Was ist der AWS Schema Conversion Tool?

Sie können das AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) verwenden, um Ihr vorhandenes Datenbankschema von einer Datenbank-Engine in eine andere zu konvertieren. Sie können ein relationales OLTP Schema oder ein Data Warehouse-Schema konvertieren. Ihr konvertiertes Schema ist für einen Amazon Relational Database Service (AmazonRDS) MySQL, MariaDB, Oracle, SQL Server, Postgre-DB, einen Amazon Aurora SQL Aurora-DB-Cluster oder einen Amazon Redshift Redshift-Cluster geeignet. Das konvertierte Schema kann auch mit einer Datenbank auf einer EC2 Amazon-Instance verwendet oder als Daten in einem Amazon S3-Bucket gespeichert werden.

AWS SCT unterstützt mehrere Industriestandards, darunter Federal Information Processing Standards (FIPS), für Verbindungen zu einem Amazon S3 S3-Bucket oder einer anderen AWS Ressource. AWS SCT entspricht auch dem Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP). Einzelheiten zu den Maßnahmen zur Einhaltung der Vorschriften AWS und zur Einhaltung der Vorschriften finden Sie unter AWS Leistungen nach Compliance-Programmen.

AWS SCT unterstützt die folgenden OLTP Konvertierungen.

Quelldatenbank	Zieldatenbank
IBMDb2 für z/OS (Version 12)	Amazon Aurora My SQL -kompatible Ausgabe (Aurora MySQL), Amazon Aurora SQL Postgre-kompatible Ausgabe (Aurora PostgreSQL), My, Postgre SQL SQL Weitere Informationen finden Sie unter Verbindung zu IBM DB2 für z/OS herstellen.
IBMDb2 LUW (Versionen 9.1, 9.5, 9.7, 10.5, 11.1 und 11.5)	Aurora MaiSQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, Mai, Postgre SQL SQL Weitere Informationen finden Sie unter IBMDb2-Datenbanken LUW.
Microsoft SQL Azure-Datenbank	Aurora MaiSQL, Aurora PostgreSQL, MaiSQL, Postgre SQL Weitere Informationen finden Sie unter Verbindung zu Azure herstellen SQL.
Microsoft SQL Server (Version 2008 R2, 2012, 2014, 2016, 2017, 2019 und 2022)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, Babelfish für Aurora Postgre SQL (nur für Bewertungsberichte), MariaDB, Microsoft Server, My, Postgre SQL SQL SQL Weitere Informationen finden Sie unter SQLServer-Datenbanken.
My (Version 5.5 und höher) SQL	Aurora PostgreSQL, MaiSQL, Postgre SQL Weitere Informationen finden Sie unter My SQL als Quelle verwenden. Sie können Schema und Daten von My SQL zu einem Aurora My SQL DB-Cluster migrieren, ohne es zu verwenden AWS SCT. Weitere Informationen finden Sie unter Daten in einen Amazon Aurora Aurora-DB-Cluster migrieren.
Oracle (Version 10.1 und höher)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, Oracle, Postgre SQL Weitere Informationen finden Sie unter Oracle-Datenbanken.
Postgre SQL (Version 9.1 und höher)	Aurora MaiSQL, Aurora PostgreSQL, MaiSQL, Postgre SQL Weitere Informationen finden Sie unter SQLPostgre-Datenbanken.
SAPASE(Versionen 12.5.4, 15.0.2, 15.5, 15.7 und 16.0)	Aurora MaiSQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, Mai, Postgre SQL SQL Weitere Informationen finden Sie unter SAPDatenbanken.

AWS SCT unterstützt die folgenden Data Warehouse-Konvertierungen.

Quell-Data Warehouse	Ziel-Data-Warehouse
Amazon-Redshift	Amazon-Redshift Weitere Informationen finden Sie unter Amazon-Redshift.
Azure Synapse Analytics	Amazon-Redshift Weitere Informationen finden Sie unter Azure Synapse Analytics als Quelle.
BigQuery	Amazon-Redshift Weitere Informationen finden Sie unter BigQuery als Quelle.
Greenplum-Datenbank (Versionen 4.3 und 6.21)	Amazon-Redshift Weitere Informationen finden Sie unter Greenplum-Datenbanken.
Microsoft SQL Server (Version 2008 und höher)	Amazon-Redshift Weitere Informationen finden Sie unter SQLServer-Data Warehouses.
Netezza (Version 7.0.3 und höher)	Amazon-Redshift Weitere Informationen finden Sie unter Netezza-Datenbanken.
Oracle (Version 10.1 und höher)	Amazon-Redshift Weitere Informationen finden Sie unter Oracle Data Warehouse.
Schneeflocke (Version 3)	Amazon-Redshift Weitere Informationen finden Sie unter Snowflake.
Teradata (Version 13 und höher)	Amazon-Redshift Weitere Informationen finden Sie unter Teradata-Datenbanken.
Vertica (Version 7.2.2 und höher)	Amazon-Redshift Weitere Informationen finden Sie unter Vertica-Datenbanken.

AWS SCT unterstützt die folgenden Daten Keine SQL Datenbankkonvertierungen.

Quelldatenbank	Zieldatenbank
Apache Cassandra (Versionen 2.1.x, 2.2.16 und 3.11.x)	Amazon-DynamoDB Weitere Informationen finden Sie unter Verbindung zu Apache Cassandra herstellen.

AWS SCT unterstützt Konvertierungen der folgenden Extraktions-, Transformations- und Load () -Prozesse. ETL Weitere Informationen finden Sie unter Daten konvertieren mit ETL.

Quelle	Ziel
ETLInformatica-Skripte	Informatica
Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) ETL -Pakete	AWS Glue oder AWS Glue Studio
Shell-Skripts mit eingebetteten Befehlen aus Teradata Basic Teradata Query () BTEQ	Amazon Redshift RSQL
BTEQETLTeradata-Skripte	AWS Glue oder Amazon Redshift RSQL
FastExport Teradata-Jobskripte	Amazon Redshift RSQL
FastLoad Teradata-Jobskripte	Amazon Redshift RSQL
MultiLoad Teradata-Jobskripte	Amazon Redshift RSQL

AWS SCT unterstützt die folgenden Big-Data-Framework-Migrationen. Weitere Informationen finden Sie unter Migration von Big-Data-Frameworks.

Quelle	Ziel
Apache Hive (Version 0.13.0 und höher)	Hive bei Amazon EMR
Apache HDFS	Amazon S3 oder HDFS bei Amazon EMR
Apache Oozie	AWS Step Functions

Übersicht über die Schemakonvertierung

AWS SCT bietet eine projektbasierte Benutzeroberfläche, um das Datenbankschema Ihrer Quelldatenbank automatisch in ein Format zu konvertieren, das mit Ihrer RDS Amazon-Zielinstanz kompatibel ist. Falls das Schema aus Ihrer Quelldatenbank nicht automatisch konvertiert werden kann, finden Sie AWS SCT hier eine Anleitung, wie Sie ein entsprechendes Schema in Ihrer RDS Amazon-Zieldatenbank erstellen können.

Informationen zur Installation finden Sie AWS SCT unterInstallation und Konfiguration AWS Schema Conversion Tool.

Eine Einführung in die AWS SCT Benutzeroberfläche finden Sie unterNavigieren in der Benutzeroberfläche des AWS SCT.

Weitere Informationen zum Umwandlungsverfahren finden Sie unter Datenbankschemas konvertieren in AWS Schema Conversion Tool.

Neben der Konvertierung Ihres vorhandenen Datenbankschemas von einer Datenbank-Engine in eine andere AWS SCT bietet es einige zusätzliche Funktionen, mit denen Sie Ihre Daten und Anwendungen in die AWS Cloud verschieben können:

• Sie können Datenextraktionsagenten verwenden, um Daten aus Ihrem Data Warehouse zu extrahieren, um sie auf die Migration zu Amazon Redshift vorzubereiten. Zur Verwaltung der Agenten für die Datenextraktion können Sie das AWS SCT verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Migrieren von Daten aus einem lokalen Data Warehouse zu Amazon Redshift mit AWS Schema Conversion Tool.

• Sie können sie verwenden AWS SCT , um AWS DMS Endpunkte und Aufgaben zu erstellen. Sie können diese Aufgaben von AWS SCT ausführen und überwachen. Weitere Informationen finden Sie unter Integrieren AWS Database Migration Service mit AWS Schema Conversion Tool.

• In einigen Fällen können Datenbankfunktionen nicht in äquivalente Amazon RDS - oder Amazon Redshift Redshift-Funktionen konvertiert werden. Der AWS SCT Erweiterungspaket-Assistent kann Ihnen bei der Installation von AWS Lambda Funktionen und Python-Bibliotheken helfen, um die Funktionen zu emulieren, die nicht konvertiert werden können. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Erweiterungspaketen mit AWS Schema Conversion Tool.

• Sie können es verwenden AWS SCT , um Ihre bestehende Amazon Redshift Redshift-Datenbank zu optimieren. AWS SCT empfiehlt Sortierschlüssel und Verteilungsschlüssel zur Optimierung Ihrer Datenbank. Weitere Informationen finden Sie unter Daten aus Amazon Redshift konvertieren mit AWS Schema Conversion Tool.

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

• Sie können AWS SCT es für die Konvertierung SQL in Ihren C++-, C#-, Java- oder anderen Anwendungscode verwenden. Sie können den konvertierten SQL Code anzeigen, analysieren, bearbeiten und speichern. Weitere Informationen finden Sie unter Anwendung konvertieren SQL mit AWS SCT.

• Sie können AWS SCT damit Extraktions-, Transformations- und Load (ETL) -Prozesse migrieren. Weitere Informationen finden Sie unter Daten mithilfe von ETL Prozessen konvertieren in AWS Schema Conversion Tool.

Feedback geben

Sie können Feedback geben zu AWS SCT. Sie können einen Fehlerbericht einreichen, eine Funktionsanfrage stellen oder allgemeine Informationen bereitstellen.

Um Feedback zu geben AWS SCT

1. Starte das 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.