Différences entre Babelfish for Aurora PostgreSQL et SQL Server - Amazon Aurora

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Différences entre Babelfish for Aurora PostgreSQL et SQL Server

Babelfish est une fonctionnalité évolutive d'Aurora PostgreSQL, avec de nouvelles fonctionnalités ajoutées à chaque version depuis l'offre initiale dans Aurora PostgreSQL 13.4. Il est conçu pour fournir une sémantique T-SQL sur PostgreSQL via le langage T-SQL en utilisant le port TDS. Chaque nouvelle version de Babelfish ajoute des fonctionnalités et des fonctions qui s'alignent mieux sur les fonctionnalités et le comportement de T-SQL, comme le montre le tableau Fonctionnalité prise en charge dans Babelfish, classée par version. Pour obtenir les meilleurs résultats lorsque vous travaillez avec Babelfish, nous vous recommandons de comprendre les différences qui existent actuellement entre le T-SQL pris en charge par SQL Server et Babelfish pour la dernière version. Pour en savoir plus, veuillez consulter la section Différences T-SQL dans Babelfish.

En plus des différences entre le T-SQL pris en charge par Babelfish et SQL Server, vous devrez peut-être aussi prendre en compte les problèmes d'interopérabilité entre Babelfish et PostgreSQL dans le contexte du cluster de base de données Aurora PostgreSQL. Comme mentionné précédemment, Babelfish prend en charge la sémantique T-SQL sur PostgreSQL via le langage T-SQL en utilisant le port TDS. En même temps, vous pouvez également accéder à la base de données Babelfish via le port standard PostgreSQL avec des instructions SQL PostgreSQL. Si vous envisagez d'utiliser les fonctionnalités de PostgreSQL et de Babelfish dans un déploiement de production, vous devez être conscient des problèmes d'interopérabilité potentiels entre les noms de schémas, les identifiants, les autorisations, la sémantique transactionnelle, les ensembles de résultats multiples, les classements par défaut, etc. Pour faire simple, lorsque des instructions PostgreSQL ou des accès PostgreSQL se produisent dans le contexte de Babelfish, des interférences entre PostgreSQL et Babelfish peuvent survenir et peuvent potentiellement affecter la syntaxe, la sémantique et la compatibilité lors du lancement de nouvelles versions de Babelfish. Pour obtenir des informations complètes et des conseils sur toutes ces considérations, consultez la section Guidance on Babelfish Interoperability (Conseils sur l'interopérabilité de Babelfish) dans la documentation de Babelfish pour PostgreSQL.

Note

Avant d'utiliser à la fois la fonctionnalité native de PostgreSQL et la fonctionnalité Babelfish dans le même contexte d'application, nous vous recommandons fortement de tenir compte des questions discutées dans la section Guidance on Babelfish Interoperability (Conseils sur l'interopérabilité de Babelfish) de la documentation de Babelfish pour PostgreSQL. Ces problèmes d'interopérabilité (Aurora PostgreSQL et Babelfish) ne sont pertinents que si vous prévoyez d'utiliser l'instance de la base de données PostgreSQL dans le même contexte applicatif que Babelfish.

Videz et restaurez Babelfish

À partir des versions 4.0.0 et 3.4.0, les utilisateurs de Babelfish peuvent désormais utiliser les utilitaires de vidage et de restauration pour sauvegarder et restaurer leurs bases de données. Pour plus d'informations, consultez Babelfish dump and restore. Cette fonctionnalité repose sur les utilitaires de vidage et de restauration de PostgreSQL. Pour plus d'informations, consultez pg_dump et pg_restore. Afin d'utiliser efficacement cette fonctionnalité dans Babelfish, vous devez utiliser des outils basés sur PostgreSQL spécifiquement adaptés à Babelfish. La fonctionnalité de sauvegarde et de restauration de Babelfish est très différente de celle de SQL Server. Pour plus d'informations sur ces différences, consultez Différences entre les fonctionnalités de vidage et de restauration : Babelfish et SQL Server. Babelfish for Aurora PostgreSQL fournit des fonctionnalités supplémentaires pour la sauvegarde et la restauration des clusters de bases de données Amazon Aurora PostgreSQL. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Sauvegarde et restauration d'un cluster de base de données Amazon Aurora.