Was ist das AWS Schema Conversion Tool? - AWS Schema Conversion Tool

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Was ist das AWS Schema Conversion Tool?

Mit dem AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) können Sie Ihr vorhandenes Datenbankschema von einer Datenbank-Engine in eine andere konvertieren. Sie können relationale OLTP-Schemata sowie Data Warehouse-Schemata konvertieren. Das konvertierte Schema eignet sich für Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), MySQL, Oracle, SQL Server, MariaDB DB, einen PostgreSQL DB-Cluster oder einen Amazon Aurora-Cluster.Amazon Redshift Das konvertierte Schema kann auch mit einer Datenbank auf einer Amazon EC2-Instance verwendet oder als Daten in einem Amazon S3-Bucket gespeichert werden.

AWS SCT unterstützt mehrere Industriestandards, einschließlich Federal Information Processing Standards (FIPS), für Verbindungen mit einem Amazon S3-Bucket oder einer anderen AWS-Ressource. AWS SCT ist auch kompatibel mit dem Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP). Weitere Informationen zu AWS und Compliance-Bemühungen finden Sie unter AWS-Services in Scope nach Compliance-Programm.

AWS SCT unterstützt folgende OLTP-Konvertierungen.

Quelldatenbank Zieldatenbank auf Amazon RDS

Microsoft SQL Server (Version 2008 und höher)

Amazon Aurora mit MySQL-Kompatibilität, Amazon Aurora mit PostgreSQL-Kompatibilität, MariaDB 10.2 und 10.3, Microsoft SQL Server, MySQL,PostgreSQL

MySQL (Version 5.5 und höher)

Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL

Sie können Schemata und Daten von MySQL in einen Aurora MySQL-DB-Cluster ohne Verwendung von AWS SCT migrieren. Weitere Informationen finden Sie unter Migrieren von Daten zu einem Amazon Aurora-DB-Cluster.

Oracle (Version 10.2 und höher)

Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB 10.2 und 10.3, MySQL, Oracle,PostgreSQL

PostgreSQL (Version 9.1 und höher)

Aurora MySQL, MySQL, PostgreSQL, Aurora PostgreSQL

IBM Db2 LUW (Versionen 9.1, 9.5, 9.7, 10.5 und 11.1)

Aurora MySQL, MariaDB 10.2 und 10.3, MySQL, PostgreSQL,Aurora PostgreSQL

Apache Cassandra (Versionen 2.0, 3.0, 3.1.1 und 3.11.2)

Amazon DynamoDB

Sybase ASE (12.5, 15.0, 15.5, 15.7 und 16.0) Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL

AWS SCT unterstützt die folgenden Data Warehouse-Konvertierungen.

Quelldatenbank Zieldatenbank auf Amazon Redshift

Greenplum Database (Version 4.3 oder höher)

Amazon Redshift

Microsoft SQL Server (Version 2008 und höher)

Amazon Redshift

Netezza (Version 7.0.3 und höher)

Amazon Redshift

Oracle (Version 10 und höher)

Amazon Redshift

Teradata (Version 13 und höher)

Amazon Redshift

Vertica (Version 7.2.2 und höher)

Amazon Redshift

Übersicht über die Schemakonvertierung

Das AWS SCT bietet eine projektbasierte Benutzeroberfläche für die automatische Konvertierung des Schemas Ihrer Quelldatenbank in ein Format, das mit der Amazon RDS-Ziel-Instance kompatibel ist. Wenn Schemata aus Ihrer Quelldatenbank nicht automatisch konvertiert können, bietet das AWS SCT Hilfestellung zum Erstellen eines gleichwertigen Schemas in Ihrer Amazon RDS-Ziel-Datenbank.

Informationen zur Installation von AWS SCT finden Sie unter Installieren, Überprüfen und Aktualisieren derAWS SCT.

Eine Einführung in die AWS SCT-Benutzeroberfläche finden Sie unter Verwenden der AWS SCT Benutzeroberfläche.

Weitere Informationen zum Umwandlungsverfahren finden Sie unter Konvertieren von Datenbankschemata mit AWS SCT.

Neben dem Konvertieren von vorhandenen Datenbankschemata von einer Datenbank-Engine in eine andere stellt AWS SCT weitere Funktionen bereit, mit denen Sie Ihre Daten und Anwendungen in die AWS Cloud verschieben können:

  • Mithilfe von Agenten für die Datenextraktion können Sie Daten aus Ihrem Data Warehouse extrahieren, um sie anschließend in Amazon Redshift zu migrieren. Zur Verwaltung der Agenten für die Datenextraktion können Sie das AWS SCT verwenden. Weitere Informationen finden Sie im Verwenden von Agenten für die Datenextraktion.

  • Erstellen Sie mit dem AWS SCT AWS DMS-Endpunkte und -Aufgaben. Sie können diese Aufgaben mit dem AWS SCT ausführen und überwachen. Weitere Informationen finden Sie im Verwenden von AWS SCT mit AWS DMS.

  • In einigen Fällen können die Datenbankfunktionen nicht in gleichwertige Amazon RDS- oder Amazon Redshift-Funktionen konvertiert werden. Mit dem Assistenten des AWS SCT-Erweiterungspakets können Sie AWS Lambda-Funktionen und Python-Bibliotheken installieren, um diejenigen Funktionen zu emulieren, die nicht konvertiert werden können. Weitere Informationen finden Sie im Verwenden der AWS SCT Erweiterungspaket.

  • Sie können das AWS SCT zur Optimierung Ihrer vorhandenen Amazon Redshift-Datenbank verwenden. AWS SCT empfiehlt zur Optimierung Ihrer Datenbank Sortier- und Verteilungsschlüssel. Weitere Informationen finden Sie im Optimierung Amazon Redshift indem Sie die AWS SCT.

  • Sie können mit dem AWS SCT Ihr vorhandenes lokales Datenbankschema in eine Amazon RDS DB-Instance kopieren, die dieselbe Engine ausführt. Mit dieser Funktion können Sie potenzielle Kosteneinsparungen kalkulieren, die beim Wechsel in die Cloud und einer Änderung des Lizenztyps möglich sind.

  • Sie können mit dem AWS SCT SQL-Code in Ihren C++-, C #-, Java- oder anderen Anwendungscode konvertieren. Sie können den konvertierten SQL-Code anzeigen, analysieren, bearbeiten und speichern. Weitere Informationen finden Sie im Konvertieren von Anwendungs-SQL mit der AWS SCT.

Abgeben von Feedback

Sie können Feedback zum AWS SCT bereitstellen. Sie können einen Fehlerbericht einreichen, eine Funktionsanfrage senden oder allgemeine Informationen bereitstellen.

So geben Sie Feedback zu AWS SCT

  1. Starten Sie den AWS Schema Conversion Tool.

  2. Öffnen Sie das Menü Help und klicken Sie auf Leave Feedback. Das Dialogfeld Leave Feedback wird angezeigt.

  3. Wählen Sie unter Area eine der Optionen Information, Bug report oder Feature request aus.

  4. Wählen Sie für Source database Ihre Quelldatenbank aus. Wählen Sie Any aus, wenn Ihr Feedback sich nicht auf eine bestimmte Datenbank bezieht.

  5. Wählen Sie für Target database Ihre Zieldatenbank aus. Wählen Sie Any aus, wenn Ihr Feedback sich nicht auf eine bestimmte Datenbank bezieht.

  6. Geben Sie unter Title einen Titel für Ihr Feedback ein.

  7. Geben Sie unter Message Ihr Feedback ein.

  8. Klicken Sie auf Send, um das Feedback abzugeben.