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Uso de ExecuteStatement con un SDK de AWS

Modo de enfoque
Uso de ExecuteStatement con un SDK de AWS - Amazon Redshift

En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar ExecuteStatement.

Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en contexto en el siguiente ejemplo de código:

Java
SDK para Java 2.x
nota

Hay más en GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

Ejecuta una instrucción SQL para crear una tabla de base de datos.

/** * Creates an asynchronous task to execute a SQL statement for creating a new table. * * @param clusterId the identifier of the Amazon Redshift cluster * @param databaseName the name of the database to create the table in * @param userName the username to use for the database connection * @return a {@link CompletableFuture} that completes with the result of the SQL statement execution * @throws RuntimeException if there is an error creating the table */ public CompletableFuture<ExecuteStatementResponse> createTableAsync(String clusterId, String databaseName, String userName) { ExecuteStatementRequest createTableRequest = ExecuteStatementRequest.builder() .clusterIdentifier(clusterId) .dbUser(userName) .database(databaseName) .sql("CREATE TABLE Movies (" + "id INT PRIMARY KEY, " + "title VARCHAR(100), " + "year INT)") .build(); return getAsyncDataClient().executeStatement(createTableRequest) .whenComplete((response, exception) -> { if (exception != null) { throw new RuntimeException("Error creating table: " + exception.getMessage(), exception); } else { logger.info("Table created: Movies"); } }); }

Ejecuta una instrucción SQL para insertar datos en una tabla de base de datos.

/** * Asynchronously pops a table from a JSON file. * * @param clusterId the ID of the cluster * @param databaseName the name of the database * @param userName the username * @param fileName the name of the JSON file * @param number the number of records to process * @return a CompletableFuture that completes with the number of records added to the Movies table */ public CompletableFuture<Integer> popTableAsync(String clusterId, String databaseName, String userName, String fileName, int number) { return CompletableFuture.supplyAsync(() -> { try { JsonParser parser = new JsonFactory().createParser(new File(fileName)); JsonNode rootNode = new ObjectMapper().readTree(parser); Iterator<JsonNode> iter = rootNode.iterator(); return iter; } catch (IOException e) { throw new RuntimeException("Failed to read or parse JSON file: " + e.getMessage(), e); } }).thenCompose(iter -> processNodesAsync(clusterId, databaseName, userName, iter, number)) .whenComplete((result, exception) -> { if (exception != null) { logger.info("Error {} ", exception.getMessage()); } else { logger.info("{} records were added to the Movies table." , result); } }); } private CompletableFuture<Integer> processNodesAsync(String clusterId, String databaseName, String userName, Iterator<JsonNode> iter, int number) { return CompletableFuture.supplyAsync(() -> { int t = 0; try { while (iter.hasNext()) { if (t == number) break; JsonNode currentNode = iter.next(); int year = currentNode.get("year").asInt(); String title = currentNode.get("title").asText(); // Use SqlParameter to avoid SQL injection. List<SqlParameter> parameterList = new ArrayList<>(); String sqlStatement = "INSERT INTO Movies VALUES( :id , :title, :year);"; SqlParameter idParam = SqlParameter.builder() .name("id") .value(String.valueOf(t)) .build(); SqlParameter titleParam = SqlParameter.builder() .name("title") .value(title) .build(); SqlParameter yearParam = SqlParameter.builder() .name("year") .value(String.valueOf(year)) .build(); parameterList.add(idParam); parameterList.add(titleParam); parameterList.add(yearParam); ExecuteStatementRequest insertStatementRequest = ExecuteStatementRequest.builder() .clusterIdentifier(clusterId) .sql(sqlStatement) .database(databaseName) .dbUser(userName) .parameters(parameterList) .build(); getAsyncDataClient().executeStatement(insertStatementRequest); logger.info("Inserted: " + title + " (" + year + ")"); t++; } } catch (RedshiftDataException e) { throw new RuntimeException("Error inserting data: " + e.getMessage(), e); } return t; }); }

Ejecuta una instrucción SQL para consultar una tabla de base de datos.

/** * Asynchronously queries movies by a given year from a Redshift database. * * @param database the name of the database to query * @param dbUser the user to connect to the database with * @param year the year to filter the movies by * @param clusterId the identifier of the Redshift cluster to connect to * @return a {@link CompletableFuture} containing the response ID of the executed SQL statement */ public CompletableFuture<String> queryMoviesByYearAsync(String database, String dbUser, int year, String clusterId) { String sqlStatement = "SELECT * FROM Movies WHERE year = :year"; SqlParameter yearParam = SqlParameter.builder() .name("year") .value(String.valueOf(year)) .build(); ExecuteStatementRequest statementRequest = ExecuteStatementRequest.builder() .clusterIdentifier(clusterId) .database(database) .dbUser(dbUser) .parameters(yearParam) .sql(sqlStatement) .build(); return CompletableFuture.supplyAsync(() -> { try { ExecuteStatementResponse response = getAsyncDataClient().executeStatement(statementRequest).join(); // Use join() to wait for the result return response.id(); } catch (RedshiftDataException e) { throw new RuntimeException("Error executing statement: " + e.getMessage(), e); } }).exceptionally(exception -> { logger.info("Error: {}", exception.getMessage()); return ""; }); }
  • Para obtener información sobre la API, consulte ExecuteStatement en la referencia de la API de AWS SDK for Java 2.x.

SDK para Java 2.x
nota

Hay más en GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

Ejecuta una instrucción SQL para crear una tabla de base de datos.

/** * Creates an asynchronous task to execute a SQL statement for creating a new table. * * @param clusterId the identifier of the Amazon Redshift cluster * @param databaseName the name of the database to create the table in * @param userName the username to use for the database connection * @return a {@link CompletableFuture} that completes with the result of the SQL statement execution * @throws RuntimeException if there is an error creating the table */ public CompletableFuture<ExecuteStatementResponse> createTableAsync(String clusterId, String databaseName, String userName) { ExecuteStatementRequest createTableRequest = ExecuteStatementRequest.builder() .clusterIdentifier(clusterId) .dbUser(userName) .database(databaseName) .sql("CREATE TABLE Movies (" + "id INT PRIMARY KEY, " + "title VARCHAR(100), " + "year INT)") .build(); return getAsyncDataClient().executeStatement(createTableRequest) .whenComplete((response, exception) -> { if (exception != null) { throw new RuntimeException("Error creating table: " + exception.getMessage(), exception); } else { logger.info("Table created: Movies"); } }); }

Ejecuta una instrucción SQL para insertar datos en una tabla de base de datos.

/** * Asynchronously pops a table from a JSON file. * * @param clusterId the ID of the cluster * @param databaseName the name of the database * @param userName the username * @param fileName the name of the JSON file * @param number the number of records to process * @return a CompletableFuture that completes with the number of records added to the Movies table */ public CompletableFuture<Integer> popTableAsync(String clusterId, String databaseName, String userName, String fileName, int number) { return CompletableFuture.supplyAsync(() -> { try { JsonParser parser = new JsonFactory().createParser(new File(fileName)); JsonNode rootNode = new ObjectMapper().readTree(parser); Iterator<JsonNode> iter = rootNode.iterator(); return iter; } catch (IOException e) { throw new RuntimeException("Failed to read or parse JSON file: " + e.getMessage(), e); } }).thenCompose(iter -> processNodesAsync(clusterId, databaseName, userName, iter, number)) .whenComplete((result, exception) -> { if (exception != null) { logger.info("Error {} ", exception.getMessage()); } else { logger.info("{} records were added to the Movies table." , result); } }); } private CompletableFuture<Integer> processNodesAsync(String clusterId, String databaseName, String userName, Iterator<JsonNode> iter, int number) { return CompletableFuture.supplyAsync(() -> { int t = 0; try { while (iter.hasNext()) { if (t == number) break; JsonNode currentNode = iter.next(); int year = currentNode.get("year").asInt(); String title = currentNode.get("title").asText(); // Use SqlParameter to avoid SQL injection. List<SqlParameter> parameterList = new ArrayList<>(); String sqlStatement = "INSERT INTO Movies VALUES( :id , :title, :year);"; SqlParameter idParam = SqlParameter.builder() .name("id") .value(String.valueOf(t)) .build(); SqlParameter titleParam = SqlParameter.builder() .name("title") .value(title) .build(); SqlParameter yearParam = SqlParameter.builder() .name("year") .value(String.valueOf(year)) .build(); parameterList.add(idParam); parameterList.add(titleParam); parameterList.add(yearParam); ExecuteStatementRequest insertStatementRequest = ExecuteStatementRequest.builder() .clusterIdentifier(clusterId) .sql(sqlStatement) .database(databaseName) .dbUser(userName) .parameters(parameterList) .build(); getAsyncDataClient().executeStatement(insertStatementRequest); logger.info("Inserted: " + title + " (" + year + ")"); t++; } } catch (RedshiftDataException e) { throw new RuntimeException("Error inserting data: " + e.getMessage(), e); } return t; }); }

Ejecuta una instrucción SQL para consultar una tabla de base de datos.

/** * Asynchronously queries movies by a given year from a Redshift database. * * @param database the name of the database to query * @param dbUser the user to connect to the database with * @param year the year to filter the movies by * @param clusterId the identifier of the Redshift cluster to connect to * @return a {@link CompletableFuture} containing the response ID of the executed SQL statement */ public CompletableFuture<String> queryMoviesByYearAsync(String database, String dbUser, int year, String clusterId) { String sqlStatement = "SELECT * FROM Movies WHERE year = :year"; SqlParameter yearParam = SqlParameter.builder() .name("year") .value(String.valueOf(year)) .build(); ExecuteStatementRequest statementRequest = ExecuteStatementRequest.builder() .clusterIdentifier(clusterId) .database(database) .dbUser(dbUser) .parameters(yearParam) .sql(sqlStatement) .build(); return CompletableFuture.supplyAsync(() -> { try { ExecuteStatementResponse response = getAsyncDataClient().executeStatement(statementRequest).join(); // Use join() to wait for the result return response.id(); } catch (RedshiftDataException e) { throw new RuntimeException("Error executing statement: " + e.getMessage(), e); } }).exceptionally(exception -> { logger.info("Error: {}", exception.getMessage()); return ""; }); }
  • Para obtener información sobre la API, consulte ExecuteStatement en la referencia de la API de AWS SDK for Java 2.x.

Para obtener una lista completa de las guías para desarrolladores de AWS SDK y ejemplos de código, consulte Uso de este servicio con un SDK de AWS. En este tema también se incluye información sobre cómo comenzar a utilizar el SDK y detalles sobre sus versiones anteriores.

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