Présentation de l'importation de données à partir de données Amazon S3

Tout d'abord, rassemblez les informations que vous devez fournir à la fonction. Il s'agit notamment du nom de la table sur l'instance de votre cluster de SQL base de données Aurora Postgre, de votre instance RDS ainsi que du nom du bucket, du chemin du fichier, du type de fichier et Région AWS où les données Amazon S3 sont stockées. Pour de plus amples informations, veuillez consulter View an object (Afficher un objet) dans le Guide de l'utilisateur Amazon Simple Storage Service.

Note

L'importation de données partitionnées depuis Amazon S3 n'est pas prise en charge actuellement.

1. Obtenez le nom de la table dans laquelle la fonction aws_s3.table_import_from_s3 doit importer les données. À titre d'exemple, la commande suivante crée une table t1 qui peut être utilisée dans les étapes suivantes.

   postgres=> CREATE TABLE t1 
       (col1 varchar(80), 
       col2 varchar(80), 
       col3 varchar(80));
   

2. Obtenez les détails sur le compartiment Amazon S3 et les données à importer. Pour ce faire, ouvrez la console Amazon S3 à l'adresse https://console.aws.amazon.com/s3/, puis choisissez Buckets. Trouvez le compartiment contenant vos données dans la liste. Sélectionnez le compartiment, ouvrez sa page Object overview (Présentation des objets), puis choisissez Properties (Propriétés).

   Notez le nom du compartiment, le chemin, le Région AWS, et le type de fichier. Vous aurez besoin du nom de ressource Amazon (ARN) ultérieurement pour configurer l'accès à Amazon S3 via un IAM rôle. Pour obtenir plus d'informations, consultez Configuration de l'accès à un compartiment Amazon S3. L'image suivante montre un exemple.

   

3. Vous pouvez vérifier le chemin d'accès aux données du compartiment Amazon S3 à l'aide du AWS CLI commandeaws s3 cp. Si les informations sont correctes, cette commande télécharge une copie du fichier Amazon S3.

   aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/sample_file_path ./ 

4. Configurez des autorisations sur votre cluster de SQL base de données Aurora Postgre RDS afin de permettre l'accès au fichier dans le compartiment Amazon S3. Pour ce faire, vous pouvez utiliser soit un AWS Identity and Access Management (IAM) rôle ou informations d'identification de sécurité. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Configuration de l'accès à un compartiment Amazon S3.

5. Fournissez le chemin et les autres détails de l'objet Amazon S3 collectés (voir étape 2) à la create_s3_uri fonction pour créer un URI objet Amazon S3. Pour en savoir plus sur cette fonction, consultez aws_commons.create_s3_uri. Voici un exemple de construction de cet objet pendant une session psql.

   postgres=> SELECT aws_commons.create_s3_uri(
      'docs-lab-store-for-rpg',
      'versions_and_jdks_listing.csv',
      'us-west-1'
   ) AS s3_uri \gset

   Dans l'étape suivante, vous transmettez cet objet (aws_commons._s3_uri_1) à la fonction aws_s3.table_import_from_s3 pour importer les données dans la table.

6. Appelez la fonction aws_s3.table_import_from_s3 pour importer les données d'Amazon S3 dans votre table. Pour obtenir des informations de référence, consultez aws_s3.table_import_from_s3. Pour obtenir des exemples, consultez Importation de données depuis Amazon S3 vers votre cluster de SQL base de données Aurora Postgre RDS.