# DB 클러스터 스냅샷 내보내기 고려 사항
<a name="aurora-export-snapshot.Considerations"></a>

## 제한 사항
<a name="aurora-export-snapshot.Limits"></a>

DB 스냅샷 데이터를 Amazon S3로 내보내는 데는 다음과 같은 제한 사항이 적용됩니다.
+ 동일한 DB 클러스터 스냅샷에 대해 여러 내보내기 작업을 동시에 실행할 수 없습니다. 이는 전체 및 부분 내보내기에 모두 적용됩니다.
+ AWS 계정당 최대 5개의 DB 스냅샷 내보내기 작업을 동시에 수행할 수 있습니다.
+ S3로 내보내는 경우 콜론(:)이 포함된 S3 접두사를 지원하지 않습니다.
+ 내보내는 동안 S3 파일 경로의 다음 문자는 밑줄(\_)로 변환됩니다.

  ```
  \ ` " (space)
  ```
+ 데이터베이스, 스키마 또는 테이블의 이름에 다음 문자가 아닌 문자가 있으면 부분 내보내기가 지원되지 않습니다. 그러나 전체 DB 스냅샷을 내보낼 수는 있습니다.
  + 라틴 문자(A–Z)
  + 숫자(0–9)
  + 달러 기호($)
  + 밑줄(\_)
+ 공백( )과 특정 문자는 데이터베이스 테이블 열 이름에서 지원되지 않습니다. 열 이름에 다음 문자가 포함되어 있는 테이블은 내보내기를 수행하는 동안 건너뛰기가 됩니다.

  ```
  , ; { } ( ) \n \t = (space)
  ```
+ 이름에 슬래시(/)가 포함되어 있는 테이블은 내보내기를 수행하는 동안 생략됩니다.
+ Aurora PostgreSQL 임시 테이블과 로깅되지 않는 테이블은 내보내기 중에 건너뛰게 됩니다.
+ 데이터에 500MB에 근접하거나 이보다 큰 객체(예: BLOB 또는 CLOB)가 포함되어 있으면 내보내기가 실패합니다.
+ 테이블에 2GB에 가깝거나 그보다 큰 행이 있으면 내보내기 중 테이블을 건너뜁니다.
+ 부분 내보내기의 경우 `ExportOnly` 목록의 최대 크기는 200KB입니다.
+ 각 내보내기 작업에 고유한 이름을 사용하는 것이 좋습니다. 고유한 작업 이름을 사용하지 않으면 다음 오류 메시지가 표시될 수 있습니다.

  ExportTaskAlreadyExistsFault: StartExportTask 작업을 호출하는 동안 오류(ExportTaskAlreadyExists)가 발생했습니다. ID가 {{xxxxx}}인 내보내기 작업이 이미 존재합니다.
+ 데이터를 S3로 내보내는 동안 스냅샷을 삭제할 수 있지만, 내보내기 태스크가 완료될 때까지 해당 스냅샷에 대한 스토리지 비용은 계속 청구됩니다.
+ 내보낸 스냅샷 데이터를 S3에서 새 DB 클러스터로 복원할 수 없습니다.

## 파일 명명 규칙
<a name="aurora-export-snapshot.FileNames"></a>

특정 테이블에 대해 내보낸 데이터는 `{{base_prefix}}/{{files}}` 형식으로 저장됩니다. 여기서 기본 접두사는 다음과 같습니다.

```
{{export_identifier}}/{{database_name}}/{{schema_name}}.{{table_name}}/
```

예:

```
export-1234567890123-459/rdststdb/rdststdb.DataInsert_7ADB5D19965123A2/
```

파일의 명명 규칙은 두 가지가 있습니다.
+ 현행 규칙:

  ```
  {{batch_index}}/part-{{partition_index}}-{{random_uuid}}.{{format-based_extension}}
  ```

  배치 인덱스는 테이블에서 읽은 데이터 배치를 나타내는 시퀀스 번호입니다. 테이블을 병렬로 내보낼 작은 청크로 파티셔닝할 수 없는 경우에는 배치 인덱스가 여러 개 생성됩니다. 테이블이 여러 테이블로 파티셔닝된 경우에도 마찬가지입니다. 기본 테이블의 각 테이블 파티션마다 하나씩, 배치 인덱스가 여러 개 생성됩니다.

  테이블을 병렬로 읽을 작은 청크로 파티셔닝할 수 있는 경우에는 배치 인덱스 `1` 폴더 하나만 생성됩니다.

  배치 인덱스 폴더에는 테이블 데이터를 포함하는 하나 이상의 Parquet 파일이 있습니다. Parquet 파일 이름의 접두사는 `part-{{partition_index}}`입니다. 테이블이 파티셔닝된 경우 파티션 인덱스 `00000`으로 시작되는 여러 개의 파일이 생성됩니다.

  파티션 인덱스 시퀀스에 간격이 있을 수 있습니다. 이러한 간격은 테이블의 범위 지정 쿼리에서 각 파티션을 가져오기 때문에 발생합니다. 해당 파티션 범위에 데이터가 없는 경우 해당 시퀀스 번호는 건너뛰게 됩니다.

  예를 들어 `id`열이 테이블의 프라이머리 키이고 최소값과 최대값이 `100` 및 `1000`이라고 가정해 보겠습니다. 9개의 파티션이 있는 이 테이블을 내보내려고 하면 다음과 같은 병렬 쿼리를 사용하여 테이블을 읽습니다.

  ```
  SELECT * FROM table WHERE id <= 100 AND id < 200
  	SELECT * FROM table WHERE id <= 200 AND id < 300
  ```

  여기에서 `part-00000-{{random_uuid}}.gz.parquet`\~`part-00008-{{random_uuid}}.gz.parquet`에 해당하는 9개의 파일이 생성됩니다. 그러나 `200`\~`350` 사이의 ID가 있는 행이 없으면 완료된 파티션 중 하나가 비어 있게 되고 해당 파티션에 대한 파일이 생성되지 않습니다. 이전 예제에서는 `part-00001-{{random_uuid}}.gz.parquet`이 생성되지 않았습니다.
+ 이전 규칙:

  ```
  part-{{partition_index}}-{{random_uuid}}.{{format-based_extension}}
  ```

  이는 현재 규칙과 동일하지만 `{{batch_index}}` 접두사는 없습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  ```
  part-00000-c5a881bb-58ff-4ee6-1111-b41ecff340a3-c000.gz.parquet
  	part-00001-d7a881cc-88cc-5ab7-2222-c41ecab340a4-c000.gz.parquet
  	part-00002-f5a991ab-59aa-7fa6-3333-d41eccd340a7-c000.gz.parquet
  ```

파일 명명 규칙은 변경될 수 있습니다. 따라서 대상 테이블을 읽을 때 테이블의 기본 접두사 내에 있는 모든 내용을 읽는 것이 좋습니다.

## Amazon S3 버킷으로 내보내기를 할 때 데이터 변환
<a name="aurora-export-snapshot.data-types"></a>

DB 스냅샷을 Amazon S3 버킷으로 내보낼 때 Amazon Aurora는 데이터를 Parquet 형식으로 변환하고, 데이터를 Parquet 형식으로 내보내며, 데이터를 Parquet 형식으로 저장합니다. Parquet에 대한 자세한 내용은 [Apache Parquet](https://parquet.apache.org/docs/) 웹 사이트를 참조하세요.

Apache Parquet은 다음과 같은 프리미티브 유형 중 하나로 모든 데이터를 저장합니다.
+ BOOLEAN
+ INT32
+ INT64
+ INT96
+ FLOAT
+ DOUBLE
+ BYTE\_ARRAY – 가변 길이 바이트 배열(이진수라고도 함)
+ FIXED\_LEN\_BYTE\_ARRAY – 값이 일정한 크기를 가질 때 사용되는 고정 길이 바이트 배열

Parquet 데이터 유형은 형식을 읽고 쓸 때 복잡성을 줄이기 위한 것입니다. Parquet은 프리미티브 유형을 확장할 수 있도록 논리적 유형을 제공합니다. *논리적 유형*은 `LogicalType` 메타 데이터 필드의 데이터를 이용으로 주석으로 구현됩니다. 논리적 유형 주석은 프리미티브 유형을 해석하는 방법을 설명합니다.

`STRING` 논리적 유형에 `BYTE_ARRAY` 유형이 주석으로 달려 있으면 바이트 배열이 UTF-8로 인코딩된 문자열로 해석되어야 한다는 뜻입니다. 내보내기 작업이 완료되면 Amazon Aurora에서 문자열 변환이 발생했는지를 알려줍니다. 내보낸 기초 데이터는 항상 소스의 데이터와 동일합니다. 그러나 UTF-8에서의 인코딩 차이로 인해 일부 문자는 Athena 같은 도구에서 읽을 때 소스와 다르게 나타날 수 있습니다.

자세한 내용은 Parquet 설명서의 [Parquet 논리적 유형 정의](https://github.com/apache/parquet-format/blob/master/LogicalTypes.md)를 참고하세요.

**Topics**
+ [Parquet로 MySQL 데이터 유형 매핑](#aurora-export-snapshot.data-types.MySQL)
+ [Parquet로 PostgreSQL 데이터 유형 매핑](#aurora-export-snapshot.data-types.PostgreSQL)

### Parquet로 MySQL 데이터 유형 매핑
<a name="aurora-export-snapshot.data-types.MySQL"></a>

다음 테이블은 데이터를 변환하여 Amazon S3로 내보낼 때 MySQL 데이터 유형에서 Parquet 데이터 유형으로의 매핑을 보여줍니다.


<table>
<thead>
  <tr><th>소스 데이터 유형</th><th>Parquet 프리미티브 유형</th><th>논리적 유형 주석</th><th>변환 노트</th></tr>
</thead>
<tbody>
  <tr><td colspan="4">숫자 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>BIGINT</td><td>INT64</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>BIGINT UNSIGNED</td><td>FIXED\_LEN\_BYTE\_ARRAY(9) </td><td>DECIMAL(20,0)</td><td>Parquet는 서명된 유형만 지원하므로 매핑에는 BIGINT\_UNSIGNED 유형을 저장하기 위해 추가 바이트(8 \+ 1)가 필요합니다.</td></tr>
  <tr><td>BIT</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td rowspan="4">DECIMAL</td><td>INT32</td><td>DECIMAL (p,s)</td><td>소스 값이 231 미만이면 INT32로 저장됩니다.</td></tr>
  <tr><td>INT64</td><td>DECIMAL (p,s)</td><td>소스 값이 231 이상이지만 263 미만인 경우 INT64로 저장됩니다.</td></tr>
  <tr><td>FIXED\_LEN\_BYTE\_ARRAY(N)</td><td>DECIMAL (p,s)</td><td>소스 값이 263 이상이면 FIXED\_LEN\_BYTE\_ARRAY(N)로 저장됩니다.</td></tr>
  <tr><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td>Parquet는 38보다 큰 십진수 정밀도를 지원하지 않습니다. 십진수 값은 BYTE\_ARRAY 유형의 문자열로 변환되고 UTF8로 인코딩됩니다.</td></tr>
  <tr><td>DOUBLE</td><td>DOUBLE</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>FLOAT</td><td>DOUBLE</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>INT</td><td>INT32</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>INT UNSIGNED</td><td>INT64</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>MEDIUMINT</td><td>INT32</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>MEDIUMINT UNSIGNED</td><td>INT64</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td rowspan="4"> NUMERIC</td><td>INT32</td><td>DECIMAL (p,s)</td><td>소스 값이 231 미만이면 INT32로 저장됩니다.</td></tr>
  <tr><td>INT64</td><td>DECIMAL (p,s)</td><td>소스 값이 231 이상이지만 263 미만인 경우 INT64로 저장됩니다.</td></tr>
  <tr><td>FIXED\_LEN\_ARRAY(N)</td><td>DECIMAL (p,s)</td><td>소스 값이 263 이상이면 FIXED\_LEN\_BYTE\_ARRAY(N)로 저장됩니다.</td></tr>
  <tr><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td>Parquet는 38보다 큰 숫자 정밀도를 지원하지 않습니다. 이 숫자 값은 BYTE\_ARRAY 유형의 문자열로 변환되고 UTF8로 인코딩됩니다.</td></tr>
  <tr><td>SMALLINT</td><td>INT32</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>SMALLINT UNSIGNED</td><td>INT32</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>TINYINT</td><td>INT32</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>TINYINT UNSIGNED</td><td>INT32</td><td>INT(16, true)</td><td> </td></tr>
  <tr><td colspan="4">문자열 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>BINARY</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>BLOB</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>CHAR</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>ENUM</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>LINESTRING</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>LONGBLOB</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>LONGTEXT</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>MEDIUMBLOB</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>MEDIUMTEXT</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>MULTILINESTRING</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>SET</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>TEXT</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>TINYBLOB</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>TINYTEXT</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>VARBINARY</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>VARCHAR</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td colspan="4">날짜 및 시간 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>DATE</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td>날짜는 BYTE\_ARRAY 유형의 문자열로 변환되고 UTF8로 인코딩됩니다.</td></tr>
  <tr><td>DATETIME</td><td>INT64 </td><td>TIMESTAMP\_MICROS</td><td> </td></tr>
  <tr><td>TIME</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td>TIME 유형은 BYTE\_ARRAY의 문자열로 변환되고 UTF8로 인코딩됩니다.</td></tr>
  <tr><td>TIMESTAMP</td><td>INT64 </td><td>TIMESTAMP\_MICROS</td><td> </td></tr>
  <tr><td>YEAR</td><td>INT32</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td colspan="4">기하학적 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>GEOMETRY</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>GEOMETRYCOLLECTION</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>MULTIPOINT</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>MULTIPOLYGON</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>POINT</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>POLYGON</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td colspan="4">JSON 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>JSON </td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
</tbody>
</table>


### Parquet로 PostgreSQL 데이터 유형 매핑
<a name="aurora-export-snapshot.data-types.PostgreSQL"></a>

다음 표는 데이터를 변환해 Amazon S3로 내보낼 때 PostgreSQL 데이터 유형에서 Parquet 데이터 유형으로의 매핑을 보여줍니다.


<table>
<thead>
  <tr><th>PostgreSQL 데이터 형식</th><th>Parquet 프리미티브 유형</th><th>논리적 유형 주석</th><th>매핑 노트</th></tr>
</thead>
<tbody>
  <tr><td colspan="4">숫자 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>BIGINT</td><td>INT64</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>BIGSERIAL</td><td>INT64</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>DECIMAL</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td>DECIMAL 유형은 BYTE\_ARRAY 유형의 문자열로 변환되고 UTF8로 인코딩됩니다.이 변환은 데이터 정밀도와 숫자(NaN)가 아닌 데이터 값으로 인해 복잡해지는 것을 피하기 위한 것입니다.</td></tr>
  <tr><td>DOUBLE PRECISION</td><td>DOUBLE</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>INTEGER</td><td>INT32</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>MONEY</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>REAL</td><td>FLOAT</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>SERIAL</td><td>INT32</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>SMALLINT</td><td>INT32</td><td>INT(16, true)</td><td> </td></tr>
  <tr><td>SMALLSERIAL</td><td>INT32</td><td>INT(16, true)</td><td> </td></tr>
  <tr><td colspan="3">문자열 및 관련 데이터 유형</td><td></td></tr>
  <tr><td>ARRAY</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td>배열은 문자열로 변환되고 BINARY(UTF8)로 인코딩됩니다.<br />이 변환은 데이터 정밀도와 숫자(NaN)가 아닌 데이터 값, 그리고 시간 데이터 값으로 인해 복잡해지는 것을 피하기 위한 것입니다.</td></tr>
  <tr><td>BIT</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>BIT VARYING</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>BYTEA</td><td>BINARY</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>CHAR</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>CHAR(N)</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>ENUM</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>NAME</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>TEXT</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>TEXT SEARCH</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>VARCHAR(N)</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>XML</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td colspan="4">날짜 및 시간 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>DATE</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>INTERVAL</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>TIME</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td></td></tr>
  <tr><td>TIME WITH TIME ZONE</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td></td></tr>
  <tr><td>TIMESTAMP</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td></td></tr>
  <tr><td>TIMESTAMP(시간대 사용)</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td></td></tr>
  <tr><td colspan="4">기하학적 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>BOX</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>CIRCLE</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>LINE</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>LINESEGMENT</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>PATH</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>POINT</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>POLYGON</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td colspan="4">JSON 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>JSON</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>JSONB</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td colspan="4">기타 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>BOOLEAN</td><td>BOOLEAN</td><td></td><td> </td></tr>
  <tr><td>CIDR</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> 네트워크 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>COMPOSITE</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>DOMAIN</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>INET</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> 네트워크 데이터 유형</td></tr>
  <tr><td>MACADDR</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>OBJECT IDENTIFIER</td><td>해당 사항 없음</td><td></td><td></td></tr>
  <tr><td>PG\_LSN</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>RANGE</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
  <tr><td>UUID</td><td>BYTE\_ARRAY</td><td>STRING</td><td> </td></tr>
</tbody>
</table>