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 RDS) MySQL、MariaDB、Oracle、SQL Server、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 AWS の他のリソースに接続するために、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

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 Amazon RDS のターゲットデータベース

Microsoft SQL Server (バージョン 2008 以降)

Amazon Aurora MySQL、PostgreSQL

MySQL (バージョン 5.5 以降)

Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL

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、「」を参照してください。Amazon Aurora DB クラスターへのデータの移行

Oracle (バージョン 10.2 以降)

Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB 10.2 および 10.3、MySQL、Oracle、PostgreSQL

PostgreSQL (バージョン 9.1 以降)

Aurora MySQL、MySQL、PostgreSQL、Aurora PostgreSQL

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

Aurora MySQL、MariaDB 10.2 および 10.3、MySQL、PostgreSQL、Aurora PostgreSQL

Apache Cassandra (バージョン 2.0、3.0、3.1.1、および 3.11.2)

Amazon DynamoDB

Sybase ASE (12.5、15.0、15.5、15.7、16.0) Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL

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。

ソースデータベース Amazon Redshift のターゲットデータベース

Greenplum データベース (バージョン 4.3 以降)

Amazon Redshift

Microsoft SQL Server (バージョン 2008 以降)

Amazon Redshift

Netezza (バージョン 7.0.3 以降)

Amazon Redshift

Oracle (バージョン 10 以降)

Amazon Redshift

Teradata (バージョン 13 以降)

Amazon Redshift

Vertica (バージョン 7.2.2 以降)

Amazon Redshift

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 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的に変換できない場合、AWS SCT では、ターゲット 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、「」を参照してください。AWS SCT のインストール、検証、更新

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

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

  • AWS SCT を使用して、AWS DMS エンドポイントと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、「AWS DMS での AWS SCT の使用」を参照してください。

  • 場合によって、データベース機能は同等の 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、「AWS SCT 拡張パックの使用」を参照してください。

  • AWS SCT を使用して、既存の Amazon Redshift データベースを最適化できます。AWS SCT では、データベースを最適化するために、ソートキーとディストリビューションキーが推奨されます。詳細については、「AWS SCT を使用した Amazon Redshift の最適化」を参照してください。

  • AWS SCT を使用すると、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 を使用すると、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、「AWS SCT を使用したアプリケーション SQL の変換」を参照してください。

  • AWS SCT を使用すると、抽出、変換、ロード (ETL) のプロセスを移行できます。詳細については、「ETL プロセスから AWS Glue への変換」を参照してください。

フィードバックの提供

AWS SCT に関するフィードバックを提供できます。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送信するには

  1. AWS Schema Conversion Tool を起動します。

  2. [Help] メニューを開き、[Leave Feedback] を選択します。[Leave Feedback] ダイアログボックスが表示されます。

  3. [Area] で、[Information]、[Bug report]、または [Feature request] を選択します。

  4. [Source database] で、ソースデータベースを選択します。フィードバックが特定のデータベースに特有でない場合、[Any] を選択します。

  5. [Target database] で、ターゲットデータベースを選択します。フィードバックが特定のデータベースに特有でない場合、[Any] を選択します。

  6. [Title] で、フィードバックのタイトルを入力します。

  7. [Message] で、フィードバックを入力します。

  8. [Send] を選択して、フィードバックを送信します。