Prérequis pour l'utilisation de Babelfish en tant que cible Exigences de sécurité pour Babelfish en tant que cible Autorisations nécessaires pour utiliser Babelfish en tant que cible Limitations de Babelfish en tant que cible Types de données cibles pour Babelfish

Utilisation de Babelfish en tant que cible pour AWS Database Migration Service

Vous pouvez migrer des données d'une base de données source Microsoft SQL Server vers une cible Babelfish à l'aide d'AWS Database Migration Service.

Babelfish pour Aurora PostgreSQL étend l'Édition compatible avec PostgreSQL de votre base de données Amazon Aurora et permet d'accepter les connexions de base de données à partir de clients Microsoft SQL Server. Les applications initialement conçues pour SQL Server peuvent ainsi être utilisées avec Aurora PostgreSQL, sans apporter de changements significatifs au code par rapport à une migration traditionnelle et sans modifier les pilotes de base de données.

Pour en savoir plus sur les versions de Babelfish qui sont prises en charge par AWS DMS en tant que cible, consultez Objectifs pour AWS DMS. Les versions antérieures de Babelfish sur Aurora PostgreSQL nécessitent une mise à niveau avant d'utiliser le point de terminaison Babelfish.

Note

Le point de terminaison cible Aurora PostgreSQL est la méthode privilégiée pour migrer des données vers Babelfish. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation de Babelfish for Aurora PostgreSQL en tant que cible.

Pour en savoir plus sur l'utilisation de Babelfish comme point de terminaison de base de données, consultez Babelfish for Aurora PostgreSQL dans le Guide de l'utilisateur Amazon Aurora pour Aurora.

Prérequis pour l'utilisation de Babelfish en tant que cible pour AWS DMS

Vous devez créer vos tables avant de migrer les données afin de vous assurer qu'AWS DMS utilise les types de données et les métadonnées de table appropriés. Si vous ne créez pas vos tables sur la cible avant d'exécuter la migration, AWS DMS risque de créer les tables avec des autorisations et des types de données incorrects. Par exemple, AWS DMS crée une colonne d'horodatage au format binary(8) et ne fournit pas la fonctionnalité timestamp/rowversion attendue.

Pour préparer et créer vos tables avant la migration

Exécutez vos instructions DDL de création de table qui incluent des contraintes uniques, des clés primaires ou des contraintes par défaut.

N'incluez pas de contraintes de clé étrangère ni d'instructions DDL pour des objets tels que des vues, des procédures stockées, des fonctions ou des déclencheurs. Vous pouvez les appliquer après avoir migré la base de données source.
Identifiez les colonnes d'identité, les colonnes calculées ou les colonnes contenant des types de données rowversion ou timestamp pour vos tables. Créez ensuite les règles de transformation nécessaires pour gérer les problèmes connus lors de l'exécution de la tâche de migration. Pour plus d'informations, consultez Règles et actions de transformation.

Identifiez les colonnes contenant des types de données que Babelfish ne prend pas en charge. Modifiez ensuite les colonnes concernées dans la table cible pour utiliser les types de données pris en charge, ou créez une règle de transformation qui les supprime lors de la tâche de migration. Pour plus d'informations, consultez Règles et actions de transformation.

Le tableau suivant répertorie les types de données source non pris en charge par Babelfish, ainsi que le type de données cible recommandé correspondant à utiliser.

Type de données source	Type de données Babelfish recommandé
HEIRARCHYID	NVARCHAR(250)
GEOMETRY	VARCHAR(MAX)
GEOGRAPHY	VARCHAR(MAX)

Pour définir le niveau des unités de capacité Aurora (ACU) pour la base de données source Aurora PostgreSQL sans serveur V2

Vous pouvez améliorer les performances de votre tâche de migration AWS DMS avant de l'exécuter en définissant la valeur minimale d'ACU.

Dans la fenêtre Paramètres de capacité Severless v2, définissez Nombre minimal d'ACU sur 2 ou sur un niveau raisonnable pour votre cluster de bases de données Aurora.

Pour plus d'informations sur la définition des unités de capacité Aurora, consultez Choix de la plage de capacité Aurora sans serveur v2 pour un cluster Aurora dans le Guide de l'utilisateur Amazon Aurora.

Après avoir exécuté votre tâche de migration AWS DMS, vous pouvez réinitialiser la valeur minimale de vos ACU à un niveau raisonnable pour la base de données source Aurora PostgreSQL sans serveur V2.

Exigences de sécurité lors de l'utilisation de Babelfish en tant que cible pour AWS Database Migration Service

La section suivante décrit les exigences de sécurité pour l'utilisation d'AWS DMS avec une cible Babelfish :

Le nom d'utilisateur de l'administrateur (utilisateur Admin) utilisé pour créer la base de données.
L'identifiant de connexion PSQL et l'utilisateur disposant des autorisations SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE et REFERENCES suffisantes.

Autorisations utilisateur pour utiliser Babelfish en tant que cible pour AWS DMS

Important

À des fins de sécurité, le compte d'utilisateur utilisé pour la migration des données doit être un utilisateur enregistré dans une base de données Babelfish que vous utilisez en tant que cible.

Votre point de terminaison cible Babelfish nécessite des autorisations utilisateur minimales pour exécuter une migration AWS DMS.

Pour créer un identifiant de connexion et un utilisateur Transact-SQL (T-SQL) à faible privilège

Créez un identifiant de connexion et un mot de passe à utiliser lors de la connexion au serveur.
```
CREATE LOGIN dms_user WITH PASSWORD = 'password';
GO
```
Créez la base de données virtuelle pour votre cluster Babelfish.
```
CREATE DATABASE my_database;
GO
```

Créez l'utilisateur T-SQL pour la base de données cible.


USE my_database
GO
CREATE USER dms_user FOR LOGIN dms_user;
GO

Pour chaque table de la base de données Babelfish, accordez (GRANT) des autorisations aux tables.
```
GRANT SELECT, DELETE, INSERT, REFERENCES, UPDATE ON [dbo].[Categories] TO dms_user;  
```

Limitations de l'utilisation de Babelfish en tant que cible pour AWS Database Migration Service

Les limitations suivantes s'appliquent lors de l'utilisation d'une base de données Babelfish en tant que cible pour AWS DMS :

Seul le mode de préparation de table « Ne rien faire » est pris en charge.
Le type de données ROWVERSION nécessite une règle de mappage de table qui supprime le nom de colonne de la table pendant la tâche de migration.
Le type de données sql_variant n'est pas pris en charge.
Le mode LOB complet est pris en charge. L'utilisation de SQL Server comme point de terminaison source nécessite que l'attribut de connexion au point de terminaison SQL Server ForceFullLob=True soit défini afin que les objets LOB soient migrés vers le point de terminaison cible.

Les paramètres de la tâche de réplication présentent les limitations suivantes :


{
   "FullLoadSettings": {
      "TargetTablePrepMode": "DO_NOTHING",
      "CreatePkAfterFullLoad": false,
      }.
    
}

Les types de données TIME(7), DATETIME2(7) et DATETIMEOFFSET(7) dans Babelfish limitent la valeur de précision pour les secondes à 6 chiffres. Envisagez d'utiliser une valeur de précision de 6 pour votre table cible lorsque vous utilisez ces types de données. Pour Babelfish versions 2.2.0 et ultérieures, lorsque vous utilisez TIME(7) et DATETIME2(7), le septième chiffre de précision est toujours zéro.
En mode DO_NOTHING, DMS vérifie si la table existe déjà. Si la table n'existe pas dans le schéma cible, DMS crée la table en fonction de la définition de table source et mappe tous les types de données définis par l'utilisateur à leur type de données de base.
Une tâche de migration AWS DMS vers une cible Babelfish ne prend pas en charge les tables dont les colonnes utilisent les types de données ROWVERSION ou TIMESTAMP. Vous pouvez utiliser une règle de mappage de table qui supprime le nom de colonne de la table pendant le processus de transfert. Dans l'exemple de règle de transformation suivant, une table nommée Actor dans votre source est transformée pour supprimer toutes les colonnes commençant par les caractères col de la table Actor dans votre cible.
```
{
 	"rules": [{
		"rule-type": "selection",is 
		"rule-id": "1",
		"rule-name": "1",
		"object-locator": {
			"schema-name": "test",
			"table-name": "%"
		},
		"rule-action": "include"
	}, {
		"rule-type": "transformation",
		"rule-id": "2",
		"rule-name": "2",
		"rule-action": "remove-column",
		"rule-target": "column",
		"object-locator": {
			"schema-name": "test",
			"table-name": "Actor",
			"column-name": "col%"
		}
	}]
 }
```
Pour les tables comportant des colonnes d'identité ou calculées, où les tables cibles utilisent des noms en casse mixte tels que Catégories, vous devez créer une action de règle de transformation qui convertit les noms des table en minuscules pour votre tâche DMS. L'exemple suivant illustre la création de l'action de règle de transformation Mettre en minuscules à l'aide de la console AWS DMS. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Règles et actions de transformation.

Avant Babelfish version 2.2.0, DMS limitait le nombre de colonnes que vous pouviez répliquer vers un point de terminaison cible Babelfish à vingt (20) colonnes. Avec Babelfish 2.2.0, la limite est passée à 100 colonnes. Mais avec Babelfish versions 2.4.0 et ultérieures, le nombre de colonnes que vous pouvez répliquer augmente à nouveau. Vous pouvez exécuter l'exemple de code suivant sur la base de données SQL Server pour déterminer quelles tables sont trop longues.


USE myDB;
GO
DECLARE @Babelfish_version_string_limit INT = 8000; -- Use 380 for Babelfish versions before 2.2.0
WITH bfendpoint
AS (
SELECT 
	[TABLE_SCHEMA]
      ,[TABLE_NAME]
	  , COUNT( [COLUMN_NAME] ) AS NumberColumns
	  , ( SUM( LEN( [COLUMN_NAME] ) + 3)  
		+ SUM( LEN( FORMAT(ORDINAL_POSITION, 'N0') ) + 3 )  
	    + LEN( TABLE_SCHEMA ) + 3
		+ 12 -- INSERT INTO string
		+ 12)  AS InsertIntoCommandLength -- values string
      , CASE WHEN ( SUM( LEN( [COLUMN_NAME] ) + 3)  
		+ SUM( LEN( FORMAT(ORDINAL_POSITION, 'N0') ) + 3 )  
	    + LEN( TABLE_SCHEMA ) + 3
		+ 12 -- INSERT INTO string
		+ 12)  -- values string
			>= @Babelfish_version_string_limit
			THEN 1
			ELSE 0
		END AS IsTooLong
FROM [INFORMATION_SCHEMA].[COLUMNS]
GROUP BY [TABLE_SCHEMA], [TABLE_NAME]
)
SELECT * 
FROM bfendpoint
WHERE IsTooLong = 1
ORDER BY TABLE_SCHEMA, InsertIntoCommandLength DESC, TABLE_NAME
;

Types de données cibles pour Babelfish

Le tableau suivant présente les types de données cibles Babelfish qui sont pris en charge lorsque vous utilisez AWS DMS et le mappage par défaut à partir des types de données AWS DMS.

Pour de plus amples informations sur les types de données AWS DMS, veuillez consulter Types de données pour AWS Database Migration Service.

Type de données AWS DMS	Type de données Babelfish
BOOLEAN	TINYINT
BYTES	VARBINARY(Length)
DATE	DATE
TIME	TIME
INT1	SMALLINT
INT2	SMALLINT
INT4	INT
INT8	BIGINT
NUMERIC	NUMERIC(p,s)
REAL4	REAL
REAL8	FLOAT
CHAÎNE	Si la colonne est une colonne de date ou d'heure, effectuez les opérations suivantes : Pour SQL Server 2008 et versions ultérieures, utilisez DATETIME2. Pour les versions antérieures, si l'échelle est 3 ou inférieure utilisez DATETIME. Dans tous les autres cas, utilisez VARCHAR (37). Si la colonne n'est pas une colonne de date ou d'heure, utilisez VARCHAR (length).
UINT1	TINYINT
UINT2	SMALLINT
UINT4	INT
UINT8	BIGINT
WSTRING	NVARCHAR(length)
BLOB	VARBINARY(max) Pour pouvoir utiliser ce type de données avec DMS, vous devez activer l'utilisation des types de données BLOB pour une tâche spécifique. DMS prend en charge les types de données BLOB uniquement dans les tables qui contiennent une clé primaire.
CLOB	VARCHAR(max) Pour pouvoir utiliser ce type de données avec DMS, vous devez activer l'utilisation des types de données CLOB pour une tâche spécifique.
NCLOB	NVARCHAR(max) Pour pouvoir utiliser ce type de données avec DMS, vous devez activer l'utilisation des types de données NCLOB pour une tâche spécifique. Au cours de la CDC, DMS prend en charge les types de données NCLOB uniquement dans les tables qui contiennent une clé primaire.

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Conventions de rédaction

Utilisation de Redis en tant que cible

Utilisation d’Amazon Timestream comme cible