使用查询编辑器 v2 - Amazon Redshift
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使用查询编辑器 v2

查询编辑器 v2 主要用于编辑和运行查询、可视化结果以及与团队共享您的工作。使用查询编辑器 v2,您可以创建数据库、架构、表和用户定义的函数(UDF)。在树视图面板中,对于每个集群,您都可以查看其架构。对于每个架构,您都可以查看其表、视图、UDF 和存储过程。

打开查询编辑器 v2

如要打开查询编辑器 v2

  1. 登录 Amazon Web Services Management Console,然后通过以下网址打开 Amazon Redshift 控制台:https://console.aws.amazon.com/redshift/

  2. 在导航器菜单中,选择 Editor(编辑器),然后选择 Query editor V2(查询编辑器 V2)。

此时将在新的选项卡中打开查询编辑器 v2。

查询编辑器页面有导航器菜单,您可以在其中选择 Database(数据库)处理集群中的数据,选择 Queries(查询)处理保存的查询,或选择 Charts(图表)处理保存的图表。导航器菜单类似于以下内容。


                    Navigator icons

Database(数据库)视图中工作时,您有以下控件:

  • Cluster(集群)字段显示您当前连接到的集群的名称。Database(数据库)字段显示集群内的数据库。您在 Database(数据库)视图原定设置中执行的操作会对您选择的数据库执行操作。

  • 集群、数据库和架构的树视图层次结构视图。在架构下,您可以使用表、视图、函数和存储过程。树视图中的每个对象都支持上下文菜单来执行相关操作,例如对对象进行 Refresh(刷新)或 Drop(删除)。

  • 通过 
                        Create Create(创建)操作来创建数据库、架构、表和函数。

  • 通过 
                        Load Load data(加载数据)操作将数据从 Amazon S3 加载到数据库。

  • 通过 
                        Settings 首选项图标来编辑首选项。

  • 通过 
                        Save Save(保存)图标来保存您的查询。

  • 通过 
                        Shortcuts Shortcuts(快捷方式)图标来显示编辑器的键盘快捷键。

  • 可以在编辑器区域中输入和运行查询。

  • 运行查询后,Result(结果)选项卡随即显示结果。您可以打开此处的 Chart(图表)来可视化您的结果。

连接到 Amazon Redshift 数据库

要连接到数据库,请在树视图面板中选择集群名称。如果出现提示,请输入连接参数。

连接到集群及其数据库时,您需提供 Database(数据库)名称及 User name(用户名) 您还提供以下身份验证方法之一所需的参数:

数据库用户名和密码

使用这种方法,还需要为要连接的数据库提供 Password(密码)。查询编辑器 v2 代表您创建秘钥并存储在 Amazon Secrets Manager 中。此密钥包含用于连接到数据库的凭证。

临时凭证

使用此方法,查询编辑器 v2 会生成用于连接到数据库的临时密码。

当您选择具有查询编辑器 v2 的集群时,根据上下文,您可以使用上下文(右键单击)菜单创建、编辑和删除连接。

浏览 Amazon Redshift 数据库

在数据库中,您可以在树视图面板中管理架构、表、视图、函数和存储过程。在视图中的每个对象都在上下文(右键单击)菜单中都有与之关联的操作。

选择表后,您可以执行以下操作:

  • 如要在编辑器中开启查询表中所有列的 SELECT 语句启动查询,请使用 Select table(选择表)。

  • 要查看属性或表格,请使用 Show table definition(显示表定义)。使用此选项可查看列名、列类型、编码、分配键、排序键以及列是否可以包含空值。有关语法的更多信息,请参阅《Amazon Redshift 数据库开发人员指南》https://docs.amazonaws.cn/redshift/latest/dg/r_CREATE_TABLE_NEW.html中的 CREATE TABLE

  • 要删除表,请使用 Delete(删除)。您可以使用 Truncate table(截断表)从表中删除所有行。或使用 Drop table(删除表)从数据库中删除表。更多信息,请参阅《Amazon Redshift 数据库开发人员指南》中的 TRUNCATEDROP TABLE

选择架构以 Refresh(刷新)或 Drop schema(删除架构)。

选择视图以 Show view definition(显示视图定义)或 Drop view(删除视图)。

选择函数以 Show function definition(显示函数定义)或 Drop function(删除函数)。

选择存储过程以 Show procedure definition(显示过程定义)或 Drop procedure(删除过程)。

层次结构树状图面板类似于以下内容。打开图标的上下文(右键单击)菜单,以查看您可以执行哪些操作。


                    Tree-view icons

创建数据库对象

您可以创建数据库对象,包括数据库、架构、表和用户定义的函数(UDF)。

创建数据库

有关数据库的信息,请参阅《Amazon Redshift 数据库开发人员指南》中的 CREATE DATABASE

  1. 选择 
                        CreateCreate(创建),然后选择 Database(数据库)。

  2. 输入 Database name(数据库名称)。

  3. (可选)选择 Users and groups(用户和组),然后选择 Database user(数据库用户)。

  4. 选择 Create database(创建数据库)。

    新数据库将在对象浏览器面板中显示。

创建架构

有关架构的信息,请参阅《Amazon Redshift 数据库开发人员指南》中的 Schemas

  1. 选择 
                        CreateCreate(创建),然后选择 Schema(架构)。

  2. 输入 Schema name(架构名称)。

  3. (可选)选择 Authorize user(授权用户),然后选择 Database user(数据库用户)。

  4. 选择 Create schema(创建架构)。

    新架构将在对象浏览器面板中显示。

创建表

您可以根据您指定或定义表中每列的逗号分隔值(CSV)文件创建表。有关表的信息,请参阅《Amazon Redshift 数据库开发人员指南》中的 Designing tablesCREATE TABLE

选择 Open query in editor(在编辑器中打开查询)在运行查询以创建表之前查看和编辑 CREATE TABLE 语句。

  1. 选择 
                        CreateCreate(创建)然后选择 Table(表)。

  2. 选择架构。

  3. 输入表名称。

  4. 选择 
                                Create
                            Add field(添加字段)以添加列。

  5. 使用 CSV 文件作为表定义模板:

    1. 选择 Load from CSV(从 CSV 加载)。

    2. 浏览到文件位置。

      如果您使用 CSV 文件,请确保该文件的第一行包含列标题。

    3. 选择文件,然后选择 Open(打开)。确认列名和数据类型是您想要的。

  6. 对于每一列,选择该列并选择所需的选项:

    • Encoding(编码)选择一个值。

    • 选择 Default value(原定设置值)。

    • 如果您想增加列值,启用 Automatically increment(自动增量)。然后为 Auto increment seed(自动增加种子)和 Auto increment step(自动增量步骤)指定值。

    • 如果该列应始终包含值,启用 Not NULL(非 NULL)。

    • 输入列的 Size(大小)值。

    • 如您希望该列成为主密钥,启用 Primary key(主密钥)。

    • 如您希望该列成为唯一密钥,启用 Unique key(唯一密钥)。

  7. (可选)选择 Table details(表详细信息)然后选择以下任何选项:

    • 分配密钥列和样式。

    • 对密钥列进行排序和排序类型。

    • 启用 Backup(备份)将表包含在集群快照中。

    • 启用 Temporary table(临时表)将表创建为临时表。

  8. 选择 Open query in editor(在编辑器中打开查询)继续指定用于定义表的选项,或选择 Create table(创建表)来创建表。

创建函数

  1. 选择 
                        CreateCreate(创建),然后选择 Function(函数)。

  2. 对于 Type(类型),选择 SQLPython

  3. Schema(架构)选择一个值。

  4. 为函数 Name(名称)输入一个值。

  5. 为函数 Volatility(波动性)输入一个值。

  6. 按输入参数的顺序排列的数据类型选择 Parameters(参数)。

  7. Returns(返回值)选择一种数据类型。

  8. 输入函数的 SQL program(SQL 计划)代码。

  9. 选择 Create(创建)。

有关用户定义的函数(UDF)的更多信息,请参阅《Amazon Redshift 数据库开发人员指南》中的创建用户定义的函数

从 Amazon S3 加载数据

将数据从 Amazon S3 加载到现有表中。

将数据加载到现有表中

查询编辑器 v2 使用 COPY 命令从 Amazon S3 加载数据。在查询编辑器 v2 加载数据向导中生成和使用的 COPY 命令支持从 Amazon S3 复制的 COPY 命令语法可用的所有参数。有关 COPY 命令及其用于从 Amazon S3 加载数据选项的信息,请参阅《Amazon Redshift 数据库开发人员指南》中的 Amazon Simple Storage Service 中的 COPY 命令

  1. 确认表已在要加载数据的数据库中创建。查询编辑器 v2 只能将数据加载到现有表中。

  2. 选择 
                        LoadLoad data(加载数据)

  3. S3 URI中,选择 Browse S3(浏览 S3)以查找包含要加载数据的 Amazon S3 存储桶。

  4. 如果指定的 Amazon S3 存储桶与使用目标 Amazon Redshift 集群不在同一个 Amazon Web Services 区域 中,那么选择 Amazon Web Services 区域 数据所在的位置 S3 file location(S3 文件位置)。

  5. 如果 Amazon S3 文件实际上包含多个 Amazon S3 存储桶 URI 清单,选择This file is a manifest file(此文件是清单文件)。

  6. 选择具有从 S3 加载数据所需的权限的 IAM role(IAM 角色)。

  7. 为要上载的文件选择 File format(文件格式)。支持的数据格式有 CSV、JSON、DELIMITER、FIXEDWIDH、SHAPEFILE、AVRO、PARQUET 和 ORC。根据指定的文件格式,您可以选择相应的 File options(文件选项)。如果数据已加密,您还可以选择 Data is encrypted(数据已加密),并输入用于加密数据的 KMS 密钥 Amazon Resource Name(ARN)。

    对于 PLATION 和 ORC,没有任何文件选项可以配置。

  8. 选择压缩方法来压缩文件。原定设置为无压缩。

  9. (可选)Advanced settings(高级设置)支持各种 Data conversion parameters(数据转换参数)和 Load operations(加载操作)。根据文件的需要输入此信息。

    有关数据转换和数据加载参数的更多信息,请参阅《Amazon Redshift 数据库开发人员指南》中的数据转换参数数据加载操作

  10. 确认或选择 Target table(目标表)的位置,包括加载数据的数据库、架构和表名称。

  11. 选择 Load data(加载数据)开启数据加载。

    加载完成后,查询编辑器将显示用于加载数据的生成 COPY 命令。将显示 COPY 的 Result(结果)。如果成功,您现在可以使用 SQL 从加载的表中选择数据。当出现错误时,请查询系统视图 STL_LOAD_ERRORS 以获取更多详细信息。有关 COPY 命令错误的信息,请参阅《Amazon Redshift 数据库开发人员指南》中的 STL_LOAD_ERRORS

使用 SQL 笔记本(预览版)。

以下是针对预览版查询编辑器 v2 笔记本的预发行文档。文档和功能都可能发生改变。我们建议您仅在测试环境中使用此功能,不要在生产环境中使用。有关预览条款和条件,请参阅 Amazon 服务条款中的测试版服务参与

您可以使用 SQL 笔记本在单个文档中组织、注释及共享多个 SQL 查询。您可以将多个 SQL 查询和 Markdown 单元格添加到 SQL 笔记本中。SQL 笔记本提供了一种方法:通过使用多个查询和 Markdown 单元格,将与数据分析相关的查询和解释分组到单个文档中。您可以使用 Markdown 语法添加文本并设置外观格式,以便为数据分析任务提供上下文和其它信息。您可以与团队成员共享您的 SQL 笔记本。

如要使用 SQL notebook 功能,您需要向已具有一个查询编辑器 v2 托管式策略的主体(IAM 用户或 IAM 角色)添加 SQL 笔记本(预览版)功能的策略。有关更多信息,请参阅访问查询编辑器 v2

创建 SQL 笔记本

  1. 选择 然后选择 Notebook(笔记本)。

    默认情况下,新的 SQL 笔记本中会出现一个 SQL 查询单元格。

  2. (可选)选择 Rename(重命名)然后输入 SQL 笔记本的名称。

  3. 在 SQL 查询单元格中,执行以下任一操作:

    • 输入查询。

    • 粘贴您复制的查询。

  4. (可选)选择 Add markdown(添加标记)添加 Markdown 单元格,在其中可以使用标准 Markdown 语法提供描述性或解释性文本。

  5. (可选)选择 Add SQL(添加 SQL)及 Add markdown(添加标记)以插入额外的 SQL 和 Markdown 文本单元格。

打开笔记本

  1. 在导航器菜单中,选择 Notebooks(笔记本)。

  2. 选择要打开的 SQL 笔记本并双击。

与团队共享 SQL 笔记本

  • 选择 Share toteam-name(共享到团队名称)。