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Aurora PostgreSQL 互換の Amazon S3 との統合 - AWS 規範ガイダンス
aws_s3 ユースケースと大まかなステップ

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Aurora PostgreSQL 互換の Amazon S3 との統合

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) は、スケーラブルで耐久性があり、可用性が高く、費用対効果の高いデータストレージを提供するオブジェクトストレージサービスです。Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディションは、 aws_s3拡張機能を介して Amazon S3 と統合され、S3 バケットへの直接読み取りおよび書き込みアクセスを提供します。この統合により、データの取り込み、バックアップ、その他のデータ関連のオペレーションなど、データ交換が容易になります。

aws_s3 ユースケースと大まかなステップ

Amazon S3 と統合する最も一般的な高レベルのユースケースと利点は次のとおりです。

  • Amazon S3 からのデータ取り込み ‒ aws_s3拡張子を使用して、Amazon S3 に保存されているカンマ区切り値 (CSV)、JSON、またはその他のファイル形式から Aurora PostgreSQL 互換テーブルに直接データをロードします。これは、バッチデータ取り込みプロセス、ETL (抽出、変換、ロード) ワークフロー、またはデータ移行に特に役立ちます。

  • Amazon S3 へのデータエクスポート ‒ Aurora PostgreSQL 互換テーブルから CSV、JSON、またはその他のファイル形式にデータをエクスポートし、そのデータを Amazon S3 に保存します。これは、データのアーカイブ、バックアップ、または他のシステムやサービスとのデータの共有に役立ちます。

  • Amazon S3 から直接データをクエリする ‒ テーブルにデータをロードせずに、Aurora PostgreSQL 互換データベースから直接 Amazon S3 の CSV ファイルまたは JSON ファイルに保存されているデータをクエリします。これは、1 回限りのデータ分析または探索的データ処理に役立ちます。

  • バックアップと復元 ‒ Aurora PostgreSQL 互換データベースのバックアップ先として Amazon S3 を使用します。これにより、データ保護のレイヤーが追加され、必要に応じて Amazon S3 バックアップからデータベースを復元できます。

Aurora PostgreSQL 互換 DB クラスターを S3 バケットと統合するには、以下の大まかなステップを使用します。

  1. PostgreSQL クライアントを使用して Aurora PostgreSQL 互換クラスターに接続し、aws_s3拡張機能を作成します。

    create extension aws_s3

  2. S3 バケットと必要なロールへのアクセスを設定します。詳細な手順については、 AWS ドキュメントを参照してください。

  3. psql クエリを使用して、データベースからデータをインポートまたはエクスポートします。

    • Amazon S3 から Aurora PostgreSQL 互換テーブルにファイルをインポートするには、次のコマンドを実行します。

      SELECT aws_s3.table_import_from_s3( 'Table_Name', '',  '(format text)',
                                                   aws_commons.create_s3_uri('S3_BUCKETNAME', 'FileName.dat','Region-Name')  );

    • Aurora PostgreSQL 互換テーブルから Amazon S3 にファイルをエクスポートするには、次のコマンドを実行します。

      SELECT * FROM aws_s3.query_export_to_s3('TABLE_NAME', aws_commons.create_s3_uri('S3_BUCKETNAME', 'FileName.dat', 'Region-Name') );

    • SQL クエリを使用して Amazon S3 にエクスポートするには、次のコマンドを実行します。

      SELECT * FROM aws_s3.query_export_to_s3('SELECT * FROM data_table', aws_commons.create_s3_uri('S3_BUCKETNAME', 'FileName.dat', 'Region-Name') );