Acessando o Aurora DSQL
Siga as etapas abaixo para a usar o Aurora DSQL:
- Pré -Requisitos:
Sua identidade do IAM deve possuir permissões para fazer login no AWS Management Console.
Além disso, é necessário que a identidade do IAM tenha acesso para executar qualquer ação em qualquer recurso da sua conta da AWS ou, pelo menos, acesso à seguinte ação de política do IAM: dsql:*.
- Crie um Cluster e Conecte-se Usando autenticação IAM
Para criar um novo cluster no Aurora DSQL, siga o passo a passo abaixo:
- Acesse o AWS Management Console e abra o console do Aurora DSQL no endereço: https://console.aws.amazon.com/dsql
2. Clique em “Create cluster” e configure as opções desejadas, como proteção contra exclusão ou tags.
3. Selecione Create cluster .
- Conecte-se ao cluster com um token de autenticação:
- Selecione o cluster ao qual deseja se conectar e clique em “Connect”.
2. Copie o ponto final.
3. Há várias formas de se conectar ao cluster criado acima:
Pelo PSQL (terminal interatico PostgreSQL), utilizando o comando a seguir para iniciar uma conexão com seu cluster :
PGSSLMODE=require \
psql –dbname postgres \
–username admin \
–host your_cluster_endpoint
Certifique-se de escolher Conectar como administrador .
Copie o token de autenticação gerado e cole-o no prompt para se conectar ao Aurora DSQL a partir do seu cliente SQL.
Pressione Enter . Você deverá ver um prompt do PostgreSQL.
Pelo DBeaver:
Configurar uma nova conexão de banco de dados no DBeaver
- Clique em “Nova conexão de banco de dados”.
- Na janela que abrir, selecione “PostgreSQL”.
- Na aba “Configurações de conexão/Principal”, escolha “Conectar por: Host” e insira as informações a seguir:
- Host: Insira o endpoint do seu cluster.
- Banco de dados: Digite
postgres. - Autenticação: Escolha “Database Native”.
- Nome de usuário: Digite
admin. - Senha: Gere um token de autenticação, copie o token gerado e insira-o no campo de senha.
- Ignore quaisquer avisos exibidos e cole o token de autenticação no campo “Senha” no DBeaver.
- Validade das credenciais de autenticação
As sessões ativas permanecerão autenticadas por até 1 hora ou até que uma desconexão explícita ou um tempo limite do cliente ocorra.
Para estabelecer novas conexões, será necessário gerar um novo token de autenticação e inseri-lo no campo Senha das Propriedades da fonte de dados.
Ao tentar abrir uma nova sessão (como listar novas tabelas ou iniciar um console SQL), será necessária uma nova tentativa de autenticação.
Caso o token de autenticação configurado na conexão tenha expirado, a nova sessão falhará, e todas as sessões previamente abertas se tornarão inválidas.
Executando comandos SQL no Aurora DSQL:
As etapas a seguir mostram alguns comandos SQL que pode ser executado no Aurora DSQL.
- Inicie criando um esquema chamado example.
CREATE SCHEMA example;
- Crie uma tabela de faturas que use um UUID gerado automaticamente como chave primária.
CREATE TABLE example.invoice(id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(), created timestamp, purchaser int, amount float);
- Crie uma tabela de departamentos.
CREATE TABLE example.department(id INT PRIMARY KEY UNIQUE, name text, email text);
Use o comando psql \copy para carregar dados
Baixe os arquivos de dados department-insert-multirow.sql e invoice.csv do repositório aws-samples/aurora-dsql-samples no GitHub.
Use o comando psql \include para carregar os arquivos
Essas operações irão criar tabelas e inserir dados de amostra:
- \include samples/department-insert-multirow.sql
- \copy example.invoice(created, purchaser, amount) from samples/invoice.csv csv
Em seguida, você pode listar os departamentos classificados pelas suas vendas totais.
SELECT name, sum(amount) AS sum_amount
FROM example.department LEFT JOIN example.invoice ON department.id=invoice.purchaser
GROUP BY name
HAVING sum(amount) > 0
ORDER BY sum_amount DESC;
Aurora DSQL criado com sucesso.
Até o próximo post.
#AWS
#AmazonAuroraDSQL
#SempreEmMovimento
#MVPBuzz
https://docs.aws.amazon.com/aurora-dsql/latest/userguide/what-is-aurora-dsql.html