使用太數據作為源 AWS SCT - AWS Schema Conversion Tool
泰瑞數據的權限 連接到太數據作為源設定統計值收集以離線模式收集統計資料太數據到亞馬遜紅移轉換設置太數據到亞馬遜紅移轉換優化設置

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

使用太數據作為源 AWS SCT

您可以使用AWS SCT將結構描述、程式碼物件和應用程式程式碼從 Teradata 轉換為亞馬遜紅移或亞馬遜紅移，並組合使AWS Glue用。

Teradata 作為來源的權限

使用 Teradata 作為來源需要下列權限：

  • SELECT ON DBC

  • 在系統上選擇

  • 在系統上選取

  • 選擇開啟 <source_database>

  • 開啟建立程序 <source_database>

在上述範例中，將<source_database>預留位置取代為來源資料庫的名稱。

AWS SCT需要「建立程序」權限，才能針對來源資料庫中的所有程序執行「說明程序」。 AWS SCT不會使用此權限在來源 Teradata 資料庫中建立任何新物件。

連接到太數據作為源

使用以下程序，透過 AWS Schema Conversion Tool 連接到您的 Teradata 來源資料庫。

若要連接到 Teradata 來源資料庫

  1. 在中AWS Schema Conversion Tool，選擇「新增來源」。

  2. 選擇 Teradata，然後選擇「下一步」。

    這時系統顯示「添加源」對話框。

  3. 在「連線名稱」中，輸入資料庫的名稱。 AWS SCT在左側面板的樹狀結構中顯示此名稱。

  4. 使用資料庫認證來源AWS Secrets Manager或手動輸入：

    • 若要使用來自秘密管理員的資料庫認證，請遵循下列指示：

      1. 在「機AWS密」中，選擇密碼的名稱。

      2. 選擇填入來自 Secret Manager 的資料庫連線對話方塊中自動填入所有值。

      如需使用來自秘密管理員之資料庫認證的資訊，請參閱使用 AWS Secrets Manager。

    • 若要手動輸入 Teradata 來源資料庫連線資訊，請遵循下列指示：

      參數 動作
      連線名稱 (Connection name)

      輸入資料庫的名稱。 AWS SCT在左側面板的樹狀結構中顯示此名稱。
      伺服器名稱

      輸入來源資料庫伺服器的網域名稱系統 (DNS) 名稱或 IP 位址。
      伺服器連接埠

      輸入用於連接到來源資料庫伺服器的連接埠。
      Database (資料庫)

      輸入 Teradata 資料庫的名稱。
      使用者名稱和密碼

      輸入要連線到來源資料庫伺服器的資料庫認證。

      AWS SCT只有當您選擇連線至專案中的資料庫時，才會使用此密碼連線至來源資料庫。為了防止公開來源資料庫的密碼，預設AWS SCT不會儲存密碼。如果您關閉 AWS SCT 專案再重新開啟，系統會在需要時提示您輸入密碼以便連接到您的來源資料庫。
      儲存密碼

      AWS SCT 會建立安全的保存庫來存放 SSL 憑證和資料庫密碼。開啟此選項後，您可以儲存資料庫密碼並快速連線到資料庫，而無需輸入密碼。
      加密資料

      選擇此選項可加密您與資料庫交換的資料。如果您選擇此選項，則連接埠號碼 443 將用於在AWS SCT與 Teradata 資料庫之間傳輸加密資料。
      元數據驅動程序路徑

      輸入用於連接至來源資料庫的驅動程式路徑。如需詳細資訊，請參閱下載所需資料庫驅動程式。

      如果您在全域專案設定中存放驅動程式路徑，驅動程式路徑不會顯示在連線對話方塊中。如需詳細資訊，請參閱在全域設定中儲存驅動程式路徑。

  5. 選擇「測試連線」以確認是否AWS SCT可以連線到來源資料庫。

  6. 選擇「連線」以連線到來源資料庫。

使用 LDAP 驗證與太資料來源

若要為在 Windows 中執行 Microsoft Active Directory 的 Teradata 使用者設定輕量型目錄存取通訊協定 (LDAP) 身分驗證，請使用下列步驟。

在下列程序中，作用中的目錄網域是test.local.com。Windows 服務器是DC，並且它使用默認設置進行配置。下列指令碼會建立使用test_ldap中目錄帳戶，而且此帳戶會使用test_ldap密碼。

要設置 LDAP 身份驗證誰運行微軟活動目錄的 Teradata 用戶視窗

  1. 在 /opt/teradata/tdat/tdgss/site 目錄中，編輯檔案 TdgssUserConfigFile.xml。將 LDAP 區段變更為下列內容。

    AuthorizationSupported="no"

LdapServerName="DC.test.local.com"
LdapServerPort="389"
LdapServerRealm="test.local.com"
LdapSystemFQDN="dc= test, dc= local, dc=com"
LdapBaseFQDN="dc=test, dc=local, dc=com"

  2. 透過執行組態來套用變更，如下所示。

    #cd /opt/teradata/tdgss/bin
#./run_tdgssconfig

  3. 透過執行以下命令來測試組態。

    # /opt/teradata/tdat/tdgss/14.10.03.01/bin/tdsbind -u test_ldap -w test_ldap

    輸出格式應類似以下內容。

    LdapGroupBaseFQDN: dc=Test, dc=local, dc=com
LdapUserBaseFQDN: dc=Test, dc=local, dc=com
LdapSystemFQDN: dc= test, dc= local, dc=com
LdapServerName: DC.test.local.com
LdapServerPort: 389
LdapServerRealm: test.local.com
LdapClientUseTls: no
LdapClientTlsReqCert: never
LdapClientMechanism: SASL/DIGEST-MD5
LdapServiceBindRequired: no
LdapClientTlsCRLCheck: none
LdapAllowUnsafeServerConnect: yes
UseLdapConfig: no
AuthorizationSupported: no
FQDN: CN=test, CN=Users, DC=Anthem, DC=local, DC=com
AuthUser: ldap://DC.test.local.com:389/CN=test1,CN=Users,DC=test,DC=local,DC=com
DatabaseName: test
Service: tdsbind

  4. 使用以下命令重新啟動 TPA。

    #tpareset -f "use updated TDGSSCONFIG GDO"

  5. 在 Teradata 資料庫中建立與 Active Directory 相同的使用者，如下所示。

    CREATE USER test_ldap AS PERM=1000, PASSWORD=test_ldap;
GRANT LOGON ON ALL TO test WITH NULL PASSWORD;

如果您變更 LDAP 使用者的使用中目錄中的使用者密碼，請在 LDAP 模式下與 Teradata 連線時指定此新密碼。在預設模式下，您可以使用 LDAP 使用者名稱和任何密碼連線到 Teradata。

在來源 Teradata 資料倉儲中設定統計資料收集

若要轉換來源 Teradata 資料倉儲，請AWS SCT使用統計資料來優化轉換後的 Amazon Redshift 資料倉儲。您可以在中收集統計資料AWS SCT或上傳統計資料檔案。如需詳細資訊，請參閱收集或上傳統計資料。

若要確定AWS SCT可以從資料倉儲收集統計資料，請完成下列先決條件工作。

若要從 Teradata 資料倉儲收集統計資料

  1. 執行下列查詢，以記住資料倉儲中所有資料表的統計資料。

    collect summary statistics on table_name;

    在上述範例中，將 table_name 取代為來源資料表的名稱。針對您轉換的每個資料表重複查詢。

  2. 執行下列查詢以決定使用者的帳戶字串，該字串用於轉換資料倉儲。

    select * from dbc.accountinfo where username ='user_name'

  3. 使用上一個範例中的帳戶字串，為特定使用者開啟查詢記錄。

    BEGIN QUERY LOGGING WITH OBJECTS, SQL ON ALL ACCOUNT=('$M$BUSI$S$D$H');

    或者，開啟所有資料庫使用者的查詢記錄。

    BEGIN QUERY LOGGING WITH SQL, OBJECTS LIMIT SQLTEXT=0 ON ALL;

完成收集資料倉儲統計資料之後，請關閉查詢記錄。若要這麼做，您可以使用下列程式碼範例。

end query logging with explain, objects, sql on all account=(' $M$BUSI$S$D$H');

從來源 Teradata 資料倉儲以離線模式收集統計資料

在 Teradata 資料倉儲中設定統計資料收集之後，您就可以在AWS SCT專案中收集統計資料。或者，您也可以使用基本 Teradata 查詢 (BTEQ) 指令碼，以離線模式收集統計資料。然後，您可以將包含收集到統計信息的文件上傳到您的AWS SCT項目中。如需詳細資訊，請參閱收集或上傳統計資料。

在離線模式下從 Teradata 資料倉儲收集統計資料

  1. 使用下列內容建立off-line_stats.bteq指令碼。

    .OS IF EXIST column-stats-tera.csv del /F column-stats-tera.csv
.OS IF EXIST table-stats-tera.csv del /F table-stats-tera.csv
.OS IF EXIST column-skew-script-tera.csv del /F column-skew-script-tera.csv
.OS IF EXIST column-skew-stats-tera.csv del /F column-skew-stats-tera.csv
.OS IF EXIST query-stats-tera.csv  del /F query-stats-tera.csv
.LOGON your_teradata_server/your_login, your_password
.EXPORT REPORT FILE = table-stats-tera.csv
.SET TITLEDASHES OFF
.SET WIDTH 10000

SELECT
    '"' || OREPLACE(COALESCE(c.DatabaseName, ''), '"', '""') || '";' ||
    '"' || OREPLACE(COALESCE(c.TableName, ''), '"', '""') || '";' ||
    '"' || TRIM(COALESCE(s.reference_count, '0')) || '";' ||
    '"' || TRIM(COALESCE(CAST(p.RowCount AS BIGINT), '0')) || '";' ||
    '"' || CAST(CAST(w.size_in_mb AS DECIMAL (38,1) FORMAT 'Z9.9') AS VARCHAR(38)) || '";' ||
    '"' || TRIM(COALESCE(r.stat_fk_dep_count, '0')) || '";' ||
    '"' || CAST(CAST(current_timestamp(0) as timestamp(0) format 'YYYY-MM-DDBHH:MI:SS') as VARCHAR(19)) || '"'
(TITLE '"database_name";"table_name";"reference_count";"row_count";"size_in_mb";"stat_fk_dep_count";"current_ts"')
FROM (select databasename, tablename
        from DBC.tablesv
        where tablekind IN ('T','O')
        and databasename = 'your_database_name'
         ) c
left join
        (select DatabaseName, TableName, max(RowCount) RowCount
        from dbc.tableStatsv
        group by 1,2)p
on p.databasename = c.databasename
and p.tablename = c.tablename
left join
        (SELECT r.ChildDB as DatabaseName,
        r.ChildTable as TableName,
        COUNT(DISTINCT r.ParentTable) reference_count
        FROM DBC.All_RI_ChildrenV r
        GROUP BY r.ChildDB, r.ChildTable) s
on s.databasename = c.databasename
and s.tablename = c.tablename
left join
        (SELECT r.ParentDB as DatabaseName,
        r.ParentTable as TableName,
        COUNT(DISTINCT r.ChildTable) stat_fk_dep_count
        FROM DBC.All_RI_ParentsV r
        GROUP BY r.ParentDB, r.ParentTable) r
on r.databasename = c.databasename
and r.tablename = c.tablename
left join
        (select databasename, tablename,
        sum(currentperm)/1024/1024 as size_in_mb
        from dbc.TableSizeV
        group by 1,2) w
on w.databasename = c.databasename
and w.tablename = c.tablename
WHERE COALESCE(r.stat_fk_dep_count,0) + COALESCE(CAST(p.RowCount AS BIGINT),0) + COALESCE(s.reference_count,0) > 0;

.EXPORT RESET

.EXPORT REPORT FILE = column-stats-tera.csv
.SET TITLEDASHES OFF
.SET WIDTH 10000
    '"' || TRIM(COALESCE(CAST(t2.card AS BIGINT), '0')) || '";' ||

SELECT
	'"' || OREPLACE(COALESCE(trim(tv.DatabaseName), ''), '"', '""') || '";' ||
    	'"' || OREPLACE(COALESCE(trim(tv.TableName), ''), '"', '""') || '";' ||
	'"' || OREPLACE(COALESCE(trim(tv.columnname), ''), '"', '""') || '";' ||
                         '"' || TRIM(COALESCE(CAST(t2.card AS BIGINT), '0')) || '";' ||

	'"' || CAST(current_timestamp AS VARCHAR(19)) || '"' (TITLE '"database_name";"table_name";"column_name";"cardinality";"current_ts"')
FROM dbc.columnsv tv
LEFT JOIN
(
	SELECT
		c.DatabaseName	AS DATABASE_NAME,
		c.TABLENAME 	AS TABLE_NAME,
		c.ColumnName	AS COLUMN_NAME,
		c.UniqueValueCount	AS CARD
	FROM dbc.tablestatsv c
	WHERE c.DatabaseName = 'your_database_name'
	AND c.RowCount <> 0
) t2
ON tv.DATABASENAME = t2.DATABASE_NAME
AND tv.TABLENAME = t2.TABLE_NAME
AND tv.COLUMNNAME = t2.COLUMN_NAME
WHERE t2.card > 0;

.EXPORT RESET

.EXPORT REPORT FILE = column-skew-script-tera.csv
.SET TITLEDASHES OFF
.SET WIDTH 10000

SELECT
'SELECT CAST(''"' || TRIM(c.DatabaseName) || '";"' || TRIM(c.TABLENAME)  || '";"' || TRIM(c.COLUMNNAME) || '";"'' ||
TRIM(CAST(COALESCE(MAX(cnt) * 1.0 / SUM(cnt), 0) AS NUMBER FORMAT ''9.9999'')) || ''";"'' ||
CAST(CURRENT_TIMESTAMP(0) AS VARCHAR(19)) || ''"'' AS VARCHAR(512))
AS """DATABASE_NAME"";""TABLE_NAME"";""COLUMN_NAME"";""SKEWED"";""CURRENT_TS"""
FROM(
SELECT	COUNT(*) AS cnt
FROM "' || c.DATABASENAME || '"."' || c.TABLENAME ||
'" GROUP BY "' || c.COLUMNNAME || '") t' ||
	CASE WHEN ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY c.DATABASENAME
	ORDER BY c.TABLENAME DESC, c.COLUMNNAME DESC) <> 1
	THEN ' UNION ALL'
	ELSE ';' END (TITLE '--SKEWED--')
FROM	dbc.columnsv c
INNER JOIN
(SELECT databasename, TABLENAME
FROM dbc.tablesv  WHERE tablekind = 'T'
AND 	databasename = 'your_database_name') t
ON t.databasename = c.databasename
AND t.TABLENAME = c.TABLENAME
INNER JOIN
(SELECT databasename, TABLENAME, columnname FROM  dbc.indices GROUP BY 1,2,3
WHERE  TRANSLATE_CHK (databasename USING LATIN_TO_UNICODE) + TRANSLATE_CHK (TABLENAME USING LATIN_TO_UNICODE) + TRANSLATE_CHK (columnname USING LATIN_TO_UNICODE) = 0
) i
ON i.databasename = c.databasename
AND i.TABLENAME = c.TABLENAME
AND i.columnname = c.columnname
WHERE c.ColumnType NOT IN ('CO','JN','N','++','VA','UT','AN','XM','A1','BO')
ORDER BY c.TABLENAME, c.COLUMNNAME;

.EXPORT RESET

.EXPORT REPORT FILE = column-skew-stats-tera.csv
.SET TITLEDASHES OFF
.SET WIDTH 10000

.RUN FILE = column-skew-script-tera.csv

.EXPORT RESET

.EXPORT REPORT FILE = query-stats-tera.csv
.SET TITLEDASHES OFF
.SET WIDTH 32000

SELECT
  '"' || RTRIM(CAST(SqlTextInfo AS VARCHAR(31900)), ';') || '";"' ||
  TRIM(QueryCount) || '";"' ||
  TRIM(QueryId) || '";"' ||
  TRIM(SqlRowNo) || '";"' ||
  TRIM(QueryParts) || '";"' ||
  CAST(CURRENT_TIMESTAMP(0) AS VARCHAR(19)) || '"'
(TITLE '"query_text";"query_count";"query_id";"sql_row_no";"query_parts";"current_ts"')
  FROM
  (
    SELECT  QueryId,  SqlTextInfo, SqlRowNo, QueryParts, QueryCount,
    SUM(QueryFirstRow) OVER (ORDER BY QueryCount DESC, QueryId ASC, SqlRowNo ASC
    ROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS topN
    FROM
    (SELECT QueryId,  SqlTextInfo, SqlRowNo, QueryParts, QueryCount,
      CASE WHEN
      ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY QueryCount, SqlTextInfo ORDER BY QueryId, SqlRowNo) = 1 AND SqlRowNo = 1
    THEN 1 ELSE 0 END AS QueryFirstRow
    FROM (
      SELECT q.QueryId,  q.SqlTextInfo, q.SqlRowNo,
      MAX(q.SqlRowNo) OVER (PARTITION BY q.QueryId) QueryParts,
      COUNT(q.SqlTextInfo) OVER (PARTITION BY q.SqlTextInfo) QueryCount
      FROM DBC.dbqlsqltbl q
      INNER JOIN
      (
        SELECT QueryId
        FROM DBC.DBQLogTbl t
        WHERE TRIM(t.StatementType) IN ('SELECT')
        AND TRIM(t.AbortFlag) = '' AND t.ERRORCODE = 0
        AND 	(CASE WHEN 'All users' IN ('All users') THEN 'All users' ELSE TRIM(t.USERNAME) END) IN ('All users') --user_name list
        AND t.StartTime > CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '30' DAY
        GROUP BY 1
      ) t
      ON q.QueryId = t.QueryId
      INNER JOIN
      (
        SELECT QueryId
        FROM DBC.QryLogObjectsV
        WHERE ObjectDatabaseName = 'your_database_name'
        AND ObjectType = 'Tab'
        AND CollectTimeStamp > CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '30' DAY
        GROUP BY 1
      ) r
      ON r.QueryId = t.QueryId
      WHERE q.CollectTimeStamp > CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '30' DAY
    ) t
  ) t
  WHERE SqlTextInfo NOT LIKE '%";"%'
  ) q
  WHERE
  QueryParts >=1
  AND topN <= 50
  ORDER BY QueryCount DESC, QueryId, SqlRowNo
  QUALIFY COUNT(QueryId) OVER (PARTITION BY QueryId) = QueryParts;

.EXPORT RESET

.LOGOFF

.QUIT

  2. 建立執行您在上一個步驟中建立的 BTEQ 指令碼的td_run_bteq.bat檔案。對此檔案使用下列內容。

    @echo off > off-line_stats1.bteq & setLocal enableDELAYedexpansion
@echo off > off-line_stats2.bteq & setLocal enableDELAYedexpansion

set old1=your_teradata_server
set new1=%1
set old2=your_login
set new2=%2
set old3=your_database_name
set new3=%3
set old4=your_password
set /p new4=Input %2 pass?

for /f "tokens=* delims= " %%a in (off-line_stats.bteq) do (
set str1=%%a
set str1=!str1:%old1%=%new1%!
>> off-line_stats1.bteq echo !str1!
)

for /f "tokens=* delims= " %%a in (off-line_stats1.bteq) do (
set str2=%%a
set str2=!str2:%old2%=%new2%!
>> off-line_stats2.bteq echo !str2!
)

type nul > off-line_stats1.bteq

for /f "tokens=* delims= " %%a in (off-line_stats2.bteq) do (
set str3=%%a
set str3=!str3:%old3%=%new3%!
>> off-line_stats1.bteq echo !str3!
)

type nul > off-line_stats2.bteq

for /f "tokens=* delims= " %%a in (off-line_stats1.bteq) do (
set str4=%%a
set str4=!str4:%old4%=%new4%!
>> off-line_stats2.bteq echo !str4!
)

del .\off-line_stats1.bteq

echo export starting...

bteq -c UTF8 < off-line_stats.bteq > metadata_export.log

pause

  3. 建立執行您在上一個步驟中建立的批次檔案的檔案。runme.bat對此檔案使用下列內容。

    .\td_run_bteq.bat ServerName UserName DatabaseName

    在runme.bat檔案中 ServerNameUserName，以適用DatabaseName的值取代、和。

    然後，運行該runme.bat文件。對您轉換為 Amazon Redshift 的每個資料倉儲重複此步驟。

執行此指令碼之後，您會收到三個檔案，其中包含每個資料庫的統計資料。您可以將這些文件上傳到您的AWS SCT項目中。為此，請從項目的左側面板中選擇數據倉庫，然後打開上下文（右鍵單擊）菜單。選擇上傳統計資料。

太數據到亞馬遜紅移轉換設置

若要編輯 Teradata 到 Amazon Redshift 的轉換設定，請在中選擇 [設定]AWS SCT，然後選擇 [轉換設定]。從上面的列表中選擇太數據，然後選擇太數據-亞馬遜紅移。 AWS SCT顯示 Teradata 到亞馬遜紅移轉換的所有可用設定。

Teradata 到亞馬遜紅移轉換設定AWS SCT包含下列選項：

  • 用於限制轉換後代碼中行動項目的註釋數量。

    針對所選嚴重性及更高之行動項目的已轉換程式碼中新增註解，請選擇行動項目的嚴重性。 AWS SCT在已轉換的程式碼中加入所選嚴重性及更高嚴重性之行動項目的註解。

    例如，若要將轉換後的程式碼中的註解數目降到最低，請選擇「僅限錯誤」。若要在轉換的程式碼中包含所有行動項目的註解，請選擇 [所有郵件]。

  • 設定AWS SCT可套用至目標 Amazon Redshift 叢集的表格數目上限。

    對於目標 Amazon Redshift 叢集的表格數目上限，請選擇AWS SCT可套用至 Amazon Redshift 叢集的表格數目。

    Amazon Redshift 的配額會限制不同叢集節點類型的使用表格。如果選擇自動，請根據節點類型AWS SCT決定要套用至目標 Amazon Redshift 叢集的表格數目。(選擇性) 手動選擇值。如需詳細資訊，請參閱亞馬遜紅移管理指南中的配額和限制。

    AWS SCT轉換所有來源表格，即使這個資料表超過 Amazon Redshift 叢集所能存放的空間也一樣。 AWS SCT將轉換後的代碼存儲在項目中，並且不將其應用於目標數據庫。如果您在套用轉換後的程式碼時達到表格的 Amazon Redshift 叢集配額，則AWS SCT會顯示警告訊息。此外，請將表格AWS SCT套用至目標 Amazon Redshift 叢集，直到表格數量達到上限為止。

  • 將來源表格的分割區遷移到亞馬遜 Redshift 中的單獨表格。若要這麼做，請選取 [使用 UNION ALL] 檢視，然後輸入AWS SCT可為單一來源表格建立的目標表格數目上限。

    亞馬遜紅移不支持表分區。若要模擬此行為並使查詢執行更快，AWS SCT可以將來源資料表的每個分區遷移到 Amazon Redshift 中的個別資料表。然後，AWS SCT創建一個包含所有這些表中數據的視圖。

    AWS SCT會自動決定來源資料表中的分割區數目。視來源表格分割的類型而定，此數字可能會超過您可套用至 Amazon Redshift 叢集之表格的配額。若要避免達到此配額，請輸入AWS SCT可為單一來源表格分割區建立的目標表格數目上限。預設選項為 368 個資料表，代表一年 366 天的分割區，以及兩個和分UNKNOWN割區的NO RANGE資料表。

  • 將壓縮應用於亞馬遜紅移表列。若要這樣做，請選取 [使用壓縮編碼]。

    AWS SCT使用預設的 Amazon Redshift 演算法，自動將壓縮編碼指派給資料行。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Redshift 資料庫開發人員指南中的壓縮編碼。

    根據預設，Amazon Redshift 不會將壓縮套用至定義為排序金鑰和分配金鑰的資料行。您可以變更此行為，並將壓縮套用至這些資料行。若要這麼做，請選取 [使用 KEY 欄的壓縮編碼]。只有當您選取 [使用壓縮編碼] 選項時，才能選取此選項。

  • 若要在陳述式的轉換程式碼中使用明確的資料行清SELECT *單，請選取 [使用明確資料行宣告]。

  • 若要模擬 Amazon Redshift 叢集中主金鑰和唯一金鑰的行為，請選取「模擬主金鑰和唯一金鑰的行為」。

    Amazon Redshift 不會強制執行唯一金鑰和主索引鍵，而且只會將它們用於資訊目的。如果您在程式碼中使用這些條件約束，請確定在轉換後的程式碼中AWS SCT模擬其行為。

  • 為了確保目標亞馬遜紅移表中的數據唯一性。若要這麼做，請選取「模擬 SET 表格的行為」。

    Teradata 會使用SET語法元素作為預設選項來建立表格。您無法在表格中新增重複的SET列。如果您的源代碼不使用此唯一性約束，請關閉此選項。在這種情況下，轉換後的代碼的工作速度更快。

    如果您的原始程式碼使用資料表中的SET選項做為唯一性限制條件，請開啟此選項。在這種情況下，AWS SCT重寫轉換後的代碼中的INSERT..SELECT語句以模擬源數據庫的行為。

太數據到亞馬遜紅移轉換優化設置

若要編輯 Teradata 到 Amazon Redshift 的轉換優化設定，請在中選擇 [設定]AWS SCT，然後選擇 [轉換設定]。從上面的列表中選擇太數據，然後選擇太數據-亞馬遜紅移。在左窗格中，選擇 [最佳化策略]。 AWS SCT顯示 Teradata 到亞馬遜紅移轉換的轉換優化設定。

Teradata 到亞馬遜紅移轉換優化設置AWS SCT包括以下選項：

  • 要使用自動表優化工作。若要這麼做，請選取 [使用亞馬遜紅移自動表格調整]。

    自動表格最佳化是 Amazon Redshift 中的一項自我調整程序，可自動優化資料表的設計。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Redshift 資料庫開發人員指南中的使用自動表格最佳化。

    若只要依賴自動表格最佳化，請針對初始索引鍵選取策略選取選擇選擇選取策略

  • 若要使用您的策略選擇排序和分配鍵。

    您可以使用 Amazon Redshift 中繼資料、統計資訊或這兩個選項來選擇排序和分發金鑰。對於「最佳化策略」標籤上的「初始金鑰選取策略」，請選擇下列其中一個選項：

    • 使用中繼資料，忽略統計資訊

    • 忽略中繼資料，使用統計資訊

    • 使用中繼資料和統計資訊

    根據您選擇的選項，您可以選取最佳化策略。然後，針對每個策略輸入值 (0—100)。這些值定義每個策略的權重。使用這些加權值，AWS SCT定義每個規則如何影響分佈和排序索引鍵的選擇。預設值以AWS移轉最佳作法為基礎。

    您可以為尋找小型資料表策略定義小型資料表的大小。對於「最小表格列計數」和「表格列數上限」，請輸入表格中的最小和最大列數，將其定義為小型表格。 AWS SCT將ALL分佈型式套用至小型表格。在這種情況下，整個表的副本會分發到每個節點。

  • 若要設定策略詳細資訊。

    除了定義每個最佳化策略的權重之外，您還可以設定最佳化設定。若要這樣做，請選擇 [轉換優化]。

    • 在「排序索引鍵欄限制」中，輸入排序索引鍵中的欄數上限。

    • 在「傾斜臨界值」中，為欄輸入傾斜值的百分比 (0—100)。 AWS SCT從分配索引鍵的候選清單中排除偏斜值大於臨界值的欄。 AWS SCT將欄的傾斜值定義為最常見值出現次數與記錄總數的百分比率。

    • 對於查詢歷史記錄表格中的前 N 個查詢，請輸入要分析的最常用查詢數目 (1—100)。

    • 在選取統計資料使用者中，選擇要分析查詢統計資料的資料庫使用者。

    此外，在「最佳化策略」標籤上，您可以定義「尋找小表格」策略的小型資料表大小。對於「最小表格資料列計數」和「表格列數上限」，請輸入表格中的最小與最大列數，將其視為小型表格。 AWS SCT將ALL分佈型式套用至小型表格。在這種情況下，整個表的副本會分發到每個節點。