Unterstützte Datenquellen - Amazon QuickSight
Herstellen einer Verbindung zu relationalen DatenImportieren von DateidatenSoftware-as-a-Service (SaaS)-Daten

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Unterstützte Datenquellen

Amazon QuickSight unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen, die Sie verwenden können, um Daten für Analysen bereitzustellen. Die folgenden Datenquellen werden unterstützt.

Herstellen einer Verbindung zu relationalen Daten

Sie können jeden der folgenden relationalen Datenspeicher als Datenquellen für Amazon QuickSight verwenden:

  • Amazon Athena

  • Amazon Aurora

  • OpenSearch Amazon-Dienst

  • Amazon-Redshift

  • Amazon Redshift Spectrum

  • Amazon S3

  • Amazon S3 Analytics

  • Apache Spark 2.0 oder höher

  • AWS IoT Analytics

  • Databricks (nur E2-Plattform) auf Spark 1.6 oder höher, bis zu Version 3.0

  • Exasol 7.1.2 oder höher

  • Google BigQuery

  • MariaDB 10.0 oder höher

  • Microsoft SQL Server 2012 oder höher

  • Mein SQL 5.7 oder höher

    Anmerkung

    Mit Wirkung vom Oktober 2023 hat die SQL My-Community die Unterstützung für My SQL Version 5.7 eingestellt. Das bedeutet, QuickSight dass Amazon keine neuen Funktionen, Verbesserungen, Bugfixes oder Sicherheitspatches für My SQL 5.7 mehr unterstützt. Die Support vorhandener Abfrage-Workloads erfolgt nach bestem Wissen. QuickSight Kunden können weiterhin Meine SQL 5.7-Datensätze mit verwenden QuickSight, wir empfehlen unseren Kunden jedoch, ihre My SQL Databases (DB) auf die Hauptversion 8.0 oder höher zu aktualisieren. Die von Amazon RDS bereitgestellte Erklärung finden Sie unter Das Opt-in-Verhalten von Amazon RDS Extended Support ändert sich. Führen Sie vor dem 29. Februar 2024 ein Upgrade Ihrer Amazon RDS for My SQL 5.7-Datenbank-Instances durch, um einen möglichen Anstieg der Gebühren zu vermeiden.

    Amazon RDS hat seine Sicherheitseinstellungen für Amazon RDS My SQL 8.3 aktualisiert. Alle Verbindungen von QuickSight zu Amazon RDS My SQL 8.3 SSL sind standardmäßig aktiviert. Dies ist die einzige Option, die für My SQL 8.3.-Verbindungen verfügbar ist.

  • Oracle 12c oder höher

  • Postgre SQL 9.3.1 oder höher

  • Presto 0.167 oder höher

  • Snowflake

  • Starburst

  • Trino

  • Teradata 14.0 oder höher

  • Timestream

Anmerkung

Sie können auf zusätzliche Datenquellen zugreifen, die hier nicht aufgeführt sind, indem Sie sie durch unterstützte Datenquellen verlinken oder importieren.

Amazon Redshift Redshift-Cluster, Amazon Athena Athena-Datenbanken und RDS Amazon-Instances müssen vorhanden sein. AWS Andere Datenbank-Instances müssen sich in einer der folgenden Umgebungen befinden, um von Amazon aus zugänglich zu sein QuickSight:

  • Amazon EC2

  • Lokale (On-Premises) Datenbanken

  • Daten in einem Rechenzentrum oder einer anderen Umgebung, auf die per Internet zugegriffen werden kann

Weitere Informationen finden Sie unter Infrastruktursicherheit bei Amazon QuickSight.

Importieren von Dateidaten

Sie können Dateien in Amazon S3 oder in Ihrem lokalen (lokalen) Netzwerk als Datenquellen verwenden. QuickSightunterstützt Dateien in den folgenden Formaten:

  • CSVund TSV — Komma- und tabulatorgetrennte Textdateien

  • ELFund — Dateien im erweiterten und gebräuchlichen Protokollformat CLF

  • JSON— Flache oder halbstrukturierte Datendateien

  • XLSX— Microsoft Excel-Dateien

QuickSight unterstützt die Dateikodierung UTF -8, aber nicht UTF -8 (mitBOM).

In Amazon S3 gespeicherte Dateien mit der Komprimierungsendung „zip“ oder „gzip“ (www.gzip.org) können unverändert importiert werden. Wenn Sie ein anderes Komprimierungsprogramm für Dateien in Amazon S3 verwendet haben oder wenn sich die Dateien in Ihrem lokalen Netzwerk befinden, entfernen Sie die Komprimierung, bevor Sie sie importieren.

JSON-Daten

Amazon unterstützt QuickSight nativ JSON Flatfiles und JSON semistrukturierte Datendateien.

Sie können entweder eine JSON Datei hochladen oder eine Verbindung zu Ihrem Amazon S3 S3-Bucket herstellen, der JSON Daten enthält. Amazon führt QuickSight automatisch Schema- und Typinferenzen für JSON Dateien und eingebettete JSON Objekte durch. Anschließend wird das reduziertJSON, sodass Sie von der Anwendung generierte Daten analysieren und visualisieren können.

Die grundlegende Unterstützung für JSON Flatfile-Daten umfasst Folgendes:

  • Inferenz des Schemas

  • Bestimmung der Datentypen

  • Vereinfachung der Daten

  • Analysieren JSON (JSONeingebettete Objekte) aus Flatfiles

Die Support für JSON Dateistrukturen (.json) umfasst Folgendes:

  • JSONDatensätze mit Strukturen

  • JSONDatensätze mit Stammelementen als Arrays

Sie können die parseJson Funktion auch verwenden, um Werte aus JSON Objekten in einer Textdatei zu extrahieren. Wenn Ihre CSV Datei beispielsweise ein JSON Objekt enthält, das in eines der Felder eingebettet ist, können Sie einen Wert aus einem angegebenen Schlüssel-Wert-Paar () KVP extrahieren. Weitere Information dazu finden Sie unter parseJson.

Die folgenden JSON Funktionen werden nicht unterstützt:

  • Lesen JSON mit einer Struktur, die eine Liste von Datensätzen enthält

  • Listet Attribute auf und listet Objekte innerhalb eines JSON Datensatzes auf; diese werden beim Import übersprungen

  • Anpassung von Upload- oder Konfigurationseinstellungen

  • JSONParse-Funktionen für SQL und Analysen

  • Fehlermeldung für ungültig JSON

  • Extrahieren eines JSON Objekts aus einer Struktur JSON

  • Eingeschränkte Datensätze JSON lesen

Sie können die parseJson-Funktion für die Analyse von flachen Dateien während der Datenaufbereitung verwenden. Diese Funktion extrahiert Elemente aus gültigen JSON Strukturen und Listen.

Die folgenden JSON Werte werden unterstützt:

  • JSON-Objekt

  • Zeichenfolge (in doppelten Anführungszeichen)

  • Zahl (Ganzzahl und Gleitkommazahl)

  • Boolesch

  • NULL

Software-as-a-Service (SaaS)-Daten

QuickSight kann eine Verbindung zu einer Vielzahl von Software-as-a-Service (SaaS) -Datenquellen herstellen, indem entweder eine direkte Verbindung hergestellt wird oder Open Authorization (OAuth) verwendet wird.

Zu den SaaS-Quellen, die direkte Verbindungen unterstützen, gehören:

  • Jira

  • ServiceNow

SaaS-Quellen, die Sie verwenden, OAuth erfordern, dass Sie die Verbindung auf der SaaS-Website autorisieren. Damit dies funktioniert, QuickSight muss über das Netzwerk auf die SaaS-Datenquelle zugegriffen werden können. Diese Quellen umfassen u. a. folgende:

  • Adobe Analytics

  • GitHub

  • Salesforce

    Sie können Berichte oder Objekte in den folgenden Editionen von Salesforce als Datenquellen für Amazon verwenden QuickSight:

    • Enterprise Edition

    • Unlimited Edition

    • Developer Edition

Um eine Verbindung zu lokalen Datenquellen herzustellen, müssen Sie Ihre Datenquellen und eine QuickSight spezifische Netzwerkschnittstelle zu Amazon Virtual Private Cloud (AmazonVPC) hinzufügen. Bei richtiger Konfiguration VPC ähnelt ein auf Amazon VPC basierendes Netzwerk einem herkömmlichen Netzwerk, das Sie in Ihrem eigenen Rechenzentrum betreiben. Sie ermöglicht Ihnen, den Datenverkehr zwischen Ressourcen zu sichern und zu isolieren. Sie definieren und steuern die Netzwerkelemente entsprechend Ihren Anforderungen und profitieren gleichzeitig von den Vorteilen eines Cloud-Netzwerks und der skalierbaren Infrastruktur von AWS.

Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Infrastruktursicherheit bei Amazon QuickSight.