Esecuzione di query sui dati replicati in Amazon Redshift - Amazon Redshift
Interrogazione di dati replicati con viste materializzate

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Esecuzione di query sui dati replicati in Amazon Redshift

Dopo aver aggiunto i dati all'origine, questi vengono replicati pressoché in tempo reale nel data warehouse Amazon Redshift e sono pronti per l'esecuzione di query. Per informazioni sulle metriche di integrazione e sulle statistiche delle tabelle, consulta Metriche per le integrazioni zero ETL.

Nota

Poiché un database è uguale a uno schema in MySQL, Il mio livello di SQL database viene mappato al livello dello schema di Amazon Redshift. Nota questa differenza di mappatura quando esegui una query sui dati replicati da Aurora My o for MySQL. RDS SQL

Per interrogare i dati replicati

  1. Accedi alla console Amazon Redshift e scegli Editor di query v2.

  2. Connettiti al gruppo di lavoro Amazon Redshift serverless o al cluster con provisioning di Amazon Redshift e scegli il database dall'elenco a discesa.

  3. Utilizza un'SELECTistruzione per selezionare tutti i dati replicati dallo schema e dalla tabella che hai creato nell'origine. Per distinguere tra maiuscole e minuscole, usa le virgolette doppie (" ") per i nomi di schemi, tabelle e colonne. Per esempio:

    SELECT * FROM "schema_name"."table_name";

    Puoi anche interrogare i dati utilizzando Amazon RedshiftCLI.

Interrogazione di dati replicati con viste materializzate

Puoi creare viste materializzate nel tuo database Amazon Redshift locale per trasformare i dati replicati tramite zero integrazioni. ETL Connettiti al database locale e utilizza le query tra database per accedere ai database di destinazione. Puoi utilizzare nomi di oggetti completi con la notazione in tre parti (destination-database-name.schema-name.table-name) oppure creare uno schema esterno che faccia riferimento alla coppia database-schema di destinazione e utilizzare la notazione in due parti (.table-name). external-schema-name Per ulteriori informazioni sulle query tra database, consulta Esecuzione di query sui dati tra database.

Utilizzate l'esempio seguente per creare e inserire dati di esempio in sales_zetl e event_zetl tabelle dalla fonte tickit_zetl. Le tabelle vengono replicate nel database Amazon Redshift zetl_int_db.

CREATE TABLE sales_zetl (
        salesid integer NOT NULL primary key,
        eventid integer NOT NULL,
        pricepaid decimal(8, 2)
);
 
CREATE TABLE event_zetl (
        eventid integer NOT NULL PRIMARY KEY,
        eventname varchar(200)
);
       
INSERT INTO sales_zetl VALUES(1, 1, 3.33);
INSERT INTO sales_zetl VALUES(2, 2, 4.44);
INSERT INTO sales_zetl VALUES(3, 2, 5.55);
 
INSERT INTO event_zetl VALUES(1, "Event 1");
INSERT INTO event_zetl VALUES(2, "Event 2");

Puoi creare una vista materializzata per ottenere le vendite totali per ogni evento utilizzando la notazione in tre parti:

--three part notation zetl-database-name.schema-name.table-name 
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_transformed_sales_per_event_3p as
(SELECT eventname, sum(pricepaid) as total_price
FROM  zetl_int_db.tickit_zetl.sales_zetl S, zetl_int_db.tickit_zetl.event_zetl E
WHERE S.eventid = E.eventid
GROUP BY 1);

Puoi creare una vista materializzata per ottenere le vendite totali per ogni evento utilizzando la notazione in due parti:

--two part notation external-schema-name.table-name notation
CREATE EXTERNAL schema ext_tickit_zetl
FROM REDSHIFT
DATABASE zetl_int_db
SCHEMA tickit_zetl;
 
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_transformed_sales_per_event_2p
AS
(
    SELECT eventname, sum(pricepaid) as total_price
    FROM  ext_tickit_zetl.sales_zetl S, ext_tickit_zetl.event_zetl E
    WHERE S.eventid = E.eventid
    GROUP BY 1  
);

Per visualizzare le viste materializzate create usa l'esempio seguente.

SELECT * FROM mv_transformed_sales_per_event_3p;
 
+-----------+-------------+
| eventname | total_price |
+-----------+-------------+
| Event 1   | 3.33        |
| Event 2   | 9.99        |
+-----------+-------------+
 
SELECT * FROM mv_transformed_sales_per_event_2p;
 
+-----------+-------------+
| eventname | total_price |
+-----------+-------------+
| Event 1   | 3.33        |
| Event 2   | 9.99        |
+-----------+-------------+