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Beispiele für datenbankübergreifende Abfragen
Dieses Thema enthält Beispiele für die Verwendung datenbankübergreifender Abfragen. Datenbankübergreifende Abfragen sind Abfragen, die auf mehreren Datenbanken innerhalb eines einzigen Amazon Redshift-Clusters ausgeführt werden.
Anhand der folgenden Beispiele erfahren Sie, wie Sie eine datenbankübergreifende Abfrage einrichten, die auf eine Amazon-Redshift-Datenbank verweist.
Erstellen Sie zum Starten die Datenbanken db1 und db2 sowie die Benutzer user1 und user2 in Ihrem Amazon-Redshift-Cluster. Weitere Informationen erhalten Sie unter CREATE DATABASE und CREATE USER.
--As user1 on db1 CREATE DATABASE db1; CREATE DATABASE db2; CREATE USER user1 PASSWORD 'Redshift01'; CREATE USER user2 PASSWORD 'Redshift01';
Erstellen Sie als user1 in db1 eine Tabelle, erteilen Sie Zugriffsberechtigungen für user2 und fügen Sie Werte in table1 ein. Weitere Informationen erhalten Sie unter GRANT und INSERT.
--As user1 on db1 CREATE TABLE table1 (c1 int, c2 int, c3 int); GRANT SELECT ON table1 TO user2; INSERT INTO table1 VALUES (1,2,3),(4,5,6),(7,8,9);
Führen Sie als user2 in db2 eine datenbankübergreifende Abfrage in db2unter Verwendung der dreiteiligen Notation durch.
--As user2 on db2 SELECT * from db1.public.table1 ORDER BY c1; c1 | c2 | c3 ---+-----+---- 1 | 2 | 3 4 | 5 | 6 7 | 8 | 9 (3 rows)
Erstellen Sie als user2 in db2db2 unter Verwendung der externen Schemanotation durch.
--As user2 on db2 CREATE EXTERNAL SCHEMA db1_public_sch FROM REDSHIFT DATABASE 'db1' SCHEMA 'public'; SELECT * FROM db1_public_sch.table1 ORDER BY c1; c1 | c2 | c3 ----+----+---- 1 | 2 | 3 4 | 5 | 6 7 | 8 | 9 (3 rows)
Gehen Sie wie folgt vor, um als user1 in db1 verschiedene Ansichten zu erstellen und diesen Ansichten Berechtigungen zu erteilen.
--As user1 on db1 CREATE VIEW regular_view AS SELECT c1 FROM table1; GRANT SELECT ON regular_view TO user2; CREATE MATERIALIZED VIEW mat_view AS SELECT c2 FROM table1; GRANT SELECT ON mat_view TO user2; CREATE VIEW late_bind_view AS SELECT c3 FROM public.table1 WITH NO SCHEMA BINDING; GRANT SELECT ON late_bind_view TO user2;
Führen Sie als user2 in db2 die folgende datenbankübergreifende Abfrage mit der dreiteiligen Notation aus, um die bestimmte Ansicht anzuzeigen.
--As user2 on db2 SELECT * FROM db1.public.regular_view; c1 ---- 1 4 7 (3 rows) SELECT * FROM db1.public.mat_view; c2 ---- 8 5 2 (3 rows) SELECT * FROM db1.public.late_bind_view; c3 ---- 3 6 9 (3 rows)
Führen Sie als user2 in db2 die folgende datenbankübergreifende Abfrage mithilfe der externen Schemanotation aus, um die späte Bindungsansicht abzufragen.
--As user2 on db2 SELECT * FROM db1_public_sch.late_bind_view; c3 ---- 3 6 9 (3 rows)
Führen Sie als user2 in db2 den folgenden Befehl aus, um verbundene Tabellen in einer einzelnen Abfrage zu verwenden.
--As user2 on db2 CREATE TABLE table1 (a int, b int, c int); INSERT INTO table1 VALUES (1,2,3), (4,5,6), (7,8,9); SELECT a AS col_1, (db1.public.table1.c2 + b) AS sum_col2, (db1.public.table1.c3 + c) AS sum_col3 FROM db1.public.table1, table1 WHERE db1.public.table1.c1 = a; col_1 | sum_col2 | sum_col3 ------+----------+---------- 1 | 4 | 6 4 | 10 | 12 7 | 16 | 18 (3 rows)
Im folgenden Beispiel werden alle Datenbanken auf dem Cluster aufgelistet.
select database_name, database_owner, database_type from svv_redshift_databases where database_name in ('db1', 'db2'); database_name | database_owner | database_type ---------------+----------------+--------------- db1 | 100 | local db2 | 100 | local (2 rows)
Im folgenden Beispiel werden alle Amazon-Redshift-Schemas aller Datenbanken im Cluster aufgelistet.
select database_name, schema_name, schema_owner, schema_type from svv_redshift_schemas where database_name in ('db1', 'db2'); database_name | schema_name | schema_owner | schema_type ---------------+--------------------+--------------+------------- db1 | pg_catalog | 1 | local db1 | public | 1 | local db1 | information_schema | 1 | local db2 | pg_catalog | 1 | local db2 | public | 1 | local db2 | information_schema | 1 | local (6 rows)
Im folgenden Beispiel werden alle Amazon-Redshift-Tabellen aller Datenbanken im Cluster aufgelistet.
select database_name, schema_name, table_name, table_type from svv_redshift_tables where database_name in ('db1', 'db2') and schema_name in ('public'); database_name | schema_name | table_name | table_type ---------------+-------------+---------------------+------------ db1 | public | late_bind_view | VIEW db1 | public | mat_view | VIEW db1 | public | mv_tbl__mat_view__0 | TABLE db1 | public | regular_view | VIEW db1 | public | table1 | TABLE db2 | public | table2 | TABLE (6 rows)
Im folgenden Beispiel werden alle Amazon-Redshift- und externen Schemas aller Datenbanken im Cluster aufgelistet.
select database_name, schema_name, schema_owner, schema_type from svv_all_schemas where database_name in ('db1', 'db2') ; database_name | schema_name | schema_owner | schema_type ---------------+--------------------+--------------+------------- db1 | pg_catalog | 1 | local db1 | public | 1 | local db1 | information_schema | 1 | local db2 | pg_catalog | 1 | local db2 | public | 1 | local db2 | information_schema | 1 | local db2 | db1_public_sch | 1 | external (7 rows)
Im folgenden Beispiel werden alle Amazon-Redshift- und externen Tabellen aller Datenbanken im Cluster aufgelistet.
select database_name, schema_name, table_name, table_type from svv_all_tables where database_name in ('db1', 'db2') and schema_name in ('public'); database_name | schema_name | table_name | table_type ---------------+-------------+---------------------+------------ db1 | public | regular_view | VIEW db1 | public | mv_tbl__mat_view__0 | TABLE db1 | public | mat_view | VIEW db1 | public | late_bind_view | VIEW db1 | public | table1 | TABLE db2 | public | table2 | TABLE (6 rows)
