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# Utilisation d'Amazon MWAA avec Amazon RDS pour Microsoft SQL Server
Vous pouvez utiliser Amazon Managed Workflows pour Apache Airflow pour vous connecter à un serveur [RDS pour SQL.](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_SQLServer.html) L'exemple de code suivant est utilisé DAGs dans un environnement Amazon Managed Workflows for Apache Airflow pour se connecter et exécuter des requêtes sur un Amazon RDS pour Microsoft SQL Server.
**Topics**
+ [Version](#samples-sql-server-version)
+ [Prérequis](#samples-sql-server-prereqs)
+ [Dépendances](#samples-sql-server-dependencies)
+ [Connexion Apache Airflow v2](#samples-sql-server-conn)
+ [Exemple de code](#samples-sql-server-code)
+ [Quelle est la prochaine étape ?](#samples-sql-server-next-up)
## Version
[Vous pouvez utiliser l'exemple de code présenté sur cette page avec **Apache Airflow v2** en [Python 3.10](https://peps.python.org/pep-0619/) et **Apache Airflow v3** en Python 3.11.](https://peps.python.org/pep-0664/)
## Prérequis
Pour utiliser l'exemple de code présenté sur cette page, vous aurez besoin des éléments suivants :
+ Un [environnement Amazon MWAA.](get-started.md)
+ Amazon MWAA et RDS for SQL Server s'exécutent dans le même Amazon VPC/
+ Les groupes de sécurité VPC d'Amazon MWAA et du serveur sont configurés avec les connexions suivantes :
+ Une règle entrante pour le port `1433` ouvert pour Amazon RDS dans le groupe de sécurité Amazon MWAA
+ Ou une règle sortante pour le port d'`1433`ouverture d'Amazon MWAA vers RDS
+ Apache Airflow Connection for RDS for SQL Server reflète le nom d'hôte, le port, le nom d'utilisateur et le mot de passe de la base de données Amazon RDS SQL Server créée lors du processus précédent.
## Dépendances
Pour utiliser l'exemple de code présenté dans cette section, ajoutez la dépendance suivante à votre`requirements.txt`. Pour en savoir plus, reportez-vous à[Installation des dépendances Python](working-dags-dependencies.md).
```
apache-airflow-providers-microsoft-mssql==1.0.1
apache-airflow-providers-odbc==1.0.1
pymssql==2.2.1
```
## Connexion Apache Airflow v2
Si vous utilisez une connexion dans Apache Airflow v2, assurez-vous que l'objet de connexion Airflow inclut les paires clé-valeur suivantes :
1. **Identifiant de connexion : mssql\$1default**
1. **Type de connexion :** Amazon Web Services
1. **Hôte :** `YOUR_DB_HOST`
1. **Schéma :**
1. **Identifiant :** admin
1. **Mot de passe :**
1. **Hafen :** 1433
1. **Supplémentaire :**
## Exemple de code
1. Dans votre invite de commande, accédez au répertoire dans lequel votre code DAG est stocké. Par exemple :
```
cd dags
```
1. Copiez le contenu de l'exemple de code suivant et enregistrez-le localement sous`sql-server.py`.
```
"""
Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
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.
"""
import pymssql
import logging
import sys
from airflow import DAG
from datetime import datetime
from airflow.operators.mssql_operator import MsSqlOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
default_args = {
'owner': 'aws',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2019, 2, 20),
'provide_context': True
}
dag = DAG(
'mssql_conn_example', default_args=default_args, schedule_interval=None)
drop_db = MsSqlOperator(
task_id="drop_db",
sql="DROP DATABASE IF EXISTS testdb;",
mssql_conn_id="mssql_default",
autocommit=True,
dag=dag
)
create_db = MsSqlOperator(
task_id="create_db",
sql="create database testdb;",
mssql_conn_id="mssql_default",
autocommit=True,
dag=dag
)
create_table = MsSqlOperator(
task_id="create_table",
sql="CREATE TABLE testdb.dbo.pet (name VARCHAR(20), owner VARCHAR(20));",
mssql_conn_id="mssql_default",
autocommit=True,
dag=dag
)
insert_into_table = MsSqlOperator(
task_id="insert_into_table",
sql="INSERT INTO testdb.dbo.pet VALUES ('Olaf', 'Disney');",
mssql_conn_id="mssql_default",
autocommit=True,
dag=dag
)
def select_pet(**kwargs):
try:
conn = pymssql.connect(
server='sampledb...rds.amazonaws.com',
user='admin',
password='',
database='testdb'
)
# Create a cursor from the connection
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * from testdb.dbo.pet")
row = cursor.fetchone()
if row:
print(row)
except:
logging.error("Error when creating pymssql database connection: %s", sys.exc_info()[0])
select_query = PythonOperator(
task_id='select_query',
python_callable=select_pet,
dag=dag,
)
drop_db >> create_db >> create_table >> insert_into_table >> select_query
```
## Quelle est la prochaine étape ?
+ Découvrez comment charger le `requirements.txt` fichier dans cet exemple dans votre compartiment Amazon S3 dans[Installation des dépendances Python](working-dags-dependencies.md).
+ Découvrez comment télécharger le code DAG dans cet exemple dans le `dags` dossier de votre compartiment Amazon S3 dans[Ajouter ou mettre à jour DAGs](configuring-dag-folder.md).
+ Explorez des exemples de scripts et d'autres exemples de [modules pymssql](https://pymssql.readthedocs.io/en/stable/pymssql_examples.html).
+ *Pour en savoir plus sur l'exécution de code SQL dans une base de données Microsoft SQL spécifique à l'aide du [mssql\$1operator, consultez le](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/1.10.12/_api/airflow/operators/mssql_operator/index.html?highlight=mssqloperator#airflow.operators.mssql_operator.MsSqlOperator) guide de référence Apache Airflow.*