本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

CREATE DATABASE

建立新的資料庫。

若要建立資料庫，您必須是超級使用者或具有 CREATEDB 權限。若要建立與零 ETL 整合相關聯的資料庫，您必須是超級使用者或同時擁有 CREATEDB 和 CREATEUSER 權限。

您無法在交易區塊 (BEGIN ... END) 中執行 CREATE DATABASE。如需交易的相關資訊，請參閱 可序列化隔離。

語法

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

參數

搭配資料共用使用 CREATE DATABASE 的語法

下列語法說明 CREATE DATABASE 命令，用於從資料共用建立資料庫，以在相同 AWS 帳戶中共用資料。

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

下列語法說明 CREATE DATABASE 命令，用於從資料共用建立資料庫，以在 AWS 帳戶間共用資料。

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

搭配資料共用使用 CREATE DATABASE 的參數

用於資料共用的 CREATE DATABASE 使用說明

身為資料庫超級使用者，當您使用 CREATE DATABASE 從 AWS 帳戶中的資料共用建立資料庫時，請指定 NAMESPACE 選項。ACCOUNT 是選用選項。當您使用 CREATE DATABASE 從跨 AWS 帳戶的資料共用建立資料庫時，請指定來自生產者的 ACCOUNT 和 NAMESPACE。

您只能為取用者叢集上的一個資料共用建立一個取用者資料庫。您無法建立參照相同資料共用的多個取用者資料庫。

從 建立資料庫 AWS Glue Data Catalog

若要使用資料庫 ARN 建立 AWS Glue 資料庫，請在 CREATE DATABASE 命令中指定 ARN。

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

或者，您也可以為 IAM_ROLE 參數提供值。如需參數和接受值的相關資訊，請參閱參數。

以下是示範如何使用 IAM 角色從 ARN 建立資料庫的範例。

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;

您也可以使用 DATA CATALOG SCHEMA 建立資料庫。

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

建立資料庫以接收零 ETL 整合的結果

若要使用零 ETL 整合身分建立資料庫，請在 CREATE DATABASE 命令integration_id中指定 。

CREATE DATABASE destination_db_name FROM INTEGRATION 'integration_id';

例如，首先，從 SVV_INTEGRATION 擷取整合 ID；

SELECT integration_id FROM SVV_INTEGRATION;

然後使用擷取的其中一個整合 ID 來建立接收零 ETL 整合的資料庫。

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

需要零 ETL 整合來源資料庫時，例如指定 。

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

您也可以設定資料庫的重新整理間隔。例如，若要將來自零 ETL 整合來源的資料重新整理間隔設定為 7，200 秒：

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

查詢 SVV_INTEGRATION 目錄檢視以取得零 ETL 整合的相關資訊，例如 integration_id、target_database、source、fresh_interval 等。

SELECT * FROM svv_integration;

下列範例會從與開啟歷史記錄模式的整合中建立資料庫。

CREATE DATABASE sample_integration_db FROM INTEGRATION 'a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111' SET HISTORY_MODE = true;

CREATE DATABASE 限制

Amazon Redshift 會針對資料庫強制執行以下限制：

資料庫定序

定序是一組規則，用於定義資料庫引擎如何比較和排序 SQL 中的字元類型資料。不區分大小寫的定序是最常用的定序。Amazon Redshift 使用不區分大小寫的定序來協助從其他資料倉儲進行移轉。透過不區分大小寫定序的原生支援，Amazon Redshift 會繼續使用重要的調整或最佳化方法，例如分佈索引鍵、排序索引鍵或範圍限制掃描。

COLLATE 子句會指定資料庫中所有 CHAR 和 VARCHAR 資料欄的預設定序。如果指定 CASE_INSENSITIVE，則所有 CHAR 或 VARCHAR 資料欄都會使用不區分大小寫的定序。如需有關定序的資訊，請參閱 定序序列。

在不區分大小寫的資料欄中插入或擷取的資料將會保留其原始大小寫。但是所有基於比較的字串操作 (包括排序和分組) 也都不區分大小寫。模式比對操作 (如 LIKE 述詞、類似和規則表達式函數) 也不區分大小寫。

下列 SQL 操作支援適用的定序語意：

對於外部查詢 (包括 Amazon Redshift Spectrum 和 Aurora PostgreSQL 聯合查詢)，VARCHAR 或 CHAR 資料欄的定序會與目前的資料庫層級定序相同。

下列範例會查詢 Amazon Redshift Spectrum 資料表：

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

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

如需如何使用資料庫定序建立資料表的資訊，請參閱 CREATE TABLE。

如需 COLLATE 函數的詳細資訊，請參閱 COLLATE 函數。

資料庫定序限制

以下是在 Amazon Redshift 中使用資料庫定序時的限制：

若要讓這些查詢運作，請使用 COLLATE 函數來轉換一個資料行的定序，以比對另一個資料行。如需詳細資訊，請參閱COLLATE 函數。

範例

建立資料庫

下列範例會建立名為 TICKIT 的資料庫，並將所有權提供給使用者 DWUSER。

create database tickit
with owner dwuser;

若要檢視有關資料庫的詳細資訊，請查詢 PG_DATABASE_INFO 目錄資料表。

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

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

下列範例會建立名稱為 sampledb 且具有 SNAPSHOT 隔離層級的資料庫。

CREATE DATABASE sampledb ISOLATION LEVEL SNAPSHOT;

下列範例會從資料共用 salesshare 中建立資料庫 sales_db。

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

資料庫定序範例

建立不區分大小寫的資料庫

下列範例會建立 sampledb 資料庫、建立 T1 資料表，以及將資料插入 T1 資料表。

create database sampledb collate case_insensitive;

連線到您剛才使用 SQL 用戶端建立的新資料庫。使用 Amazon Redshift 查詢編輯器 v2 時，請在編輯器中選擇 sampledb。使用 RSQL 時，請使用如下所示的命令。

\connect sampledb;

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

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

然後查詢會尋找包含 John 結果。

SELECT * FROM T1 WHERE col1 = 'John';

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

以不區分大小寫的順序排序

下列範例顯示資料表 T1 的不區分大小寫排序。Bob 和 bob 或 John 和 john 的排序是不確定的，因為其在不區分大小寫的資料欄中是相等的。

SELECT * FROM T1 ORDER BY 1;

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

同樣地，下面範例顯示使用 GROUP BY 子句的不區分大小寫排序。Bob 和 bob 是同等的，屬於同一組。結果中會顯示哪一個是不確定的。

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

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

在不區分大小寫的資料欄上使用視窗函數進行查詢

下列範例會在不區分大小寫的資料欄上查詢視窗函數。

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

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

使用 DISTINCT 關鍵字進行查詢

下列範例會使用 DISTINCT 關鍵字查詢 T1 資料表。

SELECT DISTINCT col1 FROM T1;

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

使用 UNION 子句查詢

下列範例顯示資料表 T1 和 T2 UNION 的結果。

CREATE TABLE T2 AS SELECT * FROM T1;

SELECT col1 FROM T1 UNION SELECT col1 FROM T2;

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