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

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Amazon Athena Snowflake Konnektor

Der Amazon Athena-Connector für Snowflake ermöglicht es Amazon Athena, SQL Abfragen von Daten auszuführen, die in Ihrer SQL Snowflake-Datenbank gespeichert sind, oder Instances mithilfe von. RDS JDBC

Dieser Konnektor kann bei Glue Data Catalog als Verbundkatalog registriert werden. Es unterstützt in Lake Formation definierte Datenzugriffskontrollen auf Katalog-, Datenbank-, Tabellen-, Spalten-, Zeilen- und Tagebene. Dieser Konnektor verwendet Glue Connections, um die Konfigurationseigenschaften in Glue zu zentralisieren.

Voraussetzungen

Einschränkungen

  • DDLSchreibvorgänge 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"

  • Wenn Sie Ihre Snowflake-Verbindungen zu Glue Catalog und Lake Formation migrieren, verwendet Athena nicht standardmäßig alle Anfragen in Großbuchstaben oder unterstützt Anmerkungen. Das Standardverhalten für Glue Connection passt das Gehäuse nicht an.

    Snowflake unterstützt die folgenden Gehäusemodi:

    • NONE(Standard für Stecker mit Klebeverbindung)

    • CASE_INSENSITIVE_SEARCH

    • ANNOTATION(Standard für Stecker ohne Klebeverbindung)

Bedingungen

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

  • Datenbank-Instance — Jede Instanz einer Datenbank, die vor Ort, bei Amazon EC2 oder bei Amazon bereitgestellt wirdRDS.

  • 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 Parameter in diesem Abschnitt, um den Snowflake-Connector zu konfigurieren.

Anmerkung

Athena-Datenquellenconnectors, die am 3. Dezember 2024 und später erstellt wurden, verwenden AWS Glue Verbindungen.

Die unten aufgeführten Parameternamen und Definitionen beziehen sich auf Athena-Datenquellenconnectors, die vor dem 3. Dezember 2024 erstellt wurden. Diese können sich von ihren entsprechenden AWS Glue Verbindungseigenschaften unterscheiden. Verwenden Sie ab dem 3. Dezember 2024 die folgenden Parameter nur, wenn Sie eine frühere Version eines Athena-Datenquellenconnectors manuell bereitstellen.

Verbindungszeichenfolge

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

Die folgenden Beispieleigenschaften beziehen sich auf eine MUX Snowflake-Lambda-Funktion, die zwei Datenbankinstanzen 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 Passwort für Ihre Datenbank in Ihrer JDBC Verbindungszeichenfolge anzugeben, können Sie die Eigenschaften der Verbindungszeichenfolge oder verwenden. AWS Secrets Manager

  • Verbindungszeichenfolge — Ein Benutzername und ein Passwort 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 AWS Secrets Manager finden Sie AWS Secrets Manager im AWS Secrets Manager Benutzerhandbuch unter Verschieben von hartcodierten Geheimnissen nach.

  • AWS Secrets Manager— Um die Athena Federated Query-Funktion verwenden zu können AWS Secrets Manager, muss die mit Ihrem Lambda VPC verbundene Funktion über einen Internetzugang oder einen VPCEndpunkt verfügen, über den Sie sich mit Secrets Manager verbinden können.

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

    Für RDS Amazon-Datenbank-Instances ist diese Unterstützung eng integriert. Wenn Sie Amazon verwendenRDS, empfehlen wir dringend, eine Rotation der Anmeldeinformationen zu verwenden AWS Secrets Manager . Wenn Ihre Datenbank Amazon nicht verwendetRDS, speichern Sie die Anmeldeinformationen 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 Eigenschaften user und passwordJDBC. Es akzeptiert auch den Benutzernamen und das Passwort in dem Format username / password 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 weitergeben. 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 kodierte Zuordnung von Anforderungsheadern und Werten für die Amazon S3 putObject S3-Anfrage, die zum Verschicken verwendet wird (z. B.). {"x-amz-server-side-encryption" : "AES256"} Weitere mögliche Header finden Sie PutObjectin der Amazon Simple Storage Service API Reference.

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 JDBC zu den Konvertierungen 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 TIMESTAMPMILLI
DATE 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.

LIMITKlauseln

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:, ODER AND NOT

  • Gleichheit:EQUAL, NOT _, _EQUAL, LESS _ LESS _OR_THAN, _EQUAL, THAN _ GREATER _OR_THAN, GREATER IS_ _, THAN _IFEQUAL, IS_ DISTINCT FROM NULL NULL

  • Arithmetik:,,,, ADD SUBTRACT MULTIPLY DIVIDE MODULUS NEGATE

  • Andere: LIKE _PATTERN, 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 LICENSE.txt-Datei auf GitHub .com bereitgestellt werden.

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 GitHubder entsprechenden Website unter .com.