Hinzufügen von Daten zu einem mit RDSQuelldatenbank und deren Abfrage in Amazon Redshift - Amazon Relational Database Service
Erstellen einer Zieldatenbank in Amazon RedshiftAbfragen Ihrer Amazon RDS in Amazon RedshiftDatentypunterschiede

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Hinzufügen von Daten zu einem mit RDSQuelldatenbank und deren Abfrage in Amazon Redshift

Um die Erstellung einer ETL Zero-Integration abzuschließen, die Daten von Amazon Amazon Redshift repliziert, müssen Sie eine Zieldatenbank in Amazon Redshift erstellen.

Stellen Sie zunächst eine Verbindung mit Ihrem Amazon-Redshift-Cluster oder Ihrer Arbeitsgruppe her und erstellen Sie eine Datenbank mit einem Verweis auf Ihre Integrations-ID. Anschließend können Sie Daten zu Ihrem Ihrer RDSQuelldatenbank hinzufügen und sehen, wie sie in Amazon Redshift repliziert werden.

Erstellen einer Zieldatenbank in Amazon Redshift

Bevor Sie mit der Replikation von Daten in Amazon Redshift beginnen können, müssen Sie in Ihrem Ziel-Data-Warehouse eine Zieldatenbank erstellen. Diese Zieldatenbank muss einen Verweis auf die Integrations-ID enthalten. Sie können die Amazon-Redshift-Konsole oder Query Editor v2 verwenden, um die Datenbank zu erstellen.

Anweisungen zum Erstellen einer Zieldatenbank finden Sie unter Erstellen einer Zieldatenbank in Amazon Redshift.

Nachdem Sie Ihre Integration konfiguriert haben, können Sie dem der RDSDatenbank einige Daten hinzufügen, die Sie in Ihr Amazon Redshift Data Warehouse replizieren möchten.

Anmerkung

Es gibt Unterschiede zwischen den Datentypen in Amazon RDS und Amazon Redshift. Eine Tabelle mit Datentypzuordnungen finden Sie unter Unterschiede zwischen den Datentypen zwischen RDS - und Amazon Redshift Redshift-Datenbanken.

Stellen Sie zunächst mithilfe des My- SQL her. Detaillierte Anweisungen finden Sie unter Verbinden mit einer DB-Instance, auf der die MySQL-Datenbank-Engine ausgeführt wird.

Erstellen Sie dann eine Tabelle und fügen Sie eine Zeile mit Beispieldaten ein.

Wichtig

Stellen Sie sicher, dass die Tabelle über einen Primärschlüssel verfügt. Andernfalls kann sie nicht in das Ziel-Data-Warehouse repliziert werden.

Im folgenden Beispiel wird das My SQL Workbench-Hilfsprogramm verwendet.

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');

Abfragen Ihrer Amazon RDS in Amazon Redshift

Nachdem Sie dem Daten hinzugefügt haben, werden sie in Amazon Redshift repliziert und können abgefragt werden. RDS

So fragen Sie die replizierten Daten ab

  1. Navigieren Sie zur Amazon Redshift-Konsole und wählen Sie im linken Navigationsbereich die Option Query Editor v2 aus.

  2. Stellen Sie eine Verbindung mit Ihrem Cluster oder Ihrer Arbeitsgruppe her und wählen Sie Ihre aus der Integration erstellte Datenbank im Drop-down-Menü aus (destination_database in diesem Beispiel). Anweisungen zum Erstellen einer Zieldatenbank finden Sie unter Erstellen einer Zieldatenbank in Amazon Redshift.

  3. Verwenden Sie eine SELECT Anweisung, um Ihre Daten abzufragen. In diesem Beispiel können Sie den folgenden Befehl ausführen, um alle Daten aus der Tabelle auszuwählen, die Sie im der RDSQuelldatenbank erstellt haben:

    SELECT * from my_db."books_table";
    Führen Sie eine SELECT Anweisung im Redshift-Abfrage-Editor aus. Das Ergebnis ist eine einzelne Zeile mit Beispieldaten, die der RDS Datenbank hinzugefügt wurde.

    • my_dbist der Name des RDS.

    • books_tableist der RDS.

Sie können die Daten auch mit einem Befehlszeilenclient abfragen. Beispielsweise:

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
Anmerkung

Um zwischen Groß- und Kleinschreibung zu unterscheiden, verwenden Sie doppelte Anführungszeichen (" ") für Schema-, Tabellen- und Spaltennamen. Weitere Informationen finden Sie unter enable_case_sensitive_identifier.

Unterschiede zwischen den Datentypen zwischen RDS - und Amazon Redshift Redshift-Datenbanken

Die folgende Tabelle zeigt die Zuordnung einer RDS For SQL zu einem entsprechenden Amazon Redshift SQL Redshift-Datentyp. Amazon RDS unterstützt derzeit nur diese Datentypen, sodass keine ETL Integrationen erforderlich sind.

Wenn eine Tabelle in Ihrem einen nicht unterstützten Datentyp enthält, ist die Tabelle nicht mehr synchron und kann vom Amazon Redshift Redshift-Ziel nicht verwendet werden. Das Streaming von der Quelle zum Ziel wird fortgesetzt, aber die Tabelle mit dem nicht unterstützten Datentyp ist nicht verfügbar. Um die Tabelle zu reparieren und sie in Amazon Redshift verfügbar zu machen, müssen Sie die grundlegende Änderung manuell rückgängig machen und dann die Integration aktualisieren, indem Sie ALTER DATABASE...INTEGRATION REFRESH ausführen.

RDSfür My SQL

RDSfür My SQL Datentyp Amazon-Redshift-Datentyp Beschreibung Einschränkungen
INT INTEGER 4-Byte-Ganzzahl mit Vorzeichen
SMALLINT SMALLINT 2-Byte-Ganzzahl mit Vorzeichen
TINYINT SMALLINT 2-Byte-Ganzzahl mit Vorzeichen
MEDIUMINT INTEGER 4-Byte-Ganzzahl mit Vorzeichen
BIGINT BIGINT 8-Byte-Ganzzahl mit Vorzeichen
INT UNSIGNED BIGINT 8-Byte-Ganzzahl mit Vorzeichen
TINYINT UNSIGNED SMALLINT 2-Byte-Ganzzahl mit Vorzeichen
MEDIUMINT UNSIGNED INTEGER 4-Byte-Ganzzahl mit Vorzeichen
BIGINT UNSIGNED DECIMAL(20,0) Genauer Zahlenwert mit wählbarer Genauigkeit
DECIMAL(p, s) = NUMERIC (p, s) DECIMAL(p, s) Genauer Zahlenwert mit wählbarer Genauigkeit

Eine Genauigkeit von mehr als 38 und eine Skalierung von mehr als 37 werden nicht unterstützt
DECIMAL(p, s) UNSIGNED = NUMERIC (p, s) UNSIGNED DECIMAL(p, s) Genauer Zahlenwert mit wählbarer Genauigkeit

Eine Genauigkeit von mehr als 38 und eine Skalierung von mehr als 37 werden nicht unterstützt
FLOAT4/REAL REAL Gleitkommazahl mit einfacher Genauigkeit
FLOAT4/REAL UNSIGNED REAL Gleitkommazahl mit einfacher Genauigkeit
DOUBLE/REAL/FLOAT8 DOUBLE PRECISION Double (Gleitkommazahl mit doppelter Genauigkeit)
DOUBLE/REAL/FLOAT8 UNSIGNED DOUBLE PRECISION Double (Gleitkommazahl mit doppelter Genauigkeit)
BIT(n) VARBYTE(8) Binärwert mit variabler Länge
BINARY(n) VARBYTE(n) Binärwert mit variabler Länge
VARBINARY(n) VARBYTE(n) Binärwert mit variabler Länge
CHAR(n) VARCHAR(n) Zeichenkettenwert mit variabler Länge
VARCHAR(n) VARCHAR(n) Zeichenkettenwert mit variabler Länge
TEXT VARCHAR(65535) Zeichenkettenwert variabler Länge bis zu 65535 Byte
TINYTEXT VARCHAR(255) Zeichenkettenwert variabler Länge bis zu 255 Byte
MEDIUMTEXT VARCHAR(65535) Zeichenkettenwert variabler Länge bis zu 65535 Byte
LONGTEXT VARCHAR(65535) Zeichenkettenwert variabler Länge bis zu 65535 Byte
ENUM VARCHAR(1020) Zeichenkettenwert variabler Länge bis zu 1020 Byte
SET VARCHAR(1020) Zeichenkettenwert variabler Länge bis zu 1020 Byte
DATE DATE Kalenderdatum (Jahr, Monat, Tag)
DATETIME TIMESTAMP Datum und Uhrzeit (ohne Zeitzone)
TIMESTAMP(p) TIMESTAMP Datum und Uhrzeit (ohne Zeitzone)
TIME VARCHAR(18) Zeichenkettenwert variabler Länge bis zu 18 Byte
YEAR VARCHAR(4) Zeichenkettenwert variabler Länge bis zu 4 Byte
JSON SUPER Semistrukturierte Daten oder Dokumente als Werte