S3 테이블 버킷의 테이블
S3 테이블은 기본 테이블 데이터 및 관련 메타데이터로 구성된 구조화된 데이터세트를 나타냅니다. 이 데이터는 테이블 버킷 내에 하위 리소스로 저장됩니다. 테이블 버킷의 모든 테이블은 Apache Iceberg
AWS 분석 서비스에서 계정의 테이블에 액세스할 수 있도록 하려면 Amazon S3 Tables 버킷을 Amazon SageMaker Lakehouse와 통합하세요. 이 통합을 통해 Amazon Athena 및 Amazon Redshift와 같은 AWS 분석 서비스가 테이블 데이터를 자동으로 검색하고 액세스할 수 있습니다.
테이블을 생성하면 Amazon S3가 테이블의 웨어하우스 위치를 자동으로 생성합니다. 테이블과 연결된 객체를 저장하는 고유한 S3 위치입니다. 다음 예시에서는 웨어하우스 위치의 형식을 보여줍니다.
s3://63a8e430-6e0b-46f5-k833abtwr6s8tmtsycedn8s4yc3xhuse1b--table-s3
테이블 버킷 내에서 테이블을 네임스페이스라는 논리적 그룹으로 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 테이블 네임스페이스 섹션을 참조하세요.
테이블의 이름을 바꿀 수 있지만 각 테이블에는 고유한 Amazon 리소스 이름(ARN)과 고유한 테이블 ID가 있습니다. 각 테이블에는 리소스 정책도 연결되어 있습니다. 이 정책을 사용하여 테이블에 대한 액세스를 관리할 수 있습니다.
테이블 ARN은 다음 형식을 사용합니다.
arn:aws:s3tables:
region
:owner-account-id
:bucket/bucket-name
/table/table-id
기본적으로 테이블 버킷에 최대 1만 개의 테이블을 생성할 수 있습니다. 테이블 버킷 또는 테이블에 대한 할당량 증가를 요청하려면 지원
Amazon S3는 테이블 버킷에서 다음 유형의 테이블을 지원합니다.
- 고객 테이블
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고객 테이블은 사용자가 읽고 쓸 수 있는 테이블입니다. 통합 쿼리 엔진을 사용하여 이러한 테이블에서 데이터를 검색할 수 있습니다. S3 API 작업 또는 통합 쿼리 엔진을 사용하여 테이블 내에 데이터를 삽입, 업데이트 또는 삭제할 수 있습니다.
- AWS 테이블
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AWS 테이블은 사용자를 대신하여 AWS 서비스에서 생성되는 읽기 전용 테이블입니다. 이러한 테이블은 Amazon S3에서 관리하며 Amazon S3 외부의 IAM 위탁자는 수정할 수 없습니다. 이러한 테이블에서 정보를 검색할 수 있지만 해당 테이블의 데이터는 수정할 수 없습니다. AWS 테이블에는 S3 범용 버킷 내의 객체에서 캡처된 메타데이터가 들어 있는 S3 메타데이터 테이블이 포함됩니다. 자세한 내용은 S3 메타데이터를 사용하여 데이터 검색 가속화 섹션을 참조하세요.