1.2 – 在右上角，选择要启动 Aurora 数据库集群的区域。

1.3 – 在“Amazon Aurora”窗口中单击“创建数据库”。

继续操作之前，请切换到新建数据库流程：

1.4 – 对于“数据库引擎”，选择“Amazon Aurora”。

1.5 – 对于“版本”，选择“兼容 PostgreSQL 的 Amazon Aurora”。

1.6 – 选择“无服务器”。

1.7 – 为 Aurora 数据库集群选择一个标识符，例如“database-1”。

1.8 – 选择数据库的用户名和密码。

1.9 – 对于“最大 Aurora 容量单位”，选择“2”。

1.10 – 选择要在其中创建数据库的 VPC。

请注意，一经创建，数据库便无法迁移到其他 VPC。

1.11 – 单击“其他连接配置”。

1.12 – 对于“子网组”，选择默认值。

1.13 – 对于“VPC 安全组”，选择“新建”。如果您恰好有一个安全组允许在端口 3306 上传入 TCP 连接，也可以选择该安全组。

1.14 – 在“新 VPC 安全组名称”中，键入“aurora-tutorial”。

1.15 – 启用 Data API。

1.16 – 对于“删除保护”，取消选中“启用删除保护”。

虽然最佳实践是启用“删除保护”，但是，如果您想在本教程结束后删除数据库，则可以取消选中该选项。

快速检查表单中的所有字段后，您可以继续操作。

1.17 – 单击“创建数据库”​。

在创建实例时，您将看到一个说明如何获取凭证的横幅。此时建议您将凭证保存到某个位置，因为之后您将无法再次查看该密码。

1.18 – 单击数据库名称。

1.19 – 在“配置”选项卡中，复制集群 ARN，将其存放在随时可以找到的位置。稍后您会用到此信息。

1.20 – 打开左侧面板，然后单击“查询编辑器”。

1.21 – 选择“database-1”，输入“postgres”作为数据库用户名，并输入您之前创建的数据库密码，然后键入“postgres”作为数据库名称。

1.22 – 单击“连接到数据库”。

1.23 – 现在，您可以单击“运行”并执行示例查询。

1.24 – 通过运行以下查询来创建数据库：

CREATE DATABASE tutorial;

1.25 – 单击“更改数据库”。

1.26 – 将数据库更改为您刚刚创建的数据库。

1.27 – 使用如下查询创建表：

CREATE TABLE sample_table(received_at TIMESTAMP, message VARCHAR(255));

通过使用查询编辑器连接到数据库，系统会创建一个密钥，供后续在 Lambda 函数中使用。保持此选项卡处于打开状态，因为在本教程结尾处，您将需要运行一些查询。

打开新选项卡，转到 AWS Secrets Manager。然后按照以下步骤检索密钥 ARN。 

1.28 – 找到包含“database-1 的 RDS 数据库 postgres 凭证”的密钥。

1.29 – 单击密钥名称后，复制密钥 ARN 并将其存放在随时可以找到的位置。

2.2 – 输入新环境的名称，然后单击“下一步”。

2.3 – 向下滚动并单击“下一步”。

2.4 – 单击“创建环境”。

2.5 – 环境准备就绪后，单击“创建 Lambda 函数”。

2.6 – 输入“auroratest”作为函数名称。然后，单击“下一步”。

2.7 – 选择“empty-python”蓝图，然后单击“下一步”。

2.8 – 在以下屏幕中，依次单击“下一步”、“下一步”和“完成”。

现在环境已准备就绪，您将看到 Lambda 函数的蓝图。

在开始编码之前，您需要按照第 3 步中的说明配置一些权限。让此环境保持打开状态，并使用其他选项卡完成后续步骤。

3.2 – 单击角色名称，然后单击“附加策略”。

3.3 – 选择“AmazonRDSDataFullAccess”策略，然后单击“附加策略”。

您将看到一个带有浅绿色横幅的屏幕，说明已成功附加该策略。

4.2 – 在控制台中运行以下命令，以安装 boto3 依赖项：

$ pip install boto3 -t boto3

4.3 – 删除 lambda_function 文件中的代码，并在其位置复制此 示例代码。

4.4 – 将 cluster_arn 和 secret_arn 值替换为之前步骤中获得的集群 ARN 和密钥 ARN 值。

4.5 – 单击“文件”>“保存”，然后在右侧面板中选择 Lambda 函数。

4.6 – 单击向上箭头部署 Lambda 函数。

5.2 – 保留所有默认值，然后单击“创建主题”。

您将看到一个绿色横幅，指示该主题已成功创建。

5.3 – 复制 SNS ARN 并将其存放在随时可以找到的位置。

保持此选项卡处于打开状态，因为将 Lambda 函数配置为从创建的主题读取数据，您要使用它来发布消息。

6.2 – 单击“添加触发器”。

6.3 – 键入“SNS”，然后从下拉菜单中选择“SNS”服务。

6.4 – 在“SNS 主题”字段中，输入 SNS ARN。

6.5 – 启用触发器，然后单击“添加”。

7.2 – 为“主题”字段输入任意值。

7.3 – 为“正文”字段输入任意值。

7.4 – 向下滚动并单击“发布消息”。

发布消息后，Lambda 函数将使用该消息并进行处理。在下一节中，您将验证数据是如何写入 Aurora 数据库的。

7.5 – 转至打开“查询编辑器”的选项卡。如果您已关闭该选项卡，请访问 RDS 控制面板并连接到“查询编辑器”，如 1.20 中所述。

7.6 – 连接到“tutorial”数据库。

7.7 – 从 sample_table 中选择所有记录：

从 sample_table 中选择 *；

7.8 – 单击“运行”并向下滚动以查看结果。

现在，所有这些都应该正常工作。您可以通过更改使用 SNS 发送的消息进行实验，也可以根据需要更改 lambda_handler 函数。

8.2 – 单击“操作”>“删除”。

8.3 – 访问 SNS 控制面板并单击左侧面板上的“主题”。

8.4 – 选择您在第 5 步中创建的主题，然后单击“删除”。

8.5 – 系统将要求您进行确认。键入“delete me”以确认，然后单击“删除”。

8.6 – 转到 AWS Cloud9 控制台并选择您为此教程创建的环境。

8.7 – 单击“删除”。

8.8 – 当系统要求确认时，键入“Delete”并单击“删除”按钮。

8.9 – 转至 Amazon RDS 控制台，并选择您为本教程创建的数据库。

8.10 – 单击“操作”>“删除”。

系统将询问您是否要创建最终快照。通常情况下建议您创建快照，但在本教程中没有必要这样做。

8.11 – 当系统要求确认时，针对是否创建最终快照的问题选择“否”。然后选中“我确认...”并单击“删除数据库集群”。

8.12 – 转至 AWS Secrets Manager，找到包含“database-1 的 RDS 数据库管理员凭证”的密钥，然后单击该密钥的名称。

8.13 – 单击“操作”>“删除密钥”。

8.14 – 无法立即删除密钥。计划删除的最短等待时间为 7 天。选择 7 天，然后单击“计划删除”。

8.15 – 登录 AWS IAM 控制台。单击“角色”，然后搜索以“cloud9-”开头的角色。

8.16 – 选择角色并单击“删除角色”。

8.17 – 当系统要求确认时，单击“是，删除”。