Amazon Aurora

Aurora 用户指南 (API 版本 2014-10-31)

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使用适用于 Aurora Serverless 的数据 API

您可以使用内置数据 API 访问 Aurora Serverless 数据库集群。利用此 API，您可以使用基于 Web 服务的应用程序（包括 AWS Lambda、AWS AppSync 和 AWS Cloud9）访问 Aurora Serverless。有关这些应用程序的更多信息，请参阅 AWS Lambda、AWS AppSync 和 AWS Cloud9 中的详细信息。

数据 API 不需要与数据库集群的持久连接。相反，它提供了安全 HTTP 终端节点以及与 AWS 开发工具包的集成。您可以使用终端节点运行 SQL 语句，而无需管理连接。对数据 API 的所有调用都是同步的。默认情况下，如果未完成处理，调用会在 1 分钟后超时并终止。调用超时后，您可以使用 continueAfterTimeout 参数继续运行 SQL 语句。

API 使用存储在 AWS Secrets Manager 中的数据库凭证，因此，您无需在 API 调用中传递凭证。API 还提供了一种更安全的 AWS Lambda 使用方式。通过此方式，您无需配置 Lambda 函数来访问 Virtual Private Cloud (VPC) 中的资源，即可访问数据库集群。有关 AWS Secrets Manager 的更多信息，请参阅 AWS Secrets Manager 用户指南 中的什么是 AWS Secrets Manager？。

数据 API 的可用性

数据 API 仅适用于与 MySQL 5.6 兼容的 Aurora Serverless 数据库集群。

下表显示了目前数据 API 可用于 Aurora Serverless 的 AWS 区域。使用 HTTPS 协议访问这些 AWS 区域中的数据 API。

授予对数据 API 的访问权限

用户必须获得授权才能访问数据 API。您可以通过向用户添加 AmazonRDSDataFullAccess 策略（预定义的 AWS Identity and Access Management (IAM) 策略），授予该用户访问数据 API 的权限。

您还可以创建 IAM 策略，授予对数据 API 的访问权限。在创建策略后，将该策略添加到需要访问数据 API 的每个用户。

以下策略提供用户访问数据 API 所需的最低权限。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "SecretsManagerDbCredentialsAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "secretsmanager:GetSecretValue",
                "secretsmanager:PutResourcePolicy",
                "secretsmanager:PutSecretValue",
                "secretsmanager:DeleteSecret",
                "secretsmanager:DescribeSecret",
                "secretsmanager:TagResource"
            ],
            "Resource": "arn:aws:secretsmanager:*:*:secret:rds-db-credentials/*"
        },
        {
            "Sid": "RDSDataServiceAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "secretsmanager:CreateSecret",
                "secretsmanager:ListSecrets",
                "secretsmanager:GetRandomPassword",
                "tag:GetResources",
                "rds-data:BatchExecuteStatement",
                "rds-data:BeginTransaction",
                "rds-data:CommitTransaction",
                "rds-data:ExecuteStatement",
                "rds-data:RollbackTransaction"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}                
            

有关创建 IAM 策略的信息，请参阅 IAM 用户指南 中的创建 IAM 策略。

有关将 IAM 策略添加到用户的信息，请参阅 IAM 用户指南 中的添加和删除 IAM 身份权限。

启用数据 API

要使用数据 API，请为 Aurora Serverless 数据库集群启用它。您可以在修改数据库集群时启用数据 API。

在 AWS Secrets Manager 中存储数据库凭证

在调用数据 API 时，您可以使用 AWS Secrets Manager 中的密钥传递 Aurora Serverless 数据库集群的凭证。要通过此方式传递凭证，您需要指定密钥的名称或密钥的 Amazon 资源名称 (ARN)。

在密钥中存储数据库集群凭证

1. 使用 AWS Secrets Manager 创建包含 Aurora 数据库集群的凭证的密钥。

   有关说明，请参阅 AWS Secrets Manager 用户指南 中的创建基本密钥。

2. 使用 AWS Secrets Manager 控制台查看创建的密钥的详细信息，或运行 aws secretsmanager describe-secret AWS CLI 命令。

   记下密钥的名称和 ARN。您可以将其用于对数据 API 的调用中。

调用数据 API

在为 Aurora Serverless 数据库集群启用数据 API 后，您可以调用数据 API 或 AWS CLI 以对数据库集群运行 SQL 语句。

数据 API 提供了以下操作执行 SQL 语句。

您可以运行两个操作来自动执行 SQL 语句，或者在事务中运行。数据 API 提供了以下操作来支持事务。

执行 SQL 语句和支持事务的操作具有以下常用数据 API 参数和 AWS CLI 选项。某些操作支持其他参数或选项。

您可以在对 ExecuteStatement 和 BatchExecuteStatement 的数据 API 调用中使用参数，或在运行 AWS CLI 命令 execute-statement 和 batch-execute-statement 时使用。要使用参数，请在 SqlParameter 数据类型中指定名称/值对。您可以使用 Field 数据类型指定值。下表将 Java 数据库连接 (JDBC) 数据类型映射到您在数据 API 调用中指定的数据类型。

使用 AWS CLI 调用数据 API

您可以使用 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 调用数据 API。

以下示例将 AWS CLI 用于数据 API。有关更多信息，请参阅数据 API 的 AWS Command Line Interface 参考。

在每个示例中，将数据库集群 ARN 替换为您的 Aurora Serverless 数据库集群。另外，将密钥 ARN 替换为允许访问数据库集群的 AWS Secrets Manager 中的密钥的 ARN。

开始 SQL 事务

您可以使用 aws rds-data begin-transaction CLI 命令开始 SQL 事务。调用会返回事务标识符。

除常用选项之外，还可指定以下选项：

例如，以下 CLI 命令开始 SQL 事务。

针对 Linux、OS X 或 Unix：

aws rds-data begin-transaction --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" \
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret"
            

对于 Windows：

aws rds-data begin-transaction --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" ^
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret"
            

以下为响应示例。

{
    "transactionId": "ABC1234567890xyz"
}                 
            

运行 SQL 语句

您可以使用 aws rds-data execute-statement CLI 命令运行 SQL 语句。

您可以采用 --transaction-id 选项指定事务标识符，从而在事务中运行 SQL 语句。您可以使用 aws rds-data begin-transaction CLI 命令开始事务。您可以使用 aws rds-data commit-transaction CLI 命令结束并提交事务。

除常用选项之外，还可指定以下选项：

数据库集群为调用返回响应。

例如，以下 CLI 命令运行单个 SQL 语句，并指定 --no-include-result-metadata 以在结果中省略元数据。

针对 Linux、OS X 或 Unix：

aws rds-data execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" \
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" \
--sql "select * from mytable" --no-include-result-metadata
            

对于 Windows：

aws rds-data execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" ^
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" ^
--sql "select * from mytable" --no-include-result-metadata
            

以下为响应示例。

{
    "numberOfRecordsUpdated": 0,
    "records": [
        [
            {
                "longValue": 1
            },
            {
                "stringValue": "ValueOne"
            }
        ],
        [
            {
                "longValue": 2
            },
            {
                "stringValue": "ValueTwo"
            }
        ],
        [
            {
                "longValue": 3
            },
            {
                "stringValue": "ValueThree"
            }
        ]
    ]
}
                

以下 CLI 命令通过指定 --transaction-id 选项，在事务中运行单个 SQL 语句。

针对 Linux、OS X 或 Unix：

aws rds-data execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" \
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" \
--sql "update mytable set quantity=5 where id=201" --transaction-id "ABC1234567890xyz"
            

对于 Windows：

aws rds-data execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" ^
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" ^
--sql "update mytable set quantity=5 where id=201" --transaction-id "ABC1234567890xyz"
            

以下为响应示例。

{
    "numberOfRecordsUpdated": 1
}                
            

以下 CLI 命令使用参数运行单个 SQL 语句。

针对 Linux、OS X 或 Unix：

aws rds-data execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" \
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" \
--sql "insert into mytable values (:id, :val)" --parameters "[{\"name\": \"id\", \"value\": {\"longValue\": 1}},{\"name\": \"val\", \"value\": {\"stringValue\": \"value1\"}}]"
            

对于 Windows：

aws rds-data execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" ^
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" ^
--sql "insert into mytable values (:id, :val)" --parameters "[{\"name\": \"id\", \"value\": {\"longValue\": 1}},{\"name\": \"val\", \"value\": {\"stringValue\": \"value1\"}}]"
            

以下为响应示例。

{
    "numberOfRecordsUpdated": 1
}   
                

以下 CLI 命令运行数据定义语言 (DDL) SQL 语句。DDL 语句将列 job 重命名为列 role。

针对 Linux、OS X 或 Unix：

aws rds-data execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" \
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" \
--sql "alter table mytable change column job role varchar(100)" --continue-after-timeout
            

对于 Windows：

aws rds-data execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" ^
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" ^
--sql "alter table mytable change column job role varchar(100)" --continue-after-timeout
            

以下为响应示例。

{
    "generatedFields": [],
    "numberOfRecordsUpdated": 0
}
                

对数据数组运行批处理 SQL 语句

您可以通过使用 aws rds-data batch-execute-statement CLI 命令，对数据数组运行批处理 SQL 语句。您可以使用该命令执行批量导入或更新操作。

您可以采用 --transaction-id 选项指定事务标识符，从而在事务中运行 SQL 语句。您可以使用 aws rds-data begin-transaction CLI 命令开始事务。您可以使用 aws rds-data commit-transaction CLI 命令结束并提交事务。

除常用选项之外，还可指定以下选项：

数据库集群返回调用的响应。

例如，以下 CLI 命令采用参数集对数据数组运行批处理 SQL 语句。

针对 Linux、OS X 或 Unix：

aws rds-data batch-execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" \
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" \
--sql "insert into mytable values (:id, :val)" \
--parameter-sets "[[{\"name\": \"id\", \"value\": {\"longValue\": 1}},{\"name\": \"val\", \"value\": {\"stringValue\": \"ValueOne\"}}],
[{\"name\": \"id\", \"value\": {\"longValue\": 2}},{\"name\": \"val\", \"value\": {\"stringValue\": \"ValueTwo\"}}],
[{\"name\": \"id\", \"value\": {\"longValue\": 3}},{\"name\": \"val\", \"value\": {\"stringValue\": \"ValueThree\"}}]]"
            

对于 Windows：

aws rds-data batch-execute-statement --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" ^
--database "mydb" --secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" ^
--sql "insert into mytable values (:id, :val)" ^
--parameter-sets "[[{\"name\": \"id\", \"value\": {\"longValue\": 1}},{\"name\": \"val\", \"value\": {\"stringValue\": \"ValueOne\"}}],
[{\"name\": \"id\", \"value\": {\"longValue\": 2}},{\"name\": \"val\", \"value\": {\"stringValue\": \"ValueTwo\"}}],
[{\"name\": \"id\", \"value\": {\"longValue\": 3}},{\"name\": \"val\", \"value\": {\"stringValue\": \"ValueThree\"}}]]"
            

提交 SQL 事务

通过使用 aws rds-data commit-transaction CLI 命令，您可以结束使用 aws rds-data begin-transaction 开始的 SQL 事务并提交更改。

除常用选项之外，还可指定以下选项：

例如，以下 CLI 命令结束 SQL 事务并提交更改。

针对 Linux、OS X 或 Unix：

aws rds-data commit-transaction --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" \
--secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" \
--transaction-id "ABC1234567890xyz"
            

对于 Windows：

aws rds-data commit-transaction --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" ^
--secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" ^
--transaction-id "ABC1234567890xyz"
            

以下为响应示例。

{
    "transactionStatus": "Transaction Committed"
}                
            

回滚 SQL 事务

通过使用 aws rds-data rollback-transaction CLI 命令，您可以回滚使用 aws rds-data begin-transaction 开始的 SQL 事务。回滚事务会取消其更改。

除常用选项之外，还可指定以下选项：

例如，以下 AWS CLI 命令回滚 SQL 事务。

针对 Linux、OS X 或 Unix：

aws rds-data rollback-transaction --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" \
--secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" \
--transaction-id "ABC1234567890xyz"
            

对于 Windows：

aws rds-data rollback-transaction --resource-arn "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster" ^
--secret-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret" ^
--transaction-id "ABC1234567890xyz"
            

以下为响应示例。

{
    "transactionStatus": "Rollback Complete"
}                
            

从 Python 应用程序调用数据 API

您可以从 Python 应用程序调用数据 API。

以下示例使用适用于 Python 的 AWS 开发工具包 (Boto)。有关 Boto 的更多信息，请参阅适用于 Python 的 AWS 开发工具包 (Boto 3 ) 文档。

在每个示例中，将数据库集群的 Amazon 资源名称 (ARN) 替换为您的 Aurora Serverless 数据库集群。另外，将密钥 ARN 替换为允许访问数据库集群的 AWS Secrets Manager 中的密钥的 ARN。

运行 SQL 查询

您可以运行 SELECT 语句并使用 Python 应用程序提取结果。

以下示例运行 SQL 查询。

import boto3 

rdsData = boto3.client('rds-data')

cluster_arn = 'arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster' 
secret_arn = 'arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret' 
 
response1 = rdsData.execute_statement(
            resourceArn = cluster_arn, 
            secretArn = secret_arn, 
            database = 'mydb', 
            sql = 'select * from employees limit 3')

print (response1['records'])
[
    [
        {
            'longValue': 1
        }, 
        {
            'stringValue': 'ROSALEZ'
        },
        {
            'stringValue': 'ALEJANDRO'
        },
        {
            'stringValue': '2016-02-15 04:34:33.0'
        }
    ], 
    [
        {
            'longValue': 1
        }, 
        {
            'stringValue': 'DOE'
        },
        {
            'stringValue': 'JANE'
        },
        {
            'stringValue': '2014-05-09 04:34:33.0'
        }
    ], 
    [
        {
            'longValue': 1
        }, 
        {
            'stringValue': 'STILES'
        },
        {
            'stringValue': 'JOHN'
        },
        {
            'stringValue': '2017-09-20 04:34:33.0'
        }
    ]
]
                

运行 DML SQL 语句

您可以运行数据操作语言 (DML) 语句，在数据库中插入、更新或删除数据。在 DML 语句中也可以使用参数。

以下示例运行插入 SQL 语句并使用参数。

import boto3 

rdsData = boto3.client('rds-data')

cluster_arn = 'arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster' 
secret_arn = 'arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret' 

response2 = rdsData.execute_statement(
            resourceArn = cluster_arn, 
            secretArn = secret_arn, 
            database = 'mydb', 
            sql = 'insert into employees(first_name, last_name) VALUES(:firstname, :lastname)')
param1 = {'name':'firstname', 'value':{'stringValue': 'JACKSON'}}
param2 = {'name':'lastname', 'value':{'stringValue': 'MATEO'}}
paramSet = [param1, param2]
response2 = rdsData.execute_statement(
            resourceArn = cluster_arn, 
            secretArn = secret_arn, 
            database = 'mydb', 
            parameters = paramSet,
            sql = 'insert into employees(first_name, last_name) VALUES(:firstname, :lastname)')
'numberOfRecordsUpdated': 1}

response2['numberOfRecordsUpdated']
1
                

运行 SQL 事务

您可以通过 Python 应用程序开始 SQL 事务、运行一个或多个 SQL 语句，然后提交更改。

以下示例运行 SQL 事务在表中插入行。

import boto3 

rdsData = boto3.client('rds-data')

cluster_arn = 'arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster' 
secret_arn = 'arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret' 

tr = rdsData.begin_transaction(
     resourceArn = cluster_arn, 
     secretArn = secret_arn, 
     database = 'mydb') 
 
response3 = rdsData.execute_statement(
     resourceArn = cluster_arn, 
     secretArn = secret_arn, 
     database = 'mydb', 
     sql = 'insert into employees(first_name, last_name) values('XIULAN', 'WANG')', 
     transactionId = tr) 
 
cr = rdsData.commit_transaction(
     resourceArn = cluster_arn, 
     secretArn = secret_arn, 
     transactionId = tr) 
 
cr['transactionStatus'] 
'Transaction Committed' 
 
response3['numberOfRecordsUpdated'] 
1
                

从 Java 应用程序调用数据 API

您可以从 Java 应用程序调用数据 API。

以下示例使用适用于 Java 的 AWS 开发工具包。有关更多信息，请参阅AWS SDK for Java Developer Guide。

在每个示例中，将数据库集群的 Amazon 资源名称 (ARN) 替换为您的 Aurora Serverless 数据库集群。另外，将密钥 ARN 替换为允许访问数据库集群的 AWS Secrets Manager 中的密钥的 ARN。

运行 SQL 查询

您可以运行 SELECT 语句并使用 Java 应用程序提取结果。

以下示例运行 SQL 查询。

package com.amazonaws.rdsdata.examples;

import com.amazonaws.services.rdsdata.AWSRDSData;
import com.amazonaws.services.rdsdata.AWSRDSDataClient;
import com.amazonaws.services.rdsdata.model.ExecuteStatementRequest;
import com.amazonaws.services.rdsdata.model.ExecuteStatementResult;
import com.amazonaws.services.rdsdata.model.Field;

import java.util.List;

public class FetchResultsExample {
  public static final String RESOURCE_ARN = "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster";
  public static final String SECRET_ARN = "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret";

  public static void main(String[] args) {
    AWSRDSData rdsData = AWSRDSDataClient.builder().build();

    ExecuteStatementRequest request = new ExecuteStatementRequest()
            .withResourceArn(RESOURCE_ARN)
            .withSecretArn(SECRET_ARN)
            .withDatabase("mydb")
            .withSql("select * from mytable");

    ExecuteStatementResult result = rdsData.executeStatement(request);

    for (List<Field> fields: result.getRecords()) {
      String stringValue = fields.get(0).getStringValue();
      long numberValue = fields.get(1).getLongValue();

      System.out.println(String.format("Fetched row: string = %s, number = %d", stringValue, numberValue));
    }
  }
}
                

运行 SQL 事务

您可以通过 Java 应用程序开始 SQL 事务、运行一个或多个 SQL 语句，然后提交更改。

以下示例运行 SQL 事务。

package com.amazonaws.rdsdata.examples;

import com.amazonaws.services.rdsdata.AWSRDSData;
import com.amazonaws.services.rdsdata.AWSRDSDataClient;
import com.amazonaws.services.rdsdata.model.BeginTransactionRequest;
import com.amazonaws.services.rdsdata.model.BeginTransactionResult;
import com.amazonaws.services.rdsdata.model.CommitTransactionRequest;
import com.amazonaws.services.rdsdata.model.ExecuteStatementRequest;

public class TransactionExample {
  public static final String RESOURCE_ARN = "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster";
  public static final String SECRET_ARN = "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret";

  public static void main(String[] args) {
    AWSRDSData rdsData = AWSRDSDataClient.builder().build();

    BeginTransactionRequest beginTransactionRequest = new BeginTransactionRequest()
            .withResourceArn(RESOURCE_ARN)
            .withSecretArn(SECRET_ARN)
            .withDatabase("mydb");
    BeginTransactionResult beginTransactionResult = rdsData.beginTransaction(beginTransactionRequest);
    String transactionId = beginTransactionResult.getTransactionId();

    ExecuteStatementRequest executeStatementRequest = new ExecuteStatementRequest()
            .withTransactionId(transactionId)
            .withResourceArn(RESOURCE_ARN)
            .withSecretArn(SECRET_ARN)
            .withSql("INSERT INTO test_table VALUES ('hello world!')");
    rdsData.executeStatement(executeStatementRequest);

    CommitTransactionRequest commitTransactionRequest = new CommitTransactionRequest()
            .withTransactionId(transactionId)
            .withResourceArn(RESOURCE_ARN)
            .withSecretArn(SECRET_ARN);
    rdsData.commitTransaction(commitTransactionRequest);
  }
}                    
                

运行批处理 SQL 操作

您可以使用 Java 应用程序，对数据数组运行批量插入和更新操作。您可以使用参数集数组运行 DML 语句。

以下示例运行批处理插入操作。

package com.amazonaws.rdsdata.examples;

import com.amazonaws.services.rdsdata.AWSRDSData;
import com.amazonaws.services.rdsdata.AWSRDSDataClient;
import com.amazonaws.services.rdsdata.model.BatchExecuteStatementRequest;
import com.amazonaws.services.rdsdata.model.Field;
import com.amazonaws.services.rdsdata.model.SqlParameter;

import java.util.Arrays;

public class BatchExecuteExample {
  public static final String RESOURCE_ARN = "arn:aws:rds:us-east-1:123456789012:cluster:mydbcluster";
  public static final String SECRET_ARN = "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123456789012:secret:mysecret";

  public static void main(String[] args) {
      AWSRDSData rdsData = AWSRDSDataClient.builder().build();

    BatchExecuteStatementRequest request = new BatchExecuteStatementRequest()
            .withDatabase("test")
            .withResourceArn(RESOURCE_ARN)
            .withSecretArn(SECRET_ARN)
            .withSql("INSERT INTO test_table2 VALUES (:string, :number)")
            .withParameterSets(Arrays.asList(
                    Arrays.asList(
                            new SqlParameter().withName("string").withValue(new Field().withStringValue("Hello")),
                            new SqlParameter().withName("number").withValue(new Field().withLongValue(1L))
                    ),
                    Arrays.asList(
                            new SqlParameter().withName("string").withValue(new Field().withStringValue("World")),
                            new SqlParameter().withName("number").withValue(new Field().withLongValue(2L))
                    )
            ));

    rdsData.batchExecuteStatement(request);
  }
}  
                

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