Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Verwenden von Amazon MWAA mit Amazon RDS for Microsoft SQL Server
<a name="samples-sql-server"></a>

Sie können Amazon Managed Workflows for Apache Airflow verwenden, um eine Verbindung zu einem [RDS für SQL Server](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_SQLServer.html) herzustellen. Der folgende Beispielcode wird in einer DAGs Amazon Managed Workflows for Apache Airflow Airflow-Umgebung verwendet, um eine Verbindung zu einem Amazon RDS for Microsoft SQL Server herzustellen und Abfragen auf diesem auszuführen.

**Topics**
+ [Version](#samples-sql-server-version)
+ [Voraussetzungen](#samples-sql-server-prereqs)
+ [Abhängigkeiten](#samples-sql-server-dependencies)
+ [Apache Airflow v2-Verbindung](#samples-sql-server-conn)
+ [Codebeispiel](#samples-sql-server-code)
+ [Als nächstes](#samples-sql-server-next-up)

## Version
<a name="samples-sql-server-version"></a>

[Sie können das Codebeispiel auf dieser Seite mit **Apache Airflow v2** in [Python 3.10](https://peps.python.org/pep-0619/) und **Apache Airflow v3** in Python 3.11 verwenden.](https://peps.python.org/pep-0664/)

## Voraussetzungen
<a name="samples-sql-server-prereqs"></a>

Um den Beispielcode auf dieser Seite zu verwenden, benötigen Sie Folgendes:
+ Eine [Amazon MWAA-Umgebung](get-started.md).
+ Amazon MWAA und der RDS für SQL Server laufen in derselben Amazon VPC/
+ Die VPC-Sicherheitsgruppen von Amazon MWAA und dem Server sind mit den folgenden Verbindungen konfiguriert:
  + Eine eingehende Regel für den Port, der für Amazon RDS in der Sicherheitsgruppe von Amazon MWAA `1433` geöffnet ist
  + Oder eine ausgehende Regel für den Port von `1433` Open from Amazon MWAA To RDS
+ Apache Airflow Connection for RDS for SQL Server spiegelt den Hostnamen, den Port, den Benutzernamen und das Passwort aus der Amazon RDS-SQL-Serverdatenbank wider, die im vorherigen Prozess erstellt wurde.

## Abhängigkeiten
<a name="samples-sql-server-dependencies"></a>

Um den Beispielcode in diesem Abschnitt zu verwenden, fügen Sie Ihrer die folgende Abhängigkeit hinzu. `requirements.txt` Weitere Informationen finden Sie unter[Python-Abhängigkeiten installieren](working-dags-dependencies.md).

```
apache-airflow-providers-microsoft-mssql==1.0.1
			apache-airflow-providers-odbc==1.0.1
			pymssql==2.2.1
```

## Apache Airflow v2-Verbindung
<a name="samples-sql-server-conn"></a>

Wenn Sie eine Verbindung in Apache Airflow v2 verwenden, stellen Sie sicher, dass das Airflow-Verbindungsobjekt die folgenden Schlüssel-Wert-Paare enthält:

1. **Verbindungs-ID: mssql\$1default**

1. **Verbindungstyp:** Amazon Web Services

1. **Gastgeber:** `YOUR_DB_HOST`

1. **Schema:**

1. **Einloggen:** admin

1. **Passwort:**

1. **Hafen:** 1433

1. **Zusätzlich:**

## Codebeispiel
<a name="samples-sql-server-code"></a>

1. Navigieren Sie in der Befehlszeile zu dem Verzeichnis, in dem Ihr DAG-Code gespeichert ist. Zum Beispiel:

   ```
   cd dags
   ```

1. Kopieren Sie den Inhalt des folgenden Codebeispiels und speichern Sie ihn lokal unter`sql-server.py`.

   ```
   """
   Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of
   this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in
   the Software without restriction, including without limitation the rights to
   use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of
   the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so.
   THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
   IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS
   FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR
   COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER
   IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN
   CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
   """
   import pymssql
   import logging
   import sys
   from airflow import DAG
   from datetime import datetime
   from airflow.operators.mssql_operator import MsSqlOperator
   from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
   
   default_args = {
       'owner': 'aws',
       'depends_on_past': False,
       'start_date': datetime(2019, 2, 20),
       'provide_context': True
   }
   
   dag = DAG(
       'mssql_conn_example', default_args=default_args, schedule_interval=None)
       
   drop_db = MsSqlOperator(
      task_id="drop_db",
      sql="DROP DATABASE IF EXISTS testdb;",
      mssql_conn_id="mssql_default",
      autocommit=True,
      dag=dag
   )
   
   create_db = MsSqlOperator(
      task_id="create_db",
      sql="create database testdb;",
      mssql_conn_id="mssql_default",
      autocommit=True,
      dag=dag
   )
   
   create_table = MsSqlOperator(
      task_id="create_table",
      sql="CREATE TABLE testdb.dbo.pet (name VARCHAR(20), owner VARCHAR(20));",
      mssql_conn_id="mssql_default",
      autocommit=True,
      dag=dag
   )
   
   insert_into_table = MsSqlOperator(
      task_id="insert_into_table",
      sql="INSERT INTO testdb.dbo.pet VALUES ('Olaf', 'Disney');",
      mssql_conn_id="mssql_default",
      autocommit=True,
      dag=dag
   )
   
   def select_pet(**kwargs):
      try:
           conn = pymssql.connect(
               server='sampledb.<xxxxxx>.<region>.rds.amazonaws.com',
               user='admin',
               password='<yoursupersecretpassword>',
               database='testdb'
           )
           
           # Create a cursor from the connection
           cursor = conn.cursor()
           cursor.execute("SELECT * from testdb.dbo.pet")
           row = cursor.fetchone()
           
           if row:
               print(row)
      except:
         logging.error("Error when creating pymssql database connection: %s", sys.exc_info()[0])
   
   select_query = PythonOperator(
       task_id='select_query',
       python_callable=select_pet,
       dag=dag,
   )
   
   drop_db >> create_db >> create_table >> insert_into_table >> select_query
   ```

## Als nächstes
<a name="samples-sql-server-next-up"></a>
+ Erfahren Sie unter, wie Sie die `requirements.txt` Datei in diesem Beispiel in Ihren Amazon S3 S3-Bucket hochladen[Python-Abhängigkeiten installieren](working-dags-dependencies.md).
+ Erfahren Sie unter, wie Sie den DAG-Code in diesem Beispiel in den `dags` Ordner in Ihrem Amazon S3 S3-Bucket hochladen[Hinzufügen oder Aktualisieren DAGs](configuring-dag-folder.md).
+ Erkunden Sie Beispielskripte und andere Beispiele für [Pymssql-Module.](https://pymssql.readthedocs.io/en/stable/pymssql_examples.html)
+ Weitere Informationen zum Ausführen von SQL-Code in einer bestimmten Microsoft SQL-Datenbank mithilfe des [mssql\$1operator](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/1.10.12/_api/airflow/operators/mssql_operator/index.html?highlight=mssqloperator#airflow.operators.mssql_operator.MsSqlOperator) finden Sie im *Apache* Airflow Airflow-Referenzhandbuch.