Amazon Redshift Serverless - Amazon Redshift
Iscrizione a AWSCreazione di un data warehouse con Amazon Redshift serverlessCaricamento di dati da Amazon S3

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Amazon Redshift Serverless

Se utilizzi Amazon Redshift Serverless per la prima volta, consigliamo di iniziare leggendo le seguenti sezioni: Il flusso di base di Amazon Redshift serverless consiste nel creare risorse serverless, connettersi ad Amazon Redshift serverless, caricare dati di esempio e quindi eseguire query sui dati. In questa guida, è possibile scegliere di caricare dati di esempio da Amazon Redshift serverless o da un bucket Amazon S3.

Iscrizione a AWS

Se non hai già un AWS account, registrane uno. Se disponi già di un account, puoi ignorare questo prerequisito e utilizzare il tuo account esistente.

  1. Apri la pagina all'indirizzo https://portal.aws.amazon.com/billing/signup.

  2. Segui le istruzioni online.

    Quando crei un AWS account, viene creato un AWS account utente root. L'utente root ha accesso a tutti i AWS servizi e le risorse dell'account. Come best practice di sicurezza, assegna l'accesso amministrativo a un utente amministrativo e utilizza solo l'utente root per eseguire attività che richiedono l'accesso di un utente root.

Creazione di un data warehouse con Amazon Redshift serverless

La prima volta che accedi alla console Amazon Redshift serverless, viene richiesto di accedere all'esperienza introduttiva, che puoi utilizzare per creare e gestire risorse serverless. In questa guida, creerai risorse serverless utilizzando le impostazioni predefinite di Amazon Redshift serverless.

Per un controllo più granulare della configurazione, scegli Customize settings (Personalizza impostazioni).

Per configurare utilizzando le impostazioni predefinite:

  1. Accedi AWS Management Console e apri la console Amazon Redshift all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/.

    Scegli Prova Amazon Redshift Serverless.

  2. In Configuration (Configurazione), scegli Use default settings (Utilizza impostazioni predefinite). Amazon Redshift Serverless crea uno spazio dei nomi predefinito a cui è associato un gruppo di lavoro predefinito. Seleziona Save configuration (Salva configurazione).

    La schermata seguente mostra le impostazioni predefinite per Amazon Redshift Serverless.

    Scegli le impostazioni predefinite per utilizzare i valori predefiniti per Amazon Redshift Serverless.

  3. Una volta completata la configurazione, scegliere Continue (Continua) per andare a Serverless dashboard (Pannello di controllo serverless). Puoi vedere che il gruppo di lavoro e lo spazio dei nomi serverless sono disponibili.

    Una volta terminata la configurazione, il gruppo di lavoro e lo spazio dei nomi sono disponibili per l'uso.

Caricamento di dati di esempio

Ora che è stato configurato il data warehouse con Amazon Redshift Serverless, puoi utilizzare l'editor di query Amazon Redshift v2 per caricare dati di esempio.

  1. Per avviare l'editor di query v2 dalla console Amazon Redshift Serverless, scegli Esegui query sui data. Quando richiami l'editor di query v2 dalla console di Amazon Redshift Serverless, viene visualizzata una nuova scheda del browser con l'editor di query. L'editor di query v2 si connette dal computer client all'ambiente Amazon Redshift Serverless.

    Il pulsante Esegui query sui dati nella console Amazon Redshift serverless avvia l'editor di queary v2.

  2. Se avvii Query Editor v2 per la prima volta, devi configurare la AWS KMS crittografia prima di procedere. Facoltativamente, è anche possibile specificare l'URI in un bucket S3 per il caricamento dei dati in un momento successivo. Dopo questa operazione, scegli Configura account.

    Configura la AWS KMS crittografia e specifica l'URI del bucket S3 prima di procedere.

    Per ulteriori informazioni sulla configurazione dell'editor di query v2, incluse le autorizzazioni necessarie, consulta Configurazione dell' Account AWS nella Guida alla gestione di Amazon Redshift.

  3. Per connettersi a un gruppo di lavoro, scegliere il nome del gruppo di lavoro nel pannello con struttura ad albero.

    Per connettersi a un gruppo di lavoro, scegliere il nome del gruppo di lavoro nel pannello con struttura ad albero.

  4. Quando ti connetti a un nuovo gruppo di lavoro per la prima volta nell'editor di query v2, devi selezionare il tipo di autenticazione da utilizzare per connetterti al gruppo di lavoro. Per questa guida, lascia selezionato Utente federato e scegli Crea connessione.

    Puoi scegliere di connettersi utilizzando una password temporanea o una combinazione di nome utente e password del database.

    Una volta connesso, puoi scegliere di caricare dati di esempio da Amazon Redshift serverless o da un bucket Amazon S3.

  5. Nel gruppo di lavoro Amazon Redshift Serverless predefinito, espandi il database sample_data_dev. Esistono tre schemi di esempio corrispondenti a tre set di dati di esempio che puoi caricare nel database Amazon Redshift serverless. Scegli il set di dati di esempio che desideri caricare e scegli Apri notebook di esempio.

    Espandi il database sample_data_dev, quindi scegli lo schema che si desidera caricare.

  6. Quando si caricano i dati per la prima volta, l'editor di query v2 richiederà di creare un database di esempio. Scegli Crea.

Esecuzione di query di esempio

Dopo aver configurato Amazon Redshift serverless, puoi iniziare a utilizzare un set di dati di esempio in Amazon Redshift serverless. Amazon Redshift serverless carica automaticamente il set di dati di esempio, ad esempio il set di dati tickit, ed è possibile eseguire immediatamente le query sui dati.

  • Una volta che Amazon Redshift serverless ha terminato il caricamento dei dati di esempio, tutte le query di esempio vengono caricate nell'editor. Puoi scegliere Esegui tutto per eseguire tutte le query dai notebook di esempio.

    Scegli il pulsante Esegui tutto per eseguire tutte le query di esempio.

    Puoi anche esportare i risultati come file JSON o CSV o visualizzarli in un grafico.

Puoi anche caricare i dati da un bucket Amazon S3. Per ulteriori informazioni, consulta Caricamento di dati da Amazon S3.

Caricamento di dati da Amazon S3

Una volta creato il data warehouse, puoi caricare i dati da Amazon S3.

A questo punto, disponi di un database denominato dev. Successivamente, crea alcune tabelle nel database, carica i dati nelle tabelle e prova a eseguire una query. Per maggiore praticità, i dati di esempio da caricare sono disponibili in un bucket Amazon S3.

  1. Prima di poter caricare i dati da Amazon S3, è necessario prima creare un ruolo IAM con le autorizzazioni necessarie e collegarlo al proprio spazio dei nomi serverless. Per farlo, scegli Configurazione dello spazio dei nomi dal menu di navigazione, quindi scegli Sicurezza e crittografia. Scegli Gestisci ruoli IAM.

    Dalla pagina di configurazione dello spazio dei nomi, scegli Sicurezza e crittografia, quindi Gestisci ruoli IAM.

  2. Espandi il menu Gestisci ruoli IAM e scegli Crea ruolo IAM.

    Espandi il menu Gestisci ruoli IAM e scegli Crea ruolo IAM.

  3. Scegli il livello di accesso al bucket S3 che desideri concedere a questo ruolo e scegli Crea ruolo IAM come default.

  4. Seleziona Salvataggio delle modifiche. È ora possibile caricare i dati di esempio da Amazon S3.

Le fasi seguenti utilizzano i dati all'interno di un bucket S3 pubblico di Amazon Redshift, ma è possibile replicare le stesse fasi utilizzando il proprio bucket S3 e i propri comandi SQL.

Caricamento di dati di esempio da Amazon S3

  1. Nell'editor di query v2, scegli Editor Aggiungi, quindi scegli Notebook per creare un nuovo notebook SQL.

  2. Passaggio al database dev.

    Passa al database di sviluppo per caricare i dati da un bucket S3.

  3. Per creare le tabelle.

    Se utilizzi l'editor di query v2, copia ed esegui le seguenti istruzioni per la creazione delle tabelle nel database dev. Per ulteriori informazioni sulla sintassi, consultare CREATE TABLE nella Guida per gli sviluppatori di database di Amazon Redshift.

    create table users(
userid integer not null distkey sortkey,
username char(8),
firstname varchar(30),
lastname varchar(30),
city varchar(30),
state char(2),
email varchar(100),
phone char(14),
likesports boolean,
liketheatre boolean,
likeconcerts boolean,
likejazz boolean,
likeclassical boolean,
likeopera boolean,
likerock boolean,
likevegas boolean,
likebroadway boolean,
likemusicals boolean);                        

create table event(
eventid integer not null distkey,
venueid smallint not null,
catid smallint not null,
dateid smallint not null sortkey,
eventname varchar(200),
starttime timestamp);

create table sales(
salesid integer not null,
listid integer not null distkey,
sellerid integer not null,
buyerid integer not null,
eventid integer not null,
dateid smallint not null sortkey,
qtysold smallint not null,
pricepaid decimal(8,2),
commission decimal(8,2),
saletime timestamp);

  4. Nell'editor di query v2, crea una nuova cella SQL nel notebook.

    Crea una nuova cella SQL nell'editor di query v2 per eseguire i comandi SQL.

  5. Utilizza ora il comando COPY nell'editor di query v2 per caricare set di dati di grandi dimensioni da Amazon S3 o da Amazon DynamoDB in Amazon Redshift. Per ulteriori informazioni sulla sintassi di COPY, consultare COPY nella Guida per gli sviluppatori di database di Amazon Redshift.

    Puoi eseguire il comando COPY con alcuni dati di esempio disponibili in un bucket S3 pubblico. Esegui i seguenti comandi SQL nell'editor di query v2.

    COPY users 
FROM 's3://redshift-downloads/tickit/allusers_pipe.txt' 
DELIMITER '|' 
TIMEFORMAT 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'
IGNOREHEADER 1 
REGION 'us-east-1'
IAM_ROLE default;                    
                    
COPY event
FROM 's3://redshift-downloads/tickit/allevents_pipe.txt' 
DELIMITER '|' 
TIMEFORMAT 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'
IGNOREHEADER 1 
REGION 'us-east-1'
IAM_ROLE default;

COPY sales
FROM 's3://redshift-downloads/tickit/sales_tab.txt' 
DELIMITER '\t' 
TIMEFORMAT 'MM/DD/YYYY HH:MI:SS'
IGNOREHEADER 1 
REGION 'us-east-1'
IAM_ROLE default;

  6. Dopo aver caricato i dati, crea un'altra cella SQL nel notebook e prova alcune query di esempio. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo del comando SELECT, consultare SELECT nella Guida per gli sviluppatori di database di Amazon Redshift. Per comprendere la struttura e gli schemi dei dati di esempio, esplora l'utilizzo dell'editor di query v2.

    -- Find top 10 buyers by quantity.
SELECT firstname, lastname, total_quantity 
FROM   (SELECT buyerid, sum(qtysold) total_quantity
        FROM  sales
        GROUP BY buyerid
        ORDER BY total_quantity desc limit 10) Q, users
WHERE Q.buyerid = userid
ORDER BY Q.total_quantity desc;

-- Find events in the 99.9 percentile in terms of all time gross sales.
SELECT eventname, total_price 
FROM  (SELECT eventid, total_price, ntile(1000) over(order by total_price desc) as percentile 
       FROM (SELECT eventid, sum(pricepaid) total_price
             FROM   sales
             GROUP BY eventid)) Q, event E
       WHERE Q.eventid = E.eventid
       AND percentile = 1
ORDER BY total_price desc;

Ora che sono stati caricati i dati ed eseguito alcune query di esempio, puoi esplorare altre aree di Amazon Redshift serverless. Consulta l'elenco seguente per ulteriori informazioni su come utilizzare Amazon Redshift serverless.

  • Puoi caricare i dati da un bucket Amazon S3. Per ulteriori informazioni, consulta Caricamento dei dati da Amazon S3.

  • Puoi utilizzare l'editor di query v2 per caricare dati da un file locale separato da caratteri di dimensioni inferiori a 5 MB. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione relativa al caricamento di dati da un file locale.

  • Puoi connetterti ad Amazon Redshift serverless con strumenti SQL di terze parti con i driver JDBC e ODBC. Per ulteriori informazioni, consulta Connessione ad Amazon Redshift serverless.

  • Puoi anche utilizzare l'Amazon Redshift Data API per connetterti ad Amazon Redshift Serverless. Per ulteriori informazioni, consulta Uso dell'API dati di Amazon Redshift.

  • Puoi utilizzare i dati in Amazon Redshift serverless con Redshift ML per creare modelli di machine learning con il comando CREATE MODEL. Consulta il tutorial: Building customer churn models (Creazione di modelli di abbandono dei clienti) per informazioni su come creare un modello ML di Redshift.

  • Puoi eseguire query sui dati da un data lake Amazon S3 senza caricare i dati in Amazon Redshift serverless. Per ulteriori informazioni, consulta Esecuzione di query in un data lake.