Versionshinweise für Aurora DSQL

✨ Funktion — Batch-Joins mit verschachtelten Schleifen — Aurora DSQL kann jetzt Batch-Joins mit verschachtelten Schleifen für berechtigte Abfragen verwenden. Bei dieser Join-Strategie werden mehrere äußere Zeilen stapelweise verarbeitet und auf der Innenseite nach dem Batch gesucht, wodurch Roundtrips zwischen der Rechen- und der Speicherebene bei selektiven Verknüpfungen reduziert werden können. In der EXPLAIN-Ausgabe erscheint dieser Knoten als. Nested Loop (Batched Join) Sie können die Verwendung des Planers in einer Sitzung mit aktivieren oder deaktivierendsql.enable_batched_nestloop. Weitere Informationen finden Sie unter Batched Nested-Loop-Joins in Aurora DSQL EXPLAIN-Plänen.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Erweiterte Statistiken — Aurora DSQL unterstützt jetzt die BefehleCREATE STATISTICS, undALTER STATISTICS. DROP STATISTICS Sie können erweiterte Statistiken zu korrelierten Spalten und Ausdrücken erstellen, sodass der Abfrageplaner genauere Zeilenschätzungen erstellt. Weitere Informationen finden Sie unter CREATE STATISTICS, ALTER STATISTICS und DROP STATISTICS.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Fremdschlüsseleinschränkungen — Aurora DSQL unterstützt jetzt Fremdschlüsseleinschränkungen. Sie können Fremdschlüsseleinschränkungen definieren, wenn Sie eine Tabelle erstellen, oder sie einer vorhandenen Tabelle mit hinzufügen. ALTER TABLE ... ADD CONSTRAINT ... NOT VALID Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Fremdschlüsseleinschränkungen.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Komprimierung für Zeichendatentypen — Aurora DSQL komprimiert jetzt große Werte intext, und bpchar Spaltenvarchar, wodurch textlastige Nutzlasten effizienter gespeichert werden. Aurora DSQL komprimiert diese Werte nur in Spalten, die nicht Teil eines Schlüssels sind. Werte in Primärschlüsselspalten und in den Schlüsselspalten eines Sekundärindexes werden immer unkomprimiert gespeichert. Weitere Informationen finden Sie unter Zeichendatentypen.

🔌 Entwicklertools — Aurora DSQL Adapter für Drizzle ORM — Der Aurora DSQL Adapter for wurde hinzugefügtDrizzle ORM, ein Framework für TypeScript objektrelationales Mapping (ORM) für. Node.js Mit diesem Adapter können Sie sich automatisch mit IAM-Token authentifizieren und Verbindungen zusammenfassen. Der Adapter bietet auch Opt-in Optimistic Concurrency Control (OCC) Wiederholungsversuche. Ein Migrator wendet eine DDL-Anweisung pro Transaktion an und wartet auf asynchrone DDL-Jobs. Eine CLI schreibt Migrations-SQL aus Gründen der Aurora-DSQL-Kompatibilität neu. Weitere Informationen finden Sie unter Aurora DSQL-Adapter und -Dialekte.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — numeric Präzisions- und Skalierungsgrenzen — Aurora DSQL unterstützt jetzt höhere Genauigkeits- und Skalierungsgrenzen für Datentypen. numeric Die maximale Genauigkeit beträgt jetzt 1000 und die Skala kann zwischen -1000 und 1000 liegen, wenn Sie numerische Werte mit expliziter Genauigkeit und Skalierung deklarieren.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — SELECT FOR KEY SHARE — Aurora DSQL unterstützt jetzt die SELECT ... FOR KEY SHARE Klausel, die deklariert, dass eine Transaktion von den Schlüsselspalten der ausgewählten Zeilen abhängt. Weitere Informationen darüber, wie Aurora DSQL Konflikte zwischen Lese- und Schreibvorgängen erkennt, finden Sie unter Parallelitätskontrolle in Aurora DSQL.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — SELECT FOR UPDATE erweiterte Unterstützung — In Aurora DSQL können Sie jetzt FOR UPDATE in a verwenden, SELECT ohne Gleichheitsprädikate für alle Primärschlüsselspalten anzugeben. Sie können es auch FOR UPDATE mit Abfragen verwenden, die sich über mehrere Tabellen erstrecken. Es gelten weiterhin Transaktionslimits.

Überwachung — Aurora DSQL Database Insights — Aurora DSQL unterstützt jetzt Aurora DSQL Database Insights, eine Funktion zur Leistungsüberwachung auf Clusterebene pro Anweisung, die aktive Sitzungen abtastet, um anhand von Wait-Ereignissen und SQL-Anweisungen einen Überblick über die Auslastung der Datenbank zu erhalten. Diese Version enthält auch Anleitungen zur Fehlerbehebung für Cluster, die nicht in der Amazon Database Insights-Konsole angezeigt werden. CloudWatch Weitere Informationen erhalten Sie unter Überwachung von Aurora DSQL-Clustern mit Aurora DSQL Database Insights und Behebung fehlender Metriken in der Amazon CloudWatch Database Insights-Konsole.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Indizes für Ausdrücke — Aurora DSQL unterstützt jetzt Indizes für Ausdrücke. Ein Indexschlüssel kann ein Ausdruck sein, der aus einer oder mehreren Spalten der Tabellenzeile berechnet wird, sodass eine Abfrage, die nach demselben Ausdruck filtert, den Index verwenden kann. Ein Index von lower(title) ermöglicht beispielsweise effiziente Suchen ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung. Alle in einer Indexdefinition verwendeten Funktionen und Operatoren müssen unveränderlich sein. Weitere Informationen finden Sie unter CREATE INDEX.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — ALTER TABLE DROP COLUMN — Aurora DSQL unterstützt jetzt das ALTER TABLE ... DROP COLUMN Entfernen einer Spalte aus einer vorhandenen Tabelle. Sie können mehrere Spalten in einer einzigen Anweisung löschen. Das Löschen einer Primärschlüsselspalte wird nicht unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter ALTER TABLE.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — ALTER TABLE ADD CONSTRAINT und VALIDATE CONSTRAINT — Aurora DSQL unterstützt jetzt das ALTER TABLE ... ADD CONSTRAINT ... NOT VALID Hinzufügen von CHECK Einschränkungen, ohne vorhandene Daten zu validieren, und ALTER TABLE ASYNC ... VALIDATE CONSTRAINT das spätere Validieren vorhandener Daten anhand von Einschränkungen. Die NOT VALID Option ermöglicht das Hinzufügen von Einschränkungen zu großen Tabellen, ohne Operationen zu blockieren. Die Validierung wird als asynchroner DDL-Job ausgeführt, der mit überwacht werden kann. sys.jobs Weitere Informationen finden Sie unter ALTER TABLE.

🌍 Regionserweiterung — Aurora DSQL in vier weiteren Regionen verfügbar — Multi-Region Cluster sind jetzt in Europa (Stockholm), Europa (Spanien), Asien-Pazifik (Mumbai) und Asien-Pazifik (Singapur) verfügbar. Eine vollständige Liste der unterstützten Regionen finden Sie unter Regionale Verfügbarkeit für Aurora DSQL.

✨ Funktion — Kostentransparenz und Warnmeldungen — Mit der Aurora DSQL-Konsole können Sie jetzt die Gesamtzahl der Aurora DSQL Distributed Processing Units (DPU) einsehen und einfacher Echtzeitwarnungen auf der Grundlage der DPU-Nutzung einrichten.

✨ KI-Integration — Aurora DSQL Assist im Aurora DSQL Playground — Aurora DSQL Assist ist ein neuer Assistent für künstliche Intelligenz (KI) im Aurora DSQL Playground, der Ihnen hilft, von der Idee zur funktionierenden Abfrage zu gelangen. Sie können SQL aus natürlicher Sprache generieren und korrigieren und Schemas und Indizes für die verteilte Architektur von Aurora DSQL entwerfen. Sie können Fehler und Dokumentation auch im Gespräch untersuchen. Weitere Informationen zu Aurora DSQL Assist finden Sie auf der Aurora DSQL Playground-Website.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Zusätzliche ALTER TABLE-Operationen — Aurora DSQL unterstützt jetzt zusätzliche ALTER TABLE Operationen:SET DEFAULT,, DROP DEFAULTDROP NOT NULL, DROP EXPRESSION und. ADD GENERATED AS IDENTITY DROP CONSTRAINT Diese Metadaten-DDL-Operationen ermöglichen eine flexiblere Schemaentwicklung, ohne dass die Tabelle neu erstellt werden muss. Weitere Informationen finden Sie unter ALTER TABLE.

🆕 Funktion — Change Data Capture jetzt allgemein verfügbar — Change Data Capture (CDC) für Aurora DSQL ist jetzt allgemein verfügbar. In dieser Version werden verschiedene Operationstypen (op: "u"für Aktualisierungen, op: "c" für Einfügungen) und die Komprimierung von Dokumenten nach Schreibsatz hinzugefügt, wodurch mehrere Änderungen an derselben Zeile innerhalb einer Transaktion in einem einzigen CDC-Datensatz zusammengefasst werden. Wenn eine Anwendung eine Zeile in derselben Transaktion einfügt und löscht, erkennt Aurora DSQL, dass es keine Nettoänderung gibt, und lässt die Zeile aus dem Stream aus. Weitere Informationen finden Sie unter CDC-Streams. cdc-streams.html

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — JSONB-Datentyp mit Komprimierung — Aurora DSQL unterstützt jetzt den JSONB PostgreSQL-Datentyp mit optionaler Komprimierung für gespeicherte Daten. Sie können JSONB Spalten verwenden, um halbstrukturierte Daten wie Systemkonfigurationsmetadaten, API-Parameter und Ereignisprotokolle zusammen mit relationalen Daten zu speichern, und vorhandener Code und Tools, die vom PostgreSQL-Typ abhängen, funktionieren ohne Änderungen mit Aurora DSQL. JSONB Aurora DSQL aktiviert standardmäßig die PostgreSQL-Komprimierung, wodurch größere Nutzlasten effizienter gespeichert werden. JSONB Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Datentypen in Aurora DSQL.

🆕 Funktion — Change Data Capture (Vorschau) — Aurora DSQL bietet in der Vorschauversion Unterstützung für Change Data Capture (CDC), sodass Sie Datenbankänderungen in Echtzeit direkt in Amazon Kinesis Data Streams streamen können. Diese vollständig verwaltete Funktion macht den Aufbau oder die Wartung benutzerdefinierter Streaming-Pipelines überflüssig, wodurch es einfacher wird, ereignisgesteuerte Anwendungen zu erstellen, Analyse-Pipelines in Echtzeit zu betreiben und Daten systemübergreifend zu synchronisieren. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit CDC.

🌍 Regionserweiterung — Aurora DSQL in fünf weiteren Regionen verfügbar — Single-Region Cluster sind jetzt in Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Singapur), Europa (Stockholm) und Südamerika (São Paulo) verfügbar. Eine vollständige Liste der unterstützten Regionen finden Sie unter Regionale Verfügbarkeit für Aurora DSQL.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — JSON-Datentyp mit Komprimierung — Aurora DSQL unterstützt jetzt den JSON PostgreSQL-Datentyp mit optionaler Komprimierung. Sie können halbstrukturierte Daten wie API-Payloads, Konfigurationsobjekte oder Ereignisprotokolle zusammen mit relationalen Daten speichern. Aurora DSQL aktiviert standardmäßig die PostgreSQL-Komprimierung, wodurch größere Nutzlasten effizienter gespeichert werden. JSON

🆕 Feature — Kostenschätzung im Aurora DSQL Playground — Der Aurora DSQL Playground enthält jetzt einen Kostenschätzer, mit dem Sie die Kosten für die Ausführung Ihrer Workloads auf Aurora DSQL abschätzen können. Sie können Abfragen anordnen, um eine repräsentative Arbeitslast zu erstellen, und die geschätzte Auslastung der verteilten Verarbeitungseinheiten (DPUs) durch diese Abfragen überprüfen. Der Schätzer zeigt auch, wie sich das AWS kostenlose Kontingent von 100.000 DPUs pro Monat auf Ihre Arbeitslast auswirkt.

Informationen zu den ersten Schritten mit dem Kostenschätzer finden Sie auf der Aurora DSQL Playground-Website. Weitere Informationen darüber, wie Aurora DSQL die Nutzung misst, finden Sie unter Billing and Metering in Aurora DSQL.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — ALTER DEFAULT PRIVILEGES-Unterstützung — Aurora DSQL unterstützt jetzt PostgreSQLs ALTER DEFAULT PRIVILEGES für Tabellen, Sequenzen, Funktionen und Typen. Neu erstellte Objekte erben automatisch die konfigurierten Standardberechtigungen, sodass nach jeder Objekterstellung keine manuellen GRANT Anweisungen mehr erforderlich sind.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — CREATE SCHEMA mit verschachtelten Anweisungen — Aurora DSQL unterstützt jetzt verschachtelte GRANT Anweisungen CREATE SEQUENCE und Anweisungen innerhalb eines CREATE SCHEMA Befehls, sodass Entwickler Schemaobjekte und ihre Berechtigungen in einer einzigen atomaren Operation definieren können.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — ALTER USER/ROLE RENAME-Unterstützung — Aurora DSQL unterstützt jetztALTER USER/ROLE/GROUP ... RENAME TO, sodass Administratoren Datenbankrollen umbenennen können, ohne sie löschen und neu erstellen zu müssen. Die Umbenennung wird über Benachrichtigungen zur Katalogversion auf alle aktiven Sitzungen übertragen.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — ALTER ROUTINE-Unterstützung — Aurora DSQL unterstützt jetztALTER ROUTINE ... SET SCHEMA, und SET OWNERRENAME TO, zusammen mitGRANT, REVOKE und. COMMENT ON DROP ROUTINE Das ROUTINE Schlüsselwort ist ein PostgreSQL-Überbegriff, der sowohl Funktionen als auch Prozeduren abdeckt und es ermöglicht, dass Tools für objektrelationales Mapping (ORM) und Migration, die Syntax ausgeben, ohne Änderungen funktionieren. ROUTINE

🆕 Funktion — AWS Backup fügt Aurora DSQL-Unterstützung für Backup-Richtlinien von AWS Organisationen hinzu — unterstützt AWS Backup jetzt Aurora DSQL-Cluster als Ressourcentyp in den Backup-Richtlinien von AWS Organisationen. Organisationsadministratoren können Regeln für Backup-Richtlinien definieren, die direkt auf Aurora-DSQL-Cluster aller Mitgliedskonten abzielen. So können Sie genauer kontrollieren, welche Ressourcen in Organization-wide Backup-Plänen enthalten sind.

🔌 Entwicklertools — Aurora DSQL Connector für PHP (PDO_PGSQL) — Der Aurora DSQL Connector für PHP wurde hinzugefügt, der die IAM-Token-Generierung, die Secure Sockets Layer (SSL) -Konfiguration und das Verbindungspooling für PHP-Anwendungen übernimmt. Der Connector bietet Opt-in-Wiederholungsversuche mit optimistischer Parallelitätskontrolle (OCC) mit exponentiellem Backoff. Weitere Informationen finden Sie unter Herstellen einer Verbindung zu Aurora-DSQL-Clustern mit einem PHP-Connector.

🔌 Entwicklertools — Aurora DSQL-Konnektoren für .NET (Npgsql) und Rust (SQLx) — Es wurden Konnektoren für .NET und Rust hinzugefügt, die die Generierung von IAM-Tokens, die SSL-Konfiguration und das Verbindungspooling übernehmen. Beide Konnektoren bieten Opt-in-OCC-Wiederholungen mit exponentiellem Backoff, benutzerdefinierten IAM-Anmeldeinformationsanbietern und Profilunterstützung. AWS Weitere Informationen finden Sie unter Aurora DSQL-Konnektoren. SECTION_connectors.html

⚡ Leistung — Schnellere INSERT ON CONFLICT-Anweisungen — Aurora DSQL verbessert die Schreibleistung für INSERT ON CONFLICT Anweisungen. Die Verbesserung skaliert mit der Anzahl der Zeilen, die pro Transaktion eingefügt werden sollen, sodass Workloads, die viele INSERT ON CONFLICT Anweisungen zu einer einzigen Transaktion zusammenfassen, die größten Gewinne erzielen.

⚡ Leistung — Schnellere Überprüfung der Eindeutigkeit bei großen Insert-Workloads — Aurora DSQL validiert jetzt sekundäre Beschränkungen für den eindeutigen Index stapelweise statt einzeln, wodurch große Insert- und Migrations-Workloads beschleunigt werden. Die Beschleunigung ist am ausgeprägtesten bei Transaktionen, die viele Zeilen oder Tabellen mit mehreren eindeutigen Sekundärindizes betreffen — Workloads, bei denen die Überprüfung der Eindeutigkeit zuvor der Engpass war. Beispielsweise ist das Einfügen von 1.000 Zeilen in eine Tabelle mit einem eindeutigen sekundären Index jetzt in 577 ms abgeschlossen, anstatt in 1.041 ms (1,8-mal schneller).

🔌 Entwicklertools — Aurora DSQL Connector for Ruby (pggem) — Der Aurora DSQL Connector für Ruby wurde hinzugefügt, der die Generierung von IAM-Tokens, die SSL-Konfiguration und das Verbindungspooling übernimmt. Der Connector bietet Opt-in-OCC-Wiederholungen mit exponentiellem Backoff und benutzerdefinierten IAM-Anmeldeinformationsanbietern. Weitere Informationen finden Sie unter Herstellen einer Verbindung zu Aurora-DSQL-Clustern mit einem Ruby PG-Connector.

🔌 Entwicklertools — Integrationen für Visual Studio Code SQLTools und DBeaver — Der Aurora DSQL-Treiber für SQLTools und das Aurora DSQL-Plugin für die DBeaver Community Edition wurden hinzugefügt. Beide Integrationen vereinfachen die Datenbankkonnektivität, indem sie die IAM-Authentifizierung automatisch verarbeiten und Zugriffstoken transparent verwalten. Der SQLTools-Treiber ist auch in Open VSX Registry für die Verwendung mit Code-compatible VS-Editoren wie Cursor und Kiro verfügbar.

🆕 Feature — Aurora DSQL Playground — AWS startet einen browserbasierten Playground, der es Entwicklern ermöglicht, mit einer Aurora DSQL-Datenbank zu interagieren, ohne ein Konto zu benötigen. AWS Ohne Einrichtung oder Infrastrukturkonfiguration können Entwickler Schemas erstellen, Daten laden und SQL-Abfragen direkt in ihrem Browser mit integrierten Beispieldatensätzen ausführen. Besuchen Sie den Aurora DSQL Playground, um mit der Erkundung zu beginnen.

🔌 Entwicklertools — Unterstützung für Tortoise, Flyway und Prisma — Integrationen für beliebte ORM- und Datenbankmigrationstools hinzugefügt: ein Adapter für Tortoise (Python ORM), ein Dialekt für Flyway (Schema-Management-Tool) und CLI-Tools für Prisma (ORM). Node.js Diese Integrationen behandeln die IAM-Authentifizierungs- und Aurora-Kompatibilitätsanforderungen automatisch. DSQL-specific

🔌 Entwicklertools — Go, Python und Node.js Konnektoren mit WebSocket Unterstützung — Aurora DSQL Connectors für Go (pgx), Python () und Node.js (WebSocket for asyncpgPostgres.js) hinzugefügt, die die IAM-Authentifizierung vereinfachen. Jeder Connector generiert automatisch Token für jede Verbindung. Der Postgres.js Connector unterstützt zusätzlich WebSocket das Protokoll für Umgebungen, in denen TCP-Verbindungen (Transmission Control Protocol) nicht verfügbar sind. Weitere Informationen finden Sie unter Aurora DSQL-Konnektoren.

✨ KI-Integration — Aurora DSQL lässt sich in die Fähigkeiten von Kiro und die Fähigkeiten von KI-Agenten integrieren — Die Aurora-DSQL-Integration mit den Fähigkeiten und Fähigkeiten von KIROs KI-Agent ermöglicht es Entwicklern, DSQL-backed Aurora-Anwendungen im Zuge der Entwicklung schneller zu erstellen. AI-assisted Die Kiro Power bündelt den Aurora DSQL Model Context Protocol (MCP) -Server mit bewährten Entwicklungsmethoden für die Installation mit einem Klick. Der Aurora DSQL-Skill erweitert dieselben Funktionen über die Skills CLI auf zusätzliche KI-Codierungsagenten. Weitere Informationen finden Sie unter Aurora DSQL Steering: Fähigkeiten und Befugnisse.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Identitätsspalten und Sequenzobjekte — Aurora DSQL unterstützt jetzt Identitätsspalten und Sequenzobjekte, sodass Entwickler mithilfe vertrauter SQL-Muster direkt in der Datenbank automatisch inkrementierende, ganzzahlige IDs generieren können. Weitere Informationen finden Sie unter Sequenzen und Identitätsspalten. sequences-identity-columns.html

🌍 Regionserweiterung — Aurora DSQL in den Regionen Kanada und Australien verfügbar — Aurora DSQL ist jetzt mit Clustern für einzelne Regionen in Asien-Pazifik (Melbourne), Asien-Pazifik (Sydney), Kanada (Central) und Canada West (Calgary) verfügbar. Eine vollständige Liste der unterstützten Regionen finden Sie unter Regionale Verfügbarkeit für Aurora DSQL.

🔌 Entwicklertools — Aurora DSQL Connector for Go — Der Aurora DSQL Connector for Go wurde hinzugefügt, der pgx mit einer automatischen IAM-Authentifizierung für Token-Generierung, SSL-Konfiguration und Verbindungsmanagement ausgestattet ist. Weitere Informationen finden Sie unter Herstellen einer Verbindung zu Aurora DSQL-Clustern mit einem Go-Connector.

🐘 PostgreSQL-Kompatibilität — Indexunterstützung für den NUMERIC-Datentyp — Aurora DSQL unterstützt jetzt Indizes für den NUMERIC Datentyp, sodass Kunden NUMERIC Spalten als Primärschlüssel und in Sekundärindizes verwenden können, um die Abfrageleistung bei Dezimal- und Finanzdaten zu verbessern.

🔗 Integration — Aurora DSQL in Version 0 von Vercel verfügbar — AWS Datenbanken wie Aurora DSQL sind jetzt in Version 0 von Vercel verfügbar, sodass Entwickler Aurora DSQL-Datenbanken schnell einrichten und direkt von der Vercel-Plattform aus eine Verbindung zu ihnen herstellen können.

✨ KI-Integration — AWS Labs Aurora DSQL MCP Server-Updates — Aktualisierter MCP-Server mit Installationsansätzen für Claude Code und Codex, einschließlich Einrichtung. CLI-based Weitere Informationen finden Sie unter AWS Labs Aurora DSQL MCP Server.

🔗 Integration — Aurora DSQL ist im Vercel Marketplace verfügbar — AWS Datenbanken wie Aurora DSQL sind jetzt auf dem Vercel Marketplace verfügbar, sodass Entwickler Aurora DSQL-Cluster in Sekundenschnelle direkt von der Entwicklerplattform von Vercel aus bereitstellen können.

🆕 Feature — Schnelle Cluster-Erstellung — Aurora DSQL unterstützt jetzt die Cluster-Erstellung in Sekundenschnelle, sodass Entwickler Aurora DSQL-Datenbanken sofort bereitstellen können, um schnell Prototypen neuer Ideen zu erstellen und den integrierten Abfrage-Editor in der AWS Management Console zu nutzen, um sofort mit der Erstellung zu beginnen.

🆕 Funktion — AWS PrivateLink mit Direct Connect Unterstützung — Das private Domain Name System (DNS) -Setup und die Cluster-ID-Verbindungsoption für AWS PrivateLink mit Direct Connect oder Amazon VPC-Peering wurden hinzugefügt. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltung und Verbindung zu Aurora-DSQL-Clustern mithilfe von. AWS PrivateLink

🔌 Entwicklertools — Python und JDBC Connectors — Aurora DSQL bringt neue Python- und Java Database Connectivity (JDBC) -Konnektoren auf den Markt Node.js, die die IAM-Autorisierung vereinfachen und es Entwicklern ermöglichen, mithilfe von Standard-PostgreSQL-Treibern mit automatischer IAM-Tokenverwaltung eine Verbindung zu Aurora DSQL-Clustern herzustellen. Node.js Weitere Informationen finden Sie unter Aurora DSQL-Konnektoren.

🆕 Feature — Speichervolumen auf 256 TiB erhöht — Aurora DSQL-Datenbankcluster unterstützen jetzt ein Speichervolumen von bis zu 256 Terabyte. Damit wurde das bisherige Limit von 128 Terabyte verdoppelt, sodass Kunden größere Datenbanken in einem einzigen Datenbank-Cluster speichern und verwalten können.

🆕 Funktion — Integrierter Abfrage-Editor in der AWS Management Console — Aurora DSQL bietet jetzt einen integrierten Abfrage-Editor für den browserbasierten SQL-Zugriff in der AWS Management Console. Kunden können eine sichere Verbindung zu ihren Aurora DSQL-Clustern herstellen und SQL-Abfragen direkt von der Konsole aus ausführen, ohne externe Clients installieren oder konfigurieren zu müssen. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit dem Aurora DSQL Query Editor.

🆕 Funktion — Statement-level Kostenschätzungen in Abfrageplänen — Aurora DSQL bietet jetzt Kostenschätzungen und Abfragepläne auf Kontoauszugsebene. Dabei werden Aufschlüsselungen nach Kategorien wie Rechen-, Lese-, Schreib- und Mehrregionskosten sowie geschätzte DPUs angezeigt, sodass Entwickler sofort Einblick in ihr geschätztes Kostenprofil erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Aurora DSQL und erklären Pläne. working-with-dsql-explain-plans.html

🔗 Integration — Verwendung JupyterLab mit Aurora DSQL — Veröffentlichung einer schrittweisen Anleitung zur Verbindung von Aurora DSQL sowohl JupyterLab für lokale als auch für SageMaker Amazon-KI-Umgebungen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden JupyterLab mit Aurora DSQL.

🆕 Funktion — FIPS 140-3-konforme Endpunkte — Aurora DSQL unterstützt jetzt FIPS 140-3-konforme Endpunkte (Federal Information Processing Standards), sodass Kunden in regulierten Branchen und Regierungsbereichen die bundesstaatlichen Sicherheitsanforderungen erfüllen können, wenn sie eine Verbindung zu Aurora DSQL-Clustern herstellen.

🆕 Funktion — Resource-based Richtlinienunterstützung — Aurora DSQL unterstützt jetzt ressourcenbasierte Richtlinien, sodass Kunden Inline-Richtlinien direkt an Aurora DSQL-Cluster anhängen können, um eine feinkörnige Zugriffskontrolle mit neuen Berechtigungen zu ermöglichen:, und. PutClusterPolicy GetClusterPolicy DeleteClusterPolicy Weitere Informationen finden Sie unter Resource-based Richtlinien für Aurora DSQL.

🌍 Regionserweiterung — Aurora DSQL in Europa verfügbar (Frankfurt) — Aurora DSQL ist jetzt in der Region Europa (Frankfurt) verfügbar und erweitert damit die Verfügbarkeit für europäische Kunden, die verteilte SQL-Datenbanken mit Datenresidenz in der Europäischen Union (EU) bereitstellen müssen.

🆕 Funktion — AWS Fault Injection Service Integration — Aurora DSQL lässt sich jetzt mit AWS Fault Injection Service (AWS FIS) integrieren, sodass Kunden Fehler in Aurora DSQL-Cluster mit einer oder mehreren Regionen einschleusen können, um die Fehlertoleranz zu testen und die Mechanismen zur Behandlung und Wiederherstellung von Anwendungsfehlern zu validieren.

🆕 Funktion — AWS Backup verbessert den Workflow zur Wiederherstellung mehrerer Regionen von Aurora DSQL — AWS Backup verbessert den Workflow zur Wiederherstellung mehrerer Regionen von Aurora DSQL und vereinfacht so den Prozess der Wiederherstellung von Aurora DSQL-Backups für Notfallwiederherstellungs- und Datenmigrationsszenarien. AWS-Regionen Weitere Informationen finden Sie unter Sichern und Wiederherstellen für Aurora DSQL.

🌍 Regionserweiterung — Aurora DSQL im asiatisch-pazifischen Raum (Seoul) verfügbar — Aurora DSQL ist jetzt in der Region Asien-Pazifik (Seoul) verfügbar, wodurch die Verfügbarkeit für Kunden in Südkorea und der gesamten Region Asien-Pazifik erweitert wird.

🚀 Hauptversion — Allgemeine Verfügbarkeit von Aurora DSQL — Aurora DSQL ist jetzt allgemein verfügbar (GA). Aurora DSQL ist eine serverlose, verteilte SQL-Datenbank mit PostgreSQL-Kompatibilität, Active-Active-Hochverfügbarkeit und praktisch unbegrenzter Skalierbarkeit. Die GA-Version umfasst CloudWatch Überwachung, AWS Backup Integration und Datenverschlüsselung mit vom Kunden verwalteten KMS-Schlüsseln. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Aurora DSQL?

🆕 Funktion — AWS PrivateLink für Aurora DSQL — Aurora DSQL unterstützt jetzt und ermöglicht es Kunden AWS PrivateLink, die private Netzwerkkonnektivität zwischen Virtual Private Clouds (VPCs), Aurora DSQL und lokalen Rechenzentren mithilfe von Amazon VPC-Schnittstellen-Endpunkten und privaten IP-Adressen zu vereinfachen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltung und Verbindung zu Aurora DSQL-Clustern mithilfe von. AWS PrivateLink

🚀 Hauptversion — Öffentliche Vorschauversion von Aurora DSQL — Aurora DSQL wird in der öffentlichen Vorschauversion als neue serverlose verteilte SQL-Datenbank veröffentlicht. Aurora DSQL bietet praktisch unbegrenzte Skalierbarkeit, PostgreSQL v16-Kompatibilität, Multiregion-Active-Active-Unterstützung mit einem Service Level Agreement (SLA) für 99,999% Verfügbarkeit, IAM-Authentifizierung und optimistische Parallelitätskontrolle. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Aurora DSQL?