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# Amazon S3와 Aurora PostgreSQL 호환 통합
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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
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Amazon S3와 통합의 가장 일반적인 상위 수준 사용 사례 및 이점은 다음과 같습니다.
+ **Amazon S3에서 데이터 수집** ‒ `aws_s3` 확장을 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.
+ **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.
+ **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.

1. PostgreSQL 클라이언트를 사용하여 Aurora PostgreSQL 호환 클러스터에 연결하고 `aws_s3` 확장을 생성합니다.

   ```
   create extension aws_s3
   ```

1. S3 버킷 및 필수 역할에 대한 액세스를 설정합니다. 자세한 단계는 [AWS 설명서를](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PostgreSQL.S3Import.html#USER_PostgreSQL.S3Import.AccessPermission) 참조하세요.

1. psql 쿼리를 사용하여 데이터베이스에서 데이터를 가져오거나 내보냅니다.
   + 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') );
     ```