整合 Amazon RDS for SQL Server 資料庫執行個體和 Amazon S3 - Amazon Relational Database Service

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。

整合 Amazon RDS for SQL Server 資料庫執行個體和 Amazon S3

您可以在執行 Amazon RDS for SQL Server 的資料庫執行個體與 Amazon S3 儲存貯體之間傳輸檔案。這樣做可讓您搭配 SQL Server 功能來使用 Amazon S3,例如 BULK INSERT。例如,您可以從 Amazon S3 將 .csv、.xml、.txt 和其他檔案下載至資料庫執行個體主機,並將 D:\S3\ 中的資料匯入資料庫。所有檔案都存放在資料庫執行個體的 D:\S3\ 中。

有下列限制:

注意

RDS 主機與 S3 之間的流量會透過 RDS 內部 VPCs 端點路由,用於使用 S3 的所有 SQL Server 功能。此流量不使用 RDS 執行個體端點 ENI。S3 儲存貯體政策無法透過聯網條件限制 RDS 流量。

  • 在多可用區域執行個體上進行容錯移轉後,會刪除備用複本上 D:\S3 資料夾中的檔案。如需詳細資訊,請參閱S3 整合的多可用區域限制

  • 資料庫執行個體和 S3 儲存貯體必須位於相同的 AWS 區域。

  • 如果您一次執行多個 S3 整合任務,這些任務會循序執行,而不是並行執行。

    注意

    S3 整合任務與原生備份和還原任務有相同的佇列。不論何時,此佇列中最多只能有兩個任務在進行。因此,兩個執行中的原生備份和還原任務會封鎖任何 S3 整合任務。

  • 在已還原的執行個體上,您必須重新啟用 S3 整合功能。S3 整合不會從來源執行個體傳播到還原的執行個體。D:\S3 中的檔案會在還原的執行個體上刪除。

  • 下載至資料庫執行個體的檔案最多 100 個。換言之,D:\S3\ 中的檔案不能超過 100 個。

  • 只有沒有副檔名或具有下列副檔名的檔案才支援下載:.abf、.asdatabase、.bcp、.configsettings、.csv、.dat、.deploymentoptions、.deploymenttargets、.fmt、.info、.ispac、.lst、.tbl、.txt、.xml 和 .xmla。

  • S3 儲存貯體必須與 related AWS Identity and Access Management (IAM) 角色具有相同的擁有者。因此,不支援跨帳戶 S3 整合。

  • 另外,S3 儲存貯體不能對外公開。

  • 從 RDS 上傳至 S3 的檔案大小限制為每個檔案 50 GB。

  • 從 S3 下載至 RDS 的檔案大小限制為 S3 支援的最大值。

如需有關使用 Amazon S3 中檔案的詳細資訊,請參閱 Amazon Simple Storage Service 入門

S3 整合的多可用區域限制

在多可用區域執行個體上,備用複本上 D:\S3 資料夾中的檔案會在容錯移轉後刪除。容錯移轉可能是計劃中的,例如在修改資料庫執行個體期間變更執行個體類別或升級引擎版本。容錯移轉也可能是在主要伺服器中斷期間意外發生的。

注意

我們不建議您使用 D:\S3 資料夾來儲存檔案。最佳實務是將建立的檔案上傳至 Amazon S3 使檔案能夠耐久,並在需要匯入資料時下載檔案。

若要判斷上次容錯移轉時間,您可以使用 msdb.dbo.rds_failover_time 預存程序。如需更多詳細資訊,請參閱 判斷 Amazon RDS for SQL Server 的上次容錯移轉時間

範例 沒有最近的容錯移轉

此範例顯示錯誤日誌中沒有最近的容錯移轉時的輸出。自從 2020-04-29 23:59:00.01 以來,沒有發生任何容錯移轉。

因此,在那段時間之後下載且尚未使用 rds_delete_from_filesystem 預存程序刪除的所有檔案仍然可以在目前的主機上存取。在那段時間之前下載的檔案也可能可用。

errorlog_available_from recent_failover_time

2020-04-29 23:59:00.0100000

null

範例 最近的容錯移轉

此範例顯示錯誤日誌中有容錯移轉時的輸出。最近一次的容錯移轉是在 2020-05-05 18:57:51.89。

在那段時間之後下載且尚未使用 rds_delete_from_filesystem 預存程序刪除的所有檔案仍然可以在目前的主機上存取。

errorlog_available_from recent_failover_time

2020-04-29 23:59:00.0100000

2020-05-05 18:57:51.8900000