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Ajouter des données à une base de données Aurora) et les interroger

Pour terminer la création d'une intégration zéro ETL qui réplique les données d' vers Amazon Redshift, vous devez créer une base de données dans la destination cible.

Pour les connexions avec Amazon Redshift, connectez-vous à votre cluster ou groupe de travail Amazon Redshift et créez une base de données avec une référence à votre identifiant d'intégration. Vous pouvez ensuite ajouter des données à votre cluster de Aurora DB source et les voir répliquées dans Amazon Redshift ou. Amazon SageMaker

Création d'une base de données cible

Avant de pouvoir commencer à répliquer des données dans Amazon Redshift, après avoir créé une intégration, vous devez créer une base de données dans votre entrepôt de données cible. Cette base de données doit inclure une référence à l'identifiant d'intégration. Vous pouvez utiliser la console Amazon Redshift ou l'éditeur de requête v2 pour créer la base de données.

Pour obtenir des instructions sur la création d'une base de données de destination, consultez Création d'une base de données de destination dans Amazon Redshift.

Ajout de données au cluster source

Après avoir configuré votre intégration, vous pouvez ajouter des données au cluster de Aurora DB que vous souhaitez répliquer dans votre entrepôt de données.

Connectez-vous d'abord au cluster de source à l'aide du client MySQL ou PostgreSQL de votre choix. Pour obtenir des instructions, veuillez consulter Connexion à un cluster de bases de données Amazon Aurora.

Ensuite, créez une table et insérez une ligne d'exemples de données.

Les utilitaires PostgreSQL pg_dump et pg_restore créent d'abord des tables sans clé primaire, puis les ajoutent par la suite. Si vous utilisez l'un de ces utilitaires, nous vous recommandons de créer d'abord un schéma, puis de charger les données dans une commande distincte.

MySQL

L'exemple suivant utilise l'utilitaire MySQL Workbench.

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');

PostgreSQL

L'exemple suivant utilise le terminal psql interactif PostgreSQL. Lorsque vous vous connectez au cluster, incluez la base de données nommée que vous avez spécifiée lors de la création de l'intégration.

psql -h mycluster.cluster-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');

Interrogation de vos données dans Amazon Redshift

Une fois que vous avez ajouté des données au cluster Aurora DB de la , celles-ci sont répliquées dans la base de données de destination et sont prêtes à être interrogées.

Vous pouvez également interroger les données à l'aide d'un client de ligne de commande. Par exemple :

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

Différences de type de données entre les bases de données Aurora et Amazon Redshift

Le . Les tables montrent les mappages d'un type de données Aurora MySQL ou Aurora PostgreSQL avec un type de données de destination correspondant. Amazon Aurora ne prend actuellement en charge que ces types de données pour les intégrations sans ETL.

Si une table du cluster de base de données de votre de données source inclut un type de données non pris en charge, la table est désynchronisée et n'est pas consommable par la cible de destination. Le streaming de la source vers la cible se poursuit, mais le tableau contenant le type de données non pris en charge n'est pas disponible. Pour corriger le tableau et le rendre disponible dans la destination cible, vous devez annuler manuellement la modification la plus importante, puis actualiser l'intégration en exécutantALTER DATABASE...INTEGRATION REFRESH.

Aurora PostgreSQL

Les intégrations Zero-ETL pour Aurora PostgreSQL ne prennent pas en charge les types de données personnalisés ni les types de données créés par des extensions.

Opérations DDL pour Aurora PostgreSQL

Amazon Redshift est dérivé de PostgreSQL. Il partage donc plusieurs fonctionnalités avec Aurora PostgreSQL en raison de leur architecture PostgreSQL commune. Les intégrations Zero-ETL tirent parti de ces similitudes pour rationaliser la réplication des données d'Aurora PostgreSQL vers Amazon Redshift, en mappant les bases de données par nom et en utilisant la base de données, le schéma et la structure de table partagés.

Tenez compte des points suivants lors de la gestion des intégrations Aurora PostgreSQL Zero-ETL :

Malgré leurs similitudes, Amazon Redshift et Aurora PostgreSQL présentent des différences importantes. Les sections suivantes décrivent les réponses du système Amazon Redshift pour les opérations DDL courantes.

Opérations sur les bases

Le tableau suivant indique les réponses du système pour les opérations DDL de base de données.

Opérations sur le schéma

Le tableau suivant indique les réponses du système pour les opérations DDL du schéma.

Opérations de table

Le tableau suivant indique les réponses du système pour les opérations DDL dans les tables.