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.

Modernisieren SQL Sie Serverdatenbanken

Übersicht

Wenn Sie mit der Modernisierung älterer Datenbanken im Hinblick auf Skalierbarkeit, Leistung und Kostenoptimierung beginnen, stehen Sie möglicherweise vor Herausforderungen bei kommerziellen Datenbanken wie SQL Server. Kommerzielle Datenbanken sind teuer, binden Kunden an sich und bieten strenge Lizenzbedingungen. Dieser Abschnitt bietet einen allgemeinen Überblick über die Optionen für die Migration und Modernisierung von SQL Server- zu Open-Source-Datenbanken sowie Informationen zur Auswahl der besten Option für Ihre Arbeitslast.

Sie können Ihre SQL Serverdatenbanken auf Open-Source-Datenbanken wie Amazon Aurora Postgre umstrukturieren, SQL um Windows- und SQL Serverlizenzkosten zu sparen. Cloud-native moderne Datenbanken wie Aurora verbinden die Flexibilität und die niedrigen Kosten von Open-Source-Datenbanken mit den robusten Funktionen kommerzieller Datenbanken für Unternehmen. Wenn Sie über variable Workloads oder Multi-Tenant-Workloads verfügen, können Sie auch zu Aurora Serverless V2 migrieren. Dadurch können die Kosten je nach den Merkmalen der Arbeitslast um bis zu 90 Prozent gesenkt werden. Darüber hinaus AWS bietet es Funktionen wie Babelfish für Aurora Postgre SQL, Tools wie AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) und Dienste wie AWS Database Migration Service (AWS DMS), um die Migration und Modernisierung von SQL Serverdatenbanken zu vereinfachen. AWS

Datenbank-Angebote

Die Migration von SQL Server unter Windows zu Open-Source-Datenbanken wie Amazon Aurora, Amazon RDS for My SQL oder Amazon RDS for Postgre SQL kann erhebliche Kosteneinsparungen ohne Kompromisse bei Leistung oder Funktionen bieten. Berücksichtigen Sie dabei Folgendes:

Für herkömmliche Datenbank-Workloads SQL adressieren Amazon RDS for Postgre SQL und Amazon RDS for My die Anforderungen und bieten eine kostengünstige Lösung für relationale Datenbanken. Aurora bietet zahlreiche Verfügbarkeits- und Leistungsfunktionen, die bisher nur teuren kommerziellen Anbietern zur Verfügung standen. Die Resilienzfunktionen in Aurora sind mit zusätzlichen Kosten verbunden. Im Vergleich zu ähnlichen Funktionen anderer kommerzieller Anbieter sind die Ausfallsicherheitskosten von Aurora jedoch immer noch günstiger als die, die kommerzielle Software für dieselbe Art von Funktionen verlangt. Die Aurora-Architektur ist so optimiert, dass sie im Vergleich zu SQL Standardbereitstellungen von My SQL und Postgre erhebliche Leistungsverbesserungen bietet.

Da Aurora mit den SQL Open-Source-Datenbanken Postgre SQL und My kompatibel ist, bietet dies den zusätzlichen Vorteil der Portabilität. Ob Amazon RDS for PostgreSQL, Amazon RDS for My oder Aurora die beste Option istSQL, hängt davon ab, die Geschäftsanforderungen zu verstehen und die erforderlichen Funktionen der besten Option zuzuordnen.

Vergleich zwischen Amazon RDS und Aurora

In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Amazon RDS und Amazon Aurora zusammengefasst.

*Große Transaktionen können die Failover-Zeiten verlängern

**Verfügbar in Aurora Postgre SQL

Die folgende Tabelle zeigt die geschätzten monatlichen Kosten der verschiedenen Datenbankdienste, die in diesem Abschnitt behandelt werden.

* Der Speicherpreis ist im Instance-Preis enthalten. Die Kosten richten sich nach der us-east-1 Region. Der Durchsatz und IOPS die Werte sind Annahmen. Die Berechnungen beziehen sich auf die Instances r6i.2xlarge und r6g.2xlarge.

Empfehlungen zur Kostenoptimierung

Heterogene Datenbankmigrationen erfordern in der Regel die Konvertierung des Datenbankschemas von der Quell- zur Zieldatenbank-Engine und die Migration von Daten von der Quell- zur Zieldatenbank. Der erste Schritt zur Migration besteht in der Evaluierung und Konvertierung von SQL Serverschema- und Codeobjekten in die Zieldatenbank-Engine.

Sie können die AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) verwenden, um die Datenbank auf Kompatibilität mit verschiedenen Open-Source-Zieldatenbankoptionen wie Amazon RDS for My SQL oder Amazon RDS for PostgreSQL, Aurora My SQL und Postgre zu bewerten. SQL Sie können auch das Babelfish Compass-Tool verwenden, um die Kompatibilität mit Babelfish for Aurora Postgre zu bewerten. SQL Dies macht Compass AWS SCT und Compass zu leistungsstarken Tools, mit denen Sie sich einen Überblick über die im Vorfeld anfallende Arbeit verschaffen können, bevor Sie sich für eine Migrationsstrategie entscheiden. Sollten Sie sich entscheiden, fortzufahren, AWS SCT automatisiert die am Schema erforderlichen Änderungen. Die Kernphilosophie hinter Babelfish Compass besteht darin, die SQL Datenbank ohne oder mit sehr wenigen Änderungen auf Aurora umzustellen. Compass wird die bestehende SQL Datenbank auswerten, um festzustellen, ob dies möglich ist. Auf diese Weise ist das Ergebnis bekannt, bevor irgendwelche Anstrengungen unternommen werden, um Daten vom SQL Server zu Aurora zu migrieren.

AWS SCT automatisiert die Konvertierung und Migration des Datenbankschemas und -codes zur Zieldatenbank-Engine. Sie können Babelfish for Aurora Postgre verwenden, SQL um Ihre Datenbank und Anwendung ohne oder SQL mit minimalen Schemaänderungen vom SQL Server auf Aurora Postgre zu migrieren. Dies kann Ihre Migrationen beschleunigen.

Nachdem das Schema migriert wurde, können Sie es AWS DMS zur Migration der Daten verwenden. AWS DMS kann die Daten vollständig laden und Änderungen replizieren, um die Migration mit minimalen Ausfallzeiten durchzuführen.

In diesem Abschnitt werden die folgenden Tools ausführlicher behandelt:

AWS Schema Conversion Tool

Sie können AWS SCT es verwenden, um Ihre vorhandenen SQL Serverdatenbanken zu bewerten und die Kompatibilität mit Amazon RDS oder Aurora zu bewerten. Um den Migrationsprozess zu vereinfachen, können Sie bei einer heterogenen Datenbankmigration auch das Schema von einer Datenbank-Engine in eine andere konvertieren. AWS SCT Sie können AWS SCT es verwenden, um Ihre Anwendung zu evaluieren und eingebetteten Anwendungscode für Anwendungen zu konvertieren, die in C#, C++, Java und anderen Sprachen geschrieben wurden. Weitere Informationen finden Sie AWS SCT in der AWS SCT Dokumentation SQLunter Anwendung konvertieren.

AWS SCT ist ein kostenloses AWS Tool, das viele Datenbankquellen unterstützt. Um es zu verwenden AWS SCT, verweisen Sie auf die Quelldatenbank und führen dann eine Bewertung durch. AWS SCTWertet dann das Schema aus und generiert den Bewertungsbericht. Die Bewertungsberichte enthalten eine Zusammenfassung, die Komplexität und den Migrationsaufwand, geeignete Zieldatenbank-Engines und Empfehlungen für die Konvertierung. Informationen zum Herunterladen AWS SCT finden Sie AWS SCT in der AWS SCT Dokumentation unter Installation, Überprüfung und Aktualisierung.

Die folgende Tabelle zeigt ein Beispiel für eine Zusammenfassung, die von generiert wurde AWS SCT , um die Komplexität zu verdeutlichen, die mit der Umstellung der Datenbank auf verschiedene Zielplattformen verbunden ist.

Ein AWS SCT Bericht enthält auch Details zu den Schemaelementen, die nicht automatisch konvertiert werden können. Sie können die AWS SCT Konversionslücken schließen und Zielschemas optimieren, indem Sie auf AWS Migrationsplaybooks zurückgreifen. Es gibt viele Playbooks zur Datenbankmigration, die bei heterogenen Migrationen helfen.

Babelfish für Aurora Postgre SQL

Babelfish for Aurora Postgre SQL erweitert Aurora Postgre SQL um die Fähigkeit, Datenbankverbindungen von Server-Clients zu akzeptieren. SQL Babelfish ermöglicht es Anwendungen, die ursprünglich für SQL Server entwickelt wurden, direkt mit Aurora Postgre zu arbeitenSQL, mit wenigen Codeänderungen und ohne Änderung der Datenbanktreiber. Babelfish macht Aurora Postgre SQL zweisprachig, sodass Aurora Postgre sowohl mit der T- als auch mit der SQL PL/PG-Sprache arbeiten kann. SQL SQL Babelfish minimiert den Aufwand für die Migration von SQL Server zu Aurora Postgre. SQL Dies beschleunigt Migrationen, minimiert das Risiko und senkt die Migrationskosten erheblich. Sie können SQL T-Post-Migrationen weiterhin verwenden, es besteht jedoch auch die Möglichkeit, native SQL Postgre-Tools für die Entwicklung zu verwenden.

Das folgende Diagramm zeigt, wie eine Anwendung, die T- verwendet, eine SQL Verbindung zum Standardport 1433 im SQL Server herstellt und den Babelfish-Translator verwendet, um mit der Aurora SQL Postgre-Datenbank zu kommunizieren, während eine Anwendung, die PL/PG verwendet, über den Standardport 5432 in Aurora Postgre direkt und gleichzeitig eine Verbindung zur Aurora SQL Postgre-Datenbank herstellen SQL kann. SQL

Babelfish unterstützt bestimmte SQL Server-T-Funktionen nicht. SQL Aus diesem Grund stellt Amazon Bewertungstools zur Verfügung, mit denen Sie Ihre SQL Aussagen line-by-line analysieren und feststellen können, ob einige davon von Babelfish nicht unterstützt werden.

Es gibt zwei Optionen für Babelfish-Bewertungen. AWS SCT kann die Kompatibilität Ihrer SQL Server-Datenbank mit Babelfish beurteilen. Eine weitere Option ist das Babelfish Compass-Tool, das eine empfohlene Lösung darstellt, da das Compass-Tool entsprechend den neuen Versionen von Babelfish für Aurora Postgre aktualisiert wird. SQL

Babelfish Compass

Babelfish Compass ist ein kostenloses herunterladbares Tool, das auf die neueste Version von Babelfish für Aurora Postgre abgestimmt ist. SQL Im Gegensatz dazu AWS SCT wird es nach einiger Zeit neuere Babelfish-Versionen unterstützen. Babelfish Compass wird gegen das Server-Datenbankschema ausgeführt. SQL Sie können das SQL Quellserver-Datenbankschema auch mithilfe von Tools wie SQL Server Management Studio () SSMS extrahieren. Anschließend können Sie das Schema über Babelfish Compass ausführen. Dadurch wird der Bericht generiert, in dem die Kompatibilität des SQL Server-Schemas mit Babelfish detailliert beschrieben wird und ob vor der Migration Änderungen erforderlich sind. Das Babelfish Compass-Tool kann auch viele dieser Änderungen automatisieren und letztendlich Ihre Migrationen beschleunigen.

Nachdem die Bewertung und die Änderungen abgeschlossen sind, können Sie das Schema SQL mithilfe SQL servereigener Tools wie SSMS sqlcmd zu Aurora Postgre migrieren. Eine Anleitung finden Sie im Beitrag Migrieren von SQL einem Server zu Amazon Aurora mit Babelfish im AWS Datenbank-Blog.

AWS Database Migration Service

Nachdem das Schema migriert wurde, können Sie AWS Database Migration Service (AWS DMS) verwenden, um die Daten AWS mit minimaler Ausfallzeit zu migrieren. AWS DMS führt nicht nur ein vollständiges Laden der Daten durch, sondern repliziert auch Änderungen von der Quelle zum Ziel, während das Quellsystem läuft. Nachdem sowohl die Quell- als auch die Zieldatenbank synchronisiert sind, kann die Übernahme stattfinden, bei der die Anwendung auf die Zieldatenbank verwiesen wird, um die Migration abzuschließen. AWS DMS führt derzeit nur das vollständige Laden von Daten mit Babelfish für ein Aurora SQL Postgre-Ziel durch und repliziert keine Änderungen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation unter Babelfish als Ziel verwenden für. AWS Database Migration Service AWS DMS

AWS DMS kann sowohl homogene (über dieselbe Datenbank-Engine) als auch heterogene (über verschiedene Datenbank-Engines hinweg) Migrationen durchführen. AWS DMS unterstützt viele Quell- und Zieldatenbank-Engines. Weitere Informationen finden Sie im AWS DMS Beitrag Migrieren Ihrer SQL Serverdatenbank zu Amazon RDS for SQL Server using im AWS Datenbank-Blog.

Weitere Ressourcen