Amazon Athena Snowflake Konnektor - Amazon Athena
VoraussetzungenEinschränkungenBedingungenParameterDatentypunterstützungDatentypkonvertierungenPartitionen und SplitsLeistungPassthrough-AbfragenLizenzinformationenWeitere Ressourcen

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Amazon Athena Snowflake Konnektor

Der Amazon-Athena-Konnektor für Snowflake ermöglicht es Amazon Athena, SQL-Abfragen für Daten auszuführen, die in Snowflake gespeichert sind.

Voraussetzungen

Einschränkungen

  • Schreiboperationen wie DDL werden nicht unterstützt.

  • In einem Multiplexer-Setup werden der Überlauf-Bucket und das Präfix von allen Datenbank-Instances gemeinsam genutzt.

  • Alle relevanten Lambda-Grenzwerte. Weitere Informationen finden Sie unter Lambda quotas (Lambda-Kontingente) im AWS Lambda -Entwicklerhandbuch.

  • Derzeit werden Snowflake-Ansichten mit Einzelaufteilung unterstützt.

  • Da bei Objektnamen in Snowflake zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden wird, können zwei Tabellen denselben Namen in Klein- und Großbuchstaben haben (z. B. EMPLOYEE und employee). In Athena Federated Query werden Schematabellennamen für die Lambda-Funktion in Kleinbuchstaben bereitgestellt. Um dieses Problem zu umgehen, können Sie @schemaCase-Abfragehinweise zum Abrufen der Daten aus Tabellen bereitstellen, bei deren Namen zwischen Groß- und Kleinschreibung unterscheiden wird. Im Folgenden finden Sie zwei Beispielabfragen mit Abfragehinweisen.

    SELECT * 
FROM "lambda:snowflakeconnector".SYSTEM."MY_TABLE@schemaCase=upper&tableCase=upper"     
    SELECT * 
FROM "lambda:snowflakeconnector".SYSTEM."MY_TABLE@schemaCase=upper&tableCase=lower"

Bedingungen

Die folgenden Begriffe und Konzepte beziehen sich auf den Snowflake-Konnektor.

  • Datenbank-Instance – Jede Instance einer Datenbank, die On-Premises, in Amazon EC2 oder auf Amazon RDS bereitgestellt wird.

  • Handler – Ein Lambda-Handler, der auf Ihre Datenbank-Instance zugreift. Ein Handler kann für Metadaten oder für Datensätze verwendet werden.

  • Metadaten-Handler – Ein Lambda-Handler, der Metadaten von Ihrer Datenbank-Instance abruft.

  • Record Handler – Ein Lambda-Handler, der Datensätze aus Ihrer Datenbank-Instance abruft.

  • Composite Handler – Ein Lambda-Handler, der sowohl Metadaten als auch Datensätze aus Ihrer Datenbank-Instance abruft.

  • Eigenschaft oder Parameter – Eine Datenbankeigenschaft, die von Handlern zum Extrahieren von Datenbankinformationen verwendet wird. Sie konfigurieren diese Eigenschaften als Lambda-Umgebungsvariablen.

  • Verbindungszeichenfolge – Eine Textzeichenfolge, die verwendet wird, um eine Verbindung zu einer Datenbank-Instance herzustellen.

  • Katalog — Ein nicht bei Athena registrierter AWS Glue Katalog, der ein erforderliches Präfix für die connection_string Immobilie ist.

  • Multiplex-Handler – Ein Lambda-Handler, der mehrere Datenbankverbindungen akzeptieren und verwenden kann.

Parameter

Verwenden Sie die Lambda-Umgebungsvariablen in diesem Abschnitt, um den Snowflake-Konnektor zu konfigurieren.

Verbindungszeichenfolge

Verwenden Sie eine JDBC-Verbindungszeichenfolge im folgenden Format, um eine Verbindung zu einer Datenbank-Instance herzustellen.

snowflake://${jdbc_connection_string}

Verwenden eines Multiplexing-Handlers

Sie können einen Multiplexer verwenden, um mit einer einzigen Lambda-Funktion eine Verbindung zu mehreren Datenbank-Instances herzustellen. Anfragen werden anhand des Katalognamens weitergeleitet. Verwenden Sie die folgenden Klassen in Lambda.

Handler Klasse
Composite Handler SnowflakeMuxCompositeHandler
Metadaten-Handler SnowflakeMuxMetadataHandler
Record Handler SnowflakeMuxRecordHandler

Multiplex-Handler-Parameter

Parameter Beschreibung
$catalog_connection_string Erforderlich Eine Verbindungszeichenfolge einer Datenbank-Instance. Stellen Sie der Umgebungsvariablen den Namen des in Athena verwendeten Katalogs voran. Wenn zum Beispiel der bei Athena registrierte Katalog mysnowflakecatalog ist, dann lautet der Name der Umgebungsvariablen mysnowflakecatalog_connection_string.
default Erforderlich Die standardmäßige Verbindungszeichenfolge. Diese Zeichenfolge wird verwendet, wenn der Katalog lambda:${AWS_LAMBDA_FUNCTION_NAME} ist.

Die folgenden Beispieleigenschaften beziehen sich auf eine Snowflake MUX Lambda-Funktion, die zwei Datenbank-Instances unterstützt: snowflake1 (Standard) und snowflake2.

Eigenschaft Wert
default snowflake://jdbc:snowflake://snowflake1.host:port/?warehouse=warehousename&db=db1&schema=schema1&${Test/RDS/Snowflake1}
snowflake_catalog1_connection_string snowflake://jdbc:snowflake://snowflake1.host:port/?warehouse=warehousename&db=db1&schema=schema1${Test/RDS/Snowflake1}
snowflake_catalog2_connection_string snowflake://jdbc:snowflake://snowflake2.host:port/?warehouse=warehousename&db=db1&schema=schema1&user=sample2&password=sample2

Bereitstellen von Anmeldeinformationen

Um einen Benutzernamen und ein Kennwort für Ihre Datenbank in Ihrer JDBC-Verbindungszeichenfolge anzugeben, können Sie Eigenschaften von Verbindungszeichenfolgen oder AWS Secrets Manager verwenden.

  • Verbindungszeichenfolge – Ein Benutzername und ein Kennwort können als Eigenschaften in der JDBC-Verbindungszeichenfolge angegeben werden.

    Wichtig

    Als bewährte Sicherheitsmethode sollten Sie keine fest kodierten Anmeldeinformationen in Ihren Umgebungsvariablen oder Verbindungszeichenfolgen verwenden. Informationen zum Verschieben von hartcodierten Geheimnissen nach finden Sie im AWS Secrets Manager Benutzerhandbuch unter Verschieben von hartcodierten AWS Secrets Manager Geheimnissen nach.AWS Secrets Manager

  • AWS Secrets Manager— Um die Athena Federated Query-Funktion verwenden zu können AWS Secrets Manager, muss die mit Ihrer Lambda-Funktion verbundene VPC über Internetzugang oder einen VPC-Endpunkt verfügen, um eine Verbindung zu Secrets Manager herzustellen.

    Sie können den Namen eines Geheimnisses in AWS Secrets Manager Ihre JDBC-Verbindungszeichenfolge eingeben. Der Konnektor ersetzt den geheimen Namen durch username- und password-Werte von Secrets Manager.

    Für Amazon RDS-Datenbank-Instances ist diese Unterstützung eng integriert. Wenn Sie Amazon RDS verwenden, empfehlen wir dringend, eine Rotation der Anmeldeinformationen zu verwenden AWS Secrets Manager . Wenn Ihre Datenbank Amazon RDS nicht verwendet, speichern Sie die Anmeldeinformationen als JSON im folgenden Format:

    {"username": "${username}", "password": "${password}"}
Beispiel einer Verbindungszeichenfolge mit einem geheimen Namen

Die folgende Zeichenfolge hat den geheimen Namen ${Test/RDS/Snowflake1}.

snowflake://jdbc:snowflake://snowflake1.host:port/?warehouse=warehousename&db=db1&schema=schema1${Test/RDS/Snowflake1}&...

Der Konnektor verwendet den geheimen Namen, um Secrets abzurufen und den Benutzernamen und das Kennwort bereitzustellen, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

snowflake://jdbc:snowflake://snowflake1.host:port/warehouse=warehousename&db=db1&schema=schema1&user=sample2&password=sample2&...

Derzeit erkennt Snowflake die user- und password-JDBC-Eigenschaften. Es akzeptiert auch den Benutzernamen und das Passwort im Format Nutzername/Passwort ohne die Schlüssel user oder password.

Verwenden eines einzelnen Verbindungs-Handlers

Sie können die folgenden Metadaten und Record Handler für eine einzelne Verbindung verwenden, um eine Verbindung zu einer einzelnen Snowflake-Instance herzustellen.

Handler-Typ Klasse
Composite Handler SnowflakeCompositeHandler
Metadaten-Handler SnowflakeMetadataHandler
Record Handler SnowflakeRecordHandler

Parameter für Einzelverbindungs-Handler

Parameter Beschreibung
default Erforderlich Die standardmäßige Verbindungszeichenfolge.

Die Einzelverbindungs-Handler unterstützen eine Datenbank-Instance und müssen einen default-Verbindungszeichenfolgenparameter bereitstellen. Alle anderen Verbindungszeichenfolgen werden ignoriert.

Die folgende Beispieleigenschaft gilt für eine einzelne Snowflake-Instance, die von einer Lambda-Funktion unterstützt wird.

Eigenschaft Wert
default snowflake://jdbc:snowflake://snowflake1.host:port/?secret=Test/RDS/Snowflake1

Überlauf-Parameter

Das Lambda-SDK kann Daten an Amazon S3 übertragen. Alle Datenbank-Instances, auf die mit derselben Lambda-Funktion zugegriffen wird, werden an denselben Speicherort verschoben.

Parameter Beschreibung
spill_bucket Erforderlich Überlauf-Bucket-Name.
spill_prefix Erforderlich Schlüssel-Prefix für den Überlauf-Bucket.
spill_put_request_headers (Optional) Eine JSON-codierte Zuordnung von Anforderungsheadern und Werten für die Amazon-S3-putObject-Anforderung, die für den Überlauf verwendet wird (z. B. {"x-amz-server-side-encryption" : "AES256"}). Weitere mögliche Header finden Sie PutObjectin der Amazon Simple Storage Service API-Referenz.

Datentypunterstützung

Die folgende Tabelle zeigt die entsprechenden Datentypen für JDBC und Apache Arrow.

JDBC Arrow
Boolesch Bit
Ganzzahl Tiny
Short Smallint
Ganzzahl Int
Long Bigint
float Float4
Double Float8
Datum DateDay
Zeitstempel DateMilli
String Varchar
Bytes Varbinary
BigDecimal Dezimal
ARRAY Auflisten

Datentypkonvertierungen

Zusätzlich zu den Konvertierungen von JDBC in Arrow führt der Konnektor bestimmte andere Konvertierungen durch, um die Snowflake-Quelle und die Athena-Datentypen kompatibel zu machen. Diese Konvertierungen tragen dazu bei, dass Abfragen erfolgreich ausgeführt werden. Die folgende Tabelle zeigt diese Konvertierungen.

Quelldatentyp (Snowflake) Konvertierter Datentyp (Athena)
TIMESTAMP (ZEITSTEMPEL) TIMESTAMPMILLI
DATUM TIMESTAMPMILLI
INTEGER INT
DECIMAL BIGINT
TIMESTAMP_NTZ TIMESTAMPMILLI

Alle anderen nicht unterstützten Datentypen werden in VARCHAR konvertiert.

Partitionen und Splits

Partitionen werden verwendet, um zu bestimmen, wie Splits für den Konnektor generiert werden. Athena konstruiert eine synthetische Säule vom Typ varchar, die das Partitionierungsschema für die Tabelle darstellt, das dem Konnektor beim Generieren von Splits hilft. Der Konnektor ändert nicht die eigentliche Tabellendefinition.

Um diese synthetische Spalte und die Partitionen zu erstellen, benötigt Athena die Definition eines Primärschlüssels. Da Snowflake jedoch keine Einschränkungen für Primärschlüssel erzwingt, müssen Sie die Eindeutigkeit selbst durchsetzen. Geschieht dies nicht, verwendet Athena standardmäßig einen einzelnen Split.

Leistung

Verwenden Sie nach Möglichkeit Filter in Abfragen, um eine optimale Leistung zu erzielen. Darüber hinaus empfehlen wir dringend die native Partitionierung, um riesige Datensätze mit einheitlicher Partitionsverteilung abzurufen. Die Auswahl einer Teilmenge von Spalten beschleunigt die Abfragelaufzeit erheblich und reduziert die gescannten Daten. Der Snowflake-Konnektor ist aufgrund der Gleichzeitigkeit widerstandsfähig gegenüber Drosselung.

Der Athena-Snowflake-Konnektor führt einen Prädikat-Pushdown durch, um die Anzahl der von der Abfrage gescannten Daten zu reduzieren. LIMIT-Klauseln, einfache Prädikate und komplexe Ausdrücke werden an den Konnektor übertragen, um die Menge der gescannten Daten zu reduzieren und die Laufzeit der Abfrage zu verkürzen.

LIMIT-Klauseln

Eine LIMIT N-Anweisung reduziert die von der Abfrage durchsuchten Daten. Mit LIMIT N-Pushdown gibt der Konnektor nur N Zeilen an Athena zurück.

Prädikate

Ein Prädikat ist ein Ausdruck in der WHERE-Klausel einer SQL-Abfrage, der einen booleschen Wert ergibt und Zeilen auf der Grundlage mehrerer Bedingungen filtert. Der Athena-Snowflake-Konnektor kann diese Ausdrücke kombinieren und sie direkt an Snowflake weiterleiten, um die Funktionalität zu verbessern und die Menge der gescannten Daten zu reduzieren.

Die folgenden Athena-Snowflake-Konnektor-Operatoren unterstützen Prädikat-Pushdown:

  • Boolean: UND, ODER, NICHT

  • Gleichheit: GLEICH, NICHT-GLEICH, WENIGER_ALS, WENIGER_ODER-GLEICH, GRÖSSER_ALS, GRÖSSER_ODER-GLEICH, IST_UNTERSCHIEDEN VON, NULL_WENN, IST_NULL

  • Arithmetik: ADDIEREN, SUBTRAHIEREN, MULTIPLIZIEREN, DIVIDIEREN, MODULIEREN, NEGIEREN

  • Andere: WIE_MUSTER, IN

Beispiel für einen kombinierten Pushdown

Kombinieren Sie für erweiterte Abfragefunktionen die Pushdown-Typen wie im folgenden Beispiel:

SELECT * 
FROM my_table 
WHERE col_a > 10 
    AND ((col_a + col_b) > (col_c % col_d))
    AND (col_e IN ('val1', 'val2', 'val3') OR col_f LIKE '%pattern%') 
LIMIT 10;

Passthrough-Abfragen

Der Snowflake-Connector unterstützt Passthrough-Abfragen. Passthrough-Abfragen verwenden eine Tabellenfunktion, um Ihre vollständige Abfrage zur Ausführung an die Datenquelle weiterzuleiten.

Um Passthrough-Abfragen mit Snowflake zu verwenden, können Sie die folgende Syntax verwenden:

SELECT * FROM TABLE(
        system.query(
            query => 'query string'
        ))

Mit der folgenden Beispielabfrage wird eine Abfrage an eine Datenquelle in Snowflake weitergeleitet. Die Abfrage wählt alle Spalten in der customer Tabelle aus, wodurch die Ergebnisse auf 10 begrenzt werden.

SELECT * FROM TABLE(
        system.query(
            query => 'SELECT * FROM customer LIMIT 10'
        ))

Lizenzinformationen

Durch die Verwendung dieses Connectors erkennen Sie die Einbindung von Komponenten von Drittanbietern an. Eine Liste dieser Komponenten finden Sie in der Datei pom.xml für diesen Connector und stimmen den Bedingungen der jeweiligen Drittanbieterlizenzen zu, die in der Datei LICENSE.txt auf GitHub .com enthalten sind.

Weitere Ressourcen

Die neuesten Informationen zur JDBC-Treiberversion finden Sie in der Datei pom.xml für den Snowflake-Connector auf .com. GitHub

Weitere Informationen zu diesem Connector finden Sie auf der entsprechenden Website unter .com. GitHub