쿼리 편집기 v2 작업

쿼리 편집기 v2는 주로 쿼리를 편집 및 실행하고, 결과를 시각화하고, 팀과 작업을 공유하는 데 사용됩니다. 쿼리 편집기 v2를 사용하여 데이터베이스, 스키마, 테이블 및 사용자 정의 함수(UDF)를 생성할 수 있습니다. 트리 보기 패널에서 각 데이터베이스의 스키마를 볼 수 있습니다. 각 스키마의 테이블, 보기, UDF 및 저장 프로시저를 볼 수 있습니다.

쿼리 편집기 v2 열기

쿼리 편집기 v2를 열려면

1. AWS Management Console에 로그인한 후 https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다.

2. 탐색기 메뉴에서 편집기(Editor), 쿼리 편집기 V2(Query editor V2)를 차례로 선택합니다. 쿼리 편집기 v2가 새 브라우저 탭에서 열립니다.

쿼리 편집기 페이지에는 다음과 같이 보기를 선택할 수 있는 네비게이터 메뉴가 있습니다.

편집기

테이블로 정리되고 데이터베이스에 포함된 데이터를 관리하고 쿼리합니다. 데이터베이스는 저장된 데이터를 포함하거나 Amazon S3와 같은 다른 곳에 저장된 데이터에 대한 참조를 포함할 수 있습니다. 클러스터 또는 서버리스 작업 그룹에 들어 있는 데이터베이스에 연결합니다.

Editor(편집기) 보기에서 작업할 때는 다음 컨트롤을 사용할 수 있습니다.

• Cluster(클러스터) 또는 Workgroup(작업 그룹) 필드에는 현재 연결되어 있는 이름이 표시됩니다. Database(데이터베이스) 필드에는 클러스터 또는 작업 그룹 내의 데이터베이스가 표시됩니다. 데이터베이스(Database) 보기에서 수행하는 작업은 기본적으로 선택한 데이터베이스에 작용합니다.

• 클러스터 또는 작업 그룹, 데이터베이스 및 스키마의 트리 보기 계층 보기. 스키마에서 테이블, 보기, 함수 및 저장 프로시저 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 트리 보기의 각 객체는 객체에 대해 새로 고침(Refresh) 또는 삭제(Drop)와 같은 관련 작업을 수행하는 컨텍스트 메뉴를 지원합니다.

• 데이터베이스, 스키마, 테이블 및 함수를 생성하는 생성(Create) 작업

• 데이터 로드 작업은 Amazon S3 또는 로컬 파일에서 데이터베이스에 데이터를 로드합니다.

• 쿼리를 저장하는 저장(Save) 아이콘

• 편집기의 바로 가기 키를 표시하는 바로 가기(Shortcuts) 아이콘

• 편집기에 더 많은 작업을 표시하는 더 보기 아이콘 예:

  • 내 팀과 공유를 사용하여 팀과 쿼리 또는 노트북을 공유합니다. 자세한 내용은 팀으로 협업 및 공유 단원을 참조하십시오.

  • 단축키를 사용하여 편집기의 키보드 단축키를 표시합니다.

  • 탭 기록을 사용하여 편집기에 탭의 탭 기록을 표시합니다.

  • 자동 완성 새로 고침을 사용하여 SQL을 작성할 때 표시된 제안을 새로 고칩니다.

• 쿼리를 입력하고 실행할 수 있는 편집기 영역입니다.

  쿼리를 실행하면 결과와 함께 결과(Result) 탭이 나타납니다. 여기에서 차트(Chart)를 설정하여 결과를 시각화할 수 있습니다. 결과를 Export(내보내기)할 수도 있습니다.

• 섹션을 추가하여 SQL을 입력하고 실행하거나 마크다운을 추가할 수 있는 Notebook(노트북) 영역입니다.

  쿼리를 실행하면 결과와 함께 결과(Result) 탭이 나타납니다. 여기에서 결과를 Export(내보내기)할 수 있습니다.

쿼리

쿼리에는 데이터베이스의 데이터를 관리하고 쿼리하는 SQL 명령이 포함되어 있습니다. 쿼리 편집기 v2를 사용하여 샘플 데이터를 로드할 때 샘플 쿼리도 생성되고 저장됩니다.

저장된 쿼리를 선택하면 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼) 메뉴를 사용하여 쿼리를 열거나 이름을 바꾸거나 삭제할 수 있습니다. 쿼리 세부 정보를 선택하여 저장된 쿼리의 쿼리 ARN과 같은 속성을 볼 수 있습니다. 버전 기록을 보고, 쿼리에 연결된 태그를 편집하고, 팀과 공유할 수도 있습니다.

노트북

SQL 노트북에는 SQL 및 마크다운 셀이 포함되어 있습니다. 노트북을 사용하여 하나의 문서에서 여러 SQL 명령을 구성하고 주석을 달고 공유할 수 있습니다.

저장된 노트북을 선택하면 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼) 메뉴를 사용하여 노트북을 열거나 이름을 바꾸거나 복제하거나 삭제할 수 있습니다. 노트북 세부 정보를 선택하여 저장된 노트북의 노트북 ARN과 같은 속성을 볼 수 있습니다. 버전 기록을 보고, 노트북에 연결된 태그를 편집하고, 내보내고, 팀과 공유할 수도 있습니다. 자세한 내용은 노트북 작성 및 실행 단원을 참조하십시오.

차트

차트는 데이터를 시각적으로 표현한 것입니다. 쿼리 편집기 v2는 다양한 유형의 차트를 생성하고 저장할 수 있는 도구를 제공합니다.

저장된 차트를 선택하면 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼) 메뉴를 사용하여 쿼리를 열거나 이름을 바꾸거나 삭제할 수 있습니다. 차트 세부 정보를 선택하여 저장된 차트의 차트 ARN과 같은 속성을 볼 수 있습니다. 차트에 연결된 태그를 편집하고 내보낼 수도 있습니다. 자세한 내용은 쿼리 결과 시각화 단원을 참조하십시오.

기록

쿼리 기록은 Amazon Redshift 쿼리 에디터 v2를 사용하여 실행한 쿼리 목록입니다. 이러한 쿼리는 개별 쿼리로 실행되거나 SQL 노트북의 일부로 실행되었습니다. 자세한 내용은 쿼리 및 탭 기록 보기 단원을 참조하십시오.

예약된 쿼리

예약된 쿼리는 특정 시간에 시작되도록 설정된 쿼리입니다.

모든 쿼리 편집기 v2 보기에는 다음과 같은 아이콘이 있습니다.

• 비주얼 모드 아이콘을 사용하면 라이트 모드와 다크 모드를 전환할 수 있습니다.

• 설정 아이콘을 사용하면 다양한 설정 화면의 메뉴가 표시됩니다.

  • 편집기 기본 설정 아이콘을 사용하면 쿼리 편집기 v2를 사용할 때 기본 설정을 편집할 수 있습니다. 여기서 Workspace 설정 편집으로 글꼴 크기, 탭 크기 및 기타 표시 설정을 변경할 수 있습니다. SQL을 입력할 때 제안 사항을 표시하도록 자동 완성을 켜거나 끌 수도 있습니다.

  • 연결 아이콘을 사용하면 편집기 탭에서 사용하는 연결을 볼 수 있습니다.

    연결은 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 데 사용됩니다. 연결은 특정 데이터베이스에 대해 생성됩니다. 격리된 연결을 사용하면 한 편집기 탭에서 임시 테이블을 생성하는 것과 같이 데이터베이스를 변경하는 SQL 명령의 결과가 다른 편집기 탭에 표시되지 않습니다. 쿼리 편집기 v2에서 편집기 탭을 열 때 기본값은 격리된 연결입니다. 공유 연결을 생성할 때, 즉 Isolated session(격리된 세션) 스위치를 해제하면 동일한 데이터베이스에 대한 다른 공유 연결의 결과가 서로 표시됩니다. 그러나 데이터베이스에 대한 공유 연결을 사용하는 편집기 탭은 병렬로 실행되지 않습니다. 동일한 연결을 사용하는 쿼리는 연결이 가능해질 때까지 기다려야 합니다. 한 데이터베이스에 대한 연결은 다른 데이터베이스와 공유될 수 없으므로 다른 데이터베이스 연결에서 SQL 결과를 볼 수 없습니다.

    계정의 사용자가 활성화할 수 있는 연결 수는 쿼리 편집기 v2 관리자가 제어합니다.

  • 계정 설정 아이콘은 관리자가 계정에 있는 모든 사용자의 특정 설정을 변경하는 데 사용합니다. 자세한 내용은 계정 설정 변경 단원을 참조하십시오.

Amazon Redshift 데이터베이스에 연결

데이터베이스에 연결하려면 트리 보기 패널에서 클러스터 또는 작업 그룹 이름을 선택합니다. 메시지가 나타나면 연결 파라미터를 입력합니다.

클러스터 또는 작업 그룹과 해당 데이터베이스에 연결할 때 일반적으로 Database(데이터베이스) 이름을 제공합니다. 다음 인증 방법 중 하나에 필요한 파라미터도 제공합니다.

IAM Identity Center

이 방법을 사용하면 ID 제공업체(idP)의 Single Sign-On 보안 인증 정보를 사용하여 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스에 연결할 수 있습니다. Amazon Redshift 콘솔에서 클러스터 또는 작업 그룹에 IAM Identity Center를 활성화해야 합니다. IAM Identity Center에 대한 연결을 설정하는 데 도움이 필요한 경우 Redshift를 IAM Identity Center와 연결하여 사용자에게 Single Sign-On 경험을 제공합니다. 섹션을 참조하세요.

페더레이션 사용자

이 방법을 사용하는 경우 IAM 역할 또는 사용자의 보안 주체 태그에서 연결 세부 정보를 제공해야 합니다. 이러한 태그는 AWS Identity and Access Management 또는 아이덴티티 제공업체(IdP)에서 구성합니다. 쿼리 편집기 v2는 다음과 같은 태그를 사용합니다.

• RedshiftDbUser - 이 태그는 쿼리 편집기 v2에서 사용되는 데이터베이스 사용자를 정의합니다. 이 태그는 필수입니다.

• RedshiftDbGroups - 이 태그는 쿼리 편집기 v2에 연결할 때 조인되는 데이터베이스 그룹을 정의합니다. 이 태그는 선택 사항이며 해당 값은 group1:group2:group3와 같이 콜론으로 구분된 목록이어야 합니다. 빈 값은 무시됩니다. 즉, group1::::group2는 group1:group2로 해석됩니다.

이러한 태그는 클러스터에 대한 보안 인증 정보를 가져오는 redshift:GetClusterCredentials API로 전달됩니다. 자세한 내용은 쿼리 에디터 v2에서 클러스터 또는 작업 그룹을 연결하기 위한 보안 주체 태그 설정 단원을 참조하십시오.

데이터베이스 사용자 이름을 사용하는 임시 보안 인증 정보

이 옵션은 클러스터에 연결할 때만 사용할 수 있습니다. 이 메서드(쿼리 편집기 v2)를 사용하여 데이터베이스의 User name(사용자 이름)을 제공합니다. 쿼리 에디터 v2가 데이터베이스 사용자 이름으로 데이터베이스에 연결하기 위한 임시 암호를 생성합니다. 이 메서드를 사용하여 연결하는 사용자에게는 redshift:GetClusterCredentials에 대한 IAM 권한이 허용되어야 합니다. 사용자가 이 메서드를 사용하지 못하도록 하려면 IAM 사용자 또는 역할을 수정하여 이 권한을 거부합니다.

IAM 자격 증명을 사용한 임시 자격 증명

이 옵션은 클러스터에 연결할 때만 사용할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 쿼리 에디터 v2가 사용자 이름을 IAM ID에 매핑하고 IAM ID로 데이터베이스에 연결하기 위한 임시 암호를 생성합니다. 이 메서드를 사용하여 연결하는 사용자에게는 redshift:GetClusterCredentialsWithIAM에 대한 IAM 권한이 허용되어야 합니다. 사용자가 이 메서드를 사용하지 못하도록 하려면 IAM 사용자 또는 역할을 수정하여 이 권한을 거부합니다.

데이터베이스 사용자 이름 및 암호

이 방법을 사용하는 경우 연결하려는 데이터베이스의 사용자 이름(User name) 및 암호(Password)도 제공합니다. 쿼리 편집기 v2는 AWS Secrets Manager에 저장된 암호를 대신 생성합니다. 이 보안 암호에는 데이터베이스에 연결하기 위한 자격 증명이 포함되어 있습니다.

AWS Secrets Manager

이 메서드를 사용하면 데이터베이스 이름 대신 데이터베이스 및 로그인 자격 증명이 포함된 Secrets Manager에 저장된 Secret(비밀)을 제공합니다. 보안 암호 생성에 대한 정보는 데이터베이스 연결 자격 증명을 위한 보안 암호 생성 섹션을 참조하세요.

쿼리 편집기 v2로 클러스터 또는 작업 그룹을 선택하면 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 사용하여 컨텍스트에 따라 연결을 생성, 편집 및 삭제할 수 있습니다. 연결 세부 정보를 선택하여 연결의 연결 ARN과 같은 속성을 볼 수 있습니다. 연결에 연결된 태그를 편집할 수도 있습니다.

Amazon Redshift 데이터베이스 찾아보기

트리 보기 패널에서 데이터베이스 내의 스키마, 테이블, 보기, 함수 및 저장 프로시저를 관리할 수 있습니다. 보기의 각 객체에는 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴에서 연결된 작업이 있습니다.

계층적 트리 보기 패널에는 데이터베이스 객체가 표시됩니다. 트리 보기가 마지막으로 표시된 이후에 생성되었을 수 있는 데이터베이스 객체를 표시하도록 트리 보기 패널을 새로 고치려면 아이콘을 선택합니다. 객체에 대한 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열어 수행할 수 있는 작업을 확인합니다.

테이블을 선택한 후 다음을 수행할 수 있습니다.

• 테이블의 모든 열을 쿼리하는 SELECT 문으로 편집기에서 쿼리를 시작하려면 테이블 선택(Select table)을 사용합니다.

• 속성이나 테이블을 보려면 테이블 정의 표시(Show table definition)를 사용합니다. 열 이름, 열 유형, 인코딩, 배포 키, 정렬 키 및 열에 null 값이 포함될 수 있는지 여부를 보려면 이 작업을 사용합니다. 테이블 속성에 대한 자세한 내용은 Amazon Redshift Database 개발자 안내서의 CREATE TABLE을 참조하세요.

• 테이블을 삭제하려면 삭제(Delete)를 사용합니다. 테이블 자르기(Truncate table)를 사용하여 테이블에서 모든 행을 삭제하거나 테이블 삭제(Drop table)를 사용하여 데이터베이스에서 테이블을 제거할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Redshift Database 개발자 안내서의 TRUNCATE 및 DROP TABLE을 참조하세요.

새로 고침(Refresh) 또는 스키마 삭제(Drop schema)를 수행할 스키마를 선택합니다.

보기 정의 표시(Show view definition) 또는 보기 삭제(Drop view)를 수행할 보기를 선택합니다.

함수 정의 표시(Show function definition) 또는 함수 삭제(Drop function)를 수행할 함수를 선택합니다.

프로시저 정의 표시(Show procedure definition) 또는 프로시저 삭제(Drop procedure)를 수행할 저장 프로시저를 선택합니다.

데이터베이스 객체 생성

데이터베이스, 스키마, 테이블 및 사용자 정의 함수(UDF)를 비롯한 데이터베이스 객체를 생성할 수 있습니다. 데이터베이스 객체를 생성하려면 클러스터 또는 작업 그룹과 데이터베이스에 연결되어 있어야 합니다.

데이터베이스 생성

쿼리 편집기 v2를 사용하여 클러스터 또는 작업 그룹에 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

데이터베이스를 생성하려면

데이터베이스에 대한 내용은 Amazon Redshift Database 개발자 안내서의 CREATE DATABASE를 참조하세요.

1. 생성(Create)을 선택한 후 데이터베이스(Database)를 선택합니다.

2. 데이터베이스 이름(Database name)을 입력합니다.

3. (선택 사항) 사용자 및 그룹(Users and groups)을 선택하고 데이터베이스 사용자(Database user)를 선택합니다.

4. (선택 사항) 데이터 공유 또는 AWS Glue Data Catalog에서 데이터베이스를 생성할 수 있습니다. AWS Glue에 대한 자세한 내용은 AWS Glue 개발자 안내서의 AWS Glue란 무엇입니까?를 참조하세요.

   • (선택 사항) 데이터 공유를 사용하여 생성을 선택하고 데이터 공유 선택을 선택합니다. 목록에는 현재 클러스터 또는 작업 그룹에서 소비자 데이터 공유를 생성하는 데 사용할 수 있는 생산자 데이터 공유가 포함됩니다.

   • (선택 사항) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 생성을 선택하고, AWS Glue 데이터베이스 선택을 선택합니다. 데이터 카탈로그 스키마에서 데이터를 참조할 때 스키마에 사용할 이름을 세 부분으로 구성된 이름(database.schema.table)으로 입력합니다.

5. 데이터베이스 생성를 선택합니다.

   새 데이터베이스가 트리 보기 패널에 표시됩니다.

   데이터 공유에서 생성된 데이터베이스를 쿼리하는 단계를 필요에 따라 선택하는 경우 클러스터 또는 작업 그룹(예: 기본 데이터베이스 dev)의 Amazon Redshift 데이터베이스에 연결하고, 데이터 공유를 사용하여 생성을 선택할 때 만든 데이터베이스 이름을 참조하는 세 부분으로 구성된 표기법(database.schema.table)을 사용합니다. 데이터 공유 데이터베이스는 쿼리 편집기 v2 편집기 탭에 나열되지만 직접 연결할 수 있도록 설정되어 있지 않습니다.

   AWS Glue Data Catalog에서 만든 데이터베이스를 쿼리하는 단계를 필요에 따라 선택하는 경우, 클러스터 또는 작업 그룹(예: 기본 데이터베이스 dev)에서 Amazon Redshift 데이터베이스에 연결하고, AWS Glue Data Catalog를 사용하여 생성을 선택할 때 만든 데이터베이스 이름, 데이터 카탈로그 스키마에서 이름을 지정한 스키마 및 AWS Glue Data Catalog의 테이블을 참조하는 세 부분으로 구성된 표기법(database.schema.table)을 사용하세요. 다음과 유사합니다.

   SELECT * FROM glue-database.glue-schema.glue-table

   참고

   연결 메서드 IAM ID를 사용하여 임시 보안 인증을 사용하여 기본 데이터베이스에 연결되었는지 그리고 IAM 보안 인증에 AWS Glue에 대한 사용 권한이 부여되었는지 확인합니다.

   GRANT USAGE ON DATABASE glue-database to "IAM:MyIAMUser"

   AWS Glue 데이터베이스는 쿼리 편집기 v2 편집기 탭에 나열되지만 직접 연결할 수 있도록 설정되어 있지 않습니다.

   AWS Glue Data Catalog 쿼리에 대한 자세한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서에서 소비자로서 레이크 포메이션 관리 데이터 공유로 작업 및 생산자로서 레이크 포메이션 관리 데이터 공유로 작업을 참조하세요.

데이터 공유 소비자로 데이터베이스 생성 예제

다음 예에서는 쿼리 편집기 v2를 사용하여 데이터 공유에서 데이터베이스를 만드는 데 사용된 특정 시나리오에 대해 설명합니다. 이 시나리오를 검토하여 사용 중인 환경에서 데이터 공유에서 데이터베이스를 만드는 방법을 알아보세요. 시나리오에서는 cluster-base(생산자 클러스터)과 cluster-view(소비자 클러스터)라는 두 개의 클러스터를 사용합니다.

1. Amazon Redshift 콘솔을 사용하여 cluster-base 클러스터에서 category2 테이블에 대한 데이터 공유를 생성합니다. 생산자 데이터 공유의 이름은 datashare_base입니다.

   데이터 공유 생성에 대한 자세한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서에서 Amazon Redshift에서 클러스터 간에 데이터 공유를 참조하세요.

2. Amazon Redshift 콘솔을 사용하여 cluster-view 클러스터에서 category2 테이블에 대한 소비자로 데이터셰어 datashare_base를 수락합니다.

3. 쿼리 편집기 v2의 트리 뷰 패널에서 cluster-base의 계층 구조를 다음과 같이 표시합니다.

   • 클러스터: cluster-base

     • 데이터베이스: dev

       • 스키마: public

         • 테이블: category2

4. 생성(Create)을 선택한 후 데이터베이스(Database)를 선택합니다.

5. 데이터베이스 이름에 see_datashare_base를 입력합니다.

6. 데이터 공유를 사용하여 생성을 선택하고 데이터 공유 선택을 선택합니다. 생성하려는 데이터베이스의 소스로 사용할 datashare_base를 선택합니다.

   쿼리 편집기 v2의 트리 보기 패널에 cluster-view의 계층 구조가 다음과 같이 표시됩니다.

   • 클러스터: cluster-view

     • 데이터베이스: see_datashare_base

       • 스키마: public

         • 테이블: category2

7. 데이터를 쿼리할 때는 cluster-view 클러스터의 기본 데이터베이스(일반적으로 dev라는 이름)에 연결하되, SQL에서 데이터 공유 데이터베이스 see_datashare_base를 참조하세요.

   참고

   쿼리 편집기 v2 편집기 뷰에서 선택한 클러스터는 cluster-view입니다. 선택한 데이터베이스는 dev입니다. 데이터베이스 see_datashare_base가 나열되어 있지만 직접 연결할 수 있도록 활성화되어 있지 않습니다. dev 데이터베이스를 선택하고 실행하는 SQL에서 see_datashare_base를 참조합니다.

   SELECT * FROM "see_datashare_base"."public"."category2";

   이 쿼리는 cluster_base 클러스터의 데이터 공유 datashare_base에서 데이터를 검색합니다.

AWS Glue Data Catalog에서 데이터베이스 생성 예제

다음 예에서는 쿼리 편집기 v2를 사용하여 AWS Glue Data Catalog에서 데이터베이스를 만드는 데 사용된 특정 시나리오에 대해 설명합니다. 이 시나리오를 검토하여 사용 중인 환경에서 AWS Glue Data Catalog에서 데이터베이스를 만드는 방법을 알아보세요. 이 시나리오에서는 하나의 클러스터, cluster-view를 사용하여 생성한 데이터베이스를 포함합니다.

1. 생성(Create)을 선택한 후 데이터베이스(Database)를 선택합니다.

2. 데이터베이스 이름에 data_catalog_database를 입력합니다.

3. AWS Glue Data Catalog를 사용하여 생성을 선택하고, AWS Glue 데이터베이스 선택을 선택합니다. 생성하려는 데이터베이스의 소스로 사용할 glue_db를 선택합니다.

   데이터 카탈로그 스키마를 선택하고 세 부분으로 구성된 표기법으로 사용할 스키마 이름으로 myschema를 입력합니다.

   쿼리 편집기 v2의 트리 보기 패널에 cluster-view의 계층 구조가 다음과 같이 표시됩니다.

   • 클러스터: cluster-view

     • 데이터베이스: data_catalog_database

       • 스키마: myschema

         • 테이블: category3

4. 데이터를 쿼리할 때는 cluster-view 클러스터의 기본 데이터베이스(일반적으로 dev라는 이름)에 연결하되, SQL에서 데이터베이스 data_catalog_database를 참조하세요.

   참고

   쿼리 편집기 v2 편집기 뷰에서 선택한 클러스터는 cluster-view입니다. 선택한 데이터베이스는 dev입니다. 데이터베이스 data_catalog_database가 나열되어 있지만 직접 연결할 수 있도록 활성화되어 있지 않습니다. dev 데이터베이스를 선택하고 실행하는 SQL에서 data_catalog_database를 참조합니다.

   SELECT * FROM "data_catalog_database"."myschema"."category3";

   쿼리는 AWS Glue Data Catalog에 의해 카탈로그화된 데이터를 검색합니다.

스키마 생성

쿼리 편집기 v2를 사용하여 클러스터 또는 작업 그룹에 스키마를 생성할 수 있습니다.

스키마를 생성하려면

스키마에 대한 내용은 Amazon Redshift Database 개발자 안내서의 CREATE SCHEMA를 참조하세요.

1. 생성(Create)을 선택한 다음 스키마(Schema)를 선택합니다.

2. 스키마 이름(Schema name)을 입력합니다.

3. Local(로컬) 또는 External(외부)을 Schema type(스키마 유형)으로 선택합니다.

   로컬 스키마에 대한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서의 CREATE SCHEMA를 참조하세요. 외부 스키마에 대한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서의 CREATE EXTERNAL SCHEMA를 참조하세요.

4. External(외부)을 선택하면 다음과 같은 외부 스키마를 선택할 수 있습니다.

   • Glue Data Catalog - Amazon Redshift에서 AWS Glue의 테이블을 참조하는 외부 스키마를 생성하려는 경우. AWS Glue 데이터베이스를 선택하고 데이터 카탈로그와 연결된 IAM 역할을 선택합니다.

   • PostgreSQL - Amazon RDS for PostgreSQL 또는 Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition 데이터베이스를 참조하는 Amazon Redshift 외부 스키마를 생성합니다. 데이터베이스 연결 정보도 제공합니다. 연합 쿼리에 대한 자세한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서의 연합 쿼리를 사용하여 데이터 쿼리를 참조하세요.

   • MySQL - Amazon RDS for MySQL 또는 Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition 데이터베이스를 참조하는 Amazon Redshift 외부 스키마를 생성합니다. 데이터베이스 연결 정보도 제공합니다. 연합 쿼리에 대한 자세한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서의 연합 쿼리를 사용하여 데이터 쿼리를 참조하세요.

5. 스키마 생성을 선택합니다.

   새 스키마가 트리 보기 패널에 나타납니다.

테이블 생성

쿼리 편집기 v2를 사용하여 클러스터 또는 작업 그룹에 테이블을 생성할 수 있습니다.

테이블을 만들려면

테이블의 각 열을 지정하거나 정의하는 쉼표로 구분된 값(CSV) 파일을 기반으로 테이블을 생성할 수 있습니다. 테이블에 대한 자세한 내용은 Amazon Redshift Database 개발자 안내서의 테이블 설계 및 CREATE TABLE을 참조하세요.

쿼리를 실행하여 테이블을 생성하기 전에 편집기에서 쿼리 열기(Open query in editor)를 선택하여 CREATE TABLE 문을 보고 편집합니다.

1. Create(생성)를 선택하고 Table(테이블)을 선택합니다.

2. 스키마를 선택합니다.

3. 테이블 이름을 입력합니다.

4. 필드 추가(Add field)를 선택하여 열을 추가합니다.

5. CSV 파일을 테이블 정의의 템플릿으로 사용합니다.

   1. CSV에서 로드(Load from CSV)를 선택합니다.

   2. 파일 위치를 찾습니다.

      CSV 파일을 사용하는 경우 파일의 첫 번째 행에 열 머리글이 포함되어 있는지 확인합니다.

   3. 파일과 열기(Open)를 차례로 선택합니다. 열 이름과 데이터 유형이 맞는지 확인합니다.

6. 각 열에 대해 열을 선택하고 원하는 옵션을 선택합니다.

   • 인코딩(Encoding) 값을 선택합니다.

   • 기본값(Default value)을 선택합니다.

   • 열 값 증분을 원하는 경우 자동으로 증분(Automatically increment)을 설정합니다. 그런 다음 자동 증분 시드(Auto increment seed) 및 자동 증분 단계(Auto increment step) 값을 지정합니다.

   • 열에 항상 값이 포함되어야 하는 경우 NULL이 아님(Not NULL)을 설정합니다.

   • 열의 크기(Size) 값을 입력합니다.

   • 열을 기본 키로 사용하려면 기본 키(Primary key)를 설정합니다.

   • 열을 고유 키로 사용하려면 고유 키(Unique key)를 설정합니다.

7. (선택 사항) 테이블 세부 정보(Table details)를 선택하고 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

   • 배포 키 열 및 스타일.

   • 정렬 키 열 및 정렬 유형.

   • 스냅샷에 테이블을 포함하려면 Backup(백업)을 설정합니다.

   • 테이블을 임시 테이블로 생성하려면 임시 테이블(Temporary table)을 설정합니다.

8. 편집기에서 쿼리 열기(Open query in editor)를 선택하여 테이블 정의 옵션을 계속 지정하거나 테이블 생성(Create table)을 선택하여 테이블을 생성합니다.

함수 생성

쿼리 편집기 v2를 사용하여 클러스터 또는 작업 그룹에 함수를 생성할 수 있습니다.

함수를 만들려면

1. 생성(Create)을 선택하고 함수(Function)를 선택합니다.

2. 유형(Type)에서 SQL 또는 Python을 선택합니다.

3. 스키마(Schema) 값을 선택합니다.

4. 함수의 이름(Name) 값을 입력합니다.

5. 함수의 휘발성(Volatility) 값을 입력합니다.

6. 입력 파라미터 순서대로 데이터 유형별로 파라미터(Parameters)를 선택합니다.

7. 반환(Returns)에서 데이터 유형을 선택합니다.

8. 함수에 대한 SQL 프로그램 또는 Python 프로그램 코드를 입력합니다.

9. 생성(Create)을 선택합니다.

사용자 정의 함수(UDF)에 대한 자세한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서의 사용자 정의 함수 생성을 참조하세요.

쿼리 및 탭 기록 보기

쿼리 에디터 v2를 사용하여 쿼리 기록을 볼 수 있습니다. 쿼리 에디터 v2를 사용하여 실행한 쿼리만 쿼리 기록에 표시됩니다. Editor(편집기) 탭 또는 Notebook(노트북) 탭을 사용하여 실행한 쿼리가 모두 표시됩니다. 기간별(예: 한 주가 월요일~일요일로 정의되는 This week)로 표시된 목록을 필터링할 수 있습니다. 쿼리 목록은 한 번에 필터와 일치하는 쿼리 행 25개를 가져옵니다. Load more(추가 로드)를 선택하면 다음 세트를 볼 수 있습니다. 쿼리를 선택하고 Actions(작업) 메뉴에서 선택합니다. 사용할 수 있는 작업은 선택한 쿼리가 저장되었는지 여부에 따라 달라집니다. 다음 작업을 선택할 수 있습니다.

• View query details(쿼리 세부 정보 보기) - 실행된 쿼리에 대한 자세한 정보가 포함된 쿼리 세부 정보 페이지를 표시합니다.

• Open query in a new tab(새 탭에서 쿼리 열기) - 새 편집기 탭을 열고 선택한 쿼리로 이동합니다. 계속 연결되어 있으면 클러스터 또는 작업 그룹 및 데이터베이스가 자동으로 선택됩니다. 쿼리를 실행하려면 먼저 올바른 클러스터 또는 작업 그룹과 데이터베이스가 선택되었는지 확인합니다.

• Open source tab(소스 탭 열기) - 계속 열려 있는 경우 쿼리 실행 시 쿼리가 포함된 편집기 또는 노트북 탭으로 이동합니다. 쿼리가 실행된 후에 편집기 또는 노트북의 내용이 변경되었을 수 있습니다.

• Open saved query(저장된 쿼리 열기) - 편집기 또는 노트북 탭으로 이동하여 쿼리를 엽니다.

또한 Editor(편집기) 탭에서 실행된 쿼리 기록 또는 Notebook(노트북) 탭에서 실행된 쿼리 기록을 볼 수도 있습니다. 탭에서 쿼리 기록을 보려면 Tab history(탭 기록)를 선택합니다. 탭 기록 내에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

• Copy query(쿼리 복사) - 쿼리 버전 SQL 내용을 클립보드에 복사합니다.

• Open query in a new tab(새 탭에서 쿼리 열기) - 새 편집기 탭을 열고 선택한 쿼리로 이동합니다. 쿼리를 실행하려면 클러스터 또는 워크그룹과 데이터베이스를 선택해야 합니다.

• View query details(쿼리 세부 정보 보기) - 실행된 쿼리에 대한 자세한 정보가 포함된 쿼리 세부 정보 페이지를 표시합니다.

쿼리 편집기 v2로 작업할 때 고려할 사항

쿼리 편집기 v2로 작업할 때는 다음 사항을 고려하세요.

• 최대 쿼리 결과 크기는 5MB 또는 100,000행 중 작은 것입니다.

• 최대 300,000자의 쿼리를 실행할 수 있습니다.

• 최대 30,000자의 쿼리를 저장할 수 있습니다.

• 기본적으로 쿼리 편집기 v2는 실행되는 각 개별 SQL 명령을 자동으로 커밋합니다. BEGIN 문이 제공되면 BEGIN-COMMIT 또는 BEGIN-ROLLBACK 블록 내의 문이 단일 트랜잭션으로 실행됩니다. 트랜잭션에 대한 자세한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서의 BEGIN 섹션을 참조하세요.

• 쿼리 에디터 v2에서 SQL 문을 실행하는 동안 표시되는 최대 경고 수는 10개입니다. 예를 들어 저장 프로시저가 실행되면 RAISE 문이 10개 넘게 표시되지 않습니다.

• 쿼리 에디터 v2는 쉼표(,)가 포함된 IAM RoleSessionName을 지원하지 않습니다. 다음과 비슷한 오류가 표시될 수 있습니다. 오류 메시지: “‘AROA123456789EXAMPLE:mytext,yourtext’ is not a valid value for TagValue - it contains illegal characters” 이 문제는 쉼표가 포함된 RoleSessionName IAM을 정의한 다음 해당 IAM 역할로 쿼리 에디터 v2를 사용할 때 발생합니다.

  IAM RoleSessionName에 대한 자세한 내용은 IAM 사용 설명서의 RoleSessionName SAML 속성을 참조하세요.

계정 설정 변경

적절한 IAM 권한을 가진 사용자는 같은 AWS 계정 내의 다른 사용자에 대한 Account settings(계정 설정)를 보고 변경할 수 있습니다. 이 관리자는 다음을 보거나 설정할 수 있습니다.

• 계정의 사용자당 최대 동시 데이터베이스 연결 수. 여기에는 Isolated sessions(격리된 세션)에 대한 연결이 포함됩니다. 이 값을 변경할 때 변경이 적용되기까지 10분이 걸릴 수 있습니다.

• 계정의 사용자가 SQL 명령의 전체 결과 세트를 파일로 내보낼 수 있도록 허용합니다.

• 일부 연결된 저장된 쿼리가 있는 샘플 데이터베이스를 로드하고 표시합니다.

• 계정 사용자가 로컬 파일에서 데이터를 로드하는 데 사용하는 Amazon S3 경로를 지정합니다.

• 쿼리 편집기 v2 리소스를 암호화하는 데 사용되는 KMS 키 ARN을 알아봅니다.