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Aurora Database 생성하기

이번 단계에서는 Aurora Database를 생성하고 데이터를 실습 전체에서 사용할 데이터를 입력합니다.

Aurora DB
EC2 Instance 생성
실습 데이터 다운로드 (Kaggle E-commerce dataset)
MySQL 셋업 및 테이블 생성

Aurora DB

Amazon RDS 페이지로 이동합니다. link
데이터베이스 생성을 클릭합니다.

아래 내용을 참고하여 Aurora 클러스터를 생성합니다.

데이터베이스 생성 방식 선택 : 표준 생성
엔진 옵션 : Amazon Aurora
에디션 : MySQL과 호환되는 Amazon Aurora
버전 : Aurora (MySQL 5.7) 2.07.0 이상

DB 클러스터 식별자에는 summit-db-cluster를 입력합니다. 마스터 사용자 이름에는 MySQL에서 사용할 마스터 사용자 이름을 입력합니다. 마스터 사용자의 암호를 입력하고 데이터 베이스 생성을 클릭합니다.

데이터 베이스 생성 시 마스터 암호를 지정하여 생성하고 향후 사용을 위해 별도의 텍스트 에디터에 메모하시는 것을 권장드립니다.

네트워크 및 보안탭에 가신 후에 퍼블릭 엑세스 가능성에서 예를 선택합니다.

Amazon Aurora 클러스터가 생성되면 엔드포인트를 따로 적어둡니다.

EC2 instance 생성

여기서 생성할 EC2 인스턴스는 RDS에 접속할 클라이언트 용도입니다.

아래의 지시를 따라서 인스턴스를 생성합니다.
https://aws.amazon.com/ko/premiumsupport/knowledge-center/create-linux-instance/
앞서 생성한 Amazon Aurora와 동일한 Security Group을 지정합니다.
Security Group의 inbound rule에 3306 포트를 추가합니다.

실습 데이터 다운로드

생성한 EC2를 이용하여 실습을 진행합니다. 먼저 EC2 생성 시 다운로드 한 ssh key를 이용하여 접속합니다.

ssh -i <ssh private key> ec2-user@<your EC2 public dns name>

AWS cli configuration

aws configure

실습에서 사용할 데이터를 다운로드합니다. 이 데이터는 Kaggle에서 찾을 수 있으며 유저의 구매 이력 데이터로서 DB용 데이터를 만드는데 사용되었으며, 추후 SageMaker 실습에서 사용할 예정입니다.

데이터에 대한 자세한 사항은 출처 eCommerce behavior data from multi category store에서 확인해 주십시오.

데이터를 실습용 S3 bucket에 업로드합니다. USERID 부분에는 본인의 ID를 작성합니다.

aws s3 mb s3://summit-demo-USERID --region ap-northeast-2
aws s3 cp 2019-Oct.csv s3://summit-demo-USERID/
aws s3 cp 2019-Nov.csv s3://summit-demo-USERID/

MySQL 셋업 및 테이블 생성

실습에서 사용할 DB용 데이터를 다운로드합니다.

wget https://raw.githubusercontent.com/elbanic/summit_2020_demo/master/sample-data/users/users.csv
wget https://raw.githubusercontent.com/elbanic/summit_2020_demo/master/sample-data/products/products.csv

EC2 Instance에서 MySQL Client를 이용하여 Aurora MySQL 접속합니다. MySQL Client 프로그램이 없으면 yum install -y mysql 명령어를 이용하여 설치합니다.
```
mysql -h summit-db-cluster-instance-1.csz1mbf6avao.ap-northeast-2.rds.amazonaws.com -P 3306 -u admin -p
Enter password:
```

Database와 User를 생성합니다

CREATE DATABASE ecommerce;

CREATE USER 'user1'@'%' IDENTIFIED BY 'password1';

GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP, RELOAD, PROCESS, REFERENCES, INDEX, ALTER, SHOW DATABASES, CREATE TEMPORARY TABLES, LOCK TABLES, EXECUTE, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT, CREATE VIEW, SHOW VIEW, CREATE ROUTINE, ALTER ROUTINE, CREATE USER, EVENT, TRIGGER ON *.* TO 'user1'@'%' WITH GRANT OPTION;

Table을 생성하고 데이터를 Table에 입력합니다.

USE ecommerce;

CREATE TABLE products (
product_id BIGINT PRIMARY KEY,
category_id VARCHAR(30),
category_code VARCHAR(30),
brand VARCHAR(30),
price FLOAT,
product_name VARCHAR(30)
);

LOAD DATA LOCAL INFILE '/home/ec2-user/products.csv' INTO TABLE products
FIELDS TERMINATED BY ','
OPTIONALLY ENCLOSED BY '"'
IGNORE 1 LINES;

CREATE TABLE users (
user_id BIGINT PRIMARY KEY,
sum_purchase FLOAT
);

LOAD DATA LOCAL INFILE '/home/ec2-user/users.csv' INTO TABLE users
FIELDS TERMINATED BY ','
OPTIONALLY ENCLOSED BY '"'
IGNORE 1 LINES;

실습에서 사용할 데이터가 모두 준비되었습니다.

Aurora Database 생성하기

Table of Contents

Aurora DB

EC2 instance 생성

실습 데이터 다운로드

MySQL 셋업 및 테이블 생성