Mises à jour du moteur Amazon Neptune 22/06/2018 - Amazon Neptune
Améliorations

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Mises à jour du moteur Amazon Neptune 22/06/2018

Version : 1.0.1.0.200233.0

Amazon Neptune 1.0.1.0.200233.0 est disponible globalement. Tous les nouveaux clusters de bases de données Neptune, y compris ceux restaurés à partir d'instantanés, seront créés dans 1.0.1.0.200233.0 une fois la mise à jour du moteur terminée pour cette région.

Les clusters existants peuvent être mis immédiatement à niveau vers cette version à l'aide des opérations de base de données sur la console ou à l’aide du kit SDK. Vous pouvez utiliser la commande CLI suivante pour mettre immédiatement à niveau un cluster de bases de données vers cette version :

aws neptune apply-pending-maintenance-action \
    --apply-action system-update \
    --opt-in-type immediate \
    --resource-identifier arn:aws:rds:<region>:<account number>:<resourcetype>:<name>

Les clusters de bases de données Neptune seront automatiquement mis à niveau vers la version 1.0.1.0.200233.0 du moteur pendant les fenêtres de maintenance du système. L'horaire d'application des mises à jour dépend de la région et du paramètre de fenêtre de maintenance configuré pour le cluster de bases de données, ainsi que du type de mise à jour.

Note

La fenêtre de maintenance de l'instance ne s'applique pas aux mises à jour du moteur.

Les mises à jour sont appliquées simultanément à toutes les instances figurant dans un cluster de bases de données. Une mise à jour nécessite un redémarrage de la base de données sur toutes les instances figurant dans un cluster de bases de données, si bien que vous connaîtrez de 20-30 secondes à plusieurs minutes d'indisponibilité, après quoi vous pourrez reprendre l'utilisation de votre ou de vos clusters de bases de données. Vous pouvez consulter et modifier vos paramètres de fenêtre de maintenance dans la console Neptune.

En cas de question ou de doute, l'équipe AWS Support est disponible sur les forums de la communauté et via AWS Premium Support.

Améliorations

  • Résolution d'un problème où l'émission en succession rapide d'un grand nombre de demandes de chargement en masse provoquait une erreur.

  • Résolution d'un problème dépendant des données où une requête pouvait échouer en renvoyant une erreur InternalServerError. L'exemple suivant montre le type de requête concerné.

    g.V("my-id123").as("start").outE("knows").has("edgePropertyKey1", P.gt(0)).as("myedge").inV()
               .as("end").select("start", "end", "myedge").by("vertexPropertyKey1")
               .by("vertexPropertyKey1").by("edgePropertyKey1")

  • Résolution d'un problème où un client Java Gremlin ne pouvait pas se connecter au serveur à l'aide de la même connexion WebSocket après l'expiration du délai d'attente d'une requête de longue durée.

  • Résolution d'un problème où les séquences d'échappement contenues dans la requête Gremlin via HTTP ou les requêtes basées sur une chaîne via la connexion WebSocket n'étaient pas traitées correctement.