Para recursos semelhantes aos do Amazon Timestream para, considere o Amazon Timestream LiveAnalytics para InfluxDB. Ele oferece ingestão de dados simplificada e tempos de resposta de consulta de um dígito em milissegundos para análises em tempo real. Saiba mais [aqui](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html).

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# Utilizar o console
<a name="console_timestream"></a>

 Você pode usar o AWS Management Console do Timestream Live Analytics para criar, editar, excluir, descrever e listar bancos de dados e tabelas. Você também pode usar o console para executar consultas.

**Topics**
+ [

## Tutorial
](#console_timestream.db-w-sample-data)
+ [

## Criar um banco de dados
](#console_timestream.db.using-console)
+ [

## Criar uma tabela
](#console_timestream.table.using-console)
+ [

## Execute uma consulta
](#console_timestream.queries.using-console)
+ [

## Criar uma consulta agendada
](#console_timestream.scheduledquery.using-console)
+ [

## Excluir uma consulta agendada
](#console_timestream.scheduledquerydeletedisable.using-console)
+ [

## Excluir uma tabela
](#console_timestream.delete-table.using-console)
+ [

## Excluir um banco de dados
](#console_timestream.delete-db.using-console)
+ [

## Editar uma tabela
](#console_timestream.edit-table.using-console)
+ [

## Editar um banco de dados
](#console_timestream.edit-db.using-console)

## Tutorial
<a name="console_timestream.db-w-sample-data"></a>

 Este tutorial mostra como criar um banco de dados preenchido com conjuntos de dados de amostra e executar consultas de amostra. Os conjuntos de dados de amostra usados neste tutorial são vistos com frequência em DevOps IoT e cenários. O conjunto de dados IoT contém dados de séries temporais, como velocidade, localização e carga de um caminhão, para agilizar o gerenciamento da frota e identificar oportunidades de otimização. O DevOps conjunto de dados contém métricas de instância do EC2, como utilização de CPU, rede e memória, para melhorar o desempenho e a disponibilidade dos aplicativos. Aqui está um [tutorial em vídeo](https://www.youtube.com/watch?v=YBWCGDd4ChQ) com as instruções descritas nesta seção 

Siga estas etapas para criar um banco de dados preenchido com os conjuntos de dados de amostra e executar consultas de amostra usando o AWS console.

1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream).

1. No painel de navegação, escolha **Bancos de dados**

1. Clique em **Criar banco de dados**.

1. Na página Criar banco de dados, faça o seguinte:
   + **Escolha a configuração**: selecione **Banco de dados de amostra**.
   + **Nome**: insira um nome de banco de dados sua escolha.
   + **Escolha conjuntos de dados de amostra** **— Selecione IoT e. **DevOps****
   +  Clique em **Criar banco de dados** para criar um banco de dados contendo duas tabelas — IoT e DevOps preenchidas com dados de amostra. 

1. No painel de navegação, selecione **Editor de consultas**.

1. Selecione **Consultas de amostra** no menu superior.

1. Clique em uma das consultas de amostra. Isso levará você de volta ao editor de consultas com o editor preenchido com a consulta de amostra.

1. Clique em **Executar** para executar a consulta e ver seus resultados.

## Criar um banco de dados
<a name="console_timestream.db.using-console"></a>

Siga estas etapas para criar um banco de dados usando o AWS console.

1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream).

1. No painel de navegação, escolha **Bancos de dados**

1. Clique em **Criar banco de dados**.

1. Na página Criar banco de dados, faça o seguinte.
   + **Escolher configuração**: selecione **Banco de dados padrão**.
   + **Nome**: insira um nome de banco de dados sua escolha.
   + **Criptografia**: escolha uma chave KMS ou use a opção padrão, na qual o Timestream Live Analytics criará uma chave KMS em sua conta, caso ela ainda não exista.

1.  Clique em **Criar banco de dados** para criar um banco de dados.

## Criar uma tabela
<a name="console_timestream.table.using-console"></a>

Siga estas etapas para criar uma tabela usando o AWS console.

1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream).

1. No painel de navegação, selecione **Tabelas**.

1. Clique em **Criar tabela**.

1. Na página Criar tabela, faça o seguinte:
   + **Nome do banco de dados**: selecione o nome do banco de dados criado em [Criar um banco de dados](#console_timestream.db.using-console).
   + **Nome da tabela**: insira um nome de tabela que quiser.
   + **Retenção do armazenamento na memória**: especifique por quanto tempo você deseja reter os dados no armazenamento na memória. O armazenamento de memória processa os dados recebidos, incluindo dados de chegada tardia (dados com um registro de data e hora anterior à hora atual) e é otimizado para consultas rápidas. point-in-time
   + **Retenção do armazenamento magnético**: especifique por quanto tempo você deseja reter os dados no armazenamento magnético. O armazenamento magnético é destinado ao armazenamento de longo prazo e é otimizado para consultas analíticas rápidas.

1.  Clique em **Criar tabela**.

## Execute uma consulta
<a name="console_timestream.queries.using-console"></a>

Siga estas etapas para executar consultas usando o AWS console.

1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream).

1. No painel de navegação, selecione **Editor de consultas**.

1. No painel esquerdo, selecione o banco de dados criado no [Criar um banco de dados](#console_timestream.db.using-console).

1. No painel esquerdo, selecione o banco de dados criado no [Criar uma tabela](#console_timestream.table.using-console).

1. Você pode executar uma consulta no editor de consultas. Para ver as 10 linhas mais recentes na tabela, execute: 

   ```
   SELECT * FROM <database_name>.<table_name> ORDER BY time DESC LIMIT 10
   ```

1. (Opcional) Ative **Ativar insights** para obter informações sobre a eficiência de suas consultas. 

## Criar uma consulta agendada
<a name="console_timestream.scheduledquery.using-console"></a>

Siga estas etapas para criar uma consulta agendada usando o AWS console.

1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream).

1. No painel de navegação, escolha **Consultas agendadas**.

1. Clique em **Criar consulta agendada**.

1. Nas seções **Nome da consulta** e **Tabela de destino**, insira o seguinte.
   + **Nome**: insira um nome de consulta.
   + **Nome do banco de dados**: selecione o nome do banco de dados criado em [Criar um banco de dados](#console_timestream.db.using-console).
   + **Nome da tabela**: selecione o nome da tabela criada no [Criar uma tabela](#console_timestream.table.using-console).

1. Na seção **Declaração consulta**, insira uma declaração de consulta válida. Em seguida, clique em **Validar consulta**.

1. Em **Modelo de tabela de destino**, defina o modelo para quaisquer atributos indefinidos. Você pode usar o **Visual Builder** ou o JSON.

1. Na seção **Executar agendamento**, escolha **Taxa fixa** ou **Expressão Chron**. Para expressões chron, consulte [Expressões de agendamento para consultas agendadas](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/scheduledqueries-schedule.html) para mais detalhes sobre expressões de agendamento. 

1. Na seção **Tópico do SNS**, insira o tópico do SNS que será usado para notificação.

1. Na seção **Relatório de log de erros**, insira o local do S3 que será usado para relatar erros.

   Selecione o **Encryption key type** (Tipo de chave de criptografia).

1. Na seção **Configurações de segurança** da **chave AWS KMS**, escolha o tipo de chave AWS KMS.

   Insira a **função do IAM** que o Timestream LiveAnalytics usará para executar a consulta agendada. Consulte os [Exemplos de políticas do IAM para consultas agendadas](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/security_iam_id-based-policy-examples.html#security_iam_id-based-policy-examples-sheduledqueries) para obter detalhes sobre as permissões necessárias e a relação de confiança para o perfil.

1.  Clique em **Criar consulta agendada**.

## Excluir uma consulta agendada
<a name="console_timestream.scheduledquerydeletedisable.using-console"></a>

Siga estas etapas para excluir ou desabilitar uma consulta agendada usando o console AWS .

1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream).

1. No painel de navegação, escolha **Consultas agendadas**

1. Selecione a consulta agendada criada no [Criar uma consulta agendada](#console_timestream.scheduledquery.using-console).

1. Selecione **Ações**.

1. Escolha **Desativar** ou **Excluir**.

1. Se você selecionou Excluir, confirme a ação e selecione **Excluir**.

## Excluir uma tabela
<a name="console_timestream.delete-table.using-console"></a>

Siga estas etapas para excluir um banco de dados usando o AWS console.

1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream).

1. No painel de navegação, selecione **Tabelas**.

1. Selecione a tabela que você criou em [Criar uma tabela](#console_timestream.table.using-console).

1. Clique em **Excluir**.

1. Digite *delete* na caixa de confirmação.

## Excluir um banco de dados
<a name="console_timestream.delete-db.using-console"></a>

Siga estas etapas para excluir um banco de dados usando o AWS console: 

1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream).

1. No painel de navegação, escolha **Bancos de dados**

1. Selecione o banco de dados que você criou em **Criar um banco de dados**.

1. Clique em **Excluir**.

1. Digite *delete* na caixa de confirmação.

## Editar uma tabela
<a name="console_timestream.edit-table.using-console"></a>

Siga estas etapas para editar uma tabela usando o AWS console.

1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream).

1. No painel de navegação, selecione **Tabelas**.

1. Selecione a tabela que você criou em [Criar uma tabela](#console_timestream.table.using-console).

1. Clique em **Editar**

1. Edite os detalhes da tabela e salve.
   + **Retenção do armazenamento na memória**: especifique por quanto tempo você deseja reter os dados no armazenamento na memória. O armazenamento de memória processa os dados recebidos, incluindo dados de chegada tardia (dados com um registro de data e hora anterior à hora atual) e é otimizado para consultas rápidas. point-in-time
   + **Retenção do armazenamento magnético**: especifique por quanto tempo você deseja reter os dados no armazenamento magnético. O armazenamento magnético é destinado ao armazenamento de longo prazo e é otimizado para consultas analíticas rápidas.

## Editar um banco de dados
<a name="console_timestream.edit-db.using-console"></a>

Siga estas etapas para editar um banco de dados usando o AWS console.

1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream).

1. No painel de navegação, escolha **Bancos de dados**

1. Selecione o banco de dados que você criou em **Criar um banco de dados**.

1. Clique em **Editar**

1. Edite os detalhes do banco de dados e salve.