我正在尝试使用PostgreSQL数据库将价值15MB的数据写入RDS实例,但是我观察到这真的很慢……将所有数据完全写入到实例中大约需要15+分钟。有人经历过将大量数据逐行写入RDS实例吗?谢谢!
# Assuming the table is already created
def handler(file_with_many_many_rows, con):
cur = con.cursor()
reader = csv.reader(f)
for i, line in enumerate(reader):
vals = ("val1
我需要我的RDS Postgres数据库上的事件触发器。最终,每当模式发生更改时,都需要通知我。在普通的旧Postgres (即非RDS实例)中,这很好。但是,在RDS中运行以下代码:
CREATE EVENT TRIGGER audit ON ddl_command_start EXECUTE PROCEDURE stat_audit();
在以下方面的成果:
ERROR: permission denied to create event trigger
HINT: Must be superuser to create an event trigger.
据我所知,RDS上最有特权的
我对AWS比较陌生,所以我不知道该怎么做,
我在s3上有CSV文件,并且已经在RDS上设置了Aurora实例。我无法理解的是,如何自动化数据的大容量加载,本质上就像使用AWS之类的LOAD DATA FROM s3。
我还使用了s3的Glue本机程序来实现RDS,但实际上它是通过JDBC连接插入RDS的一堆,对于大型数据集来说也是非常慢的。
我可以在RDS上独立运行命令,但我不想这样做,我想利用Glue。我还研究了如何为Python使用MySQL连接器,但是Glue本机只支持Python2.7,这是我不想使用的。
任何帮助都将不胜感激。
我们在生产中使用运动鞋宝石作为一个大应用。有时候负载非常大,以至于一个特定的队列可能包含在250_000消息上。在这种情况下,例外
ActiveRecord::ConnectionTimeoutError:
could not obtain a connection from the pool within 5.000 seconds (waited 5.000 seconds); all pooled connections were in use
经常发生。
对于数据库,我们使用的是基于PostgreSQL 9.6的Amazon。max_connections PostgreSQL配置值