Mode historique - Amazon Redshift

Amazon Redshift ne prendra plus en charge la création de nouvelles fonctions Python définies par l’utilisateur à compter du 1er novembre 2025. Si vous souhaitez utiliser des fonctions Python définies par l’utilisateur, créez-les avant cette date. Les fonctions Python définies par l’utilisateur existantes continueront de fonctionner normalement. Pour plus d’informations, consultez le billet de blog .

Mode historique

Avec le mode historique, vous pouvez configurer vos intégrations zéro ETL pour suivre chaque version (y compris les mises à jour et les suppressions) de vos enregistrements dans les tables sources, directement dans Amazon Redshift. Vous pouvez exécuter des analyses avancées sur toutes vos données, par exemple exécuter une analyse historique, créer des rapports rétrospectifs, effectuer une analyse des tendances et envoyer des mises à jour incrémentielles aux applications en aval basées sur Amazon Redshift. Le mode historique est pris en charge par plusieurs intégrations zéro ETL d’Amazon Redshift, notamment Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon RDS for MySQL et Amazon DynamoDB. Le mode historique est également pris en charge par plusieurs applications, telles que Salesforce, SAP, ServiceNow et Zendesk.

Vous pouvez activer et désactiver le mode historique pour vos intégrations zéro ETL depuis la console Amazon Redshift (https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/). Utilisez le mode historique pour conserver la trace des enregistrements qui ont été supprimés ou modifiés dans la source d’intégration. Le suivi s’effectue dans l’entrepôt de données Amazon Redshift cible. L’activation du mode historique n’a aucune incidence sur les performances des requêtes analytiques classiques sur ces tables.

Une fois le mode historique activé, les tables que vous déposez dans la source ne seront pas supprimées dans Amazon Redshift. Au lieu de cela, les tables apparaîtront dans un état DroppedSource et vous pourrez toujours les interroger. Vous pouvez également continuer à utiliser les commandes DROP et RENAME avec du SQL normal.

Si vous souhaitez réutiliser le même nom de table sur la source, vous devez DROP ou RENAME la table DroppedState correspondante avant de pouvoir la répliquer sur Amazon Redshift. Assurez-vous de le faire avant de créer la table sur la source.

Pour plus d’informations sur les éléments à prendre en compte lors de l’utilisation du mode historique, consultez Considérations relatives à l’utilisation du mode historique sur la cible.

Pour gérer le mode historique pour une intégration zéro ETL

  1. Connectez-vous à la AWS Management Console et ouvrez la console Amazon Redshift à l’adresse https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/.

  2. Dans le panneau de navigation de gauche, choisissez Sans serveur ou Tableau de bord des clusters alloués. Choisissez ensuite Intégrations zéro ETL.

  3. Sélectionnez l’intégration zéro ETL que vous souhaitez gérer et choisissez Gérer le mode historique. La fenêtre Gérer le mode historique s’affiche.

  4. Vous pouvez désactiver ou activer le mode historique pour une table cible répliquée à partir d’un type de source comportant une seule table source, comme Amazon DynamoDB. Lorsque l’intégration zéro ETL permet de créer plusieurs tables cibles, vous pouvez Désactiver pour toutes les tables existantes et futures, Activer pour toutes les tables existantes et futures ou Gérer le mode historique pour les tables individuelles. Par défaut, le mode historique est défini sur off lorsque l’intégration zéro ETL est créée.

    Lorsque le mode historique est défini sur on, les colonnes suivantes sont ajoutées à votre table cible pour suivre les modifications apportées à la source. Le mode historique défini sur on augmente l’utilisation et les coûts mensuels car Amazon Redshift ne supprime aucun enregistrement dans les tables cibles. Tout enregistrement source supprimé ou modifié crée un nouvel enregistrement dans la cible, ce qui augmente le nombre total de lignes dans la cible avec plusieurs versions d’enregistrement. Les enregistrements ne sont pas supprimés de la table cible lorsqu’ils sont supprimés ou modifiés dans la source. Vous pouvez gérer les tables cibles en supprimant les enregistrements inactifs.

    Nom de la colonne Type de données Description
    _record_is_active Booléen Indique si un enregistrement de la cible est actuellement actif dans la source. True indique que l’enregistrement est actif.
    _record_create_time Horodatage Heure de début (UTC) à laquelle l’enregistrement source est actif.
    _record_delete_time Horodatage Heure de fin (UTC) à laquelle l’enregistrement source est mis à jour ou supprimé.

    Vous pouvez supprimer les enregistrements inactifs d’une table en mode historique en filtrant les enregistrements où la colonne _record_is_active est false. La commande SQL DELETE suivante supprime les enregistrements inactifs d’une table dont la colonne id est inférieure ou égale à 100. Une fois que vous avez supprimé des enregistrements, lorsque la suppression automatique est exécutée, le stockage des enregistrements supprimés est récupéré.

    DELETE FROM myschema.mytable where not _record_is_active AND id <= 100;

    Lorsque le mode historique est défini sur off, Amazon Redshift crée une copie de votre table dans la base de données cible avec les enregistrements actifs et sans les colonnes d’historique ajoutées. Amazon Redshift renomme votre table en table-name_historical_timestamp pour votre utilisation. Vous pouvez supprimer cette copie de votre table si vous n’en avez plus besoin. Vous pouvez renommer ces tables à l’aide de la commande ALTER TABLE. Par exemple :

    ALTER TABLE [schema-name.]table-name_historical_timestamp RENAME TO new_table_name;

    Pour plus d’informations, consultez ALTER TABLE dans le Guide du développeur de la base de données Amazon Redshift.

Vous pouvez également gérer le mode historique à l’aide des commandes SQL CREATE DATABASE et ALTER DATABASE. Pour plus d’informations sur la définition de HISTORY_MODE, consultez CREATE DATABASE et ALTER DATABASE dans le Guide du développeur de base de données Amazon Redshift.