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Paso 3: cree tablas, índices y datos de muestra
importante
Aviso de fin del soporte: los clientes actuales podrán utilizar Amazon QLDB hasta que finalice el soporte, el 31 de julio de 2025. Para obtener más información, consulte Migración de un registro de Amazon QLDB a Amazon Aurora
Cuando su libro mayor de Amazon QLDB esté activo y acepte conexiones, podrá empezar a crear tablas con datos sobre los vehículos, sus propietarios y su información de registro. Tras crear las tablas y los índices, puede cargarlos con datos.
En este paso, creará cuatro tablas en el libro mayor vehicle-registration
:
-
VehicleRegistration
-
Vehicle
-
Person
-
DriversLicense
También se crean los siguientes índices.
Nombre de la tabla | Campo |
---|---|
VehicleRegistration |
VIN |
VehicleRegistration |
LicensePlateNumber |
Vehicle |
VIN |
Person |
GovId |
DriversLicense |
LicenseNumber |
DriversLicense |
PersonId |
Al insertar datos de ejemplo, primero debe insertar los documentos en la tabla Person
. A continuación, utilice los id
asignados por el sistema de cada documento Person
para rellenar los campos pertinentes en los documentos VehicleRegistration
y DriversLicense
correspondientes.
sugerencia
Como práctica recomendada, utilice un id
de documento asignado por el sistema como clave externa. Si bien puede definir campos que pretenden ser identificadores únicos (por ejemplo, el VIN de un vehículo), el verdadero identificador único de un documento es su id
. Este campo se incluye en los metadatos del documento, que puede consultar en la vista confirmada (la vista de una tabla definida por el sistema).
Para obtener más información acerca de las vistas en QLDB, consulte Conceptos clave. Para obtener más información sobre metadatos, consulte Consulta de los metadatos del documento.
Creación de tablas e índices
-
Utilice el siguiente programa (
create_table.py
) para crear las tablas mencionadas anteriormente.nota
Este programa muestra cómo utilizar la función
execute_lambda
. En este ejemplo, ejecuta varias instruccionesCREATE TABLE
de PartiQL con una sola expresión lambda.Esta función de ejecución inicia implícitamente una transacción, ejecuta todas las instrucciones de lambda y, a continuación, confirma automáticamente la transacción.
-
Para ejecutar el programa, introduzca el siguiente comando.
python create_table.py
-
Utilice el siguiente programa (
create_index.py
) para crear índices en las tablas, tal y como se describió anteriormente. -
Para ejecutar el programa, introduzca el siguiente comando.
python create_index.py
Para cargar los datos en las tablas
-
Revise el siguiente archivo (
sample_data.py
), que representa los datos de ejemplo que inserta en las tablasvehicle-registration
. Este archivo también se importa del paqueteamazon.ion
para proporcionar funciones auxiliares que convierten, analizan e imprimen datos de Amazon Ion.# Copyright 2019 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. # SPDX-License-Identifier: MIT-0 # # 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. from datetime import datetime from decimal import Decimal from logging import basicConfig, getLogger, INFO from amazon.ion.simple_types import IonPyBool, IonPyBytes, IonPyDecimal, IonPyDict, IonPyFloat, IonPyInt, IonPyList, \ IonPyNull, IonPySymbol, IonPyText, IonPyTimestamp from amazon.ion.simpleion import dumps, loads logger = getLogger(__name__) basicConfig(level=INFO) IonValue = (IonPyBool, IonPyBytes, IonPyDecimal, IonPyDict, IonPyFloat, IonPyInt, IonPyList, IonPyNull, IonPySymbol, IonPyText, IonPyTimestamp) class SampleData: """ Sample domain objects for use throughout this tutorial. """ DRIVERS_LICENSE = [ { 'PersonId': '', 'LicenseNumber': 'LEWISR261LL', 'LicenseType': 'Learner', 'ValidFromDate': datetime(2016, 12, 20), 'ValidToDate': datetime(2020, 11, 15) }, { 'PersonId': '', 'LicenseNumber': 'LOGANB486CG', 'LicenseType': 'Probationary', 'ValidFromDate': datetime(2016, 4, 6), 'ValidToDate': datetime(2020, 11, 15) }, { 'PersonId': '', 'LicenseNumber': '744 849 301', 'LicenseType': 'Full', 'ValidFromDate': datetime(2017, 12, 6), 'ValidToDate': datetime(2022, 10, 15) }, { 'PersonId': '', 'LicenseNumber': 'P626-168-229-765', 'LicenseType': 'Learner', 'ValidFromDate': datetime(2017, 8, 16), 'ValidToDate': datetime(2021, 11, 15) }, { 'PersonId': '', 'LicenseNumber': 'S152-780-97-415-0', 'LicenseType': 'Probationary', 'ValidFromDate': datetime(2015, 8, 15), 'ValidToDate': datetime(2021, 8, 21) } ] PERSON = [ { 'FirstName': 'Raul', 'LastName': 'Lewis', 'Address': '1719 University Street, Seattle, WA, 98109', 'DOB': datetime(1963, 8, 19), 'GovId': 'LEWISR261LL', 'GovIdType': 'Driver License' }, { 'FirstName': 'Brent', 'LastName': 'Logan', 'DOB': datetime(1967, 7, 3), 'Address': '43 Stockert Hollow Road, Everett, WA, 98203', 'GovId': 'LOGANB486CG', 'GovIdType': 'Driver License' }, { 'FirstName': 'Alexis', 'LastName': 'Pena', 'DOB': datetime(1974, 2, 10), 'Address': '4058 Melrose Street, Spokane Valley, WA, 99206', 'GovId': '744 849 301', 'GovIdType': 'SSN' }, { 'FirstName': 'Melvin', 'LastName': 'Parker', 'DOB': datetime(1976, 5, 22), 'Address': '4362 Ryder Avenue, Seattle, WA, 98101', 'GovId': 'P626-168-229-765', 'GovIdType': 'Passport' }, { 'FirstName': 'Salvatore', 'LastName': 'Spencer', 'DOB': datetime(1997, 11, 15), 'Address': '4450 Honeysuckle Lane, Seattle, WA, 98101', 'GovId': 'S152-780-97-415-0', 'GovIdType': 'Passport' } ] VEHICLE = [ { 'VIN': '1N4AL11D75C109151', 'Type': 'Sedan', 'Year': 2011, 'Make': 'Audi', 'Model': 'A5', 'Color': 'Silver' }, { 'VIN': 'KM8SRDHF6EU074761', 'Type': 'Sedan', 'Year': 2015, 'Make': 'Tesla', 'Model': 'Model S', 'Color': 'Blue' }, { 'VIN': '3HGGK5G53FM761765', 'Type': 'Motorcycle', 'Year': 2011, 'Make': 'Ducati', 'Model': 'Monster 1200', 'Color': 'Yellow' }, { 'VIN': '1HVBBAANXWH544237', 'Type': 'Semi', 'Year': 2009, 'Make': 'Ford', 'Model': 'F 150', 'Color': 'Black' }, { 'VIN': '1C4RJFAG0FC625797', 'Type': 'Sedan', 'Year': 2019, 'Make': 'Mercedes', 'Model': 'CLK 350', 'Color': 'White' } ] VEHICLE_REGISTRATION = [ { 'VIN': '1N4AL11D75C109151', 'LicensePlateNumber': 'LEWISR261LL', 'State': 'WA', 'City': 'Seattle', 'ValidFromDate': datetime(2017, 8, 21), 'ValidToDate': datetime(2020, 5, 11), 'PendingPenaltyTicketAmount': Decimal('90.25'), 'Owners': { 'PrimaryOwner': {'PersonId': ''}, 'SecondaryOwners': [] } }, { 'VIN': 'KM8SRDHF6EU074761', 'LicensePlateNumber': 'CA762X', 'State': 'WA', 'City': 'Kent', 'PendingPenaltyTicketAmount': Decimal('130.75'), 'ValidFromDate': datetime(2017, 9, 14), 'ValidToDate': datetime(2020, 6, 25), 'Owners': { 'PrimaryOwner': {'PersonId': ''}, 'SecondaryOwners': [] } }, { 'VIN': '3HGGK5G53FM761765', 'LicensePlateNumber': 'CD820Z', 'State': 'WA', 'City': 'Everett', 'PendingPenaltyTicketAmount': Decimal('442.30'), 'ValidFromDate': datetime(2011, 3, 17), 'ValidToDate': datetime(2021, 3, 24), 'Owners': { 'PrimaryOwner': {'PersonId': ''}, 'SecondaryOwners': [] } }, { 'VIN': '1HVBBAANXWH544237', 'LicensePlateNumber': 'LS477D', 'State': 'WA', 'City': 'Tacoma', 'PendingPenaltyTicketAmount': Decimal('42.20'), 'ValidFromDate': datetime(2011, 10, 26), 'ValidToDate': datetime(2023, 9, 25), 'Owners': { 'PrimaryOwner': {'PersonId': ''}, 'SecondaryOwners': [] } }, { 'VIN': '1C4RJFAG0FC625797', 'LicensePlateNumber': 'TH393F', 'State': 'WA', 'City': 'Olympia', 'PendingPenaltyTicketAmount': Decimal('30.45'), 'ValidFromDate': datetime(2013, 9, 2), 'ValidToDate': datetime(2024, 3, 19), 'Owners': { 'PrimaryOwner': {'PersonId': ''}, 'SecondaryOwners': [] } } ] def convert_object_to_ion(py_object): """ Convert a Python object into an Ion object. :type py_object: object :param py_object: The object to convert. :rtype: :py:class:`amazon.ion.simple_types.IonPyValue` :return: The converted Ion object. """ ion_object = loads(dumps(py_object)) return ion_object def to_ion_struct(key, value): """ Convert the given key and value into an Ion struct. :type key: str :param key: The key which serves as an unique identifier. :type value: str :param value: The value associated with a given key. :rtype: :py:class:`amazon.ion.simple_types.IonPyDict` :return: The Ion dictionary object. """ ion_struct = dict() ion_struct[key] = value return loads(str(ion_struct)) def get_document_ids(transaction_executor, table_name, field, value): """ Gets the document IDs from the given table. :type transaction_executor: :py:class:`pyqldb.execution.executor.Executor` :param transaction_executor: An Executor object allowing for execution of statements within a transaction. :type table_name: str :param table_name: The table name to query. :type field: str :param field: A field to query. :type value: str :param value: The key of the given field. :rtype: list :return: A list of document IDs. """ query = "SELECT id FROM {} AS t BY id WHERE t.{} = ?".format(table_name, field) cursor = transaction_executor.execute_statement(query, convert_object_to_ion(value)) return list(map(lambda table: table.get('id'), cursor)) def get_document_ids_from_dml_results(result): """ Return a list of modified document IDs as strings from DML results. :type result: :py:class:`pyqldb.cursor.buffered_cursor.BufferedCursor` :param: result: The result set from DML operation. :rtype: list :return: List of document IDs. """ ret_val = list(map(lambda x: x.get('documentId'), result)) return ret_val def print_result(cursor): """ Pretty print the result set. Returns the number of documents in the result set. :type cursor: :py:class:`pyqldb.cursor.stream_cursor.StreamCursor`/ :py:class:`pyqldb.cursor.buffered_cursor.BufferedCursor` :param cursor: An instance of the StreamCursor or BufferedCursor class. :rtype: int :return: Number of documents in the result set. """ result_counter = 0 for row in cursor: # Each row would be in Ion format. print_ion(row) result_counter += 1 return result_counter def print_ion(ion_value): """ Pretty print an Ion Value. :type ion_value: :py:class:`amazon.ion.simple_types.IonPySymbol` :param ion_value: Any Ion Value to be pretty printed. """ logger.info(dumps(ion_value, binary=False, indent=' ', omit_version_marker=True))
nota
La
get_document_ids
función ejecuta una consulta que devuelve un documento asignado por el sistema desde una tabla. IDs Para obtener más información, consulte Uso de la cláusula BY para consultar el identificador del documento. -
Utilice el siguiente programa (
insert_document.py
) para insertar los datos de ejemplo en las tablas.nota
-
Este programa muestra cómo llamar a la función
execute_statement
con valores parametrizados. Puede pasar parámetros de datos además de la instrucción PartiQL que desee ejecutar. Utilice un signo de interrogación (?
) como marcador de posición variable en la cadena de la instrucción. -
Si una instrucción
INSERT
tiene éxito, devuelve elid
de cada documento insertado.
-
-
Para ejecutar el programa, introduzca el siguiente comando.
python insert_document.py
A continuación, puede usar las instrucciones SELECT
para leer los datos de las tablas del libro mayor vehicle-registration
. Continúe en Paso 4: consultar las tablas en un libro mayor.