AWS Redshift数据快速迁移到Oracle Mysql Database Service（MDS）的方法

Mysql HeatWave是一种分布式、可伸缩、无共享、内存中的列式查询处理引擎，可以在不改造应用的情况下快速提高应用查询性能，许多用户都希望从MySQL HeatWave 中受益，迈出的第一步是进行数据迁移， 本文将介绍Amazon Redshift的数据如何迁移到Oracle Mysql Database Service（简称MDS）上来。

1.  Redshift的数据导出为CSV文件，使用Redshit的UNLOAD功能

2.  导入CSV文件到MDS，使用MySQL Shell工具

本文我们使用Redshift的官方演示数据：Tickit

Redshift UNLOAD是官方推荐的导出方案，该方案需要使用S3，下面是一些准备工作

1. 首先需要创建一个S3 buckct : mys3

2. 创建一个IAM 角色：redshift_to_s3 ，配置具有mys3的读写权限

3. 绑定角色redshift_to_s3到Redshift Cluster上

现在就可以使用查询编辑器UNLOAD所有的数据了

重复该操作把全部的表导出到S3上。

Redshift是PostgreSQL的变种，在导入数据到MDS之前需要创建对应的表结构，所以需要生成建表语句，如下实例中

Redshift中的建表语句为：

create tablecategory(catid smallint not nulldistkey sortkey,   catgroupvarchar(10),   catname varchar(10),   catdesc varchar(50));

修改MDS中建表语句为：

create tablecategory(catid smallint not null  auto_increment primary key,   catgroup varchar(10),   catname varchar(10),   catdesc varchar(50));

$ sudo yuminstall -y s3fs-fuse

首先需要从AWS上获取Access Key ID和Secret Access Key然后添加到 .passwd-s3fs文件中，两个值使用冒号分割

然后对该文件进行授权

chmod 600~/.passwd-s3fs

在S3中需要为该Bucket创建一个访问端点

现在就可以把Bucket挂载到Linux上了

数据导入我们推荐使用 MySQL Shell的importTable工具，因为针对大数据集，importTable可以多线程并行导入

注意使用UNLOAD导出的数据字段分隔符是“|”，所以需要在importTable中进行配置。

使用MySQL Shell可以很容易的把Redshift的数据迁移到MDS，便于我们快速体验到MDS，享受HeatWave的强大功能。