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Enregistrement des données d'un cluster Amazon Aurora My SQL DB dans des fichiers texte dans un compartiment Amazon S3
Vous pouvez utiliser SELECT INTO OUTFILE S3
cette instruction pour interroger les données d'un cluster Amazon Aurora My SQL DB et les enregistrer dans des fichiers texte stockés dans un compartiment Amazon S3. Dans Aurora MySQL, les fichiers sont d'abord stockés sur le disque local, puis exportés vers S3. Une fois les exportations terminées, les fichiers locaux sont supprimés.
Vous pouvez chiffrer le compartiment Amazon S3 à l'aide d'une clé gérée par Amazon S3 (SSE-S3) ou AWS KMS key (SSE- KMS : Clé gérée par AWS ou clé gérée par le client).
L'LOAD DATA FROM S3
instruction peut utiliser des fichiers créés par l'SELECT INTO
OUTFILE S3
instruction pour charger des données dans un cluster de base de données Aurora. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Chargement de données dans un cluster Amazon Aurora My SQL DB à partir de fichiers texte dans un compartiment Amazon S3.
Note
Cette fonction n'est pas prise en charge pour les clusters de bases de données Aurora Serverless v1. Elle est prise en charge pour les clusters de bases de données Aurora Serverless v2.
Vous pouvez également enregistrer les données du cluster de bases de données et les données de capture d'écran du cluster de bases de données sur Amazon S3 à l'aide de AWS Management Console AWS CLI, ou Amazon RDSAPI. Pour plus d’informations, consultez Exportation des données du cluster de bases de données vers Amazon S3 et Exportation de données d'instantanés de cluster de bases de données vers Amazon S3.
Table des matières
Accorder à Aurora My SQL l'accès à Amazon S3
Avant de pouvoir enregistrer des données dans un compartiment Amazon S3, vous devez d'abord autoriser votre cluster Aurora My SQL DB à accéder à Amazon S3.
Pour donner à Aurora My SQL l'accès à Amazon S3
-
Créez une politique AWS Identity and Access Management (IAM) qui fournit les autorisations de compartiment et d'objet permettant à votre cluster Aurora My SQL DB d'accéder à Amazon S3. Pour obtenir des instructions, consultez Création d'une IAM politique d'accès aux ressources Amazon S3.
Note
Dans Aurora My SQL version 3.05 et versions ultérieures, vous pouvez chiffrer des objets à l'aide de clés gérées par AWS KMS le client. Pour ce faire, incluez l'
kms:GenerateDataKey
autorisation dans votre IAM politique. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Création d'une stratégie IAM pour accéder aux ressources AWS KMS.Vous n'avez pas besoin de cette autorisation pour chiffrer des objets à l'aide Clés gérées par AWS de clés gérées par Amazon S3 (SSE-S3).
-
Créez un IAM rôle et associez la IAM politique que vous avez créée Création d'une IAM politique d'accès aux ressources Amazon S3 au nouveau IAM rôle. Pour obtenir des instructions, consultez Création d'un rôle IAM pour autoriser Amazon Aurora à accéder aux services AWS.
-
Pour Aurora My SQL version 2, définissez le paramètre
aurora_select_into_s3_role
ou le paramètre duaws_default_s3_role
cluster de base de données sur le nom de ressource Amazon (ARN) du nouveau IAM rôle. Si aucun IAM rôle n'est spécifié pouraurora_select_into_s3_role
, Aurora utilise le IAM rôle spécifié dansaws_default_s3_role
.Pour la SQL version 3 d'Aurora My, utilisez
aws_default_s3_role
.Si le cluster fait partie d'une base de données globale Aurora, définissez ce paramètre pour chaque cluster Aurora de cette base de données.
Pour plus d'informations sur les paramètres de cluster de base de données, consultez Paramètres de cluster de base de données et d'instance de base de données Amazon Aurora.
-
Pour permettre aux utilisateurs de base de données d'un cluster Aurora My SQL DB d'accéder à Amazon S3, associez le rôle que vous avez créé Création d'un rôle IAM pour autoriser Amazon Aurora à accéder aux services AWS au cluster de base de données.
Pour une base de données globale Aurora, associez le rôle à chaque cluster Aurora de cette base de données.
Pour plus d'informations sur l'association d'un IAM rôle à un cluster de base de données, consultezAssociation d'un rôle IAM à un cluster de bases de données Amazon Aurora MySQL.
-
Configurez votre cluster Aurora My SQL DB pour autoriser les connexions sortantes vers Amazon S3. Pour obtenir des instructions, consultez Permettre la communication réseau entre Amazon Aurora et d'autres AWS services.
Pour une base de données globale Aurora, activez les connexions sortantes pour chaque cluster Aurora de cette base de données.
Octroi de privilèges pour enregistrer des données dans Aurora My SQL
L'utilisateur de base de données qui émet l'instruction SELECT INTO OUTFILE S3
doit avoir un rôle ou un privilège spécifique. Dans Aurora My SQL version 3, vous accordez le AWS_SELECT_S3_ACCESS
rôle. Dans Aurora My SQL version 2, vous accordez le SELECT
INTO S3
privilège. L'utilisateur administratif d'un cluster de base de données reçoit le rôle ou le privilège approprié par défaut. Vous pouvez accorder le privilège à un autre utilisateur à l'aide des instructions suivantes.
Utilisez l'instruction suivante pour Aurora My SQL version 3 :
GRANT AWS_SELECT_S3_ACCESS TO '
user
'@'domain-or-ip-address
'
Astuce
Lorsque vous utilisez la technique des rôles dans Aurora My SQL version 3, vous pouvez également activer le rôle à l'aide de l'SET ROLE
ALL
instruction SET ROLE
or. Si vous ne connaissez pas le système de rôles My SQL 8.0, vous pouvez en savoir plus dansModèle de privilège basé sur les rôles. Pour plus de détails, consultez la section Utilisation des rôlesrole_name
Cela s'applique uniquement à la session active en cours. Lorsque vous vous reconnectez, vous devez exécuter à nouveau l'SET ROLE
instruction pour accorder des privilèges. Pour plus d'informations, voir la SETROLEdéclaration
Vous pouvez utiliser le paramètre activate_all_roles_on_login
de cluster de base de données pour activer automatiquement tous les rôles lorsqu'un utilisateur se connecte à une instance de base de données. Lorsque ce paramètre est défini, il n'est généralement pas nécessaire d'appeler explicitement l'SET ROLE
instruction pour activer un rôle. Pour plus d'informations, consultez activate_all_roles_on_login
Toutefois, vous devez appeler SET ROLE ALL
explicitement au début d'une procédure stockée pour activer le rôle, lorsque la procédure stockée est appelée par un autre utilisateur.
Utilisez l'instruction suivante pour Aurora My SQL version 2 :
GRANT SELECT INTO S3 ON *.* TO '
user
'@'domain-or-ip-address
'
Le AWS_SELECT_S3_ACCESS
rôle et le SELECT INTO S3
privilège sont spécifiques à Amazon Aurora My SQL et ne sont pas disponibles pour Mes SQL bases de données ou RDS pour les instances My SQL DB. Si vous avez configuré la réplication entre un cluster Aurora My SQL DB en tant que source de réplication et un cluster My SQL database en tant que client de réplication, l'GRANT
instruction relative au rôle ou au privilège entraîne l'arrêt de la réplication avec une erreur. Vous pouvez ignorer sans risque l'erreur afin de reprendre la réplication. Pour ignorer l'erreur sur une instance RDS for My SQL DB, utilisez la procédure mysql_rds_skip_repl_error. Pour ignorer l'erreur sur une SQL base de données My externe, utilisez la variable système slave_skip_errors (Aurora My SQL version 2) ou la variable système
Spécification d'un chemin d'accès à un compartiment Amazon S3
La syntaxe permettant de spécifier le chemin de l'emplacement de stockage des données et des fichiers manifeste dans un compartiment Amazon S3 est similaire à celle utilisée dans l'instruction LOAD DATA FROM S3 PREFIX
, comme indiqué ci-dessous.
s3
-region
://bucket-name
/file-prefix
Le chemin d'accès inclut les valeurs suivantes :
-
region
(facultatif) — AWS Région qui contient le compartiment Amazon S3 dans lequel enregistrer les données. Cette valeur est facultative. Si vous ne spécifiez pas de valeurregion
, Aurora enregistre vos fichiers dans Amazon S3, dans la même région que votre cluster de base de données. -
bucket-name
– Nom du compartiment Amazon S3 où enregistrer les données. Les préfixes d'objet qui identifient un chemin d'accès du dossier virtuel sont pris en charge. -
file-prefix
– Préfixe d'objet Amazon S3 qui identifie les fichiers à enregistrer dans Amazon S3.
Les fichiers de données créés par l'SELECT INTO OUTFILE S3
instruction utilisent le chemin suivant, dans lequel 00000
représente un nombre entier à 5 chiffres basé sur zéro.
s3
-region
://bucket-name
/file-prefix
.part_00000
Par exemple, supposez qu'une instruction SELECT INTO OUTFILE S3
spécifie s3-us-west-2://bucket/prefix
comme chemin d'accès dans lequel stocker les fichiers de données et crée trois fichiers de données. Le compartiment Amazon S3 spécifié contient les fichiers de données suivants.
-
s3-us-west-2://bucket/prefix.part_00000
-
s3-us-west-2://bucket/prefix.part_00001
-
s3-us-west-2://bucket/prefix.part_00002
Création d'un manifeste pour répertorier les fichiers de données
Vous pouvez utiliser l'SELECT INTO OUTFILE S3
instruction avec la MANIFEST ON
possibilité de créer un fichier manifeste au JSON format répertoriant les fichiers texte créés par l'instruction. L'LOAD DATA FROM S3
instruction peut utiliser le fichier manifeste pour recharger les fichiers de données dans un cluster Aurora My SQL DB. Pour plus d'informations sur l'utilisation d'un manifeste pour charger des fichiers de données depuis Amazon S3 dans un cluster Aurora My SQL DB, consultezUtilisation d'un manifeste pour spécifier les fichiers de données à charger.
Les fichiers de données inclus dans le manifeste créé par l'instruction SELECT INTO OUTFILE
S3
sont répertoriés dans l'ordre dans lequel ils sont créés par l'instruction. Par exemple, supposez qu'une instruction SELECT INTO OUTFILE S3
spécifie s3-us-west-2://bucket/prefix
comme chemin d'accès dans lequel stocker les fichiers de données, et crée trois fichiers de données et un fichier manifeste. Le compartiment Amazon S3 spécifié contient un fichier manifeste nommé s3-us-west-2://bucket/prefix.manifest
, qui contient les informations suivantes.
{ "entries": [ { "url":"s3-us-west-2://bucket/prefix.part_00000" }, { "url":"s3-us-west-2://bucket/prefix.part_00001" }, { "url":"s3-us-west-2://bucket/prefix.part_00002" } ] }
SELECTINTOOUTFILES3
Vous pouvez utiliser l'instruction SELECT INTO OUTFILE S3
pour interroger les données d'un cluster de base de données et les enregistrer directement dans des fichiers texte délimités stockés dans un compartiment Amazon S3.
Les fichiers compressés ne sont pas pris en charge. Les fichiers chiffrés sont pris en charge à partir de la SQL version 2.09.0 d'Aurora My.
Syntaxe
SELECT [ALL | DISTINCT | DISTINCTROW ] [HIGH_PRIORITY] [STRAIGHT_JOIN] [SQL_SMALL_RESULT] [SQL_BIG_RESULT] [SQL_BUFFER_RESULT] [SQL_CACHE | SQL_NO_CACHE] [SQL_CALC_FOUND_ROWS]
select_expr
[,select_expr
...] [FROMtable_references
[PARTITIONpartition_list
] [WHEREwhere_condition
] [GROUP BY {col_name
|expr
|position
} [ASC | DESC], ... [WITH ROLLUP]] [HAVINGwhere_condition
] [ORDER BY {col_name
|expr
|position
} [ASC | DESC], ...] [LIMIT {[offset
,]row_count
|row_count
OFFSEToffset
}] INTO OUTFILE S3 's3_uri
' [CHARACTER SETcharset_name
] [export_options
] [MANIFEST {ON | OFF}] [OVERWRITE {ON | OFF}] [ENCRYPTION {ON | OFF | SSE_S3 | SSE_KMS ['cmk_id
']}]export_options
: [FORMAT {CSV|TEXT} [HEADER]] [{FIELDS | COLUMNS} [TERMINATED BY 'string
'] [[OPTIONALLY] ENCLOSED BY 'char
'] [ESCAPED BY 'char
'] ] [LINES [STARTING BY 'string
'] [TERMINATED BY 'string
'] ]
Paramètres
L'instruction SELECT INTO OUTFILE S3
utilise les paramètres obligatoires et facultatifs suivants, spécifiques à Aurora.
- s3-uri
-
Spécifie URI le préfixe Amazon S3 à utiliser. Utilisez la syntaxe décrite dans Spécification d'un chemin d'accès à un compartiment Amazon S3.
- FORMAT {CSV|TEXT} [HEADER]
-
Enregistre éventuellement les données au CSV format.
L'
TEXT
option est la valeur par défaut et produit le format My SQL export existant.L'option
CSV
produit des valeurs de données séparées par des virgules. Le CSV format est conforme à la spécification de RFC-4180. Si vous spécifiez le mot-clé facultatif HEADER
, le fichier de sortie contient une ligne d'en-tête. Les étiquettes de la ligne d'en-tête correspondent aux noms de colonnes de l'instructionSELECT
. Vous pouvez utiliser les CSV fichiers pour former des modèles de données destinés à être utilisés avec les services AWS ML. Pour plus d'informations sur l'utilisation des données Aurora exportées avec les services AWS ML, consultezExportation de données vers Amazon S3 pour l'entraînement des SageMaker modèles (niveau avancé). - MANIFEST{ACTIVÉ |OFF}
-
Indique si un fichier manifeste est créé dans Amazon S3. Le fichier manifeste est un fichier JavaScript Object Notation (JSON) qui peut être utilisé pour charger des données dans un cluster de base de données Aurora avec l'
LOAD DATA FROM S3 MANIFEST
instruction. Pour plus d'informations surLOAD DATA FROM S3 MANIFEST
, consultez Chargement de données dans un cluster Amazon Aurora My SQL DB à partir de fichiers texte dans un compartiment Amazon S3.Si
MANIFEST ON
est spécifié dans la requête, le fichier manifeste est créé dans Amazon S3 une fois que tous les fichiers de données ont été créés et chargés. Le fichier manifeste est créé à l'aide du chemin suivant :s3
-region
://bucket-name
/file-prefix
.manifestPour plus d'informations sur le format du contenu du fichier manifeste, consultez Création d'un manifeste pour répertorier les fichiers de données.
- OVERWRITE{ACTIVÉ |OFF}
-
Indique si les fichiers existants du compartiment Amazon S3 spécifié sont remplacés. Si cette option
OVERWRITE ON
est spécifiée, les fichiers existants qui correspondent au préfixe de fichier URI indiqué danss3-uri
sont remplacés. Dans le cas contraire, une erreur se produit. - ENCRYPTION{SUR | OFF | SSE _S3 | SSE _ KMS ['
cmk_id
']} -
Indique s'il faut utiliser le chiffrement côté serveur avec les clés gérées par Amazon S3 (SSE-S3) ou AWS KMS keys (SSE-KMS, y compris Clés gérées par AWS les clés gérées par le client). Les
SSE_KMS
paramètresSSE_S3
et sont disponibles dans Aurora My SQL version 3.05 et versions ultérieures.Vous pouvez également utiliser la variable de session
aurora_select_into_s3_encryption_default
à la place de la clauseENCRYPTION
, comme indiqué dans l'exemple suivant. Utilisez la SQL clause ou la variable de session, mais pas les deux.set session set session aurora_select_into_s3_encryption_default={ON | OFF | SSE_S3 | SSE_KMS};
Les
SSE_KMS
paramètresSSE_S3
et sont disponibles dans Aurora My SQL version 3.05 et versions ultérieures.Lorsque vous définissez
aurora_select_into_s3_encryption_default
sur la valeur suivante :-
OFF
: la politique de chiffrement par défaut du compartiment S3 est respectée. La valeur par défaut deaurora_select_into_s3_encryption_default
estOFF
. -
ON
ouSSE_S3
— L'objet S3 est chiffré à l'aide de clés gérées par Amazon S3 (SSE-S3). -
SSE_KMS
— L'objet S3 est chiffré à l'aide d'un AWS KMS key.Dans ce cas, vous incluez également la variable de session
aurora_s3_default_cmk_id
, par exemple :set session aurora_select_into_s3_encryption_default={SSE_KMS}; set session aurora_s3_default_cmk_id={NULL | '
cmk_id
'};-
Lorsque la valeur de
aurora_s3_default_cmk_id
estNULL
, l'objet S3 est chiffré à l'aide d'une Clé gérée par AWS. -
Lorsque
aurora_s3_default_cmk_id
est une chaînecmk_id
non vide, l'objet S3 est chiffré à l'aide d'une clé gérée par le client.La valeur de
cmk_id
ne peut pas être une chaîne vide.
-
Lorsque vous utilisez la commande
SELECT INTO OUTFILE S3
, Aurora détermine le chiffrement comme suit :-
Si la
ENCRYPTION
clause est présente dans la SQL commande, Aurora s'appuie uniquement sur la valeur deENCRYPTION
et n'utilise aucune variable de session. -
Si la clause
ENCRYPTION
n'est pas présente, Aurora s'appuie sur la valeur de la variable de session.
Pour plus d'informations, consultez les sections Utilisation du chiffrement côté serveur avec des clés gérées par Amazon S3 (SSE-S3) et Utilisation du chiffrement côté serveur avec des AWS KMS clés (-SSE) KMS dans le guide de l'utilisateur d'Amazon Simple Storage Service.
-
Vous trouverez plus de détails sur les autres paramètres dans les rubriques SELECTLOADDATAstatement
Considérations
Le nombre de fichiers écrits dans le compartiment Amazon S3 dépend de la quantité de données sélectionnée par l'SELECT INTO OUTFILE S3
instruction et du seuil de taille de fichier pour Aurora MySQL. Le seuil de taille de fichier par défaut est de 6 giga-octets (Go). Si les données sélectionnées par l'instruction sont inférieures au seuil de taille de fichier, un fichier unique est créé. Dans le cas contraire, plusieurs fichiers sont créés. Autres considérations relatives aux fichiers créés par cette instruction :
-
Aurora My SQL garantit que les lignes des fichiers de données ne sont pas réparties entre les limites des fichiers. Pour plusieurs fichiers, la taille de chaque fichier de données à l'exception du dernier est en général proche du seuil de taille de fichier. Toutefois, le fait de rester sous le seuil de taille de fichier peut entraîner à l'occasion le fractionnement d'une ligne sur deux fichiers de données. Dans ce cas, Aurora My SQL crée un fichier de données qui conserve la ligne intacte, mais qui peut être supérieur au seuil de taille du fichier.
-
Dans la mesure où chaque
SELECT
instruction d'Aurora My est SQL exécutée comme une transaction atomique, uneSELECT INTO OUTFILE S3
instruction qui sélectionne un ensemble de données volumineux peut s'exécuter pendant un certain temps. Si l'instruction échoue pour une raison quelconque, vous pouvez avoir besoin de recommencer et de réémettre l'instruction. Cependant, si l'instruction échoue, les fichiers déjà chargés dans Amazon S3 restent dans le compartiment Amazon S3 spécifié. Vous pouvez utiliser une autre instruction pour charger les données restantes au lieu de reprendre du début. -
Si la quantité de données à sélectionner est importante (plus de 25 Go), nous vous recommandons d'utiliser plusieurs instructions
SELECT INTO OUTFILE S3
pour enregistrer les données dans Amazon S3. Chaque instruction doit sélectionner une partie différente des données à enregistrer et doit également spécifier unfile_prefix
différent dans le paramètres3-uri
à utiliser lors de l'enregistrement des fichiers de données. Le partitionnement des données à sélectionner avec plusieurs instructions facilite la récupération d'une erreur dans une instruction. Si une erreur se produit pour une instruction, seule une partie des données doit être resélectionnée et téléchargée vers Amazon S3. L'utilisation de plusieurs instructions aide également à éviter une transaction unique de longue durée, ce qui peut améliorer les performances. -
Si plusieurs instructions
SELECT INTO OUTFILE S3
utilisant le mêmefile_prefix
dans le paramètres3-uri
s'exécutent en parallèle pour sélectionner des données dans Amazon S3, le comportement est indéfini. -
Les métadonnées, telles que le schéma de table ou les métadonnées de fichiers, ne sont pas téléchargées par Aurora My SQL vers Amazon S3.
-
Dans certains cas, vous pouvez réexécuter une requête
SELECT INTO OUTFILE S3
, par exemple pour récupérer à partir d'une défaillance. Dans ce cas, vous devez soit supprimer tous les fichiers de données existants du compartiment Amazon S3 qui présentent le préfixe de fichier spécifié danss3-uri
, soit inclureOVERWRITE ON
dans la requêteSELECT INTO OUTFILE S3
.
L'SELECT INTO OUTFILE S3
instruction renvoie un numéro d'erreur type My SQL error et une réponse en cas de réussite ou d'échec. Si vous n'avez pas accès à Mon numéro SQL d'erreur et à la réponse, le moyen le plus simple de déterminer quand c'est fait est de le spécifier MANIFEST ON
dans l'instruction. Le fichier manifeste est le dernier fichier écrit par l'instruction. En d'autres termes, si vous disposez d'un fichier manifeste, cela signifie que l'instruction est terminée.
Actuellement, il n'existe aucun moyen de surveiller directement la progression de l'instruction SELECT
INTO OUTFILE S3
pendant son exécution. Toutefois, supposons que vous écrivez une grande quantité de données depuis Aurora My SQL vers Amazon S3 à l'aide de cette instruction et que vous connaissiez la taille des données sélectionnées par l'instruction. Dans ce cas, vous pouvez estimer la progression en surveillant la création des fichiers de données dans Amazon S3.
Pour ce faire, vous pouvez utiliser le fait qu'un fichier de données est créé dans le compartiment Amazon S3 spécifié pour environ 6 Go de données sélectionnées par l'instruction. Divisez la taille des données sélectionnées par 6 Go pour obtenir une estimation du nombre de fichiers de données à créer. Vous pouvez alors estimer la progression de l'instruction en surveillant le nombre de fichiers chargés vers Amazon S3 pendant son exécution.
Exemples
L'instruction suivante sélectionne toutes les données de la employees
table et les enregistre dans un compartiment Amazon S3 situé dans une région différente de celle du cluster Aurora My SQL DB. L'instruction crée des fichiers de données dans lesquels chaque champ se termine par une virgule (,
) et chaque ligne par un caractère de saut de ligne (\n
). L'instruction renvoie une erreur si des fichiers correspondant au préfixe de fichier sample_employee_data
existent dans le compartiment Amazon S3 spécifié.
SELECT * FROM employees INTO OUTFILE S3 's3-us-west-2://aurora-select-into-s3-pdx/sample_employee_data' FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n';
L'instruction suivante sélectionne toutes les données de la employees
table et les enregistre dans un compartiment Amazon S3 situé dans la même région que le cluster Aurora My SQL DB. L'instruction crée des fichiers de données dans lesquels chaque champ se termine par une virgule (,
) et chaque ligne par un caractère de saut de ligne (\n
), et crée également un fichier manifeste. L'instruction renvoie une erreur si des fichiers correspondant au préfixe de fichier sample_employee_data
existent dans le compartiment Amazon S3 spécifié.
SELECT * FROM employees INTO OUTFILE S3 's3://aurora-select-into-s3-pdx/sample_employee_data' FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' MANIFEST ON;
L'instruction ci-dessous sélectionne toutes les données de la table employees
et les enregistre dans un compartiment Amazon S3 situé dans une région différente de celle du cluster de base de données Aurora. L'instruction crée des fichiers de données dans lesquels chaque champ se termine par une virgule (,
) et chaque ligne par un caractère de saut de ligne (\n
). L'instruction remplace tout fichier existant correspondant au préfixe de fichier sample_employee_data
dans le compartiment Amazon S3 spécifié.
SELECT * FROM employees INTO OUTFILE S3 's3-us-west-2://aurora-select-into-s3-pdx/sample_employee_data' FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' OVERWRITE ON;
L'instruction suivante sélectionne toutes les données de la employees
table et les enregistre dans un compartiment Amazon S3 situé dans la même région que le cluster Aurora My SQL DB. L'instruction crée des fichiers de données dans lesquels chaque champ se termine par une virgule (,
) et chaque ligne par un caractère de saut de ligne (\n
), et crée également un fichier manifeste. L'instruction remplace tout fichier existant correspondant au préfixe de fichier sample_employee_data
dans le compartiment Amazon S3 spécifié.
SELECT * FROM employees INTO OUTFILE S3 's3://aurora-select-into-s3-pdx/sample_employee_data' FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' MANIFEST ON OVERWRITE ON;