使用 Aurora MySQL 預存程序叫用 Lambda 函式 (已棄用) - Amazon Aurora
版本考量使用 mysql.lambda_async (已棄用)

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

使用 Aurora MySQL 預存程序叫用 Lambda 函式 (已棄用)

您可以透過呼叫 mysql.lambda_async 程序，以從 Aurora MySQL 資料庫叢集叫用 AWS Lambda 函式。當您想要整合 Aurora MySQL 上執行的資料庫與其他 AWS 服務時，此方法很有用。例如，每當資料庫的特定資料表中插入一列時，您可能想要使用 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 傳送通知。

Aurora MySQL 版本考量

從 Aurora MySQL 第 2 版開始，您可以使用原生函數方法，而不是這些預存程序來叫用 Lambda 函數。如需原生函數的詳細資訊，請參閱使用原生函數呼叫 Lambda 函數。

Aurora MySQL 第 2 版不再支援預存程序 mysql.lambda_async。強烈建議改用原生 Lambda 函數。

在 Aurora MySQL 第 3 版中，無法使用預存程序。

使用 mysql.lambda_async 程序呼叫 Lambda 函數 (已棄用)

mysql.lambda_async 程序是內建的預存程序，可非同步叫用 Lambda 函式。資料庫使用者必須有 EXECUTE 預存程序的 mysql.lambda_async 權限，才能使用此程序。

語法

mysql.lambda_async 程序的語法如下。

CALL mysql.lambda_async (
  lambda_function_ARN,
  lambda_function_input
)

參數

mysql.lambda_async 程序具有下列參數。

lambda_function_ARN

要呼叫之 Lambda 函數的 Amazon Resource Name (ARN)。

lambda_function_input

所呼叫之 Lambda 函數的輸入字串 (JSON 格式)。

範例

在最佳實務上，建議您將 mysql.lambda_async 程序的呼叫包裝在預存程序中，即可供不同來源呼叫，例如觸發條件或用戶端程式碼。此方法有助於避免阻抗不符問題，讓您輕鬆呼叫 Lambda 函數。

注意

在寫入流量很大的資料表上，從觸發條件叫用 AWS Lambda 函數時，請格外小心。INSERT、UPDATE 和 DELETE 觸發條件是針對每列啟動。具有 INSERT、UPDATE 或 DELETE 觸發條件之資料表上的大量寫入工作負載，會導致對 AWS Lambda 函數的大量呼叫。

雖然呼叫 mysql.lambda_async 程序為非同步執行，但觸發條件是同步執行。導致觸發條件大量引發的陳述式不會等待 AWS Lambda 函數呼叫完成，但會等待觸發條件完成才將控制權交回用戶端。

範例：呼叫 AWS Lambda 函數來傳送電子郵件

下列範例建立預存程序，供您在資料庫程式碼中利用 Lambda 函數來呼叫，以傳送電子郵件。

AWS Lambda 函式

import boto3

ses = boto3.client('ses')

def SES_send_email(event, context):

    return ses.send_email(
        Source=event['email_from'],
        Destination={
            'ToAddresses': [
            event['email_to'],
            ]
        },

        Message={
            'Subject': {
            'Data': event['email_subject']
            },
            'Body': {
                'Text': {
                    'Data': event['email_body']
                }
            }
        }
    )

預存程序

DROP PROCEDURE IF EXISTS SES_send_email;
DELIMITER ;;
  CREATE PROCEDURE SES_send_email(IN email_from VARCHAR(255),
                                  IN email_to VARCHAR(255),
                                  IN subject VARCHAR(255),
                                  IN body TEXT) LANGUAGE SQL
  BEGIN
    CALL mysql.lambda_async(
         'arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:SES_send_email',
         CONCAT('{"email_to" : "', email_to,
             '", "email_from" : "', email_from,
             '", "email_subject" : "', subject,
             '", "email_body" : "', body, '"}')
     );
  END
  ;;
DELIMITER ;

叫用預存程序來叫用 AWS Lambda 函式

mysql> call SES_send_email('example_from@amazon.com', 'example_to@amazon.com', 'Email subject', 'Email content');
範例：從觸發條件呼叫 AWS Lambda 函數來發佈事件

下列範例建立預存程序來使用 Amazon SNS 發佈事件。當資料表中新增一列時，程式碼會從觸發條件呼叫程序。

AWS Lambda 函式

import boto3

sns = boto3.client('sns')

def SNS_publish_message(event, context):

    return sns.publish(
        TopicArn='arn:aws:sns:us-west-2:123456789012:Sample_Topic',
        Message=event['message'],
        Subject=event['subject'],
        MessageStructure='string'
    )

預存程序

DROP PROCEDURE IF EXISTS SNS_Publish_Message;
DELIMITER ;;
CREATE PROCEDURE SNS_Publish_Message (IN subject VARCHAR(255),
                                      IN message TEXT) LANGUAGE SQL
BEGIN
  CALL mysql.lambda_async('arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:SNS_publish_message',
     CONCAT('{ "subject" : "', subject,
            '", "message" : "', message, '" }')
     );
END
;;
DELIMITER ;

資料表

CREATE TABLE 'Customer_Feedback' (
  'id' int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  'customer_name' varchar(255) NOT NULL,
  'customer_feedback' varchar(1024) NOT NULL,
  PRIMARY KEY ('id')
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

觸發條件

DELIMITER ;;
CREATE TRIGGER TR_Customer_Feedback_AI
  AFTER INSERT ON Customer_Feedback
  FOR EACH ROW
BEGIN
  SELECT CONCAT('New customer feedback from ', NEW.customer_name), NEW.customer_feedback INTO @subject, @feedback;
  CALL SNS_Publish_Message(@subject, @feedback);
END
;;
DELIMITER ;

在資料表中插入一列以觸發通知

mysql> insert into Customer_Feedback (customer_name, customer_feedback) VALUES ('Sample Customer', 'Good job guys!');