Aurora PostgreSQL: integración compatible con Amazon S3

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) es un servicio de almacenamiento de objetos que ofrece escalabilidad (Amazon S3) es un servicio de almacenamiento de objetos que ofrece escalabilidad (Amazon S3) es un servicio de almacenamiento de objetos que ofrece escalabilidad (Amazon S3) es un servicio de almacenamiento de objetos que ofrece escalabilidad de datos que ofrece escalabilidad y La edición SQL compatible con Postgre de Amazon Aurora se integra con Amazon S3 a través de la aws_s3 extensión, que proporciona acceso directo de lectura y escritura a los buckets de S3. Esta integración facilita el intercambio de datos, incluida la ingesta de datos, las copias de seguridad y otras operaciones relacionadas con los datos.

Casos de uso y pasos de alto nivel de aws_s3

Los casos de uso de alto nivel y las ventajas más comunes de la integración con Amazon S3 son los siguientes:

• Ingesta de datos desde Amazon S3 ‒ Utilice la aws_s3 extensión para cargar datos de valores separados por comas (CSV) u otros formatos de archivo almacenados en Amazon S3 directamente en una tabla compatible con Aurora SQL Postgre. JSON Esto resulta especialmente útil para los procesos de ingesta de datos por lotes, los flujos de trabajo ETL (extracción, transformación y carga) o las migraciones de datos.

• Exportación de datos a Amazon S3 ‒ Exporte datos de tablas SQL compatibles con Aurora Postgre a CSV u otros formatos de archivo y almacene los datos en Amazon S3. JSON Esto resulta útil para archivar datos, hacer copias de seguridad o compartirlos con otros sistemas o servicios.

• Consulta de datos directamente desde Amazon S3 ‒ Consulte datos almacenados CSV o JSON archivos en Amazon S3 directamente desde su base de datos SQL compatible con Aurora Postgre sin cargar los datos en tablas. Esto resulta útil para el análisis de datos de una sola vez o para el procesamiento exploratorio de datos.

• Respaldo y restauración: utilice Amazon S3 como destino de copia de seguridad para sus bases de datos compatibles con Aurora PostgreSQL. Esto proporciona una capa adicional de protección de datos al proteger los datos del acceso no autorizado al almacenamiento.

Para integrar su clúster de base de datos SQL compatible con Aurora Postgre con un bucket de S3, siga los siguientes pasos de alto nivel:

1. Conéctese a su clúster Aurora SQL compatible con Postgre mediante un SQL cliente Postgre y cree la extensión: aws_s3

   create extension aws_s3

2. Configuración del acceso a un bucket de bucket de S3 mediante CLI (Amazon S3) de Amazon de Amazon de S3 Para ver los pasos detallados, consulte la AWS documentación.

3. Utilice una consulta psql para importar o exportar los datos de la base de datos:

   • Para importar el archivo de Amazon S3 a una tabla SQL compatible con Aurora Postgre, ejecute los siguientes comandos:

     SELECT aws_s3.table_import_from_s3( 'Table_Name', '',  '(format text)',
                                                        aws_commons.create_s3_uri('S3_BUCKETNAME', 'FileName.dat','Region-Name')  );

   • Para exportar el archivo a Amazon S3 desde la tabla Aurora SQL compatible con Postgre, ejecute el siguiente comando:

     SELECT * FROM aws_s3.query_export_to_s3('TABLE_NAME', aws_commons.create_s3_uri('S3_BUCKETNAME', 'FileName.dat', 'Region-Name') );

   • Para eliminar el bucket de S3 mediante SQL CLI, ejecute el siguiente comando:

     SELECT * FROM aws_s3.query_export_to_s3('SELECT * FROM data_table', aws_commons.create_s3_uri('S3_BUCKETNAME', 'FileName.dat', 'Region-Name') );