이것은 PostgreSQL 18의 주요 기능을 다루는 두 부분 시리즈의 1부입니다. 이 게시물에서는 다중 열 인덱스에 대한 스킵 스캔 최적화, 향상된 EXPLAIN 출력, 불필요한 자체 조인 자동 제거, 그리고 데이터베이스를 효율적으로 실행하는 데 도움이 되는 여러 vacuum 및 autovacuum 개선 사항에 중점을 둡니다.

이 시리즈의 1부에서는 PostgreSQL 18의 성능 향상, 즉 skip scan 최적화, 향상된 EXPLAIN 출력, 자동 self-join 제거, vacuum/autovacuum 개선 사항을 살펴보았습니다. 이 두 번째 부분에서는 보안, 모니터링, 개발자 생산성 및 운영 효율성과 전반적인 개발자 경험을 향상시키는 논리적 복제 개선 사항에 중점을 둡니다.

이 게시물에서는 Amazon Aurora PostgreSQL에서 Amazon CloudWatch Database Insights를 사용하여 잠금 분석을 수행하는 방법을 보여줍니다. 기능을 활성화하고, 잠금 트리 시각화를 해석하고, 일반적인 잠금 관련 문제를 해결하고, 최적의 데이터베이스 성능을 유지하는 방법을 배웁니다. 이 잠금 트리 분석 기능은 Amazon RDS for PostgreSQL에도 적용됩니다.

Amazon RDS for SQL Server에 최근 Bring Your Own Media(BYOM)가 출시되어, 기존 SQL Server 라이선스를 완전 관리형 RDS 인스턴스와 함께 사용할 수 있습니다. 이는 기존 Microsoft 라이선스 계약이 있고 해당 투자를 AWS에서 활용하여 클라우드 지출을 최적화하려는 경우 특히 유용합니다. 이미 라이선스 포함(LI) 모델로 RDS for SQL Server를 실행 중이라면, 이제 데이터베이스 마이그레이션 없이 해당 인스턴스를 BYOM으로 제자리에서 변환할 수 있습니다. 이 게시물에서는 설치 미디어 준비, BYOM 엔진 버전 생성, 제자리 라이선스 모델 변경 수행 등 엔드투엔드 변환 프로세스를 안내합니다.

대규모의 방대한 데이터 볼륨을 관리하는 것은 상당한 운영상의 어려움을 안겨줍니다. Similarweb에서는 Apache HBase로 이러한 어려움에 직면했으며 Amazon DynamoDB에서 해결책을 찾았습니다. Similarweb은 기업이 경쟁사를 벤치마킹하고 성장 전략을 최적화하는 데 도움을 주기 위해 웹사이트 트래픽, 앱 사용량 및 시장 동향에 대한 AI 기반 인사이트를 제공하는 디지털 인텔리전스 플랫폼입니다. 기존 Apache HBase 인프라에서 확장성과 운영 복잡성에 대한 문제가 점점 커짐에 따라 보다 유연하고 효율적인 대안을 모색하게 되었습니다. 이 게시물에서는 Apache HBase에서 DynamoDB로 데이터 스토리지를 마이그레이션한 여정을 안내합니다. 기술적 과제, 마이그레이션 접근 방식, 데이터 모델링 전략, 비용 최적화 기법 및 그 과정에서 달성한 주요 이점에 대해 논의합니다.

이 게시물에서는 Amazon Aurora DSQL에서 쿼리 성능을 진단하고 개선하기 위해 EXPLAIN 계획을 사용하는 방법을 보여줍니다. 술어(predicate)가 평가되는 위치를 이해하기 위한 실용적인 프레임워크로 3계층 필터 모델을 소개하고, Aurora DSQL 계획을 독특하게 만드는 아키텍처 차이점, EXPLAIN 출력의 해부학적 구조, 액세스 방법 선택, 단계별 쿼리 개선 워크플로우를 살펴봅니다.

이 게시물에서는 Terraform을 사용하여 Oracle Database@AWS 제품의 핵심 구성 요소인 ODB 네트워크, Oracle Exadata 인프라, Exadata VM 클러스터 및 Autonomous VM 클러스터를 프로비저닝하는 방법을 보여줍니다.

수동으로 수행할 경우 여러 데이터베이스 클러스터에 걸쳐 Aurora PostgreSQL 호환 에디션 업그레이드를 관리하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 게시물에서는 일관되고 반복 가능한 절차를 통해 전체 데이터베이스 플릿에 걸쳐 Amazon Aurora PostgreSQL 업그레이드를 자동화하는 방법을 보여줍니다.

이 게시물에서는 Oracle 스키마를 PostgreSQL로 마이그레이션하기 위해 AWS DMS Schema Conversion을 사용하는 방법을 알아봅니다. AWS DMS Schema Conversion은 데이터베이스 스키마와 코드 개체를 대상 데이터베이스와 호환되는 형식으로 변환합니다. 또한 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션으로 데이터를 마이그레이션하기 위해 AWS DMS를 사용하는 방법을 알아봅니다.

이 게시물에서는 Okta를 AWS IAM Identity Center와 통합하고 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) AWS Identity and Access Management(AWS IAM) 인증을 구현하여 통합 인증 흐름을 만드는 방법을 배웁니다. IdP의 사용자 ID를 데이터베이스 권한에 자동으로 매핑하는 속성 기반 액세스 제어(ABAC)를 구성하여 대화형 사용자 세션을 지원하고 공유 계정 사용을 방지합니다. 이를 통해 데이터베이스 인증이 애플리케이션 인증과 정확히 동일하게 작동하는 작동 시스템을 갖추게 됩니다.

이 게시물에서는 Drizzle ORM을 Aurora DSQL에 연결하기 위한 프로덕션 준비 패턴을 보여주는 작동하는 수의과 진료소 CLI 애플리케이션을 구축합니다. 완료 시, 일대다 및 다대다 관계를 가진 실행 중인 앱을 갖게 되며, 여기서 배우는 패턴(UUID 기본 키, 애플리케이션 레벨 관계, 사용자 정의 마이그레이션 러너)은 Aurora DSQL의 다른 TypeScript ORM과도 작동합니다.

이 게시물에서는 Aurora DSQL에 대한 세 가지 페이지 매김 기법인 OFFSET/LIMIT, 커서 기반(키셋), 시간 기반을 배웁니다. SQL과 Python으로 키셋 페이지 매김을 구현하고, API 계층에 통합하며, 복합 인덱스로 최적화하고, 3,000행 트랜잭션 제한 내에서 배치 처리를 처리하며, 다섯 가지 일반적인 안티 패턴을 피합니다. 이를 통해 워크로드에 적합한 페이지 매김 방법을 선택하고 자신 있게 구현할 수 있습니다.

Amazon RDS for Db2가 이제 Db2 데이터베이스 엔진의 최신 버전인 IBM Db2 12.1을 지원합니다. 이 업그레이드와 함께 새로운 에디션인 Community Edition(db2-ce)을 출시합니다. 이제 Amazon RDS for Db2 인스턴스를 프로비저닝할 때 세 가지 에디션 중에서 선택할 수 있습니다. 이 게시물에서는 Db2 12.1의 새로운 기능, Community Edition 소개 및 사용 시기, AWS Management Console, AWS Command Line Interface(AWS CLI) 및 Terraform을 사용하여 시작하는 방법, 그리고 Db2 11.5에서 업그레이드하는 경로에 대해 설명합니다.

이 게시물에서는 코드 변환의 마지막 단계를 자동화하는 데 도움이 되는 생성형 AI 기반 마이그레이션 도우미를 구축하는 방법을 배웁니다. Amazon Bedrock의 Anthropic Claude Sonnet 4.6, Strands Agents 프레임워크 및 AWS Knowledge MCP Server를 사용하여 PL/SQL 객체를 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션에 대해 변환하고 검증하는 작업을 자동화할 수 있습니다. 이 도우미는 AWS DMS SC 평가 CSV를 읽고, Oracle에서 라이브 PL/SQL 소스를 가져오고, 각 객체를 변환하고, AWS Lambda를 통해 Aurora PostgreSQL에 결과를 배포하고, 단일 파이프라인에서 자동화된 테스트를 실행합니다.

이 게시물에서는 SQLAlchemy를 Aurora DSQL에 연결하기 위한 프로덕션 준비 패턴을 보여주는 작동하는 동물 병원 명령줄 인터페이스(CLI) 애플리케이션을 구축합니다. 구현하는 패턴(UUID 기본 키, 애플리케이션 수준 관계 및 AUTOCOMMIT 엔진 구성)은 Aurora DSQL의 다른 Python ORM에도 적용됩니다.

이 게시물에서는 AWS에서 Oracle 워크로드를 실행하는 조직에 Oracle Database@AWS가 강력한 선택이 되는 주요 이유를 살펴봅니다. 비즈니스, 기술 및 라이선스 측면의 이점을 다루고, Amazon RDS for Oracle 및 Amazon EC2와 같이 이미 알고 있는 기존 AWS 옵션을 어떻게 보완하는지 설명합니다.

이 게시물에서는 Aurora 백업 아키텍처, Amazon RDS 백업과의 차이점, 백업 스토리지 사용량을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 Amazon CloudWatch 메트릭에 대해 자세히 알아봅니다. 상세한 시나리오와 시각화를 통해 워크로드 패턴과 보존 기간이 백업 비용에 미치는 영향을 보여줍니다. 또한 교차 리전 백업 옵션을 살펴보고 백업 스토리지 소비를 최적화하기 위한 권장 사항을 공유합니다.

이 시리즈의 1부, 2부, 3부에서는 PostgreSQL의 네이티브 인덱스(B-tree, GIN, GiST, HASH, BRIN)와 특화된 확장 기반 인덱스 유형(SP-GiST, btree_gin, btree_gist)을 살펴보았습니다. 이번 게시물에서는 세 가지 추가 확장인 Bloom(공간 효율적인 다중 열 동등 필터링용), pg_trgm(퍼지 텍스트 매칭 및 유사성 검색용), pg_bigm(아시아 언어에 최적화된 전문 검색용)에 대해 자세히 알아보겠습니다.

이 게시물은 시리즈의 세 번째 글로, SP-GiST, btree_gin, btree_gist의 세 가지 확장 기반 인덱스 유형을 살펴봅니다. 이들은 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션 및 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for PostgreSQL에서 사용할 수 있습니다. PostgreSQL의 인덱스 인프라는 확장 가능합니다. 연산자 클래스는 특정 데이터 유형 및 연산에 대해 인덱스가 작동하는 방식을 정의합니다. SP-GiST, btree_gin, btree_gist 확장은 이러한 확장성을 활용하여 기본 옵션 외에 추가적인 인덱싱 전략을 제공합니다. 각 확장을 사용해야 하는 시기, 지원하는 데이터 유형, 성능 이점을 보여주는 실제 예제를 살펴봅니다.

이 게시물은 Oracle 소스에서 Amazon Aurora DSQL로 데이터를 마이그레이션하는 과정을 AWS DMS, Amazon S3, AWS Glue 및 AWS Step Functions를 사용하여 엔터프라이즈 규모 배포에 적합한 자동화되고 비용 효율적인 마이그레이션 파이프라인을 만드는 방법을 안내합니다.

이 게시물에서는 Amazon Aurora for PostgreSQL, Debezium 커넥터 및 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)를 사용하여 프로덕션 준비가 된 CDC 솔루션을 구현하는 방법을 보여줍니다. 이 솔루션은 데이터베이스 변경 사항을 실시간으로 캡처하여 Kafka 토픽으로 스트리밍하므로 다운스트림 소비자는 다양한 비즈니스 목적으로 동일한 데이터를 처리할 수 있습니다.

이 게시물에서는 내구성이 어떻게 작동하는지 설명하고, 아키텍처를 살펴보고, 내구성이 고객이 ElastiCache에서 기대하는 마이크로초 지연 시간에 영향을 주지 않음을 보여주는 성능 결과를 공유합니다.

이 게시물에서는 SQL Server 설치 미디어를 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에 업로드하고 BYOM 인스턴스를 시작하는 방법을 알아봅니다.

이 게시물에서는 에이전트 AI 시대에 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션이 개발자 생산성을 어떻게 향상시키는지 알아봅니다. 개발자가 일하는 곳에서 만나고, 워크로드 변동성을 흡수하며, 프로토타입부터 글로벌 규모까지 애플리케이션과 함께 성장한다는 세 가지 핵심 설계 신념을 탐구합니다.

오늘, 저희는 Kiro를 위한 Amazon Aurora MySQL 파워를 발표합니다. 이 파워는 Kiro의 AI 에이전트를 Aurora MySQL에 연결하고, 실시간 데이터베이스 액세스와 엄선된 모범 사례 가이드를 결합합니다. 여러분은 자연어로 필요한 것을 설명합니다. 에이전트는 검토 및 실행을 위한 API 호출, SQL, 구성을 생성합니다. 이 게시물에서는 파워가 네 가지 단계, 즉 평가, 복제본 생성, 승격, 컷오버 후 검증을 통해 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for MySQL 8.0에서 Aurora MySQL로의 프로덕션 마이그레이션을 안내하는 방법을 살펴봅니다.

이 게시물에서는 Vercel과 AWS Databases 간의 통합이 이 문제를 어떻게 해결하는지 보여드리고 H0 해커톤 참여를 초대합니다.

아마존은 매일 수백만 건의 방문을 받으며, 방문할 때마다 고객의 신뢰를 얻는 것이 이 스토어의 기반입니다. 그 신뢰의 중요한 부분은 우리가 제공하는 추천이 관련성이 있다고 느껴지는지, 그리고 고객이 현재 실제로 중요하게 생각하는 것을 반영하는지에 달려 있습니다. 이 게시물에서는 이를 달성 가능하게 하는 아키텍처를 설명합니다. Amazon SageMaker는 관리형 엔드포인트에서 문장 변환기 모델을 호스팅하고 고객 쿼리 텍스트를 밀집된 의미 벡터로 변환합니다. Valkey는 내장된 벡터 검색 기능을 갖춘 오픈 소스 인메모리 데이터 스토어입니다. Amazon ElastiCache 및 Amazon MemoryDB를 통해 AWS에서 사용할 수 있습니다. 저희 아키텍처에서는 Amazon 관리형 Valkey를 사용하여 제품 카탈로그를 벡터 인덱스로 저장합니다.

Aurora에 최신 최적화 기법을 적용하면 기존 방법만으로는 달성할 수 없는 추가적인 비용 절감을 이룰 수 있습니다. 이는 단순히 지출을 줄이는 것뿐만 아니라, 더 효율적이고 확장 가능하며 탄력적인 데이터베이스 환경을 구축하는 것입니다. 이 게시물에서는 Amazon Aurora 데이터베이스 비용을 최적화하기 위한 체계적인 접근 방식을 보여줍니다. 다양한 최적화 영역에 걸쳐 구체적인 전략, 구현 단계 및 모범 사례를 설명합니다.

이 게시물에서는 aws-samples/sample-rds-db2-tools 리포지토리에 게시된 모듈식 Terraform 템플릿을 소개합니다. 이 템플릿을 사용하면 애플리케이션이 기존 사용자 지정 도메인 이름과 포트를 유지하면서 Amazon RDS for Db2에 대한 엔드투엔드 TLS 암호화를 보존할 수 있습니다. 이 템플릿은 암호화된 트래픽을 전혀 복호화하지 않고 전달하는 서버 이름 표시(SNI) 기반 TLS 프록시를 배포합니다.

오늘, 저희는 커뮤니티 MySQL 8.4.7과 호환되는 최신 주요 버전인 Amazon Aurora MySQL 8.4의 일반 공급을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이번 릴리스는 Aurora MySQL 고객에게 중요한 이정표가 될 것이며, 커뮤니티 MySQL과 직접적으로 일치하는 단순화된 버전 관리 모델, 간소화된 패치 버전 경험, 그리고 커뮤니티 MySQL 8.4의 모든 향상된 기능을 제공합니다. 이 게시물에서는 이번 릴리스가 해결하는 고객의 과제, Aurora MySQL 8.4 소개, 새로운 버전 관리 방식과 고객에게 미치는 이점, Aurora MySQL 8.4에서 제공되는 주요 기능, 그리고 시작하는 방법에 대해 설명합니다.

이 게시물에서는 Aurora 및 RDS 오픈 소스 엔진의 버전 통화 타임라인을 공유합니다. 또한 엔진별로 타임라인이 다른 이유와 이를 사용하여 업그레이드를 계획하는 방법을 설명합니다.

이 게시물에서는 AWS Fault Injection Service(AWS FIS)를 사용하여 DynamoDB 글로벌 테이블에 대한 제어된 실험을 실행함으로써 애플리케이션이 예상대로 지역 장애를 처리하는지 검증하는 방법을 보여줍니다. AWS FIS는 각 글로벌 테이블 유형에 대해 다르게 작동하므로 다중 리전 강한 일관성(MRSC) 및 다중 리전 최종 일관성(MREC) 글로벌 테이블을 모두 다룹니다.

이 게시물에서는 DynamoDB 글로벌 테이블의 두 가지 주요 장애 조치 전략, 그 사이의 절충점, 그리고 장애 조치 중 및 후에 인지해야 하는 운영상의 고려 사항을 다룹니다.

이것은 DynamoDB 글로벌 테이블 모범 사례 시리즈의 첫 번째 부분입니다. 이 게시물에서는 복제가 어떻게 작동하는지, 복원력 태세가 어떻게 보이는지, 그리고 통제된 장애 조치와 혼란을 구분하는 운영 기반을 이해하는 데 중점을 둡니다.

오늘, 저희는 Apache 2.0 라이선스로 릴리스되는 플러그형 스토리지 백엔드를 갖춘 오픈 소스 Amazon DynamoDB 호환 어댑터인 ExtendDB를 발표합니다. ExtendDB는 DynamoDB 와이어 프로토콜을 구현하며 첫 번째 백엔드로 PostgreSQL을 제공하므로, DynamoDB와 함께 작동하는 모든 AWS SDK, CLI 또는 도구는 변경 없이 ExtendDB와 함께 작동합니다. 이 게시물에서는 ExtendDB를 소개하고, 시작하는 방법을 안내하며, 아키텍처를 설명합니다. 이것은 개발, 테스트 및 실험을 위한 v0.1 릴리스입니다.

IBM Db2 워크로드를 실행하는 고객들은 기존의 인프라스트럭처를 코드로 관리하는(infrastructure-as-code) 방식에 맞는, 반복 가능하고 감사 가능한 Amazon RDS for Db2 프로비저닝 방법을 자주 요청합니다. 본 게시물에서는 aws-samples/sample-rds-db2-tools 리포지토리에 게시된 모듈형 Terraform 템플릿을 소개합니다. 이 템플릿은 비어 있는 AWS 계정에서 AWS License Manager에 등록된 실행 중인 RDS for Db2 인스턴스까지 한 시간 이내에 구축할 수 있도록 지원합니다.

이 게시물에서는 Nine Entertainment가 Valkey를 Amazon ElastiCache Serverless로 마이그레이션하여 98%의 비용 절감을 달성했으며, 확장성을 개선하고 피크 이벤트 중 수동 개입을 제거한 방법을 보여줍니다.

오늘, AWS Advanced JDBC Wrapper를 위한 Remote Query Cache Plugin을 발표합니다. 이 플러그인은 쿼리 캐싱을 자동으로 처리합니다. JDBC 쿼리를 가로채 Amazon ElastiCache for Valkey에 결과를 캐싱하고, 이후 동일한 쿼리는 캐시에서 제공합니다. 애플리케이션 변경은 쿼리에 SQL 힌트를 접두사로 붙이는 것뿐입니다. 이 게시물에서는 Amazon CloudWatch Database Insights를 사용하여 캐시할 쿼리를 식별하는 방법, Java 애플리케이션에서 Remote Query Cache Plugin을 구성하는 방법, 그리고 Amazon CloudWatch를 사용하여 캐시 효율성을 모니터링하는 방법을 보여줍니다.

이 게시물에서는 다른 AI 에이전트가 A2A 프로토콜을 통해 자연어로 검색하고 쿼리할 수 있는 Amazon Aurora DSQL 데이터베이스 에이전트를 구축하는 방법을 보여줍니다. Amazon Bedrock AgentCore 기능을 사용하여 이를 구축하고 배포하는 과정을 살펴봅니다. 여기에는 호스팅을 위한 AgentCore Runtime, MCP를 통한 도구 액세스를 위한 AgentCore Gateway, 에이전트 로직을 위한 Strands Agents SDK가 포함됩니다.

이 게시물에서는 벡터 검색과 그래프 검색의 차이점, 두 가지를 결합하여 하이브리드 쿼리를 만드는 방법, 그리고 하이브리드 쿼리의 이점을 활용하는 사용 사례에 대해 논의합니다.

이 게시물에서는 Aurora DSQL 변경 데이터 캡처를 구성하고 데이터베이스 변경 사항을 Kinesis Data Streams로 스트리밍하는 방법을 보여줍니다. CDC가 작동하는 방식, 스트리밍 파이프라인을 구성하는 방법, 변경 이벤트를 소비하는 방법을 배우게 됩니다. 이 게시물이 끝나면 다운스트림 애플리케이션에서 처리할 수 있는 내구성 있는 이벤트 스트림으로 데이터베이스 변경 사항을 스트리밍하는 작동하는 CDC 파이프라인을 갖게 될 것입니다.

이 게시물은 RDS for MySQL 8.0을 8.4로 업그레이드하는 2부작 시리즈의 일부입니다. 여기서는 표준 지원 종료 타임라인, 확장 지원 비용, 업그레이드 방법 및 주요 모범 사례를 다룹니다. 단계별 구현 가이드는 "RDS for MySQL 8.0을 8.4로 업그레이드하기 위한 모범 사례: 사전 점검, Blue/Green 및 롤백"을 참조하십시오.

이 게시물에서는 RDS for MySQL 8.0에서 8.4로의 완전한 업그레이드 워크플로를 구축하는 방법을 배웁니다. 여기에는 사전 업그레이드 호환성 검사, 최소 다운타임을 위한 Amazon RDS Blue/Green Deployments, 추가 보호를 위한 롤백 전략이 포함됩니다.

이 게시물에서는 HotelTrader가 Amazon ElastiCache에서 Redis Lettuce 클라이언트에서 Valkey GLIDE로 마이그레이션하여 가용 영역 간 데이터 전송 비용을 95% 절감하고 평균 지연 시간을 49% 개선한 방법을 배웁니다. 이 게시물에서는 HotelTrader가 멀티 AZ ElastiCache 클러스터에서 숨겨진 AZ 간 데이터 전송 비용을 어떻게 식별했는지, 요청을 로컬 복제본으로 라우팅하기 위해 Valkey GLIDE의 AZ 친화적 읽기 전략을 구현했는지, 요청 일괄 처리를 통해 처리량을 최적화했는지, 그리고 15일간 A/B 테스트를 통해 제로 다운타임 마이그레이션을 실행했는지 살펴봅니다.

이 게시물에서는 새로운 cdk orphan 명령을 사용하여 DynamoDB 테이블을 Table 구성 요소에서 TableV2로 안전하게 마이그레이션하는 방법을 제로 다운타임으로 보여드립니다. 데이터는 그대로 유지되고, 스트림은 계속 흐르며, 마이그레이션 과정 내내 애플리케이션은 계속 사용할 수 있습니다.

이 게시물에서는 Amazon DynamoDB 전체 또는 증분 테이블 내보내기를 두 번째 DynamoDB 테이블로 로드(가져오기)하는 방법을 보여드리겠습니다. 로드되는 항목, 쓰기 속도, 진행 상황을 관찰할 수 있는 기능에 대한 정확한 제어가 가능합니다. 이 기술은 최대 제어를 원하는 대규모 데이터 마이그레이션 및 동기화를 지원합니다.

이 게시물에서는 시드된 논리적 복제를 사용하여 Amazon RDS for PostgreSQL에서 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션으로 마이그레이션하는 방법을 보여줍니다. 최소 다운타임으로 실시간 마이그레이션을 수행하기 위해 AWS는 Aurora 읽기 복제본, 스냅샷/복원 메서드와 지속적인 복제를 결합한 방법, AWS DMS를 포함한 여러 접근 방식을 제공합니다.

Amazon Aurora DSQL에 연결하는 것은 기존 PostgreSQL 데이터베이스와는 다른 접근 방식을 요구합니다. 오래 지속되는 비밀번호 대신, 짧은 수명의 IAM 인증 토큰을 사용합니다. 정적 엔드포인트 대신, 가용 영역 전반에 걸쳐 연결을 라우팅하는 분산 클러스터 엔드포인트를 사용합니다. 이 게시물에서는 연결 문자열을 구성하는 방법, Python, Java 및 Node.js에서 드라이버를 설정하는 방법, 그리고 Amazon Aurora DSQL을 사용한 인증, 연결 풀링 및 수명 주기 관리에 대한 모범 사례를 구현하는 방법을 배웁니다.

이 게시물에서는 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션에서 Amazon S3 벡터를 표준 SQL을 사용하여 쿼리하는 방법과 벡터 유사성 결과를 관계형 필터와 단일 쿼리로 결합하는 방법을 배웁니다. 예를 들어, 가장 의미론적으로 유사한 제품을 찾은 다음 가격, 재고 상태 또는 테넌트로 필터링하는 것을 하나의 SQL 문으로 수행할 수 있습니다.

이 게시물에서는 AWS Glue를 사용하여 Amazon Aurora 데이터베이스 스냅샷에서 Aurora DSQL 클러스터로 데이터를 마이그레이션하는 방법을 보여줍니다.