Python 애플리케이션에서 Amazon RDS Data API 직접 호출

Python 애플리케이션에서 Amazon RDS Data API(Data API)를 직접적으로 호출할 수 있습니다.

다음 예제에서는 AWS SDK for Python(Boto)을 사용합니다. Boto에 대한 자세한 내용은 AWS SDK for Python(Boto 3) 설명서를 참조하세요.

각 예에서 DB 클러스터의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 Aurora DB 클러스터의 ARN으로 바꿉니다. 또한 DB 클러스터에 대한 액세스를 허용하는 Secrets Manager의 보안 암호의 ARN으로 보안 암호 ARN을 바꿉니다.

SQL 쿼리 실행

SELECT 문을 실행하고 Python 애플리케이션으로 결과를 가져올 수 있습니다.

다음 예는 SQL 쿼리를 실행합니다.

import boto3

rdsData = boto3.client('rds-data')

cluster_arn = 'arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster'
secret_arn = 'arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret'

response1 = rdsData.execute_statement(
            resourceArn = cluster_arn,
            secretArn = secret_arn,
            database = 'mydb',
            sql = 'select * from employees limit 3')

print (response1['records'])
[
    [
        {
            'longValue': 1
        },
        {
            'stringValue': 'ROSALEZ'
        },
        {
            'stringValue': 'ALEJANDRO'
        },
        {
            'stringValue': '2016-02-15 04:34:33.0'
        }
    ],
    [
        {
            'longValue': 1
        },
        {
            'stringValue': 'DOE'
        },
        {
            'stringValue': 'JANE'
        },
        {
            'stringValue': '2014-05-09 04:34:33.0'
        }
    ],
    [
        {
            'longValue': 1
        },
        {
            'stringValue': 'STILES'
        },
        {
            'stringValue': 'JOHN'
        },
        {
            'stringValue': '2017-09-20 04:34:33.0'
        }
    ]
]

DML SQL 문 실행

데이터 조작 언어(DML) 문을 실행하여 데이터베이스의 데이터를 삽입, 업데이트 또는 삭제할 수 있습니다. DML 문에 파라미터를 사용할 수도 있습니다.

다음 예제는 insert SQL 문을 실행하고 파라미터를 사용합니다.

import boto3

cluster_arn = 'arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster'
secret_arn = 'arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret'

rdsData = boto3.client('rds-data')


param1 = {'name':'firstname', 'value':{'stringValue': 'JACKSON'}}
param2 = {'name':'lastname', 'value':{'stringValue': 'MATEO'}}
paramSet = [param1, param2]

response2 = rdsData.execute_statement(resourceArn=cluster_arn,
                                      secretArn=secret_arn,
                                      database='mydb',
                                      sql='insert into employees(first_name, last_name) VALUES(:firstname, :lastname)',
                                      parameters = paramSet)

print (response2["numberOfRecordsUpdated"])

SQL 트랜잭션 실행

SQL 트랜잭션을 시작하고 하나 이상의 SQL 문을 실행한 다음, 변경 사항을 Python 애플리케이션으로 커밋할 수 있습니다.

다음 예에서는 테이블에 행을 삽입하는 SQL 트랜잭션을 실행합니다.

import boto3

rdsData = boto3.client('rds-data')

cluster_arn = 'arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster'
secret_arn = 'arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret'

tr = rdsData.begin_transaction(
     resourceArn = cluster_arn,
     secretArn = secret_arn,
     database = 'mydb')

response3 = rdsData.execute_statement(
     resourceArn = cluster_arn,
     secretArn = secret_arn,
     database = 'mydb',
     sql = 'insert into employees(first_name, last_name) values('XIULAN', 'WANG')',
     transactionId = tr['transactionId'])

cr = rdsData.commit_transaction(
     resourceArn = cluster_arn,
     secretArn = secret_arn,
     transactionId = tr['transactionId'])

cr['transactionStatus']
'Transaction Committed'

response3['numberOfRecordsUpdated']
1