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O que é o AWS Schema Conversion Tool?
Você pode usar o AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) para converter seu esquema de banco de dados existente de um mecanismo de banco de dados para outro. É possível converter o esquema OLTP relacional ou o esquema de data warehouse. Seu esquema convertido é adequado para um Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) MySQL, MariaDB, Oracle, SQL Server, PostgreSQL DB, um cluster Amazon Aurora DB ou um cluster Amazon Redshift. O esquema convertido também pode ser usado com um banco de dados em uma EC2 instância da Amazon ou armazenado como dados em um bucket do Amazon S3.
AWS SCT suporta vários padrões do setor, incluindo padrões federais de processamento de informações (FIPS), para conexões com um bucket do Amazon S3 ou AWS outro recurso. AWS SCT também está em conformidade com o Programa Federal de Gerenciamento de Riscos e Autorizações (FedRAMP). Para obter detalhes sobre os esforços de conformidade AWS e os esforços de conformidade, consulte AWS serviços no escopo por programa de conformidade
AWS SCT suporta as seguintes conversões OLTP.
Fonte do banco de dados | Bancos de dados de destino |
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IBM Db2 para z/OS (versão 12) |
Amazon Aurora Edição compatível com MySQL (Aurora MySQL), Amazon Aurora Edição compatível com PostgreSQL (Aurora PostgreSQL), MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Conectando-se à IBM DB2 para z/OS. |
IBM Db2 LUW (versões 9.1, 9.5, 9.7, 10.5, 11.1 e 11.5) |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Bancos de dados do IBM Db2 LUW. |
Banco de dados do Microsoft Azure SQL |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Conectar ao Azure SQL. |
Microsoft SQL Server (versões 2008 R2, 2012, 2014, 2016, 2017, 2019 e 2022). |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, Babelfish para Aurora PostgreSQL (somente para relatórios de avaliação), MariaDB, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte bancos de dados do SQL Server. |
MySQL (versão 5.5 e superior) |
Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Usar o MySQL como origem. Você pode migrar o esquema e os dados do MySQL para um cluster de banco de dados Aurora MySQL sem usar. AWS SCT Para obter mais informações, consulte Migração de dados para um cluster de banco de dados do Amazon Aurora. |
Oracle (versão 10.1 e superior) |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, Oracle, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Bancos de dados Oracle. |
PostgreSQL (versão 9.1 e superior) |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte bancos de dados do PostgreSQL. |
SAP ASE (versões 12.5.4, 15.0.2, 15.5, 15.7 e 16.0) |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Bancos de dados SAP. |
AWS SCT suporta as seguintes conversões de data warehouse.
Data warehouse de origem | Data warehouse de destino |
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Amazon Redshift |
Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Amazon Redshift. |
Azure Synapse Analytics |
Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Azure Synapse Analytics como origem. |
BigQuery |
Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte BigQuery como fonte. |
Banco de dados Greenplum (versões 4.3 e 6.21) |
Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte bancos de dados Greenplum. |
Microsoft SQL Server (versão 2008 e superior) |
Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Data warehouses do SQL Server. |
Netezza (versão 7.0.3 e superior) |
Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte bancos de dados do Netezza. |
Oracle (versão 10.1 e superior) |
Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Data warehouse do Oracle. |
Snowflake (versão 3) |
Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Snowflake. |
Teradata (versão 13 e superior) |
Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Bancos de dados do Teradata. |
Vertica (versão 7.2.2 e superior) |
Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Bancos de dados do Vertica. |
AWS SCT suporta as seguintes conversões de banco de dados NoSQL.
Fonte do banco de dados | Bancos de dados de destino |
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Apache Cassandra (versões 2.1.x, 2.2.16 e 3.11.x) |
Amazon DynamoDB Para obter mais informações, consulte Como se conectar ao Apache Cassandra. |
AWS SCT suporta conversões dos seguintes processos de extração, transformação e carregamento (ETL). Para obter mais informações, consulte Conversão de dados usando ETL.
Origem | Alvo |
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Scripts de ETL da Informatica |
Informatica |
Pacotes de ETL do Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) |
AWS Glue or AWS Glue Studio |
Scripts de shell com comandos incorporados do Teradata Basic Teradata Query (BTEQ) |
Amazon Redshift RSQL |
Scripts de ETL do Teradata BTEQ |
AWS Glue ou Amazon Redshift RSQL |
Scripts de trabalho da Teradata FastExport |
Amazon Redshift RSQL |
Scripts de trabalho da Teradata FastLoad |
Amazon Redshift RSQL |
Scripts de trabalho da Teradata MultiLoad |
Amazon Redshift RSQL |
AWS SCT suporta as seguintes migrações da estrutura de big data. Para obter mais informações, consulte Como migrar estruturas de big data.
Origem | Alvo |
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Apache Hive (versão 0.13.0 e superior) |
Hive no Amazon EMR |
Apache HDFS |
Amazon S3 ou HDFS no Amazon EMR |
Apache Oozie |
AWS Step Functions |
Visão geral da conversão de esquema
AWS SCT fornece uma interface de usuário baseada em projetos para converter automaticamente o esquema de banco de dados do seu banco de dados de origem em um formato compatível com sua instância de destino do Amazon RDS. Se o esquema do seu banco de dados de origem não puder ser convertido automaticamente, AWS SCT fornece orientação sobre como você pode criar um esquema equivalente no seu banco de dados de destino do Amazon RDS.
Para obter informações sobre como instalar AWS SCT, consulteInstalando e configurando AWS Schema Conversion Tool.
Para obter uma introdução à interface AWS SCT do usuário, consulteNavegando pela interface do usuário do AWS SCT.
Para obter mais informações sobre o processo de conversão, consulte Convertendo esquemas de banco de dados em AWS Schema Conversion Tool.
Além de converter seu esquema de banco de dados existente de um mecanismo de banco de dados para outro, AWS SCT tem alguns recursos adicionais que ajudam você a mover seus dados e aplicativos para a AWS nuvem:
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Você pode usar agentes de extração de dados para extrair dados de seu data warehouse para preparar a migração para o Amazon Redshift. Para gerenciar os agentes de extração de dados, você pode usar a AWS SCT. Para obter mais informações, consulte Migração de dados do armazém de dados local para o Amazon Redshift com AWS Schema Conversion Tool.
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Você pode usar AWS SCT para criar AWS DMS endpoints e tarefas. Você pode executar e monitorar essas tarefas a partir de AWS SCT. Para obter mais informações, consulte Integrando com AWS Database Migration ServiceAWS Schema Conversion Tool.
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Em alguns casos, os recursos de banco de dados não podem ser convertidos em atributos do Amazon RDS ou Amazon Redshift equivalentes. O assistente do pacote de AWS SCT extensões pode ajudá-lo a instalar AWS Lambda funções e bibliotecas Python para emular os recursos que não podem ser convertidos. Para obter mais informações, consulte Usando pacotes de extensão com AWS Schema Conversion Tool.
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Você pode usar a AWS SCT para otimizar seu banco de dados do Amazon Redshift existente. A AWS SCT recomenda chaves de classificação e chaves de distribuição para otimizar seu banco de dados. Para obter mais informações, consulte Convertendo dados do Amazon Redshift usando AWS Schema Conversion Tool.
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Você pode usar a AWS SCT para copiar o esquema de banco de dados on-premises existente para uma instância de banco de dados do Amazon RDS que esteja executando o mesmo mecanismo. Você pode usar esse recurso para analisar possíveis economias de custo ao mudar para a nuvem e ao alterar o tipo de licença.
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Você pode usar a AWS SCT para converter SQL in C++, C#, Java ou outro código de aplicativo. Você pode visualizar, analisar, editar e salvar o código SQL convertido. Para obter mais informações, consulte Convertendo o SQL do aplicativo usando AWS SCT.
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Você pode usar a AWS SCT para migrar processos de extração, transformação e carregamento (ETL). Para obter mais informações, consulte Convertendo dados usando processos ETL em AWS Schema Conversion Tool.
Fornecendo feedback
Você pode fornecer feedback sobre AWS SCT. Você pode registrar um relatório de bugs, enviar uma solicitação de atributo ou fornecer informações gerais.
Para fornecer feedback sobre AWS SCT
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Inicie AWS Schema Conversion Tool o.
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Abra o menu Ajuda e escolha Deixar um comentário. A caixa de diálogo Deixar um comentário é exibida.
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Em Área, escolha Informações, Bug report ou Solicitação de recursos.
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Em Banco de dados de origem, escolha o banco de dados de origem. Escolha Qualquer se o seu comentário não for específico para um banco de dados particular.
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Em Banco de dados de destino, escolha o banco de dados de destino. Escolha Qualquer se o seu comentário não for específico para um banco de dados particular.
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Em Título, digite um título para o seu comentário.
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Em Mensagem, digite o seu comentário.
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