AWS Schema Conversion Tool とは - AWS Schema Conversion Tool

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AWS Schema Conversion Tool とは

AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) を使用すると、データベースエンジン間で既存のデータベーススキーマを変換できます。リレーショナル OLTP スキーマやデータウェアハウススキーマを変換できます。変換されたスキーマは、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) MySQL、MariaDB、Oracle、SQL Server、PostgreSQL DB、Amazon Aurora DB クラスター、または Amazon Redshift クラスターに適しています。変換されたスキーマは、Amazon EC2 インスタンスでデータベースと共に使用するか、Amazon S3 バケットでデータとして保存することもできます。

AWS SCT は、Amazon S3 バケットや他の AWS リソースに接続するときに、連邦情報処理標準 (FIPS) など、いくつかの業界標準をサポートします。AWS SCT は、米国連邦政府のリスク認証管理プログラム (FedRAMP) にも準拠しています。AWS およびコンプライアンスの取り組みの詳細については、コンプライアンスプログラムによる AWS 対象範囲内のサービスを参照してください。

AWS SCT では、以下の OLTP 変換がサポートされています。

ソースデータベース ターゲットデータベース
IBM Db2 for z/OS (バージョン12)

Amazon Aurora MySQL 互換エディション (Aurora MySQL)、Amazon Aurora PostgreSQL)、MySQL、PostgreSQL)、MySQL、PostgreSQL

詳細については、「IBM Db2 for z/OS をソースとして使用する」を参照してください。

IBM Db2 LUW (バージョン 9.1、9.5、9.7、10.5、11.1、および 11.5)

Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB urora MySQL、Aurora

詳細については、「IBM Db2 LUW をソースとして使用する」を参照してください。

Microsoft Azure SQL データベース

Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL

詳細については、「Azure SQL データベースのソースとしての使用」を参照してください。

Microsoft SQL Server (バージョン 2008 R2 以降)

Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、Aurora PostgreSQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB urora MySQL、Aurora PostgreSQL

詳細については、「SQL Server のソースとしての使用」を参照してください。

MySQL (バージョン 5.5 以降)

Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL

詳細については、次を参照してください。ソースとしての MySQL の使用

AWS SCT を使用せずに、MySQL から Aurora MySQL DB クラスターにスキーマとデータを移行できます。詳細については、「Amazon Aurora DB クラスターへのデータの移行」を参照してください。

Oracle (バージョン 10.2 以降)

Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB urora MySQL、Aurora Postgre

詳細については、「ソースとしての Oracle Database の使用」を参照してください。

PostgreSQL (バージョン 9.1 以降)

Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL

詳細については、「PostgreSQL のソースとしての使用」を参照してください。

SAP ASE (バージョン 12.5、15.5、15.5、15.5、15.5、15.5、15.5、15.7

Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB urora MySQL、Aurora

詳細については、「ソースとしての SAP ASE (Sybase ASE) の使用」を参照してください。

AWS SCT では、以下のデータウェアハウスの変換がサポートされています。

ソースデータウェアハウス ターゲットデータウェアハウス

Amazon Redshift

Amazon Redshift

詳細については、「AWS SCT のソースとしての Amazon Redshift の使用」を参照してください。

Azure Synapse Analytics (バージョン 10)

Amazon Redshift

詳細については、「ソースとしての Azure Synapse Analytics の使用」を参照してください。

Greenplum データベース (バージョン 4.3)

Amazon Redshift

詳細については、「ソースとしての Greenplum データベースの使用」を参照してください。

Microsoft SQL Server (バージョン 2008 以降)

Amazon Redshift

詳細については、「SQL Server Data Warehouse をソースとしての使用」を参照してください。

Netezza (バージョン 7.0.3 以降)

Amazon Redshift

詳細については、「ソースとしての Netezza の使用」を参照してください。

Oracle (バージョン 10.2 以降)

Amazon Redshift

詳細については、「ソースとしての Oracle Data Warehouse の使用」を参照してください。

Teradata (バージョン 13 以降)

Amazon Redshift

詳細については、「ソースとしての Teradata の使用」を参照してください。

Vertica (バージョン 7.2 以降)

Amazon Redshift

詳細については、「ソースとしての Vertica の使用」を参照してください。

Snowflake (バージョン 3)

Amazon Redshift

詳細については、「ソースとしての Snowflake の使用」を参照してください。

AWS SCT では、以下のデータ NoSQL データベース変換がサポートされています。

ソースデータベース ターゲットデータベース

Apache Cassandra (バージョン 2.1.0、2.1.20、3.11.4)

Amazon DynamoDB

詳細については、「Apache Cassandra をソースとしての使用」を参照してください。

スキーマ変換の概要

AWS SCT には、ソースデータベースのデータベーススキーマをターゲットとなる Amazon RDS インスタンスと互換性のある形式に自動変換するための、プロジェクトベースのユーザーインターフェイスが用意されています。ソースデータベースのスキーマを自動変換できない場合、AWS SCT では、ターゲットとなる Amazon RDS データベースで同等のスキーマを作成する方法についてのガイダンスが表示されます。

AWS SCT をインストールする方法の詳細については、「AWS SCT のインストール、検証、更新」を参照してください。

AWS SCT ユーザーインターフェイスの概要については、「AWS SCT ユーザーインターフェイスの使用」を参照してください。

変換プロセスの詳細については、「を使用したデータベーススキーマの変換AWS SCT」を参照してください。

AWS SCT には、1 つのデータベースエンジンから別のデータベースエンジンに既存のデータベーススキーマを変換する以外にも、データやアプリケーションを AWS クラウドに移動するのに役立つ追加機能があります。

  • データ抽出エージェントを使用して、Amazon Redshift への移行を準備するためにデータウェアハウスからデータを抽出できます。データ抽出エージェントを管理するには、AWS SCT を使用できます。詳細については、「データ抽出エージェントを使用する」を参照してください。

  • AWS SCT を使用して、AWS DMS エンドポイントやタスクを作成できます。AWS SCT からこれらのタスクを実行およびモニタリングできます。詳細については、「で AWS SCT を使用するAWS DMS」を参照してください。

  • 場合によっては、データベース機能で同等の Amazon RDS または Amazon Redshift 機能に変換できないことがあります。AWS SCT 拡張パックウィザードを使用すると、AWS Lambda 関数と Python ライブラリをインストールし、変換できない機能をエミュレートできます。詳細については、「を使用するAWS SCT拡張パック」を参照してください。

  • 既存の Amazon Redshift データベースを最適化するために AWS SCT を使用できます。AWS SCT では、ソートキーとディストリビューションキーでデータベースを最適化することをお勧めします。詳細については、「を使用した Amazon Redshift の最適化AWS SCT」を参照してください。

  • AWS SCT を使用して、同エンジンを実行する Amazon RDS DB インスタンスに既存のオンプレミスのデータベーススキーマをコピーできます。この機能を使用して、クラウドへの移動やライセンスタイプの変更にかかるコスト削減の可能性を分析できます。

  • AWS SCT を使用して、C++、C#、Java などのアプリケーションコードで SQL を変換できます。変換された SQL コードは表示、分析、編集、保存できます。詳細については、「を使用したアプリケーション SQL の変換AWS SCT」を参照してください。

  • AWS SCT を使用して、抽出、変換、ロード (ETL) プロセスを移行できます。詳細については、「で抽出、変換、ロード (ETL) プロセスを変換AWS Schema Conversion Tool」を参照してください。

フィードバックの提供

に関するフィードバックを提供できますAWS SCT。バグレポートの提出、機能リクエストの提出、一般情報の提供ができます。

AWS SCT に関するフィードバックを提供するには

  1. AWS Schema Conversion Tool を開始します。

  2. [Help] (ヘルプ) メニューを開き、[Leave Feedback] (フィードバックを残す) を選択します。[Leave Feedback] (フィードバックを残す) ダイアログボックスが表示されます。

  3. [Area] (エリア) で、[Information] (情報)、[Bug report] (バグレポート)、または [Feature request] (機能リクエスト) を選択します。

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