Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅中国的 Amazon Web Services 服务入门。

使用 Amazon Redshift Python 连接器的示例

以下为如何使用 Amazon Redshift Python 连接器的示例。

使用 Amazon 凭证连接到 Amazon Redshift 集群

要使用您的 Amazon 凭证连接到 Amazon Redshift 集群，请运行以下命令。

>>> conn = redshift_connector.connect(
     host='examplecluster.abc123xyz789.us-west-1.redshift.amazonaws.com',
     database='dev',
     user='awsuser',
     password='my_password'
  )

查询表

要在表 book 中选中所有行，请运行以下命令。

>>> cursor.execute("select * from book")

检索查询结果集

要检索查询结果集，请运行以下命令。

>>>  result: tuple = cursor.fetchall()
 print(result)
 >> (['One Hundred Years of Solitude', 'Gabriel García Márquez'], ['A Brief History of Time', 'Stephen Hawking'])

启用自动提交

根据 Python 数据库 API 规范，默认情况下自动提交属性处于关闭状态。您可以使用以下命令启用连接的自动提交属性。首先，您执行回滚命令以确保事务不在进行中。

>>>  con.rollback()
con.autocommit = True
con.run("VACUUM")
con.autocommit = False

使用 COPY 从中复制数据，然后使用卸载以将数据写入 Simple Storage Service（Amazon S3）存储桶。

以下示例说明如何将数据从 Simple Storage Service（Amazon S3）存储桶复制到表中，然后从表中卸载到 S3 存储桶中。

将包含以下数据的名为 category_csv.txt 的文本文件上载到 S3 存储桶。

>>> 12,Shows,Musicals,Musical theatre
13,Shows,Plays,"All ""non-musical"" theatre"
14,Shows,Opera,"All opera, light, and ""rock"" opera"
15,Concerts,Classical,"All symphony, concerto, and choir concerts"

以下是 Python 代码的示例，该代码首先连接到 Amazon Redshift 数据库。然后创建一个名为 category 的表并将 S3 存储桶中的 CSV 数据复制到表中。

>>> with redshift_connector.connect(...) as conn:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute("create table category (catid int, cargroup varchar, catname varchar, catdesc varchar)")
        cursor.execute("copy category from 's3://testing/category_csv.txt' iam_role 'arn:aws:iam::123:role/RedshiftCopyUnload' csv;")
        cursor.execute("select * from category")
        print(cursor.fetchall())
        cursor.execute("unload ('select * from category') to 's3://testing/unloaded_category_csv.txt'  iam_role 'arn:aws:iam::123:role/RedshiftCopyUnload' csv;")
        print('done')

>>> ([12, 'Shows', 'Musicals', 'Musical theatre'], [13, 'Shows', 'Plays', 'All "non-musical" theatre'], [14, 'Shows', 'Opera', 'All opera, light, and "rock" opera'], [15, 'Concerts', 'Classical', 'All symphony, concerto, and choir concerts'])
done

数据被卸载到S3 存储桶中的文件 unloaded_category_csv.text0000_part00。

>>> 12,Shows,Musicals,Musical theatre
13,Shows,Plays,"All ""non-musical"" theatre"
14,Shows,Opera,"All opera, light, and ""rock"" opera"
15,Concerts,Classical,"All symphony, concerto, and choir concerts"