Redshift

本文介绍了如何简单高效地将DynamoDB的数据同步到Redshift。通过全量扫描DynamoDB并使用COPY命令导入数据到临时表，随后利用MERGE和DELETE语句实现目标表的批量更新和删除，确保数据一致性。方案设计充分利用了Redshift的ETL能力，避免了引入其他AWS组件的额外费用，满足了低频率更新和小数据量的需求。

利用 Linux 管道加速 SQL Server 数据迁移到 Redshift 的方法包括使用 bcp 工具导出数据、切割和压缩文件、上传到 S3，并使用 COPY 命令导入到 Redshift。通过并行处理和命名管道技术，可以显著提高数据迁移效率，减少迁移时间和系统资源消耗。

本文讨论了如何将10TB数据从SQL Server迁移到Amazon Redshift的过程，包括RDS还原和Redshift数据迁移的方案演变。数据迁移涉及使用AWS服务如S3、Lambda、Glue和Step Function，确保数据从外部数据中心顺利迁移到AWS云，并实现定期同步。整个过程包括Schema转换、数据导出、压缩和上传，以及通过Step Function调度的完整数据管道。