { dog cat fish bird gecko } type Query { getPet(id: ID!): Pet listPets: [Pet] listPetsByPriceRange(min: Float, max: Float): [Pet] } schema { query: Query mutation: Mutation }
Guarde su esquema y vaya a la página Data Sources (Orígenes de datos) y cree un nuevo origen de datos. Seleccione Base de datos relacional para el tipo de origen de datos y proporcione un nombre fácil de recordar. Utilice el nombre de la base de datos que ha creado en el último paso, así como el Cluster ARN (ARN del clúster) en el que lo creó. Para el rol, puede AWS AppSync crear un rol nuevo o uno con una política similar a la siguiente.
Tenga en cuenta que hay dos Statements (Instrucciones) en esta política a las que está concediendo acceso de rol. El primer recurso es su clúster Aurora Serverless v2 y el segundo es su AWS Secrets Manager ARN. Deberá proporcionar AMBOS ARNs en la configuración de la fuente de AWS AppSync datos antes de hacer clic en Crear.
Conexión de su API a las operaciones de la base de datos
Ahora que tenemos un esquema de GraphQL válido y un origen de datos de RDS, podemos asociar los solucionadores a los campos de GraphQL en el esquema. Nuestra API ofrecerá las siguientes capacidades:
-
crear una mascota con el campo Mutation.createPet
-
actualizar una mascota con el campo Mutation.updatePet
-
eliminar una mascota con el campo Mutation.deletePet
-
obtener una mascota única con el campo Query.getPet
-
enumerar todas las mascotas con el campo Query.listPets
-
publique las mascotas en un rango de precios mediante la consulta. listPetsByPriceRangecampo
Mutation.createPet
En el editor de esquemas de la AWS AppSync consola, en la parte derecha, selecciona Attach Resolver forcreatePet(input:
CreatePetInput!): Pet. Elija el origen de los datos de RDS. En la sección Plantilla de mapeo de solicitudes, añada la siguiente plantilla:
#set($id=$utils.autoId()) { "version": "2018-05-29", "statements": [ "insert into Pets VALUES (:ID, :TYPE, :PRICE)", "select * from Pets WHERE id = :ID" ], "variableMap": { ":ID": "$ctx.args.input.id", ":TYPE": $util.toJson($ctx.args.input.type), ":PRICE": $util.toJson($ctx.args.input.price) } }
El sistema ejecuta las instrucciones SQL de forma secuencial, en función del orden de la matriz instrucciones. Los resultados volverán en el mismo orden. Dado que se trata de una mutación, ejecute una instrucción seleccionar después de insertar para recuperar los valores confirmados con objeto de rellenar la plantilla de mapeo de respuesta de GraphQL.
En la sección Plantilla de mapeo de respuestas, añada la siguiente plantilla:
$utils.toJson($utils.rds.toJsonObject($ctx.result)[1][0])
Debido a que las statements (instrucciones) tienen dos consultas SQL, necesitamos especificar el segundo resultado en la matriz que viene de la base de datos con: $utils.rds.toJsonString($ctx.result))[1][0]).
Mutation.updatePet
En el editor de esquemas de la AWS AppSync consola, seleccione Attach Resolver forupdatePet(input: UpdatePetInput!):
Pet. Elija el origen de los datos de RDS. En la sección Plantilla de mapeo de solicitudes, añada la siguiente plantilla.
{ "version": "2018-05-29", "statements": [ $util.toJson("update Pets set type=:TYPE, price=:PRICE WHERE id=:ID"), $util.toJson("select * from Pets WHERE id = :ID") ], "variableMap": { ":ID": "$ctx.args.input.id", ":TYPE": $util.toJson($ctx.args.input.type), ":PRICE": $util.toJson($ctx.args.input.price) } }
En la sección Plantilla de mapeo de respuestas, añada la siguiente plantilla.
$utils.toJson($utils.rds.toJsonObject($ctx.result)[1][0])
Mutation.deletePet
En el editor de esquemas de la AWS AppSync consola, elija Attach Resolver fordeletePet(input: DeletePetInput!):
Pet. Elija el origen de los datos de RDS. En la sección Plantilla de mapeo de solicitudes, añada la siguiente plantilla.
{ "version": "2018-05-29", "statements": [ $util.toJson("select * from Pets WHERE id=:ID"), $util.toJson("delete from Pets WHERE id=:ID") ], "variableMap": { ":ID": "$ctx.args.input.id" } }
En la sección Plantilla de mapeo de respuestas, añada la siguiente plantilla.
$utils.toJson($utils.rds.toJsonObject($ctx.result)[0][0])
Query.getPet
Ahora que se han creado las mutaciones para su esquema, conecte las tres consultas para mostrar cómo obtener elementos individuales, listas y aplicar el filtrado de SQL. En el editor de esquemas de la AWS AppSync consola, elija Attach Resolver forgetPet(id:
ID!): Pet. Elija el origen de los datos de RDS. En la sección Plantilla de mapeo de solicitudes, añada la siguiente plantilla.
{ "version": "2018-05-29", "statements": [ $util.toJson("select * from Pets WHERE id=:ID") ], "variableMap": { ":ID": "$ctx.args.id" } }
En la sección Plantilla de mapeo de respuestas, añada la siguiente plantilla:
$utils.toJson($utils.rds.toJsonObject($ctx.result)[0][0])
Query.listPets
En el editor de esquemas de la AWS AppSync consola, en la parte derecha, selecciona Attach Resolver forgetPet(id: ID!):
Pet. Elija el origen de los datos de RDS. En la sección Plantilla de mapeo de solicitudes, añada la siguiente plantilla.
{ "version": "2018-05-29", "statements": [ "select * from Pets" ] }
En la sección Plantilla de mapeo de respuestas, añada la siguiente plantilla.
$utils.toJson($utils.rds.toJsonObject($ctx.result)[0])
Consulta. listPetsByPriceRange
En el editor de esquemas de la AWS AppSync consola, en el lado derecho, selecciona Attach Resolver forgetPet(id: ID!):
Pet. Elija el origen de los datos de RDS. En la sección Plantilla de mapeo de solicitudes, añada la siguiente plantilla.
{ "version": "2018-05-29", "statements": [ "select * from Pets where price > :MIN and price < :MAX" ], "variableMap": { ":MAX": $util.toJson($ctx.args.max), ":MIN": $util.toJson($ctx.args.min) } }
En la sección Plantilla de mapeo de respuestas, añada la siguiente plantilla:
$utils.toJson($utils.rds.toJsonObject($ctx.result)[0])
Modificación de los datos a través de la API
Ahora que ha configurado todos sus solucionadores con instrucciones SQL y conectado API de GraphQL a su API de datos Aurora Serverless, puede comenzar a realizar mutaciones y consultas. En la AWS AppSync consola, selecciona la pestaña Consultas e introduce lo siguiente para crear una mascota:
mutation add { createPet(input : { type:fish, price:10.0 }){ id type price } }
La respuesta debe contener los valores de id, type (tipo) y price (precio) de la siguiente manera:
{ "data": { "createPet": { "id": "c6fedbbe-57ad-4da3-860a-ffe8d039882a", "type": "fish", "price": "10.0" } } }
Puede modificar este elemento mediante la ejecución de la mutación updatePet:
mutation update { updatePet(input : { id: ID_PLACEHOLDER, type:bird, price:50.0 }){ id type price } }
Tenga en cuenta que hemos usado el id que ha devuelto la operación createPet anteriormente. Este será un valor único para su registro, ya que el solucionador obtuvo $util.autoId(). Podría eliminar un registro de un modo similar:
mutation delete { deletePet(input : {id:ID_PLACEHOLDER}){ id type price } }
Cree un par de registros con la primera mutación con valores diferentes de price (precio) y, a continuación, ejecute algunas consultas.
Recuperación de los datos
En la pestaña Consultas de la consola, utilice la siguiente instrucción para obtener una lista de todos los registros que haya creado.
query allpets { listPets { id type price } }
Aproveche el predicado WHERE de SQL que había where price > :MIN and price <
:MAX en nuestra plantilla de mapeo para Query. listPetsByPriceRangecon la siguiente consulta de GraphQL:
query petsByPriceRange { listPetsByPriceRange(min:1, max:11) { id type price } }
Solo debe ver registros con un price (precio) superior a 1 USD o inferior a 10 USD. Por último, puede realizar consultas para obtener registros individuales tal y como se indica a continuación:
query onePet { getPet(id:ID_PLACEHOLDER){ id type price } }
Protección del acceso a los datos
La inyección de código SQL es una vulnerabilidad de seguridad en las aplicaciones de bases de datos. Se produce cuando los atacantes insertan código SQL malicioso a través de los campos de entrada del usuario. Esto puede permitir el acceso no autorizado a los datos de la base de datos. Recomendamos que valide y sanee meticulosamente todas las entradas de los usuarios antes de procesarlas con variableMap como protección contra los ataques de inyección de código SQL. Si no se utilizan mapas de variables, usted es el responsable de sanear los argumentos de sus operaciones de GraphQL. Una forma de hacerlo es proporcionando los pasos de validación específicos de entrada en la plantilla de mapeo de solicitudes antes de la ejecución de una instrucción SQL con respecto a la API de datos. Veamos cómo podemos modificar la plantilla de mapeo de solicitudes del ejemplo de listPetsByPriceRange. En lugar de confiar solamente en la entrada del usuario puede hacer lo siguiente:
#set($validMaxPrice = $util.matches("\d{1,3}[,\\.]?(\\d{1,2})?",$ctx.args.maxPrice)) #set($validMinPrice = $util.matches("\d{1,3}[,\\.]?(\\d{1,2})?",$ctx.args.minPrice)) #if (!$validMaxPrice || !$validMinPrice) $util.error("Provided price input is not valid.") #end { "version": "2018-05-29", "statements": [ "select * from Pets where price > :MIN and price < :MAX" ], "variableMap": { ":MAX": $util.toJson($ctx.args.maxPrice), ":MIN": $util.toJson($ctx.args.minPrice) } }
Otra forma de protegerse frente a la entrada no autorizada a la hora de ejecutar solucionadores con respecto a la API de datos es utilizar las instrucciones preparadas junto con el procedimiento almacenado y las entradas parametrizadas. Por ejemplo, en el solucionador para listPets defina el siguiente procedimiento que ejecuta select (seleccionar) como una instrucción preparada:
CREATE PROCEDURE listPets (IN type_param VARCHAR(200)) BEGIN PREPARE stmt FROM 'SELECT * FROM Pets where type=?'; SET @type = type_param; EXECUTE stmt USING @type; DEALLOCATE PREPARE stmt; END
Cree esto en su instancia de Aurora Serverless v2.
aws rds-data execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:xxxxxxxxxxxx:cluster:http-endpoint-test" \ --schema "mysql" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:xxxxxxxxxxxx:secret:httpendpoint-xxxxxx" \ --region us-east-1 --database "DB_NAME" \ --sql "CREATE PROCEDURE listPets (IN type_param VARCHAR(200)) BEGIN PREPARE stmt FROM 'SELECT * FROM Pets where type=?'; SET @type = type_param; EXECUTE stmt USING @type; DEALLOCATE PREPARE stmt; END"
El código de solucionador resultante para listPets se simplifica, ya que ahora simplemente llamamos al procedimiento almacenado: Como mínimo, toda entrada de cadena debe tener comillas simples con caracteres de escape.
#set ($validType = $util.isString($ctx.args.type) && !$util.isNullOrBlank($ctx.args.type)) #if (!$validType) $util.error("Input for 'type' is not valid.", "ValidationError") #end { "version": "2018-05-29", "statements": [ "CALL listPets(:type)" ] "variableMap": { ":type": $util.toJson($ctx.args.type.replace("'", "''")) } }
Uso de cadenas de escape
Las comillas simples representan el inicio y el final de los literales de cadena en una instrucción SQL; por ejemplo, 'some string value'. Para permitir el uso de valores de cadena con uno o más caracteres de comillas simples (') dentro de una cadena, cada uno de ellos debe reemplazarse por dos comillas simples (''). Por ejemplo, si la cadena de entrada es Nadia's dog, para la instrucción SQL se aplicarían caracteres de escape de la siguiente forma:
update Pets set type='Nadia''s dog' WHERE id='1'