MySQL 使用 Boto3 与 Amazon Aurora on RDS 进行交互

Amazon Web Services（AWS）为客户提供了一种称为Amazon RDS（Relational Database Service）的服务，它是一种可扩展的、托管的数据库服务，支持广泛的关系数据库引擎，包括MySQL。 Amazon Aurora是Amazon RDS中的拓展引擎，兼容MySQL的API，但提供了更高可用性、更高性能和更高的可扩展性。云计算意义下，使用Boto3来与Amazon Aurora on RDS进行交互。本篇文章将讲述如何使用Boto3将数据存储在Amazon Aurora上，并从Amazon Aurora中检索数据。

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环境搭建

在使用Python与Amazon RDS交互之前，必须安装相应的Python软件包。推荐使用Anaconda或pip来安装Boto3和MySQL Connector。以下是在Ubuntu Linux系统上使用Anaconda安装的过程：

conda install boto3
conda install mysql-connector-python

安装完成后，在Python script中导入这两个软件包：

import boto3
import mysql.connector

然后，必须先创建Amazon RDS数据库实例，注意Amazon Aurora与MySQL数据库引擎之间的差异。在这里我们使用MySQL数据库引擎实例，因为Amazon Aurora与MySQL API兼容。

连接到Amazon RDS

为了连接Amazon RDS实例，必须拥有适当的AWS访问密钥和权限，方法如下：

创建一个新的AWS Access Key和Secret Key对。
为AWS IAM策略分配必要的权限，例如，创建新的Amazon RDS实例、启动/停止Amazon RDS实例等。
安装和配置AWS CLI。

为了验证并连接到Amazon RDS，必须验证AWS访问密钥是否正确配置。您可以使用AWS CLI中提供的“aws rds describe-db-instances”命令执行此操作，示例如下：

aws rds describe-db-instances --region us-west-2 --query 'DBInstances[*].DBInstanceArn'

如果返回Amazon RDS实例的详细信息列表，则表明验证成功，并且可以通过Python脚本进行连接。

接下来，通过Python脚本使用Boto3连接到Amazon RDS，示例如下：

rds_client = boto3.client('rds', region_name='us-west-2', 
           aws_access_key_id=ACCESS_KEY_ID,
           aws_secret_access_key=SECRET_ACCESS_KEY)

response = rds_client.describe_db_instances(
    DBInstanceIdentifier='your-db-instance-identifier'
)

host = response['DBInstances'][0]['Endpoint']['Address']
port = response['DBInstances'][0]['Endpoint']['Port']

cnx = mysql.connector.connect(user=DB_USER, password=DB_PASSWORD,
                              host=host,
                              database=DB_NAME, port=port)

存储数据到Amazon Aurora

在使用Python连接到Amazon RDS实例之后，可以将数据存储在Amazon Aurora上，具体方法为：

stmt = 'INSERT INTO inventory (id, name, price) VALUES (%s, %s, %s)'
args = (1, 'product_1', 10.99)

cursor = cnx.cursor()
cursor.execute(stmt, args)
cnx.commit()

cursor.close()

在上述代码段中，“inventory”是公共数据库中存储数据的数据库表的名称。我们使用“INSERT INTO”语法将数据存储在“inventory”表中。

从Amazon Aurora中检索数据

在存储数据到Amazon Aurora之后，可以通过如下代码段来检索数据：

stmt = 'SELECT * FROM inventory'
cursor = cnx.cursor()
cursor.execute(stmt)

items = []
for (id, name, price) in cursor:
    items.append({'id': id, 'name': name, 'price': price})

cursor.close()

在上述代码段中，“SELECT”语句用于获取表中存储的全部数据，并将数据以JSON格式返回。