ソース Aurora DB クラスターへのデータの追加とクエリ

Amazon Aurora から Amazon Redshift にデータをレプリケートするゼロ ETL 統合の作成を終了するには、ターゲット送信先にデータベースを作成する必要があります。

Amazon Redshift と接続するため、Amazon Redshift クラスターまたはワークグループに接続し、統合識別子を参照してデータベースを作成します。これで、ソースの Aurora DB クラスターにデータを追加でき、Amazon Redshift または Amazon SageMaker で複製されることが確認できます。

ターゲットデータベースの作成

Amazon Redshift へのデータの複製を開始する前に、統合を作成後、データベースをターゲットのデータウェアハウスに作成する必要があります。このデータベースには、統合識別子への参照が含まれている必要があります。Amazon Redshift コンソールまたはクエリエディタ v2 を使用して、データベースを作成することができます。

デスティネーションデータベースを作成する手順については、「Amazon Redshift にデスティネーションデータベースを作成する」を参照してください。

ソース DB クラスターへのデータの追加

統合を設定した後で、データウェアハウスにレプリケートするデータを Aurora DB クラスターに追加できます。

まず、任意の MySQL または PostgreSQL クライアントを使用して、ソース DB クラスターに接続します。手順については、「Amazon Aurora DB クラスターへの接続」を参照してください。

次に、テーブルを作成し、1 行のサンプルデータを挿入します。

pg_dump および pg_restore PostgreSQL ユーティリティは、最初にプライマリキーなしでテーブルを作成し、後で追加します。これらのユーティリティのいずれかを使用している場合は、まずスキーマを作成し、次に別のコマンドでデータをロードすることをお勧めします。

MySQL

次の例では、MySQL Workbench ユーティリティを使用しています。

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]

次の例では、psql PostgreSQL インタラクティブターミナルを使用しています。クラスターに接続するときは、統合の作成時に指定した名前付きデータベースを含めます。

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');

Amazon Redshift での Aurora データのクエリ

Aurora DB クラスターにデータを追加すると、送信先データベースにレプリケートされ、クエリを実行できるようになります。

コマンドラインクライアントを使用してデータをクエリすることもできます。例:

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

データベースのデータタイプの違い

次の表は、Aurora MySQL または Aurora PostgreSQL データタイプの対応する送信先データタイプへのマッピングを示しています。Amazon Aurora は現在、ゼロ ETL 統合ではこれらのデータ型のみをサポートしています。

ソースDB クラスターのテーブルにサポートされていないデータ型が含まれている場合、そのテーブルは同期されず、送信先ターゲットで使用できなくなります。ソースからターゲットへのストリーミングは継続されますが、サポートされていないデータ型のテーブルは使用できません。テーブルを修正してターゲット送信先で使用できるようにするには、変更内容を手動で元に戻し、ALTER DATABASE...INTEGRATION REFRESH を実行して統合を更新する必要があります。

Aurora MySQL

Aurora PostgreSQL

Aurora PostgreSQL のゼロ ETL 統合は、カスタムデータ型または 拡張機能によって作成されたデータ型をサポートしていません。

Aurora PostgreSQL の DDL オペレーション

Amazon Redshift は PostgreSQL から派生しているため、共通の PostgreSQL アーキテクチャに基づくいくつかの機能を Aurora PostgreSQL と共有しています。ゼロ ETL 統合は、これらの類似点を活用して、Aurora PostgreSQL から Amazon Redshift へのデータレプリケーションを合理化し、データベースを名前でマッピングして、共有のデータベース、スキーマ、テーブル構造を活用します。

Aurora PostgreSQL ゼロ ETL 統合を管理するときは、以下の点を考慮してください。

Amazon Redshift と Aurora PostgreSQL は類似していますが、重要な違いがあります。以下のセクションでは、一般的な DDL オペレーションに対する Amazon Redshift のシステムレスポンスについて概説します。

データベースのオペレーション

次の表は、データベース DDL オペレーションのシステムレスポンスを示しています。

スキーマオペレーション

次の表は、スキーマ DDL オペレーションのシステムレスポンスを示しています。

Table operations

次の表は、テーブル DDL オペレーションのシステムレスポンスを示しています。