Qu'est-ce que AWS Schema Conversion Tool ?

Vous pouvez utiliser AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) pour convertir votre schéma de base de données existant d'un moteur de base de données en un autre. Vous pouvez convertir le schéma OLTP relationnel ou le schéma d'entrepôt de données. Votre schéma converti convient à une base de données Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) MySQL, MariaDB, Oracle, SQL Server, PostgreSQL, à un cluster de base de données Amazon Aurora ou à un cluster Amazon Redshift. Le schéma converti peut également être utilisé avec une base de données sur une instance Amazon EC2, ou stocké en tant que données sur un compartiment Amazon S3.

AWS SCTprend en charge plusieurs normes du secteur, notamment les normes fédérales de traitement de l'information (FIPS), pour les connexions à un compartiment Amazon S3 ou à une autre AWS ressource. AWS SCTest également conforme au Programme fédéral de gestion des risques et des autorisations (FedRAMP). Pour plus d'informations sur AWS et les efforts de conformité, consultez la page Services AWS concernés par un programme de conformité.

AWS SCT prend en charge les conversions OLTP suivantes.

Base de données source	Base de données cible
IBM Db2 pour z/OS (version 12)	Édition compatible avec Amazon Aurora MySQL (Aurora MySQL), Édition compatible avec Amazon Aurora PostgreSQL (Aurora PostgreSQL), MySQL, PostgreSQL Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation d'IBM Db2 pour z/OS comme source.
IBM Db2 LUW (versions 9.1, 9.5, 9.7, 10.5, 11.1 et 11.5)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation d'IBM Db2 LUW comme source.
Base de données Microsoft Azure SQL	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation d'Azure SQL Database comme source.
Microsoft SQL Server (versions 2008 R2, 2012, 2014, 2016, 2017, 2019 et 2022)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, Babelfish pour Aurora PostgreSQL (uniquement pour les rapports d'évaluation), MariaDB, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation de SQL Server comme source.
MySQL (version 5.5 et supérieure)	Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation de MySQL comme source. Vous pouvez migrer le schéma et les données de MySQL vers un cluster de bases de données Aurora MySQL sans utiliserAWS SCT. Pour plus d'informations, consultez la section Migration de données vers un cluster de base de données Amazon Aurora.
Oracle (version 10.1 et supérieure)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, Oracle, PostgreSQL Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation d'Oracle Database comme source.
PostgreSQL (version 9.1 et supérieure)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation de PostgreSQL comme source.
SAP ASE (versions 12.5.4, 15.0.2, 15.5, 15.7 et 16.0)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation de SAP ASE (Sybase ASE) comme source.

AWS SCT prend en charge les conversions d'entrepôt de données suivantes.

Entrepôt de données source	Entrepôt de données cible
Amazon Redshift	Amazon Redshift Pour plus d'informations, veuillez consulter Utiliser Amazon Redshift comme source.
Azure Synapse Analytics	Amazon Redshift Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation d'Azure Synapse Analytics comme source.
BigQuery	Amazon Redshift Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation de BigQuery comme source.
Base de données Greenplum (versions 4.3 et 6.21)	Amazon Redshift Pour plus d'informations, veuillez consulter Utiliser la base de données Greenplum comme source.
Microsoft SQL Server (version 2008 et supérieure)	Amazon Redshift Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation de SQL Server Data Warehouse comme source.
Netezza (version 7.0.3 et supérieure)	Amazon Redshift Pour plus d'informations, veuillez consulter Utiliser Netezza comme source.
Oracle (version 10.1 et supérieure)	Amazon Redshift Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation d'Oracle Data Warehouse comme source.
Flocon de neige (version 3)	Amazon Redshift Pour plus d'informations, veuillez consulter Utiliser Snowflake comme source.
Teradata (version 13 et supérieure)	Amazon Redshift Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation de Teradata comme source.
Vertica (version 7.2.2 et supérieure)	Amazon Redshift Pour plus d'informations, veuillez consulter Utiliser Vertica comme source.

AWS SCTprend en charge les conversions de données NoSQL suivantes.

Base de données source	Base de données cible
Apache Cassandra (versions 2.1.x, 2.2.16 et 3.11.x)	Amazon DynamoDB Pour plus d'informations, veuillez consulter Utiliser Apache Cassandra comme source.

AWS SCTprend en charge les conversions des processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) suivants. Pour plus d'informations, veuillez consulter Conversion de processus ETL.

Source	Cible
Scripts ETL Informatica	Informatica
Packages ETL pour Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)	AWS Glue ou AWS Glue Studio
Scripts Shell avec commandes intégrées issues de Teradata Basic Teradata Query (BTEQ)	Amazon Redshift RSQL
Scripts ETL Teradata BTEQ	AWS Glueou Amazon Redshift RSQL
Scripts de FastExport travail Teradata	Amazon Redshift RSQL
Scripts de FastLoad travail Teradata	Amazon Redshift RSQL
Scripts de MultiLoad travail Teradata	Amazon Redshift RSQL

AWS SCTprend en charge les migrations de frameworks de mégadonnées suivantes. Pour plus d'informations, veuillez consulter Migration des infrastructures de mégadonnées.

Source	Cible
Apache Hive (version 0.13.0 et supérieure)	Hive sur Amazon EMR
HDFS Apache	Amazon S3 ou HDFS sur Amazon EMR
Apache Oozie	AWS Step Functions

Présentation de la conversion de schémas

AWS SCTfournit une interface utilisateur basée sur des projets pour convertir automatiquement le schéma de base de données de votre base de données source dans un format compatible avec votre instance Amazon RDS cible. Si le schéma de votre base de données source ne peut pas être converti AWS SCT automatiquement, explique comment créer un schéma équivalent dans votre base de données Amazon RDS cible.

Pour de plus amples informations sur la façon d'installer l'AWS SCT, veuillez consulter Installation, vérification et mise à jour AWS SCT.

Pour accéder à une présentation de l'interface utilisateur AWS SCT, consultez Utilisation de l'interfaceAWS SCT utilisateur.

Pour plus d'informations sur le processus de conversion, consultez Conversion de schémas de base de données à l'aide de AWS SCT.

Outre la conversion de votre schéma de base de données existant d'un moteur de base de données à un autre, AWS SCT il propose des fonctionnalités supplémentaires qui vous aident à déplacer vos données et applications vers le AWS cloud :

• Vous pouvez utiliser des agents d'extraction de données pour extraire des données de votre entrepôt de données afin de préparer leur migration vers Amazon Redshift. Pour gérer les agents d'extraction de données, vous pouvez utiliser AWS SCT. Pour plus d'informations, veuillez consulter Migration des données d'un entrepôt de données sur site vers Amazon Redshift.

• Vous pouvez utiliser AWS SCT pour créer des points de terminaison et des tâches AWS DMS. Vous pouvez exécuter et surveiller ces tâches à partir d'AWS SCT. Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation de AWS SCT avec AWS DMS.

• Dans certains cas, les fonctionnalités de base de données ne peuvent pas être converties en fonctionnalités Amazon RDS ou Amazon Redshift équivalentes. L'assistant du kit d'extension AWS SCT peut vous aider à installer des fonctions AWS Lambda et des bibliothèques Python pour émuler les fonctions qui ne peuvent pas être converties. Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation de packs d' AWS SCT extension.

• Vous pouvez l'utiliser AWS SCT pour optimiser votre base de données Amazon Redshift existante. AWS SCTrecommande des clés de tri et de distribution pour optimiser votre base de données. Pour plus d'informations, veuillez consulter Optimisation d'Amazon Redshift à l'aide de AWS SCT.

• Vous pouvez l'utiliser AWS SCT pour copier votre schéma de base de données sur site existant vers une instance de base de données Amazon RDS exécutant le même moteur. Cette fonction vous permet d'analyser les économies de coûts potentielles en cas de déplacement vers le cloud et de changement de votre type de licence.

• Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir le code SQL dans le code de votre application C++, C#, Java ou autre. Vous pouvez afficher, analyser, modifier et enregistrer le code SQL converti. Pour plus d'informations, veuillez consulter Conversion du code SQL d'une application en utilisantAWS SCT.

• Vous pouvez l'utiliser AWS SCT pour migrer les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). Pour plus d'informations, veuillez consulter Conversion de processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) avecAWS Schema Conversion Tool.

Fournir des commentaires

Vous pouvez fournir des commentaires surAWS SCT. Vous pouvez déposer un rapport de bogue, soumettre une demande de fonctionnalité ou fournir des informations générales.

Pour fournir des commentaires sur AWS SCT

1. Démarrez le AWS Schema Conversion Tool.

2. Ouvrez le menu Help, puis choisissez Leave Feedback. La boîte de dialogue Leave Feedback s'affiche.

3. Dans Area, choisissez Information, Bug report ou Feature request.

4. Dans Source database, choisissez votre base de données source. Choisissez Any si vos commentaires ne concernent pas une base de données spécifique.

5. Dans Target database, choisissez votre base de données cible. Choisissez Any si vos commentaires ne concernent pas une base de données spécifique.

6. Dans Title, tapez un titre pour vos commentaires.

7. Dans Message, tapez vos commentaires.

8. Choisissez Send pour soumettre vos commentaires.