Inizia a usare i data warehouse Serverless Amazon Redshift

1. Apri la https://portal.aws.amazon.com/billing/registrazione.

2. Segui le istruzioni online.

   Quando si registra un AWS account, viene creato un utente root dell' AWS account. L'utente root ha accesso a tutti i AWS servizi e le risorse dell'account. Come best practice di sicurezza, assegna l'accesso amministrativo a un utente amministrativo e utilizza solo l'utente root per eseguire attività che richiedono l'accesso di un utente root.

Per configurare utilizzando le impostazioni predefinite:

1. Accedi a AWS Management Console e apri la console Amazon Redshift all'indirizzo. https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/

   Scegli Prova la versione di prova gratuita di Redshift Serverless.

2. In Configuration (Configurazione), scegli Use default settings (Utilizza impostazioni predefinite). Amazon Redshift Serverless crea uno spazio dei nomi predefinito con un gruppo di lavoro predefinito associato a questo spazio dei nomi. Seleziona Save configuration (Salva configurazione).

   Nota

   Un namespace è una raccolta di oggetti e utenti del database. I namespace raggruppano tutte le risorse utilizzate in Redshift Serverless, come schemi, tabelle, utenti, condivisioni di dati e istantanee.

   Un gruppo di lavoro è una raccolta di risorse di elaborazione. I gruppi di lavoro ospitano le risorse di elaborazione che Redshift Serverless utilizza per eseguire attività di calcolo.

   La schermata seguente mostra le impostazioni predefinite per Amazon Redshift Serverless.

   

3. Una volta completata la configurazione, scegliere Continue (Continua) per andare a Serverless dashboard (Pannello di controllo serverless). Puoi vedere che il gruppo di lavoro e lo spazio dei nomi serverless sono disponibili.

   

   Nota

   Se Redshift Serverless non crea correttamente il gruppo di lavoro, puoi fare quanto segue:

   • Risolvi eventuali errori segnalati da Redshift Serverless, come la presenza di un numero insufficiente di sottoreti in Amazon. VPC

   • Elimina lo spazio dei nomi scegliendo lo spazio dei nomi predefinito nella dashboard di Redshift Serverless, quindi scegliendo Azioni, Elimina spazio dei nomi. L'eliminazione di un namespace richiede diversi minuti.

   • Quando si apre nuovamente la console Redshift Serverless, viene visualizzata la schermata di benvenuto.

1. Per avviare l'editor di query v2 dalla console Amazon Redshift Serverless, scegli Esegui query sui data. Quando richiami l'editor di query v2 dalla console di Amazon Redshift Serverless, viene visualizzata una nuova scheda del browser con l'editor di query. L'editor di query v2 si connette dal computer client all'ambiente Amazon Redshift Serverless.

   

2. Per questa guida, utilizzerai il tuo account AWS amministratore e quello predefinito. AWS KMS keyPer informazioni sulla configurazione dell'editor di query v2, incluse le autorizzazioni necessarie, consulta Configuring your nella Account AWS Amazon Redshift Management Guide. Per informazioni sulla configurazione di Amazon Redshift per l'utilizzo di una chiave gestita dal cliente o per modificare KMS la chiave utilizzata da Amazon Redshift, consulta Changing AWS KMS the key for a namespace.

3. Per connettersi a un gruppo di lavoro, scegliere il nome del gruppo di lavoro nel pannello con struttura ad albero.

   

4. Quando ti connetti a un nuovo gruppo di lavoro per la prima volta nell'editor di query v2, devi selezionare il tipo di autenticazione da utilizzare per connetterti al gruppo di lavoro. Per questa guida, lascia selezionato Utente federato e scegli Crea connessione.

   

   Una volta connesso, puoi scegliere di caricare dati di esempio da Amazon Redshift serverless o da un bucket Amazon S3.

5. Nel gruppo di lavoro Amazon Redshift Serverless predefinito, espandi il database sample_data_dev. Esistono tre schemi di esempio corrispondenti a tre set di dati di esempio che puoi caricare nel database Amazon Redshift serverless. Scegli il set di dati di esempio che desideri caricare e scegli Apri notebook di esempio.

   

   Nota

   Un SQL notebook è un contenitore per celle Markdown. SQL È possibile utilizzare i taccuini per organizzare, annotare e condividere più SQL comandi in un unico documento.

6. Quando si caricano i dati per la prima volta, l'editor di query v2 richiederà di creare un database di esempio. Scegli Create (Crea) .

   

• Una volta che Amazon Redshift serverless ha terminato il caricamento dei dati di esempio, tutte le query di esempio vengono caricate nell'editor. Puoi scegliere Esegui tutto per eseguire tutte le query dai notebook di esempio.

  

  È inoltre possibile esportare i risultati come CSV file JSON o visualizzare i risultati in un grafico.

  

1. Prima di poter caricare dati da Amazon S3, devi prima creare un IAM ruolo con le autorizzazioni necessarie e collegarlo al tuo spazio dei nomi serverless. Per farlo, scegli Configurazione dello spazio dei nomi dal menu di navigazione, scegli il tuo spazio dei nomi e quindi scegli Sicurezza e crittografia. Quindi, scegli Gestisci ruoli. IAM

   

2. Espandi il menu Gestisci IAM ruoli e scegli Crea IAM ruolo.

   

3. Scegli il livello di accesso al bucket S3 che desideri concedere a questo ruolo e scegli Crea IAM ruolo come predefinito.

   

4. Scegli Save changes (Salva modifiche). È ora possibile caricare i dati di esempio da Amazon S3.

Caricamento di dati di esempio da Amazon S3

1. Nell'editor di query v2, scegli Aggiungi, quindi scegli Notebook per creare un nuovo notebook. SQL

   

2. Passaggio al database dev.

   

3. Per creare le tabelle.

   Se utilizzi l'editor di query v2, copia ed esegui le seguenti istruzioni per la creazione delle tabelle nel database dev. Per ulteriori informazioni sulla sintassi, consulta CREATETABLEla Amazon Redshift Database Developer Guide.

   create table users(
   userid integer not null distkey sortkey,
   username char(8),
   firstname varchar(30),
   lastname varchar(30),
   city varchar(30),
   state char(2),
   email varchar(100),
   phone char(14),
   likesports boolean,
   liketheatre boolean,
   likeconcerts boolean,
   likejazz boolean,
   likeclassical boolean,
   likeopera boolean,
   likerock boolean,
   likevegas boolean,
   likebroadway boolean,
   likemusicals boolean);                        
   
   create table event(
   eventid integer not null distkey,
   venueid smallint not null,
   catid smallint not null,
   dateid smallint not null sortkey,
   eventname varchar(200),
   starttime timestamp);
   
   create table sales(
   salesid integer not null,
   listid integer not null distkey,
   sellerid integer not null,
   buyerid integer not null,
   eventid integer not null,
   dateid smallint not null sortkey,
   qtysold smallint not null,
   pricepaid decimal(8,2),
   commission decimal(8,2),
   saletime timestamp);
   

4. Nell'editor di query v2, crea una nuova SQL cella nel tuo notebook.

   

5. Ora usa il COPY comando nell'editor di query v2 per caricare set di dati di grandi dimensioni da Amazon S3 o Amazon DynamoDB in Amazon Redshift. Per ulteriori informazioni sulla COPY sintassi, consulta COPYla Amazon Redshift Database Developer Guide.

   Puoi eseguire il COPY comando con alcuni dati di esempio disponibili in un bucket S3 pubblico. Esegui i seguenti SQL comandi nell'editor di query v2.

   COPY users 
   FROM 's3://redshift-downloads/tickit/allusers_pipe.txt' 
   DELIMITER '|' 
   TIMEFORMAT 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'
   IGNOREHEADER 1 
   REGION 'us-east-1'
   IAM_ROLE default;                    
                       
   COPY event
   FROM 's3://redshift-downloads/tickit/allevents_pipe.txt' 
   DELIMITER '|' 
   TIMEFORMAT 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'
   IGNOREHEADER 1 
   REGION 'us-east-1'
   IAM_ROLE default;
   
   COPY sales
   FROM 's3://redshift-downloads/tickit/sales_tab.txt' 
   DELIMITER '\t' 
   TIMEFORMAT 'MM/DD/YYYY HH:MI:SS'
   IGNOREHEADER 1 
   REGION 'us-east-1'
   IAM_ROLE default;
   

6. Dopo aver caricato i dati, crea un'altra SQL cella nel tuo notebook e prova alcune query di esempio. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo del SELECT comando, consulta SELECTla Amazon Redshift Developer Guide. Per comprendere la struttura e gli schemi dei dati di esempio, esplora l'utilizzo dell'editor di query v2.

   -- Find top 10 buyers by quantity.
   SELECT firstname, lastname, total_quantity 
   FROM   (SELECT buyerid, sum(qtysold) total_quantity
           FROM  sales
           GROUP BY buyerid
           ORDER BY total_quantity desc limit 10) Q, users
   WHERE Q.buyerid = userid
   ORDER BY Q.total_quantity desc;
   
   -- Find events in the 99.9 percentile in terms of all time gross sales.
   SELECT eventname, total_price 
   FROM  (SELECT eventid, total_price, ntile(1000) over(order by total_price desc) as percentile 
          FROM (SELECT eventid, sum(pricepaid) total_price
                FROM   sales
                GROUP BY eventid)) Q, event E
          WHERE Q.eventid = E.eventid
          AND percentile = 1
   ORDER BY total_price desc;