はじめに

QuickSightで、Redshift Spectrumを使って接続したいときがあったので、手順をメモします。Lake Formationが絡んでくると、さらにややこしくなるので、結構ハマりました。

やりたいことは、以下の図のようなイメージです（タイトルに出てきたサービスは赤字にしてあります）。この構成だと、S3内のcsvを更新すれば、Glue Data CatalogやRedshiftの更新などせずに、csvファイルの更新が自動で反映されてQuickSightから見られます（SPICEを利用している場合は、SPICEの更新が必要）。

Redshift Spectrumを利用しなくても、QuickSightのデータセット接続の際に「Athena」を選択することで、Glue Data Catalogに直接接続することもできます。
ただ、Redshift Spectrumを経由することで、Redshift内のテーブルとしてSQLで加工処理を実施できます（ビュー作成や、他の内部テーブルとの結合など）。他のテーブルもすべてRedshiftにあるなど、Redshiftを中心に管理したいという場合は今回ようにRedshift Spectrumを使うとデータ保管、加工がRedshiftで統一できます。

（念のため補足）
SQLで加工処理したいだけであれば、Athena上でビューを作成することも可能です。他もすべてGlue Data Catalogで統一しているなら、Athena上で全て作成する方が、管理が楽になる可能性もあります。

前提条件

既に、Lake Formationの設定は実施済み
Redshift Serverlessの名前空間、ワークグループは作成済み
- パブリックにアクセス可能、SSL有効
QuickSight環境も構築済み

大まかな流れ

以下のような流れで実施します。
ポイントは「外部スキーマの定義」で、クローラーを実行しただけだと、Redshift Serverlessのクエリエディタでクエリはできますが、QuickSightのデータセットとして読み込むことが出来ません。外部スキーマを定義してあげることで、Redshift Spectrumを利用してQuickSightからよみこむことができます

クローラーでGlue Tableを作成
- S3にCSVファイルをアップロード
- Glue DB作成
- クローラーで利用するIAMロールにLFで権限付与
- クローラー作成&実行
Redshift Spectrumでクエリしてみる
- 自分自身にLFで権限付与
- Redshift Serverlessでクエリする
外部スキーマの定義 ★ポイント
QuickSightのデータセット作成
- データソース作成
- データセット作成

やってみる

クローラーでGlue Tableを作成

S3にCSVファイルをアップロード

まずは、使用するテストデータ（CSV）をS3にアップロードします。

ちなみに、テストデータの中身は以下です。LLMに作ってもらいました。

sample_product_list.csv

product_name,price,stock,category
デスクライト,2500,45,家具
シンプルノート,380,120,文具
マグカップ,850,67,キッチン
ブラックペン,650,89,文具
収納ボックス,1200,34,家具
キーホルダー,300,156,アクセサリー
トートバッグ,1800,23,バッグ
カラフル付箋,420,95,文具
ティーポット,2200,12,キッチン
スマホケース,980,78,アクセサリー

Glue DB作成

Glue Tableを作る前に、DBを作成します。
Glueコンソールから作成しますが、この時Locationに先ほどのS3のパスを指定しましょう。
これを指定しておくことで、Lake FormationでData LocationにS3パスとロールを登録しなくても、DBにTableが作成できるようになります。

クローラーで利用するIAMロールに権限付与

詳細は省きますが、クローラーで利用するIAMロールに、Lake Formationで以下の権限を付与します。

DBを対象とした、Super権限
DBの中のALL Tablesを対象とした、Super権限

1つ目の権限でDBにテーブルを作成できるようになり、2つ目の権限でDB内の全てのテーブルを参照できるようになります。

クローラー作成&実行

先ほどのテストデータを格納したS3パスをクローリング先に指定して、Glueのクローラーを作成します。
その際、利用するIAMロールは先ほどLake Formationで権限付与したIAMロールにします。

その後、クローラーを実行すると、権限付与などがうまくいっていれば、以下のようにStatusがCompletedになるはずです。

Redshift Spectrumでクエリしてみる

自分自身にLake Formationで権限付与

今コンソールログインしているIAMユーザーやIAMロールに対して、Lake Formationで以下の権限付与します。

DBの中のALL Tablesを対象とした、Super権限

Redshift Serverlessでクエリする

クエリエディタv2を使って、Redshift ServerlessのワークグループにFederated userでログインします（ユーザー名、パスワード認証だと、クエリができません）。

その後、external databasesの中のawsdatacatalogの中に、先ほど作成したDBと、クローリングした結果作成されたテーブルがあるはずです。
それに対して、クエリすると、データが取得できます。

今時点では、Glue Tableに対して、Redshift Serverlessで接続しているFederated userがクエリをしています。そのため、1つ前の「自分自身にLF権限付与」をしないとエラーでクエリできなくなります。

一般的には、外部スキーマを作成して、外部テーブルを作成するはずですが、今回はGlueクローラーを使って外部テーブルを先に作成しました。

外部スキーマの定義

IAMロールの紐づけと権限付与

Redshift Spectrumでは、Redshift Serverlessの名前空間に紐づいたIAMロールを使ってクエリします。
そのため、以下のようにIAMロールを作成して紐づけておきます。

その後、そのIAMロールに、Lake Formationで以下の権限を付与します。

DBの中のALL Tablesを対象とした、Super権限

外部スキーマ作成

今回はGlueクローラーで外部テーブルを先に作成したので、外部スキーマが存在していません。これがないとQuickSightからテストデータのテーブルに接続できないため作成していきます。

クエリエディタで、以下を実行します（DBはdevにいる事を前提にしてます）。

create external schema spectrum_test_schema from data catalog 
database 'spectrum_test_db' 
iam_role DEFAULT;

もし上記のSQL文を実行してエラーとなったら、管理者ユーザーでログインし直して、以下を実行してデータベースdevに対してのALL権限を付与してみてください。自身のロール名やユーザー名はselect current_user;を実行して確認してください。

GRANT ALL ON DATABASE dev to "IAMR:<Role-name>"

外部スキーマ内のテーブルにクエリしてみる

先ほど作成した外部スキーマ内に、テーブルが存在して、クエリが実行できるはずです。

ここでは、自分自身ではなく、名前空間に紐づいたIAMロールがクエリします。そのため、そのIAMロールにLake Formationでの権限が付与されていないと、Tablesが0件と表示されます。

QuickSightのデータセット作成

データソース作成

QuickSightのデータソースを作成します。Redshift(手動接続)から、以下のように接続して作成します。

データセット作成

今作成したデータソースから、外部スキーマの中のテーブルを選択します。

以下のように中身が見れて、データセットが作成できます。

おわりに

ポイントは、Glueクローラーでテーブルを作成したとしても、外部スキーマをRedshiftクエリエディタで作成しないといけないことでした。
そうしないと、QuickSight側でデータセットを作成しようとしても、見えないか、見えてもエラーとなります。
今回検証した環境では、そもそもスキーマが見えませんでしたが、別の環境ではテーブル自体は見えますが、データセットの編集をすると以下のようなエラーが出ました。

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ここら辺はなかなかややこしいところですが、しっかり理解していきたいですね。