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# Erstellen von Datensätzen mit neuen Datenquellen
Wenn Sie einen Datensatz erstellen, der auf einem AWS Service wie Amazon RDS, Amazon Redshift oder Amazon EC2 basiert, können Datenübertragungsgebühren anfallen, wenn Sie Daten aus dieser Quelle nutzen. Diese Gebühren können auch variieren, je nachdem, ob sich diese AWS Ressource in dem Haus befindet AWS-Region , das Sie für Ihr Amazon Quick-Konto ausgewählt haben. Details zu den Preisen finden Sie auf der Seite mit den Preisen für den betreffenden Service.
Wenn Sie einen neuen Datenbank-Datensatz erstellen, können Sie eine Tabelle auswählen, mehrere Tabellen verknüpfen oder eine SQL-Abfrage erstellen, um die gewünschten Daten abzurufen. Sie können auch festlegen, ob der Datensatz eine direkte Abfrage verwendet oder stattdessen Daten in [SPICE](spice.md) speichert.
**So erstellen Sie einen neuen Datensatz**
1. **Um einen Datensatz zu erstellen, wählen Sie auf der **Datenseite die Option Neuer Datensatz** aus.** Anschließend können Sie einen Datensatz erstellen, das auf einem vorhandenen Datensatz oder Datenquelle basiert, oder eine Verbindung zu einer neuen Datenquelle herstellen und deren Datensatz als Grundlage verwenden.
1. Geben Sie die Verbindungsinformationen für die Datenquelle an.
+ Bei lokalen Text- oder Microsoft-Excel-Dateien müssen Sie lediglich den Speicherort der Datei identifizieren und die Datei hochladen.
+ Für Amazon S3 geben Sie ein Manifest an, das die Dateien oder Buckets identifiziert, die Sie verwenden möchten, sowie die Importeinstellungen für die Zieldateien.
+ Für Amazon Athena werden alle Athena-Datenbanken für Ihr AWS Konto zurückgegeben. Es sind keine weiteren Anmeldeinformationen erforderlich.
+ Geben Sie für Salesforce die Anmeldeinformationen an, mit denen die Verbindung hergestellt werden soll.
+ Bei Amazon-Redshift-, Amazon-RDS-, Amazon-EC2- oder anderen Datenbank-Datenquellen geben Sie Informationen über den Server und die Datenbank an, die die Daten hosten. Geben Sie außerdem gültige Anmeldeinformationen für diese Datenbank-Instance an.
# Erstellen eines Datensatzes aus einer Datenbank
Im folgenden Abschnitt werden Sie schrittweise durch das Herstellen einer Verbindung zu Datenbank-Datenquellen und das Erstellen von Datensätzen geführt. Um Datensätze aus AWS Datenquellen zu erstellen, die Ihr Amazon Quick-Konto automatisch erkannt hat, verwenden Sie. [Erstellen eines Datensatzes aus einem automatisch erkannten Amazon-Redshift-Cluster oder einer Amazon-RDS-Instance](#create-a-data-set-autodiscovered) Um Datensätze aus anderen Datenbank-Datenquellen zu erstellen, verwenden Sie [Erstellen eines Datensatzes mit einer Datenbank, die nicht automatisch erkannt wird](#create-a-data-set-database).
## Erstellen eines Datensatzes aus einem automatisch erkannten Amazon-Redshift-Cluster oder einer Amazon-RDS-Instance
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine Verbindung mit einer automatisch erkannten AWS -Datenquelle herzustellen.
**Um eine Verbindung zu einer automatisch AWS erkannten Datenquelle herzustellen**
1. Prüfen Sie die [Kontingente für Datenquellen](data-source-limits.md), um sicherzustellen, dass Ihre Zieltabelle oder -abfrage die Kontingente der Datenquelle nicht überschreitet.
1. Stellen Sie sicher, dass den Datenbank-Anmeldeinformationen, die Sie verwenden möchten, die entsprechenden Berechtigungen zugewiesen wurden, wie in [Erforderliche Berechtigungen](required-permissions.md) beschrieben.
1. Stellen Sie sicher, dass Sie den Cluster oder die Instance für Amazon Quick Access konfiguriert haben, indem Sie den Anweisungen unter folgen[Konfigurationsanforderungen für Netzwerk und Datenbank](configure-access.md).
1. Wählen Sie auf der Amazon-Schnellstartseite **Daten** aus.
1. Wählen Sie **Erstellen** und anschließend **Neuer Datensatz** aus.
1. Wählen Sie entweder das **RDS** - oder das **Redshift-Symbol für automatisch erkannt**, je nachdem, mit AWS welchem Dienst Sie eine Verbindung herstellen möchten.
1. Geben Sie die Verbindungsinformationen für die Datenquelle wie folgt ein:
+ Geben Sie im Feld **Datenquellenname** einen Namen für die Datenquelle ein.
+ Wählen Sie im Feld **Instance-ID** den Namen der Instance oder des Clusters aus, zu der bzw. zu dem Sie eine Verbindung herstellen möchten.
+ Das Feld **Database name** zeigt die Standarddatenbank für den **Instance ID**-Cluster oder die -Instance an. Um eine andere Datenbank auf diesem Cluster oder dieser Instance zu verwenden, geben Sie deren Namen ein.
+ Geben Sie für **UserName**den Benutzernamen eines Benutzerkontos ein, das über die folgenden Berechtigungen verfügt:
+ Greifen Sie auf die Zieldatenbank zu.
+ Lesen Sie alle Tabellen in der Datenbank, die Sie verwenden möchten (führen Sie eine `SELECT`-Anweisung aus).
+ Geben Sie für **Passwort** das Passwort für das von Ihnen eingegebene Konto ein.
1. Wählen Sie **Validate connection** aus, um die Richtigkeit Ihrer Verbindungsinformationen zu prüfen.
1. Wurde die Verbindung überprüft, wählen Sie **Create data source** aus. Falls nicht, korrigieren Sie die Verbindungsinformationen und wiederholen Sie die Validierung.
**Anmerkung**
Amazon Quick sichert automatisch Verbindungen zu Amazon RDS-Instances und Amazon Redshift Redshift-Clustern mithilfe von Secure Sockets Layer (SSL). Sie müssen diese Funktion nicht aktivieren.
1. Wählen Sie eine der folgenden Optionen:
+ **Custom SQL**
Im nächsten Bildschirm können Sie mit der Option **Use custom SQL (Benutzerdefinierte SQL-Anweisung verwenden)** eine Abfrage schreiben. Es wird dann ein Bildschirm namens **Enter custom SQL query (Benutzerdefinierte SQL-Abfrage eingeben)** geöffnet, in dem Sie einen Namen für die Abfrage und dann die eigentliche SQL-Abfrage eingeben können. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, erstellen Sie die Abfrage in einem SQL-Editor und fügen sie dann in dieses Fenster ein. Nachdem Sie den Namen und die Abfrage eingegeben haben, können Sie **Edit/Preview data (Daten bearbeiten/in der Vorschau anzeigen)** oder **Confirm query (Abfrage bestätigen)** wählen. Wählen Sie **Edit/Preview data (Daten bearbeiten/in der Vorschau anzeigen)**, um sofort zur Datenvorbereitung zu gelangen. Wählen Sie **Confirm query (Abfrage bestätigen)**, um die SQL-Anweisung zu validieren und sicherzustellen, dass sie keine Fehler enthält.
+ **Auswählen von Tabellen**
Um eine Verbindung zu bestimmten Tabellen herzustellen, wählen Sie für **Schema: enthält Tabellengruppen** die Option **Wählen** und dann ein Schema. In einigen Fällen, in denen es nur ein Schema in der Datenbank gibt, wird das Schema automatisch ausgewählt und die Schema-Auswahloption wird nicht angezeigt.
Zur Vorbereitung der Daten vor dem Erstellen einer Analyse wählen Sie **Edit/Preview data** aus, um die Datenvorbereitung zu öffnen. Verwenden Sie diese Option, wenn Sie Verknüpfungen zu weiteren Tabellen herstellen möchten.
Wählen Sie andernfalls nach Auswahl einer Tabelle **Select (Wählen)**.
1. Wählen Sie eine der folgenden Optionen:
+ Bereiten Sie die Daten vor, bevor Sie eine Analyse erstellen. Wählen Sie dazu **Edit/Preview data (Daten bearbeiten/Vorschau erstellen)** aus, um die Datenvorbereitung für die ausgewählte Tabelle zu öffnen. Weitere Informationen zur Datenvorbereitung finden Sie unter [Vorbereitung von Datensatzbeispielen](preparing-data-sets.md).
+ Erstellen Sie einen Datensatz und eine Analyse mit nicht vorbereiteten Tabellendaten und importieren Sie die Datensatz-Daten in SPICE für eine verbesserte Leistung (empfohlen). Überprüfen Sie dazu die Tabellengröße und den SPICE-Indikator, um zu sehen, ob Sie genügend Kapazität haben.
Ist ausreichend SPICE-Kapazität vorhanden, wählen Sie **Für schnellere Analysen in SPICE importieren** und erstellen Sie dann eine Analyse, indem Sie **Visualisieren** wählen.
**Anmerkung**
Wenn Sie SPICE verwenden möchten, aber nicht genug Speicher haben, wählen Sie **Daten bearbeiten/anzeigen** aus. Bei der Datenvorbereitung können Sie Felder aus dem Datensatz entfernen, um die Größe zu verringern. Sie können auch einen Filter anwenden oder eine SQL-Abfrage schreiben, die die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen oder Spalten reduziert. Weitere Informationen zur Datenvorbereitung finden Sie unter [Vorbereitung von Datensatzbeispielen](preparing-data-sets.md).
+ Zum Generieren eines Datensatzes oder einer Analyse mit nicht vorbereiteten Tabellendaten und für eine direkte Abfrage der Daten aus der Datenbank wählen Sie die Option **Daten direkt abfragen** aus. Erstellen Sie dann eine Analyse, indem Sie **Visualisieren** wählen.
## Erstellen eines Datensatzes mit einer Datenbank, die nicht automatisch erkannt wird
Führen Sie die folgenden Schritte durch, um eine Verbindung zu einer Datenbank herzustellen, bei der es sich nicht um einen automatisch erkannten Amazon-Redshift-Cluster oder eine automatisch erkannte Amazon-RDS-Instance handelt. Zu diesen Datenbanken gehören Amazon Redshift Redshift-Cluster und Amazon RDS-Instances, die sich in einem anderen Konto befinden AWS-Region oder mit einem anderen AWS Konto verknüpft sind. Sie umfassen außerdem MariaDB-, Microsoft SQL Server-, MySQL-, Oracle- und PostgreSQL-Instances, auf die On-Premises in Amazon EC2, oder in einer anderen Umgebung zugegriffen werden kann.
**So erstellen Sie eine Verbindung zu einer Datenbank, bei der es sich nicht um einen automatisch erkannten Amazon-Redshift-Cluster oder eine RDS-Instance handelt**
1. Prüfen Sie die [Kontingente für Datenquellen](data-source-limits.md), um sicherzustellen, dass Ihre Zieltabelle oder -abfrage die Kontingente der Datenquelle nicht überschreitet.
1. Stellen Sie sicher, dass den Datenbank-Anmeldeinformationen, die Sie verwenden möchten, die entsprechenden Berechtigungen zugewiesen wurden, wie unter [Erforderliche Berechtigungen](required-permissions.md) beschrieben.
1. Stellen Sie sicher, dass Sie den Cluster oder die Instance für Amazon Quick Access konfiguriert haben, indem Sie den Anweisungen unter folgen[Konfigurationsanforderungen für Netzwerk und Datenbank](configure-access.md).
1. Wählen Sie auf der Amazon-Schnellstartseite die Option **Daten verwalten** aus.
1. Wählen Sie **Erstellen** und anschließend **Neuer Datensatz** aus.
1. Wählen Sie das **Redshift Manual Connect-Symbol**, wenn Sie eine Verbindung zu einem Amazon Redshift Redshift-Cluster in einem anderen AWS-Region oder mit einem anderen AWS Konto verknüpften Amazon Redshift-Cluster herstellen möchten. Alternativ können Sie auch das entsprechende Datenbankverwaltungssystem-Symbol auswählen, um eine Verbindung mit einer Amazon-Aurora-, MariaDB-, Microsoft SQL Server-, MySQL-, Oracle- oder PostgreSQL-Instance herzustellen.
1. Geben Sie die Verbindungsinformationen für die Datenquelle wie folgt ein:
+ Geben Sie im Feld **Datenquellenname** einen Namen für die Datenquelle ein.
+ Geben Sie für **Datenbankserver** einen der folgenden Werte ein:
+ Geben Sie für einen Amazon-Redshift-Cluster oder eine Amazon-RDS-Instance den Endpunkt des Clusters oder der Instance ohne die Portnummer ein. Wenn der Endpunktwert beispielsweise `clustername.1234abcd.us-west-2.redshift.amazonaws.com:1234` lautet, geben Sie `clustername.1234abcd.us-west-2.redshift.amazonaws.com` ein. Sie können den Endpunktwert im Feld **Endpoint** auf der Cluster- oder Instance-Detailseite in der AWS Konsole abrufen.
+ Geben Sie für eine Amazon-EC2-Instance von MariaDB, Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle oder PostgreSQL die öffentliche DNS-Adresse ein. Sie erhalten den öffentlichen DNS-Wert über das Feld **Öffentliches DNS** im Instance-Detailbereich der Amazon-EC2-Konsole.
+ Geben Sie für eine nicht Amazon-EC2-basierte MariaDB-, Microsoft SQL Server-, MySQL-, Oracle- oder PostgreSQL-Instance den Hostnamen oder die öffentliche IP-Adresse des Datenbankservers ein. Wenn Sie Secure Sockets Layer (SSL) für eine sichere Verbindung nutzen (empfohlen), müssen Sie vermutlich den Hostnamen bereitstellen, um die durch das SSL-Zertifikat erforderlichen Anforderungen zu erfüllen. Eine Liste der unterstützten Zertifikate finden Sie unter [Amazon Quick SSL- und CA-Zertifikate](configure-access.md#ca-certificates).
+ Geben Sie im Feld **Port** den Port ein, den der Cluster oder die Instance für Verbindungen verwendet.
+ Geben Sie im Feld **Datenbankname** den Namen der zu verwendenden Datenbank ein.
+ Geben Sie für **UserName**den Benutzernamen eines Benutzerkontos ein, das über die folgenden Berechtigungen verfügt:
+ Greifen Sie auf die Zieldatenbank zu.
+ Lesen Sie alle Tabellen in der Datenbank, die Sie verwenden möchten (führen Sie eine `SELECT`-Anweisung aus).
+ Geben Sie im Feld **Passwort** das Passwort ein, das mit dem von Ihnen eingegebenen Konto verknüpft ist.
1. (Optional) Wenn Sie eine Verbindung mit einem anderen Ziel als einem Amazon-Redshift-Cluster herstellen möchten und *keine* gesicherte Verbindung wünschen, deaktivieren Sie das Kontrollkästchen **SSL aktivieren**. *Wir empfehlen eine Aktivierung des Kontrollkästchens*, da eine nicht gesicherte Verbindung manipuliert werden kann.
Weitere Informationen dazu, wie die Ziel-Instance sichere Verbindungen über SSL herstellt, finden Sie in der Dokumentation zum entsprechenden Datenbankverwaltungssystem. Amazon Quick akzeptiert selbstsignierte SSL-Zertifikate nicht als gültig. Eine Liste der unterstützten Zertifikate finden Sie unter [Amazon Quick SSL- und CA-Zertifikate](configure-access.md#ca-certificates).
Amazon Quick sichert automatisch Verbindungen zu Amazon Redshift Redshift-Clustern mithilfe von SSL. Sie müssen diese Funktion nicht aktivieren.
Einige Datenbanken, wie Presto und Apache Spark, müssen zusätzliche Anforderungen erfüllen, bevor Amazon Quick eine Verbindung herstellen kann. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen einer Datenquelle mit Presto](create-a-data-source-presto.md) oder [Erstellen einer Datenquelle mit Apache Spark](create-a-data-source-spark.md).
1. (Optional) Klicken Sie auf **Validate connection**, um die Richtigkeit Ihrer Verbindungsinformationen zu prüfen.
1. Wurde die Verbindung überprüft, wählen Sie **Create data source** aus. Falls nicht, korrigieren Sie die Verbindungsinformationen und wiederholen Sie die Validierung.
1. Wählen Sie eine der folgenden Optionen:
+ **Custom SQL**
Im nächsten Bildschirm können Sie mit der Option **Use custom SQL (Benutzerdefinierte SQL-Anweisung verwenden)** eine Abfrage schreiben. Es wird dann ein Bildschirm namens **Enter custom SQL query (Benutzerdefinierte SQL-Abfrage eingeben)** geöffnet, in dem Sie einen Namen für die Abfrage und dann die eigentliche SQL-Abfrage eingeben können. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, erstellen Sie die Abfrage in einem SQL-Editor und fügen sie dann in dieses Fenster ein. Nachdem Sie den Namen und die Abfrage eingegeben haben, können Sie **Edit/Preview data (Daten bearbeiten/in der Vorschau anzeigen)** oder **Confirm query (Abfrage bestätigen)** wählen. Wählen Sie **Edit/Preview data (Daten bearbeiten/in der Vorschau anzeigen)**, um sofort zur Datenvorbereitung zu gelangen. Wählen Sie **Confirm query (Abfrage bestätigen)**, um die SQL-Anweisung zu validieren und sicherzustellen, dass sie keine Fehler enthält.
+ **Auswählen von Tabellen**
Um eine Verbindung zu bestimmten Tabellen herzustellen, wählen Sie für **Schema: enthält Tabellengruppen** die Option **Wählen** und dann ein Schema. In einigen Fällen, in denen es nur ein Schema in der Datenbank gibt, wird das Schema automatisch ausgewählt und die Schema-Auswahloption wird nicht angezeigt.
Zur Vorbereitung der Daten vor dem Erstellen einer Analyse wählen Sie **Edit/Preview data** aus, um die Datenvorbereitung zu öffnen. Verwenden Sie diese Option, wenn Sie Verknüpfungen zu weiteren Tabellen herstellen möchten.
Wählen Sie andernfalls nach Auswahl einer Tabelle **Select (Wählen)**.
1. Wählen Sie eine der folgenden Optionen:
+ Bereiten Sie die Daten vor, bevor Sie eine Analyse erstellen. Wählen Sie dazu **Edit/Preview data (Daten bearbeiten/Vorschau erstellen)** aus, um die Datenvorbereitung für die ausgewählte Tabelle zu öffnen. Weitere Informationen zur Datenvorbereitung finden Sie unter [Vorbereitung von Datensatzbeispielen](preparing-data-sets.md).
+ Erstellen Sie einen Datensatz und eine Analyse mit den nicht vorbereiteten Tabellendaten und importieren Sie die Datensatzdaten in SPICE, um die Leistung zu verbessern (empfohlen). Überprüfen Sie dazu die Tabellengröße und den SPICE-Indikator, um zu sehen, ob genügend Speicherplatz vorhanden ist.
Ist ausreichend SPICE-Kapazität vorhanden, wählen Sie **Für schnellere Analysen in SPICE importieren** und erstellen Sie dann eine Analyse, indem Sie **Visualisieren** wählen.
**Anmerkung**
Wenn Sie SPICE verwenden möchten, aber nicht genug Speicher haben, wählen Sie **Daten bearbeiten/anzeigen** aus. Bei der Datenvorbereitung können Sie Felder aus dem Datensatz entfernen, um die Größe zu verringern. Sie können auch einen Filter anwenden oder eine SQL-Abfrage schreiben, die die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen oder Spalten reduziert. Weitere Informationen zur Datenvorbereitung finden Sie unter [Vorbereitung von Datensatzbeispielen](preparing-data-sets.md).
+ Erstellen Sie einen Datensatz und eine Analyse mit nicht vorbereiteten Tabellendaten und lassen Sie die Daten direkt aus der Datenbank abfragen. Wählen Sie dazu die Option **Directly query your data (Daten direkt abfragen)** aus. Erstellen Sie dann eine Analyse, indem Sie **Visualisieren** wählen.