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Amazon S3와 Aurora PostgreSQL 호환 통합
Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 확장 가능하고 내구성이 뛰어나며 가용성이 높고 비용 효율적인 데이터 스토리지를 제공하는 객체 스토리지 서비스입니다. Amazon Aurora PostgreSQL 호환 버전은 S3 버킷에 대한 직접 읽기 및 쓰기 액세스를 제공하는 확장을 통해 Amazon S3와 통합됩니다. aws_s3 이 통합은 데이터 수집, 백업 및 기타 데이터 관련 작업을 포함한 데이터 교환을 용이하게 합니다.
aws_s3 사용 사례 및 상위 수준 단계
Amazon S3와 통합의 가장 일반적인 상위 수준 사용 사례 및 이점은 다음과 같습니다.
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Amazon S3에서 데이터 수집 ‒
aws_s3확장을 사용하여 Amazon S3에 저장된 쉼표로 구분된 값(CSV), JSON 또는 기타 파일 형식의 데이터를 Aurora PostgreSQL 호환 테이블로 직접 로드합니다. 이는 배치 데이터 수집 프로세스, ETL(추출, 변환 및 로드) 워크플로 또는 데이터 마이그레이션에 특히 유용합니다. -
Amazon S3로 데이터 내보내기 ‒ Aurora PostgreSQL 호환 테이블에서 CSV, JSON 또는 기타 파일 형식으로 데이터를 내보내고 Amazon S3에 데이터를 저장합니다. 이는 데이터 아카이빙, 백업 또는 다른 시스템 또는 서비스와 데이터 공유에 유용합니다.
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Amazon S3에서 직접 데이터 쿼리 ‒ 데이터를 테이블에 로드하지 않고 Aurora PostgreSQL 호환 데이터베이스에서 직접 Amazon S3의 CSV 또는 JSON 파일에 저장된 데이터를 쿼리합니다. 이는 일회성 데이터 분석 또는 탐색 데이터 처리에 유용합니다.
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백업 및 복원 ‒ Amazon S3를 Aurora PostgreSQL 호환 데이터베이스의 백업 대상으로 사용합니다. 이렇게 하면 추가 데이터 보호 계층이 제공되며 필요한 경우 Amazon S3 백업에서 데이터베이스를 복원할 수 있습니다.
Aurora PostgreSQL 호환 DB 클러스터를 S3 버킷과 통합하려면 다음 상위 수준 단계를 사용합니다.
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PostgreSQL 클라이언트를 사용하여 Aurora PostgreSQL 호환 클러스터에 연결하고
aws_s3확장을 생성합니다.create extension aws_s3 -
S3 버킷 및 필수 역할에 대한 액세스를 설정합니다. 자세한 단계는 AWS 설명서를 참조하세요.
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psql 쿼리를 사용하여 데이터베이스에서 데이터를 가져오거나 내보냅니다.
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Amazon S3에서 Aurora PostgreSQL 호환 테이블로 파일을 가져오려면 다음 명령을 실행합니다.
SELECT aws_s3.table_import_from_s3( 'Table_Name', '', '(format text)', aws_commons.create_s3_uri('S3_BUCKETNAME', 'FileName.dat','Region-Name') ); -
Aurora PostgreSQL 호환 테이블에서 Amazon S3로 파일을 내보내려면 다음 명령을 실행합니다.
SELECT * FROM aws_s3.query_export_to_s3('TABLE_NAME', aws_commons.create_s3_uri('S3_BUCKETNAME', 'FileName.dat', 'Region-Name') ); -
SQL 쿼리를 사용하여 Amazon S3로 내보내려면 다음 명령을 실행합니다.
SELECT * FROM aws_s3.query_export_to_s3('SELECT * FROM data_table', aws_commons.create_s3_uri('S3_BUCKETNAME', 'FileName.dat', 'Region-Name') );
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