Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Verbindung zu Google herstellen BigQuery mit AWS Schema Conversion Tool Sie können AWS SCT es verwenden, um Schemas, Codeobjekte und Anwendungscode von BigQuery zu Amazon Redshift zu konvertieren. ## Rechte für BigQuery als Quelle Um ein BigQuery Data Warehouse als Quelle in zu verwenden AWS SCT, erstellen Sie ein Dienstkonto. In Google Cloud verwenden Anwendungen Dienstkonten, um autorisierte API-Aufrufe zu tätigen. Dienstkonten unterscheiden sich von Benutzerkonten. Weitere Informationen finden Sie unter [Dienstkonten](https://cloud.google.com/iam/docs/service-accounts) in der Google Cloud Identity and Access Management-Dokumentation. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihrem Dienstkonto die folgenden Rollen zuweisen: + `BigQuery Admin` + `Storage Admin` Die `BigQuery Admin` Rolle bietet Berechtigungen zur Verwaltung aller Ressourcen innerhalb des Projekts. AWS SCT verwendet diese Rolle, um Ihre BigQuery Metadaten in das Migrationsprojekt zu laden. Die `Storage Admin` Rolle gewährt die volle Kontrolle über Datenobjekte und Buckets. Sie finden diese Rolle unter`Cloud Storage`. AWS SCT verwendet diese Rolle, um Ihre Daten aus Amazon Redshift zu extrahieren BigQuery und sie dann in Amazon Redshift zu laden. **Um eine Dienstkonto-Schlüsseldatei zu erstellen** 1. Melden Sie sich unter [https://console.cloud.google.com/](https://console.cloud.google.com/)bei der Google Cloud-Verwaltungskonsole an. 1. Wählen Sie auf der [BigQuery API-Seite](https://console.cloud.google.com/apis/library/bigquery.googleapis.com) die Option **Aktivieren** aus. Überspringen Sie diesen Schritt, wenn Sie „**API aktiviert“** sehen. 1. Wählen Sie auf der Seite [Dienstkonten](https://console.cloud.google.com/iam-admin/serviceaccounts) Ihr Projekt aus und klicken Sie dann auf **Dienstkonto erstellen**. 1. Geben Sie auf der Seite mit den **Dienstkontodetails** einen beschreibenden Wert für den **Namen des Dienstkontos** ein. Wählen Sie **Erstellen und fortfahren**. Die Seite „**Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt gewähren**“ wird geöffnet. 1. **Wählen Sie unter Rolle** auswählen **BigQuery**die Option und anschließend **BigQuery Admin** aus. 1. Wählen Sie **Weitere Rolle hinzufügen** aus. **Wählen Sie für Rolle** auswählen die Option **Cloud Storage** und dann **Storage Admin** aus. 1. Wählen Sie **Weiter** und dann **Fertig**. 1. Wählen Sie auf der Seite [Dienstkonten](https://console.cloud.google.com/iam-admin/serviceaccounts) das Dienstkonto aus, das Sie erstellt haben. 1. Wählen Sie **Schlüssel** und dann unter Schlüssel **hinzufügen** die Option **Neuen Schlüssel erstellen** aus. 1. Wählen Sie **JSON** und dann **Create** aus. Wählen Sie den Ordner aus, in dem Ihr privater Schlüssel gespeichert werden soll, oder wählen Sie den Standardordner für Downloads in Ihrem Browser aus. Um Daten aus einem BigQuery Data Warehouse zu extrahieren, AWS SCT wird der Bucket-Ordner von Google Cloud Storage verwendet. Erstellen Sie diesen Bucket, bevor Sie mit der Datenmigration beginnen. Geben Sie im Dialogfeld „**Lokale Aufgabe erstellen**“ den Pfad zu Ihrem Google Cloud Storage-Bucket-Ordner ein. Weitere Informationen finden Sie unter [Eine AWS SCT Aufgabe erstellen, ausführen und überwachen](agents.md#agents.Tasks). ## Verbindung zu BigQuery als Quelle herstellen Gehen Sie wie folgt vor, um mit dem eine Verbindung zu Ihrem BigQuery Quellprojekt herzustellen AWS Schema Conversion Tool. **So stellen Sie eine Verbindung zu einem BigQuery Quell-Data Warehouse her** 1. Wählen Sie im AWS Schema Conversion Tool die Option **Quelle hinzufügen** aus. 1. Wählen **BigQuery**Sie und dann **Weiter**. Das Dialogfeld „**Quelle hinzufügen**“ wird angezeigt. 1. Geben Sie **unter Verbindungsname** einen Namen für Ihr BigQuery Projekt ein. AWS SCT zeigt diesen Namen in der Baumstruktur im linken Bereich an. 1. Geben Sie unter **Schlüsselpfad** den Pfad zur Schlüsseldatei des Dienstkontos ein. Weitere Informationen zum Erstellen dieser Datei finden Sie unter[Rechte für BigQuery als Quelle](#CHAP_Source.BigQuery.Permissions). 1. Wählen Sie **Verbindung testen**, um zu überprüfen, ob eine Verbindung zu Ihrem BigQuery Quellprojekt hergestellt werden AWS SCT kann. 1. Wählen Sie **Connect**, um eine Verbindung zu Ihrem BigQuery Quellprojekt herzustellen. ## Einschränkungen bei der Verwendung BigQuery als Quelle für AWS SCT Bei der Verwendung BigQuery als Quelle für gelten die folgenden Einschränkungen AWS SCT: + AWS SCT unterstützt die Konvertierung von Unterabfragen in Analysefunktionen nicht. + Sie können nicht AWS SCT zur Konvertierung BigQuery `SELECT AS STRUCT` von AND-Anweisungen verwenden. `SELECT AS VALUE` + AWS SCT unterstützt die Konvertierung der folgenden Funktionstypen nicht: + Ungefähre Summe + Bit + Debuggen + Föderierte Abfrage + Geografie + Hash + Mathematisch + Netz + Statistisches Aggregat + UUID + AWS SCT bietet eingeschränkte Unterstützung für die Konvertierung von Zeichenkettenfunktionen. + AWS SCT unterstützt die Konvertierung von `UNNEST` Operatoren nicht. + Sie können korrelierte Join-Operationen nicht in AWS SCT konvertieren. + AWS SCT unterstützt die Konvertierung von`QUALIFY`,`WINDOW`, und `LIMIT` `OFFSET` -Klauseln nicht. + Sie können es nicht verwenden AWS SCT , um rekursive allgemeine Tabellenausdrücke zu konvertieren. + AWS SCT unterstützt nicht die Konvertierung von `INSERT` Anweisungen mit Unterabfragen innerhalb `VALUES` von Klauseln. + AWS SCT unterstützt nicht die Konvertierung von `UPDATE` Anweisungen für verschachtelte Felder und wiederholte Datensätze. + Sie können die Konvertierung von `STRUCT` `ARRAY` Datentypen nicht verwenden AWS SCT . ## BigQuery zu Amazon Redshift Redshift-Konvertierungseinstellungen Um die Konvertierungseinstellungen BigQuery zu Amazon Redshift zu bearbeiten, wählen Sie **Einstellungen** in AWS SCT und dann **Konvertierungseinstellungen** aus. Wählen Sie in der oberen Liste **Google BigQuery** und dann **Google BigQuery — Amazon Redshift** aus. AWS SCT zeigt alle verfügbaren Einstellungen für die Konvertierung BigQuery zu Amazon Redshift an. BigQuery zu Amazon Redshift Redshift-Konvertierungseinstellungen in AWS SCT enthalten Optionen für Folgendes: + Um die Anzahl der Kommentare mit Aktionselementen im konvertierten Code zu begrenzen. Wählen **Sie für Hinzufügen von Kommentaren zum konvertierten Code für Aktionselemente mit ausgewähltem Schweregrad und höherem** Schweregrad den Schweregrad der Aktionspunkte aus. AWS SCT fügt dem konvertierten Code Kommentare für Aktionspunkte mit dem ausgewählten Schweregrad und höher hinzu. Beispiel: Um die Anzahl der Kommentare im konvertierten Code zu minimieren, wählen Sie **Nur Fehler** aus. Um Kommentare zu allen Aktionselementen in den konvertierten Code aufzunehmen, wählen Sie **Alle Nachrichten** aus. + Um die maximale Anzahl von Tabellen festzulegen, die für Ihren Amazon Redshift Redshift-Zielcluster gelten AWS SCT können. Wählen Sie **unter Die maximale Anzahl von Tabellen für den Amazon Redshift Redshift-Zielcluster** die Anzahl der Tabellen aus, die für Ihren Amazon Redshift Redshift-Cluster gelten AWS SCT können. Amazon Redshift verfügt über Kontingente, die die Verwendungstabellen für verschiedene Cluster-Knotentypen einschränken. Wenn Sie **Auto** wählen, AWS SCT bestimmt die Anzahl der Tabellen, die auf Ihren Amazon Redshift Redshift-Zielcluster angewendet werden sollen, je nach Knotentyp. Wählen Sie den Wert optional manuell aus. Weitere Informationen finden Sie unter [Kontingente und Limits in Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/amazon-redshift-limits.html) im *Verwaltungshandbuch zu Amazon Redshift*. AWS SCT konvertiert all Ihre Quelltabellen, auch wenn das mehr ist, als Ihr Amazon Redshift Redshift-Cluster speichern kann. AWS SCT speichert den konvertierten Code in Ihrem Projekt und wendet ihn nicht auf die Zieldatenbank an. Wenn Sie beim Anwenden des konvertierten Codes das Amazon Redshift Redshift-Clusterkontingent für die Tabellen erreichen, wird eine Warnmeldung AWS SCT angezeigt. AWS SCT Wendet außerdem Tabellen auf Ihren Amazon Redshift Redshift-Zielcluster an, bis die Anzahl der Tabellen das Limit erreicht. + Um die Komprimierung auf Amazon Redshift Redshift-Tabellenspalten anzuwenden. Wählen Sie dazu **Kompressionskodierung verwenden** aus. AWS SCT weist Spalten mithilfe des standardmäßigen Amazon Redshift Redshift-Algorithmus automatisch eine Komprimierungskodierung zu. Weitere Informationen finden Sie unter [Kompressionskodierungen](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_Compression_encodings.html) im *Amazon Redshift Database Developer Guide*. Standardmäßig wendet Amazon Redshift keine Komprimierung auf Spalten an, die als Sortier- und Verteilungsschlüssel definiert sind. Sie können dieses Verhalten ändern und die Komprimierung auf diese Spalten anwenden. Wählen Sie dazu die Option **Komprimierungskodierung für KEY-Spalten verwenden** aus. Sie können diese Option nur auswählen, wenn Sie die Option **Komprimierungskodierung verwenden** auswählen. ## BigQuery zu den Einstellungen für die Konvertierungsoptimierung von Amazon Redshift Um die Einstellungen BigQuery für die Konversionsoptimierung in Amazon Redshift zu ändern, wählen Sie **Einstellungen** in AWS SCT und dann **Konvertierungseinstellungen** aus. Wählen Sie in der oberen Liste **Google BigQuery** und dann **Google BigQuery — Amazon Redshift** aus. Wählen Sie im linken Bereich **Optimierungsstrategien** aus. AWS SCT zeigt Einstellungen zur Konvertierungsoptimierung für die BigQuery Konvertierung in Amazon Redshift an. BigQuery zu den Einstellungen für die Amazon Redshift Redshift-Konversionsoptimierung, AWS SCT einschließlich Optionen für Folgendes: + Um mit der automatischen Tabellenoptimierung zu arbeiten. Wählen Sie dazu **Automatische Tabellenoptimierung von Amazon Redshift verwenden** aus. Die automatische Tabellenoptimierung ist ein sich selbst optimierender Prozess in Amazon Redshift, der das Design von Tabellen automatisch optimiert. Weitere Informationen finden Sie unter [Arbeiten mit automatischer Tabellenoptimierung](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_Creating_tables.html) im *Amazon Redshift Database Developer Guide*. Wenn Sie sich nur auf die automatische Tabellenoptimierung verlassen möchten, wählen Sie „**Keine**“ als **Strategie für die anfängliche Schlüsselauswahl**. + Um Sortier- und Verteilungsschlüssel anhand Ihrer Strategie auszuwählen. Sie können Sortier- und Verteilungsschlüssel mithilfe von Amazon Redshift Redshift-Metadaten, statistischen Informationen oder beiden Optionen auswählen. Wählen Sie für **Strategie zur ersten Schlüsselauswahl** auf der Registerkarte **Optimierungsstrategien** eine der folgenden Optionen: + Verwenden Sie Metadaten, ignorieren Sie statistische Informationen + Ignorieren Sie Metadaten, verwenden Sie statistische Informationen + Verwenden Sie Metadaten und statistische Informationen Je nachdem, welche Option Sie wählen, können Sie Optimierungsstrategien auswählen. Geben Sie dann für jede Strategie den Wert (0—100) ein. Diese Werte definieren das Gewicht jeder Strategie. Anhand dieser Gewichtungswerte AWS SCT wird definiert, wie sich jede Regel auf die Wahl der Verteilungs- und Sortierschlüssel auswirkt. Die Standardwerte basieren auf den bewährten Methoden für die AWS Migration. Sie können die Größe kleiner Tabellen für die Strategie „**Kleine Tabellen suchen**“ definieren. Geben Sie für **Min. Tabellenzeilenanzahl** und **Max. Tabellenzeilenanzahl** die Mindest- und Höchstanzahl von Zeilen in einer Tabelle ein, um sie als kleine Tabelle zu definieren. AWS SCT wendet den `ALL` Verteilungsstil auf kleine Tabellen an. In diesem Fall wird eine Kopie der gesamten Tabelle an jeden Knoten verteilt. + Um Strategiedetails zu konfigurieren. Sie können nicht nur die Gewichtung für jede Optimierungsstrategie definieren, sondern auch die Optimierungseinstellungen konfigurieren. Wählen Sie dazu **Konversionsoptimierung** aus. + Geben Sie unter **Limit für Sortierschlüsselspalten** die maximale Anzahl von Spalten im Sortierschlüssel ein. + Geben Sie für **Schrägschwellenwert** den Prozentsatz (0—100) eines schiefen Werts für eine Spalte ein. AWS SCT schließt Spalten, bei denen der Schrägwert größer als der Schwellenwert ist, aus der Kandidatenliste für den Verteilungsschlüssel aus. AWS SCT definiert den schiefen Wert für eine Spalte als das prozentuale Verhältnis der Anzahl der Vorkommen des am häufigsten vorkommenden Werts zur Gesamtzahl der Datensätze. + Geben Sie für die **Top N-Abfragen aus der Tabelle mit dem Abfrageverlauf** die Anzahl (1—100) der am häufigsten zu analysierenden Abfragen ein. + **Wählen Sie unter Statistikbenutzer** auswählen den Datenbankbenutzer aus, für den Sie die Abfragestatistiken analysieren möchten. Außerdem können Sie auf der Registerkarte **Optimierungsstrategien** die Größe kleiner Tabellen für die Strategie „**Kleine Tabellen suchen**“ definieren. Geben Sie für **Min. Tabellenzeilenanzahl** und **Max. Tabellenzeilenanzahl** die Mindest- und Höchstanzahl von Zeilen in einer Tabelle ein, um sie als kleine Tabelle zu betrachten. AWS SCT wendet den `ALL` Verteilungsstil auf kleine Tabellen an. In diesem Fall wird eine Kopie der gesamten Tabelle an jeden Knoten verteilt.