Criar objetos de banco de dados

Para criar um banco de dados

Para obter informações sobre bancos de dados, consulte CREATE DATABASE no Guia do desenvolvedor de banco de dados do Amazon Redshift.

1. Selecione Create (Criar) e escolha Database (Banco de dados).

2. Insira um Database name (Nome do banco de dados).

3. (Opcional) Selecione Users and groups (Usuários e grupos) e escolha um Database user (Usuário do banco de dados).

4. (Opcional) Você pode criar o banco de dados por meio da unidade de compartilhamento de dados ou do AWS Glue Data Catalog. Para obter mais informações sobre o AWS Glue, consulte O que é o AWS Glue? no Guia do desenvolvedor do AWS Glue.

   • (Opcional) Selecione Criar usando uma unidade de compartilhamento de dados e escolha Selecione uma unidade de compartilhamento de dados. A lista inclui unidades de compartilhamento de dados do produtor que podem ser usadas para criar uma unidade de compartilhamento de dados do consumidor no cluster ou grupo de trabalho atual.

   • (Opcional) Selecione Criar usando o AWS Glue Data Catalog e Selecione um banco de dados do AWS Glue. Em Esquema do catálogo de dados, insira o nome que será usado para o esquema ao se referir aos dados em um nome de três partes (database.schema.table).

5. Selecione Criar banco de dados.

   O novo banco de dados é exibido no painel de exibição em árvore.

   Ao passar pela etapa opcional de consultar um banco de dados criado por uma unidade de compartilhamento de dados, conecte-se a um banco de dados do Amazon Redshift no cluster ou grupo de trabalho (por exemplo, o banco de dados padrão dev) e use a notação de três partes (database.schema.table) que faça referência ao nome do banco de dados que você criou quando selecionou Criar usando uma unidade de compartilhamento de dados. O banco de dados da unidade de compartilhamento de dados está listado na guia “Editor” do editor de consultas v2 mas não está habilitado para conexão direta.

   Ao passar pela etapa opcional de consultar um banco de dados criado por meio de um AWS Glue Data Catalog, conecte-se ao banco de dados do Amazon Redshift no cluster ou grupo de trabalho (por exemplo, o banco de dados padrão dev) e use a notação de três partes (database.schema.table) que faça referência ao nome do banco de dados que você criou quando selecionou Criar usando o AWS Glue Data Catalog, o esquema que você nomeou em Esquema do catálogo de dados e a tabela no AWS Glue Data Catalog. Similar a:

   SELECT * FROM glue-database.glue-schema.glue-table

   nota

   Confirme se conexão com o banco de dados padrão está utilizando o método de conexão Credenciais temporárias usando sua identidade do IAM e se as credenciais do IAM receberam privilégios de uso para o banco de dados do AWS Glue.

   GRANT USAGE ON DATABASE glue-database to "IAM:MyIAMUser"

   O banco de dados do AWS Glue está listado na guia “Editor” do editor de consultas v2 mas não está habilitado para conexão direta.

   Para obter mais informações sobre como consultar um AWS Glue Data Catalog, consulte Trabalhar com unidades de compartilhamento de dados gerenciadas pelo Lake Formation como consumidor e Trabalhar com unidades de compartilhamento de dados gerenciadas pelo Lake Formation como produtor no Guia do desenvolvedor de banco de dados do Amazon Redshift.

Exemplo de criação de um banco de dados como consumidor da unidade de compartilhamento de dados

O exemplo a seguir descreve um cenário específico que foi usado para criar um banco de dados com base em uma unidade de compartilhamento de dados usando o editor de consultas v2. Analise esse cenário para saber como você pode criar um banco de dados com base em uma unidade de compartilhamento de dados em seu ambiente. Esse cenário usa dois clusters: cluster-base (o cluster do produtor) e cluster-view (o cluster do consumidor).

1. Use o console do Amazon Redshift para criar uma unidade de compartilhamento de dados para a tabela category2 no cluster cluster-base. A unidade de compartilhamento de dados do produtor é chamada datashare_base.

   Para obter informações sobre como criar unidades de compartilhamento de dados, consulte Compartilhar dados entre clusters no Amazon Redshift no Guia do desenvolvedor de banco de dados do Amazon Redshift.

2. Use o console do Amazon Redshift para aceitar a unidade de compartilhamento de dados datashare_base como consumidor para a tabela category2 no cluster cluster-view.

3. Exiba o painel de visualização em árvore no editor de consultas v2, que mostra a hierarquia de cluster-base como:

   • Cluster: cluster-base

     • Banco de dados: dev

       • Esquema: public

         • Tabelas: category2

4. Selecione Create (Criar) e escolha Database (Banco de dados).

5. Insira see_datashare_base em Nome do banco de dados.

6. Selecione Criar usando uma unidade de compartilhamento de dados e escolha Selecione uma unidade de compartilhamento de dados. Escolha datashare_base para usar como fonte do banco de dados que você está criando.

   O painel de visualização em árvore no editor de consultas v2 mostra a hierarquia de cluster-view como:

   • Cluster: cluster-view

     • Banco de dados: see_datashare_base

       • Esquema: public

         • Tabelas: category2

7. Ao consultar os dados, conecte-se ao banco de dados padrão do cluster cluster-view (normalmente chamado dev), mas faça referência ao banco de dados da unidade de compartilhamento de dados see_datashare_base no SQL.

   nota

   Na visualização do editor de consultas v2, o cluster selecionado é cluster-view. O banco de dados selecionado é dev. O banco de dados see_datashare_base está listado mas não está habilitado para conexão direta. Você escolhe o banco de dados dev e faz referência a see_datashare_base no SQL que executa.

   SELECT * FROM "see_datashare_base"."public"."category2";

   A consulta recupera dados da unidade de compartilhamento de dados datashare_base no cluster cluster_base.

Exemplo de criação de um banco de dados por meio de um AWS Glue Data Catalog

O exemplo a seguir descreve um cenário específico que foi usado para criar um banco de dados por meio de um AWS Glue Data Catalog usando o editor de consultas v2. Analise esse cenário para saber como você pode criar um banco de dados por meio de um AWS Glue Data Catalog em seu ambiente. Esse cenário usa um cluster, cluster-view, para conter o banco de dados que você cria.

1. Selecione Create (Criar) e escolha Database (Banco de dados).

2. Insira data_catalog_database em Nome do banco de dados.

3. Selecione Criar usando um AWS Glue Data Catalog e escolha Selecione um banco de dados do AWS Glue. Escolha glue_db para usar como fonte do banco de dados que você está criando.

   Escolha Esquema do catálogo de dados e insira myschema como o nome do esquema a ser usado na notação de três partes.

   O painel de visualização em árvore no editor de consultas v2 mostra a hierarquia de cluster-view como:

   • Cluster: cluster-view

     • Banco de dados: data_catalog_database

       • Esquema: myschema

         • Tabelas: category3

4. Ao consultar os dados, conecte-se ao banco de dados padrão do cluster cluster-view (normalmente chamado dev), mas faça referência ao banco de dadosdata_catalog_database no SQL.

   nota

   Na visualização do editor de consultas v2, o cluster selecionado é cluster-view. O banco de dados selecionado é dev. O banco de dados data_catalog_database está listado mas não está habilitado para conexão direta. Você escolhe o banco de dados dev e faz referência a data_catalog_database no SQL que executa.

   SELECT * FROM "data_catalog_database"."myschema"."category3";

   A consulta recupera dados catalogados pelo AWS Glue Data Catalog.

Para criar um esquema

Para obter informações sobre esquemas, consulte Esquemas no Guia do desenvolvedor de banco de dados do Amazon Redshift.

1. Selecione Create (Criar) e escolha Schema (Esquema).

2. Digite um Schema name (Nome do esquema).

3. Escolha Local ou External (Externo) como Schema type (Tipo de esquema).

   Para obter mais informações sobre esquemas, consulte CREATE SCHEMA no Guia do desenvolvedor de banco de dados do Amazon Redshift. Para obter mais informações sobre esquemas, consulte EXTERNAL SCHEMA no Guia do desenvolvedor de banco de dados do Amazon Redshift.

4. Se escolher External (Externo), você terá as opções de um esquema externo a seguir.

   • Glue Data Catalog: para criar um esquema externo no Amazon Redshift que se refira a tabelas no AWS Glue. Além de escolher o banco de dados do AWS Glue, selecione o perfil do IAM associado ao cluster e o perfil do IAM associado ao catálogo de dados.

   • PostgreSQL: para criar um esquema externo no Amazon Redshift que se refira a um banco de dados do Amazon RDS para PostgreSQL ou do Amazon Aurora compatível com PostgreSQL. Forneça também as informações de conexão com o banco de dados. Para obter mais informações sobre consultas federadas, consulte Querying data with federated queries (Consultar dados com consultas federadas) no Guia do .de banco de dados do Amazon Redshift.

   • MySQL: para criar um esquema externo no Amazon Redshift que se refira a um banco de dados do Amazon RDS para MySQL ou do Amazon Aurora compatível com MySQL. Forneça também as informações de conexão com o banco de dados. Para obter mais informações sobre consultas federadas, consulte Querying data with federated queries (Consultar dados com consultas federadas) no Guia do .de banco de dados do Amazon Redshift.

5. Selecione Create schema (Criar esquema).

   O novo esquema aparece no painel de exibição em árvore.

Para criar uma tabela do

É possível criar uma tabela com base em um arquivo de valores separados por vírgulas (CSV) especificado ou define cada coluna da tabela. Para obter mais informações, consulte Design de tabelas e CREATE TABLE no Guia do desenvolvedor de banco de dados do Amazon Redshift.

Selecione Open query in editor (Abrir consulta no editor) para visualizar e editar a instrução CREATE TABLE antes de executar a consulta para criar a tabela.

1. Escolha Create (Criar) Table (Tabela).

2. Escolha um esquema.

3. Escolha um nome da tabela.

4. Selecione Add field (Adicionar campo) para adicionar uma coluna.

5. Use um arquivo CSV como modelo para a definição da tabela:

   1. Selecione Load from CSV (Carregar do CSV).

   2. Navegue até o local do arquivo.

      Se você usar um arquivo CSV, certifique-se de que a primeira linha do arquivo contém os cabeçalhos da coluna.

   3. Escolha o arquivo selecione Open (Abrir). Confirme que os nomes das colunas e os tipos de dados são os que você deseja.

6. Para cada coluna, escolha a coluna e as opções que deseja:

   • Escolha um valor para Encoding (Codificação).

   • Escolha um Default value (Valor padrão).

   • Ative Automatically increment (Incrementar automaticamente), se quiser que os valores da coluna sejam incrementados. Em seguida, especifique um valor para o Auto increment seed (Incrementar seed automaticamente) e Auto increment step (Etapa de incremento automático).

   • Ative Not NULL (Não NULL), se a coluna deve sempre conter um valor.

   • Digite o valor de Size (Tamanho) para a coluna.

   • Ative Primary key (Chave primária), se quiser que a coluna seja uma chave primária.

   • Ative Unique key (Chave exclusiva), se quiser que a coluna seja uma chave exclusiva.

7. (Opcional) Escolha Table details (Detalhes da tabela) e selecione uma das opções a seguir:

   • Coluna e estilo da chave de distribuição.

   • Coluna de chave de classificação e tipo de classificação.

   • Ative Backup para incluir a tabela em snapshots.

   • Ative Temporary table (Tabela temporária) para criar a tabela como uma tabela temporária.

8. Selecione Open query in editor (Abrir consulta no editor) para continuar especificando opções para definir a tabela ou escolha Create table (Criar tabela) para criar a tabela.

Como criar uma função do

1. Selecione Create (Criar) e escolha Function (Função).

2. Em Type (Tipo), escolha SQL ou Python.

3. Escolha um valor para Schema (Esquema).

4. Insira um valor para Name (Nome) da função.

5. Insira um valor para Volatility (Volatilidade) da função.

6. Selecione Parameters (Parâmetros) por tipos de dados na ordem dos parâmetros de entrada.

7. Em Returns (Retornos), escolha um tipo de dados.

8. Insira o código do programa SQL ou programa Python da função.

9. Escolha Criar.