데이터베이스 생성

새 레벨을 생성합니다.

데이터베이스를 생성하려면 슈퍼 사용자이거나 CREATEDB 권한이 있어야 합니다. 제로 ETL 통합과 연결된 데이터베이스를 생성하려면 수퍼유저이거나 CREATEDB 권한과 CREATEDB 권한이 모두 있어야 합니다.

트랜잭션 블록(BEGIN ... END) 내에서는 CREATE DATABASE를 실행할 수 없습니다. 버전 관리에 대한 자세한 내용은 직렬화 가능 격리 단원을 참조하십시오.

구문

CREATE DATABASE database_name 
[ { [ WITH ]
    [ OWNER [=] db_owner ]
    [ CONNECTION LIMIT { limit | UNLIMITED } ]
    [ COLLATE { CASE_SENSITIVE | CASE_INSENSITIVE } ]
    [ ISOLATION LEVEL { SERIALIZABLE | SNAPSHOT } ]
  }
  | { [ WITH PERMISSIONS ] FROM DATASHARE datashare_name ] OF [ ACCOUNT account_id ] NAMESPACE namespace_guid }
  | { FROM { { ARN '<arn>' } { WITH DATA CATALOG SCHEMA '<schema>' | WITH NO DATA CATALOG SCHEMA } }
             | { INTEGRATION '<integration_id>' [ DATABASE '<source_database>' ] [SET {REFRESH_INTERVAL <interval>} ] } }
  | { IAM_ROLE  {default | 'SESSION' | 'arn:aws:iam::<account-id>:role/<role-name>' } }
]

파라미터

datashare와 함께 CREATE DATABASE를 사용하기 위한 구문

다음 구문에서는 동일한 AWS 계정 내에서 데이터를 공유하기 위해 datashare에서 데이터베이스를 생성하는 데 사용되는 CREATE DATABASE 명령을 설명합니다.

CREATE DATABASE database_name
[ [ WITH PERMISSIONS ] FROM DATASHARE datashare_name ] OF [ ACCOUNT account_id ] NAMESPACE namespace_guid

다음 구문에서는 AWS 계정 간에 데이터를 공유하기 위해 datashare에서 데이터베이스를 생성하는 데 사용되는 CREATE DATABASE 명령을 설명합니다.

CREATE DATABASE database_name
[ [ WITH PERMISSIONS ] FROM DATASHARE datashare_name ] OF ACCOUNT account_id NAMESPACE namespace_guid

datashare와 함께 CREATE DATABASE를 사용하기 위한 파라미터

datashare를 위한 CREATE DATABASE 사용 노트

데이터베이스 수퍼유저는 CREATE DATABASE를 사용하여 AWS 계정 내의 datashare에서 데이터베이스를 생성할 때 NAMESPACE 옵션을 지정합니다. ACCOUNT 옵션은 선택 사항입니다. CREATE DATABASE를 사용하여 AWS 여러 계정의 데이터 공유에서 데이터베이스를 생성하는 경우 프로듀서의 ACCOUNT 및 NAMESPACE 옵션을 모두 지정합니다.

소비자 클러스터에서 하나의 datashare에 대해 하나의 소비자 데이터베이스만 생성할 수 있습니다. 동일한 datashare를 참조하는 여러 소비자 데이터베이스를 만들 수 없습니다.

AWS Glue Data Catalog의 CREATE DATABASE

AWS Glue 데이터베이스 ARN을 사용하여 데이터베이스를 생성하려면 CREATE DATABASE 명령에 ARN을 지정합니다.

CREATE DATABASE sampledb FROM ARN <glue-database-arn> WITH NO DATA CATALOG SCHEMA;

선택적으로 IAM_ROLE 파라미터에 값을 제공할 수도 있습니다. 파라미터 및 허용되는 값에 대한 자세한 내용은 파라미터를 참조하세요.

다음은 IAM 역할을 사용하여 ARN에서 데이터베이스를 만드는 방법을 보여주는 예제입니다.

CREATE DATABASE sampledb FROM ARN <glue-database-arn> WITH NO DATA CATALOG SCHEMA IAM_ROLE <iam-role-arn>

CREATE DATABASE sampledb FROM ARN <glue-database-arn> WITH NO DATA CATALOG SCHEMA IAM_ROLE default;

DATA CATALOG SCHEMA를 사용하여 데이터베이스를 생성할 수도 있습니다.

CREATE DATABASE sampledb FROM ARN <glue-database-arn> WITH DATA CATALOG SCHEMA <sample_schema> IAM_ROLE default;

제로 ETL 통합 결과를 받을 데이터베이스 생성

제로 ETL 통합 ID를 사용하여 데이터베이스를 생성하려면 CREATE DATABASE 명령에 integration_id를 지정합니다.

CREATE DATABASE destination_db_name FROM INTEGRATION 'integration_id';

예를 들어, 먼저 SVV_INTEGRATION에서 통합 ID를 검색합니다.

SELECT integration_id FROM SVV_INTEGRATION;

그런 다음 검색된 통합 ID 중 하나를 사용하여 제로 ETL 통합을 받는 데이터베이스를 생성합니다.

CREATE DATABASE sampledb FROM INTEGRATION 'a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111';

제로 ETL 통합 소스 데이터베이스가 필요한 경우 예를 들어 지정합니다.

CREATE DATABASE sampledb FROM INTEGRATION 'a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111' DATABASE 'sourcedb';

데이터베이스의 새로고침 간격을 설정할 수도 있습니다. 예를 들어 제로 ETL 통합 소스의 데이터에 대해 새로고침 간격을 7,200초로 설정하려면 다음과 같이 합니다.

CREATE DATABASE myacct_mysql FROM INTEGRATION 'a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111' SET REFRESH_INTERVAL 7200;

SVV_INTEGRATION 카탈로그 뷰에서 integration_id, target_database, source, refresh_interval 등의 제로 ETL 통합에 관한 정보를 쿼리합니다.

SELECT * FROM svv_integration;

CREATE DATABASE의 제한 사항

Amazon Redshift는 데이터베이스에 대해 다음과 같은 제한 사항을 적용합니다.

데이터베이스 데이터 정렬

데이터 정렬은 데이터베이스 엔진이 SQL의 문자 형식 데이터를 비교하고 정렬하는 방법을 정의하는 일련의 규칙입니다. 대/소문자를 구분하지 않는 데이터 정렬은 가장 일반적으로 사용되는 데이터 정렬입니다. Amazon Redshift는 대/소문자를 구분하지 않는 데이터 정렬을 사용하여 다른 데이터 웨어하우스 시스템에서 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. 대/소문자를 구분하지 않는 데이터 정렬을 기본적으로 지원하는 Amazon Redshift는 배포 키, 정렬 키 또는 범위 제한 스캔과 같은 중요한 조정 또는 최적화 방법을 계속 사용합니다.

COLLATE 절은 데이터베이스의 모든 CHAR 및 VARCHAR 열에 대한 기본 데이터 정렬을 지정합니다. CASE_INSENSITIVE가 지정되면 모든 CHAR 또는 VARCHAR 열은 대/소문자를 구분하지 않는 데이터 정렬을 사용합니다. 데이터 정렬에 대한 자세한 내용은 콜레이션 시퀀스 섹션을 참조하세요.

대/소문자를 구분하지 않는 열에 삽입되거나 수집된 데이터는 원래 대/소문자를 유지합니다. 그러나 정렬 및 그룹화를 포함한 모든 비교 기반 문자열 연산은 대/소문자를 구분하지 않습니다. LIKE 조건자, 유사 및 정규식 함수와 같은 패턴 일치 연산도 대/소문자를 구분하지 않습니다.

다음 SQL 연산은 적용 가능한 데이터 정렬 의미 체계를 지원합니다.

Amazon Redshift Spectrum 및 Aurora PostgreSQL 연합 쿼리를 포함한 외부 쿼리의 경우 VARCHAR 또는 CHAR 열의 데이터 정렬은 현재 데이터베이스 수준 데이터 정렬과 동일합니다.

다음 예에서는 Amazon Redshift Spectrum 테이블을 쿼리합니다.

SELECT ci_varchar FROM spectrum.test_collation
WHERE ci_varchar = 'AMAZON';

ci_varchar
----------
amazon
Amazon
AMAZON
AmaZon
(4 rows)

데이터베이스 데이터 정렬을 사용하여 테이블을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 CREATE TABLE 섹션을 참조하세요.

COLLATE 함수에 대한 자세한 내용은 COLLATE 함수 섹션을 참조하세요.

데이터베이스 데이터 정렬 제한 사항

다음은 Amazon Redshift에서 데이터베이스 데이터 정렬 작업 시 제한 사항입니다.

이러한 쿼리가 작동하도록 하려면 COLLATE 함수를 사용하여 한 열의 데이터 정렬을 다른 열과 일치하도록 변환합니다. 자세한 내용은 COLLATE 함수 단원을 참조하십시오.

예시

데이터베이스 생성

다음 예에서는 TICKIT로 명명된 데이터베이스를 생성하고 사용자 DWUSER에게 소유권을 부여합니다.

create database tickit
with owner dwuser;

데이터베이스에 대한 세부 정보를 보려면 PG_DATABASE_INFO 카탈로그 테이블을 쿼리합니다.

select datname, datdba, datconnlimit
from pg_database_info
where datdba > 1;

 datname     | datdba | datconnlimit
-------------+--------+-------------
 admin       |    100 | UNLIMITED
 reports     |    100 | 100
 tickit      |    100 | 100         

다음 예에서는 SNAPSHOT 격리 수준의 sampledb 데이터베이스를 생성합니다.

CREATE DATABASE sampledb ISOLATION LEVEL SNAPSHOT;

다음 예에서는 datashare salesshare에서 데이터베이스 sales_db를 생성합니다.

CREATE DATABASE sales_db FROM DATASHARE salesshare OF NAMESPACE '13b8833d-17c6-4f16-8fe4-1a018f5ed00d';

데이터베이스 데이터 정렬 예

대/소문자를 구분하지 않는 데이터베이스 생성

다음 예에서는 sampledb 데이터베이스를 생성하고, T1 테이블을 생성하고, 데이터를 T1 테이블에 삽입합니다.

create database sampledb collate case_insensitive;

SQL 클라이언트를 사용하여 방금 만든 새 데이터베이스에 연결합니다. Amazon Redshift 쿼리 에디터 v2를 사용하려면 에디터에서 sampledb를 선택합니다. RSQL을 사용하려면 다음과 같은 명령을 사용합니다.

\connect sampledb;

CREATE TABLE T1 (
  col1 Varchar(20) distkey sortkey
);

INSERT INTO T1 VALUES ('bob'), ('john'), ('Mary'), ('JOHN'), ('Bob');

그런 다음 쿼리에서 John을 포함하는 결과를 찾습니다.

SELECT * FROM T1 WHERE col1 = 'John';

 col1
 ------
 john
 JOHN
(2 row)

대/소문자를 구분하지 않는 순서

다음 예에서는 테이블 T1을 사용하여 대/소문자를 구분하지 않는 순서를 보여줍니다. Bob과bob 또는 John과 john의 순서는 대/소문자를 구분하지 않는 열에서 동일하기 때문에 비결정적입니다.

SELECT * FROM T1 ORDER BY 1;

 col1
 ------
 bob
 Bob
 JOHN
 john
 Mary
(5 rows)

마찬가지로 다음 예에서는 GROUP BY 절을 사용하여 대/소문자를 구분하지 않는 순서를 보여줍니다. Bob과 bob은 동일하며 같은 그룹에 속합니다. 어느 것이 결과에 나타나는지는 비결정적입니다.

SELECT col1, count(*) FROM T1 GROUP BY 1;

 col1 | count
 -----+------
 Mary |  1
 bob  |  2
 JOHN |  2
(3 rows)

대/소문자를 구분하지 않는 열에서 윈도 함수로 쿼리

다음 예에서는 대/소문자를 구분하지 않는 열에서 윈도 함수를 쿼리합니다.

SELECT col1, rank() over (ORDER BY col1) FROM T1;

 col1 | rank
 -----+------
 bob  |   1
 Bob  |   1
 john |   3
 JOHN |   3
 Mary |   5
(5 rows)

DISTINCT 키워드로 쿼리

다음 예에서는 DISTINCT 키워드로 T1 테이블을 쿼리합니다.

SELECT DISTINCT col1 FROM T1;

 col1
 ------
 bob
 Mary
 john
(3 rows)

UNION 절로 쿼리

다음 예에서는 테이블 T1 및 T2의 UNION 결과를 보여줍니다.

CREATE TABLE T2 AS SELECT * FROM T1;

SELECT col1 FROM T1 UNION SELECT col1 FROM T2;

 col1
 ------
 john
 bob
 Mary
(3 rows)