Esecuzione di query sui dati replicati in Amazon Redshift - Amazon Redshift
Esecuzione di query sui dati replicati con viste materializzateEsecuzione di query sui dati replicati da DynamoDB

Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuove UDF Python a partire dal 1º novembre 2025. Se desideri utilizzare le UDF Python, creale prima di tale data. Le UDF Python esistenti continueranno a funzionare normalmente. Per ulteriori informazioni, consulta il post del blog.

Esecuzione di query sui dati replicati in Amazon Redshift

Dopo aver aggiunto i dati all'origine, questi vengono replicati pressoché in tempo reale nel data warehouse Amazon Redshift e sono pronti per l'esecuzione di query. Per informazioni sulle metriche di integrazione e sulle statistiche delle tabelle, consulta Metriche per le integrazioni Zero-ETL.

Nota

Poiché un database è identico a uno schema in MySQL, il livello di database MySQL è mappato al livello dello schema di Amazon Redshift. Tieni presente questa differenza di mappatura quando esegui le query sui dati replicati da Aurora MySQL o RDS per MySQL.

Come eseguire query sui dati replicati

  1. Accedi alla console Amazon Redshift e scegli Editor di query v2.

  2. Connettiti al gruppo di lavoro Amazon Redshift serverless o al cluster con provisioning di Amazon Redshift e scegli il database dall'elenco a discesa.

  3. Utilizza un'istruzione SELECT per selezionare tutti i dati replicati dallo schema e dalla tabella che hai creato nell'origine. Per distinguere tra maiuscole e minuscole, usa le virgolette doppie (" ") per i nomi di schemi, tabelle e colonne. Ad esempio:

    SELECT * FROM "schema_name"."table_name";

    Puoi anche eseguire query sui dati utilizzando l’API dati Amazon Redshift.

Esecuzione di query sui dati replicati con viste materializzate

Puoi creare viste materializzate nel database Amazon Redshift locale per trasformare i dati replicati tramite le integrazioni Zero-ETL. Connettiti al database locale e utilizza le query tra database per accedere ai database di destinazione. Puoi utilizzare nomi di oggetti completi con la notazione in tre parti (destination-database-name.schema-name.table-name) oppure creare uno schema esterno che faccia riferimento alla coppia database-schema di destinazione e utilizzare la notazione in due parti (external-schema-name.table-name). Per ulteriori informazioni sulle query tra database, consulta Esecuzione di query sui dati tra database.

Utilizza l'esempio seguente per creare e inserire dati di esempio nelle tabelle sales_zetl e event_zetl dall'origine tickit_zetl. Le tabelle vengono replicate nel database Amazon Redshift zetl_int_db.

CREATE TABLE sales_zetl (
        salesid integer NOT NULL primary key,
        eventid integer NOT NULL,
        pricepaid decimal(8, 2)
);
 
CREATE TABLE event_zetl (
        eventid integer NOT NULL PRIMARY KEY,
        eventname varchar(200)
);
       
INSERT INTO sales_zetl VALUES(1, 1, 3.33);
INSERT INTO sales_zetl VALUES(2, 2, 4.44);
INSERT INTO sales_zetl VALUES(3, 2, 5.55);
 
INSERT INTO event_zetl VALUES(1, "Event 1");
INSERT INTO event_zetl VALUES(2, "Event 2");

Puoi creare una vista materializzata per ottenere le vendite totali per ogni evento utilizzando la notazione in tre parti:

--three part notation zetl-database-name.schema-name.table-name 
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_transformed_sales_per_event_3p 
AUTO REFRESH YES
AS
(SELECT eventname, sum(pricepaid) as total_price
FROM  zetl_int_db.tickit_zetl.sales_zetl S, zetl_int_db.tickit_zetl.event_zetl E
WHERE S.eventid = E.eventid
GROUP BY 1);

Puoi creare una vista materializzata per ottenere le vendite totali per ogni evento utilizzando la notazione in due parti:

--two part notation external-schema-name.table-name notation
CREATE EXTERNAL schema ext_tickit_zetl
FROM REDSHIFT
DATABASE zetl_int_db
SCHEMA tickit_zetl;
 
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_transformed_sales_per_event_2p
AUTO REFRESH YES
AS
(
    SELECT eventname, sum(pricepaid) as total_price
    FROM  ext_tickit_zetl.sales_zetl S, ext_tickit_zetl.event_zetl E
    WHERE S.eventid = E.eventid
    GROUP BY 1  
);

Per visualizzare le viste materializzate create usa l'esempio seguente.

SELECT * FROM mv_transformed_sales_per_event_3p;
 
+-----------+-------------+
| eventname | total_price |
+-----------+-------------+
| Event 1   | 3.33        |
| Event 2   | 9.99        |
+-----------+-------------+
 
SELECT * FROM mv_transformed_sales_per_event_2p;
 
+-----------+-------------+
| eventname | total_price |
+-----------+-------------+
| Event 1   | 3.33        |
| Event 2   | 9.99        |
+-----------+-------------+

Esecuzione di query sui dati replicati da DynamoDB

Quando replichi i dati da Amazon DynamoDB in un database Amazon Redshift, questi vengono archiviati in una vista materializzata in una colonna di tipo di dati SUPER.

Per questo esempio, i seguenti dati vengono archiviati in DynamoDB.

{
    "key1": {
        "S": "key_1"
    },
    "key2": {
        "N": 0
    },
    "payload": {
        "L": [
            {
                "S": "sale1"
            },
            {
                "S": "sale2"
            },
        ]
    },
}

La vista materializzata di Amazon Redshift è definita come segue.

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_sales
                    BACKUP NO
                    AUTO REFRESH YES
                    AS
                    SELECT "value"."payload"."L"[0]."S"::VARCHAR AS first_payload
                    FROM public.sales;

Per visualizzare i dati nella vista materializzata, esegui un comando SQL. 

SELECT first_payload FROM mv_sales;