소스 RDS 데이터베이스에 데이터 추가 및 쿼리

Amazon RDS에서 Amazon Redshift로 데이터를 복제하는 제로 ETL 통합 생성을 완료하려면 대상 목적지에 데이터베이스를 생성해야 합니다.

Amazon Redshift와의 연결을 위해 Amazon Redshift 클러스터 또는 작업 그룹에 연결하고 통합 식별자에 대한 참조가 있는 데이터베이스를 생성합니다. 그런 다음 소스 RDS 데이터베이스에 데이터를 추가하고 Amazon Redshift 또는 Amazon SageMaker에서 복제된 것을 확인할 수 있습니다.

대상 데이터베이스 생성

통합을 생성한 후에 Amazon Redshift로 데이터 복제를 시작하려면 먼저 대상 데이터 웨어하우스에 데이터베이스를 만들어야 합니다. 이 데이터베이스에는 통합 식별자에 대한 참조가 포함되어야 합니다. Amazon Redshift 콘솔 또는 쿼리 편집기 v2를 사용하여 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

대상 데이터베이스를 생성하는 방법에 대한 지침은 Amazon Redshift에서 대상 데이터베이스 생성을 참조하세요.

소스 데이터베이스에 데이터 추가

통합을 구성한 후, 데이터 웨어하우스로 복제하려는 데이터로 소스 RDS 데이터베이스를 채울 수 있습니다.

먼저, 선택한 MySQL 클라이언트를 사용하여 소스 데이터베이스에 연결합니다. 지침은 MySQL DB 인스턴스에 연결 섹션을 참조하세요.

그런 다음 테이블을 만들고 샘플 데이터 행을 삽입합니다.

RDS for MySQL

다음 예제에서는 MySQL Workbench 유틸리티를 사용합니다.

CREATE DATABASE my_db;

USE my_db;

CREATE TABLE books_table (ID int NOT NULL, Title VARCHAR(50) NOT NULL, Author VARCHAR(50) NOT NULL,
Copyright INT NOT NULL, Genre VARCHAR(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID));

INSERT INTO books_table VALUES (1, 'The Shining', 'Stephen King', 1977, 'Supernatural fiction');

RDS for PostgreSQL:

다음 예제에서는 psql PostgreSQL 대화형 터미널을 사용합니다. 데이터베이스에 연결할 때 복제하려는 데이터베이스 이름을 포함합니다.

psql -h mydatabase.123456789012.us-east-2.rds.amazonaws.com -p 5432 -U username -d named_db;

named_db=> CREATE TABLE books_table (ID int NOT NULL, Title VARCHAR(50) NOT NULL, Author VARCHAR(50) NOT NULL,
Copyright INT NOT NULL, Genre VARCHAR(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID));

named_db=> INSERT INTO books_table VALUES (1, 'The Shining', 'Stephen King', 1977, 'Supernatural fiction');

RDS for Oracle:

다음 예제에서는 SQL*Plus를 사용하여 RDS for Oracle 데이터베이스에 연결합니다.

sqlplus 'user_name@(DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=dns_name)(PORT=port))(CONNECT_DATA=(SID=database_name)))'

SQL> CREATE TABLE books_table (ID int NOT NULL, Title VARCHAR(50) NOT NULL, Author VARCHAR(50) NOT NULL,
Copyright INT NOT NULL, Genre VARCHAR(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID));

SQL> INSERT INTO books_table VALUES (1, 'The Shining', 'Stephen King', 1977, 'Supernatural fiction');

Amazon Redshift에서 Amazon RDS 데이터 쿼리

RDS 데이터베이스에 데이터를 추가하면 데이터가 대상 데이터베이스에 복제되어 쿼리할 준비가 됩니다.

명령줄 클라이언트를 사용하여 데이터를 쿼리할 수도 있습니다. 예제:

destination_database=# select * from my_db."books_table";

 ID |       Title |        Author |   Copyright |                  Genre |  txn_seq |  txn_id
----+–------------+---------------+-------------+------------------------+----------+--------+
  1 | The Shining |  Stephen King |        1977 |   Supernatural fiction |        2 |   12192

RDS와 Amazon Redshift 데이터베이스 간의 데이터 유형 차이

다음 표에는 해당하는 대상 데이터 유형에 대한 RDS for MySQL, RDS for PostgreSQL 및 RDS for Oracle 데이터 유형의 매핑이 나와 있습니다. Amazon RDS는 현재 제로 ETL 통합에 이러한 데이터 유형만 지원합니다.

소스 데이터베이스의 테이블에 지원되지 않는 데이터 유형이 포함된 경우 테이블이 동기화되지 않아 대상에서 사용할 수 없습니다. 소스에서 대상으로의 스트리밍은 계속되지만 지원되지 않는 데이터 유형이 있는 테이블은 사용할 수 없습니다. 테이블을 수정하고 대상에서 사용할 수 있게 하려면 주요 변경 사항을 수동으로 되돌린 다음 ALTER DATABASE...INTEGRATION REFRESH를 실행하여 통합을 새로 고쳐야 합니다.

RDS for MySQL

RDS for PostgreSQL

RDS for PostgreSQL의 제로 ETL 통합은 사용자 지정 데이터 유형이나 확장에서 만든 데이터 유형을 지원하지 않습니다.

RDS for Oracle

지원되지 않는 데이터 형식

다음 RDS for Oracle 데이터 형식은 Amazon Redshift에서 지원되지 않습니다.

데이터 형식 차이

다음 표에는 RDS for Oracle이 소스이고 Amazon Redshift가 대상일 때 제로 ETL 통합에 영향을 미치는 데이터 유형 차이가 나와 있습니다.

RDS for PostgreSQL에 대한 DDL 작업

Amazon Redshift는 PostgreSQL에서 파생되므로 일반적인 PostgreSQL 아키텍처로 인해 RDS for PostgreSQL과 여러 기능을 공유합니다. 제로 ETL 통합은 이러한 유사성을 활용하여 RDS for PostgreSQL에서 Amazon Redshift로의 데이터 복제를 간소화하고, 데이터베이스를 이름으로 매핑하며, 공유 데이터베이스, 스키마 및 테이블 구조를 활용합니다.

RDS for PostgreSQL 제로 ETL 통합을 관리할 때는 다음 사항을 고려하세요.

유사점에도 불구하고 Amazon Redshift와 RDS for PostgreSQL 간에는 중요한 차이점이 있습니다. 다음 섹션에서는 일반적인 DDL 작업에 대한 Amazon Redshift 시스템 응답을 간략하게 설명합니다.

데이터베이스 작업

다음 표는 데이터베이스 DDL 작업에 대한 시스템 응답을 보여줍니다.

스키마 작업

다음 표는 스키마 DDL 작업에 대한 시스템 응답을 보여줍니다.

테이블 작업

다음 표는 테이블 DDL 작업에 대한 시스템 응답을 보여줍니다.