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¿Qué es el AWS Schema Conversion Tool?
Puede usar AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) para convertir su esquema de base de datos existente de un motor de base de datos a otro. Puede convertir un esquema relacional o OLTP un esquema de almacén de datos. El esquema convertido es adecuado para un Amazon Relational Database Service (RDSAmazon) SQL My, MariaDB, OracleSQL, Server, SQL Postgre DB, un clúster de base de datos Amazon Aurora o un clúster de Amazon Redshift. El esquema convertido también se puede usar con una base de datos en una EC2 instancia de Amazon o se puede almacenar como datos en un bucket de Amazon S3.
AWS SCT es compatible con varios estándares del sector, incluidos los estándares federales de procesamiento de información (FIPS), para las conexiones a un bucket de Amazon S3 u otro AWS recurso. AWS SCT también cumple con el Programa federal de gestión de riesgos y autorizaciones (FedRAMP). Para obtener información detallada AWS y sobre las iniciativas de cumplimiento, consulte los AWS servicios incluidos en el ámbito de aplicación por programa de cumplimiento
AWS SCT admite las siguientes OLTP conversiones.
| Base de datos de origen | Bases de datos de destino |
|---|---|
| IBMDb2 para z/OS (versión 12) |
Amazon Aurora My Edición SQL compatible (Aurora MySQL), Amazon Aurora SQL Edición compatible con Postgre (Aurora Postgre), My, SQL Postgre SQL SQL Para obtener más información, consulte Conexión a para z/OS IBM DB2. |
|
IBMDb2 LUW (versiones 9.1, 9.5, 9.7, 10.5, 11.1 y 11.5) |
Aurora MaySQL, Aurora Postgre, SQL MariaDB, Mayo, Postgre SQL SQL Para obtener más información, consulte IBMBases de datos Db2 LUW. |
| Base de SQL datos Microsoft Azure |
Aurora MaySQL, Aurora PostgreSQL, Mayo, Postgre SQL SQL Para obtener más información, consulte Conectarse a Azure SQL. |
|
Microsoft SQL Server (versión 2008 R2, 2012, 2014, 2016, 2017, 2019 y 2022) |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, Babelfish for Aurora SQL Postgre (solo para informes de evaluación), MariaDB, Microsoft Server, My, Postgre SQL SQL SQL Para obtener más información, consulte SQLbases de datos de servidores. |
|
SQLMy (versión 5.5 y superior) |
Aurora PostgreSQL, AmySQL, Postgre SQL Para obtener más información, consulte Usar My SQL como fuente. Puede migrar el esquema y los datos de My SQL a un SQL clúster de base de datos Aurora My sin usarlos AWS SCT. Para obtener más información, consulte Migración de datos a un clúster de base de datos de Amazon Aurora. |
|
Oracle (versión 10.1 y posteriores) |
Aurora MaySQL, Aurora Postgre, SQL MariaDB, Mayo, Oracle, Postgre SQL SQL Para obtener más información, consulte Bases de datos Oracle. |
|
Postgre SQL (versión 9.1 y superior) |
Aurora MaySQL, Aurora PostgreSQL, Mayo, Postgre SQL SQL Para obtener más información, consulte Bases de datos de Postgre SQL. |
| SAPASE(versiones 12.5.4, 15.0.2, 15.5, 15.7 y 16.0) |
Aurora MaySQL, Aurora Postgre, SQL MariaDB, Mayo, Postgre SQL SQL Para obtener más información, consulte SAPbases de datos. |
AWS SCT admite las siguientes conversiones de almacenes de datos.
| Almacenamiento de datos de origen | Almacenamiento de datos de destino |
|---|---|
|
Amazon Redshift |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Amazon Redshift. |
|
Azure Synapse Analytics |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Azure Synapse Analytics como fuente. |
|
BigQuery |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte BigQuery como fuente. |
|
Greenplum Database (versiones 4.3 y 6.21) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Bases de datos Greenplum. |
|
Microsoft SQL Server (versión 2008 y superior) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte SQLAlmacenes de datos de servidores. |
|
Netezza (versión 7.0.3 y posteriores) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Bases de datos de Netezza. |
|
Oracle (versión 10.1 y posteriores) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Almacén de datos de Oracle. |
|
Snowflake (versión 3) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Snowflake. |
|
Teradata (versión 13 y posteriores) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Bases de datos de Teradata. |
|
Vertica (versión 7.2.2 y posteriores) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Bases de datos Vertica. |
AWS SCT admite los siguientes datos Sin conversiones SQL de bases de datos.
| Base de datos de origen | Bases de datos de destino |
|---|---|
|
Apache Cassandra (versiones 2.1.x, 2.2.16 y 3.11.x) |
Amazon DynamoDB Para obtener más información, consulte Conexión a Apache Cassandra. |
AWS SCT admite las conversiones de los siguientes procesos de extracción, transformación y carga (ETL). Para obtener más información, consulte Conversión de datos mediante ETL.
| Origen | Destino |
|---|---|
Secuencias de comandos de informática ETL |
Informatica |
ETLPaquetes SQL de Microsoft Server Integration Services (SSIS) |
AWS Glue o bien AWS Glue Studio |
Scripts de shell con comandos integrados de Teradata Basic Teradata Query () BTEQ |
Amazon Redshift RSQL |
Scripts de Teradata BTEQ ETL |
AWS Glue o Amazon Redshift RSQL |
Scripts de trabajo de Teradata FastExport |
Amazon Redshift RSQL |
Guiones de trabajo de Teradata FastLoad |
Amazon Redshift RSQL |
Guiones de trabajo de Teradata MultiLoad |
Amazon Redshift RSQL |
AWS SCT admite las siguientes migraciones del marco de big data. Para obtener más información, consulte Migración de marcos de macrodatos.
| Origen | Destino |
|---|---|
|
Apache Hive (versión 0.13.0 y posteriores) |
Hive en Amazon EMR |
|
Apache HDFS |
Amazon S3 o HDFS en Amazon EMR |
|
Apache Oozie |
AWS Step Functions |
Introducción a la conversión de esquemas
AWS SCT proporciona una interfaz de usuario basada en proyectos para convertir automáticamente el esquema de la base de datos de origen a un formato compatible con la RDS instancia de Amazon de destino. Si el esquema de la base de datos de origen no se puede convertir automáticamente, AWS SCT proporciona instrucciones sobre cómo crear un esquema equivalente en la RDS base de datos de Amazon de destino.
Para obtener información sobre cómo instalar AWS SCT, consulteInstalación y configuración AWS Schema Conversion Tool.
Para obtener una introducción a la interfaz AWS SCT de usuario, consulteNavegación por la interfaz de usuario del AWS SCT.
Para obtener información acerca del proceso de conversión, consulte Convertir esquemas de bases de datos en AWS Schema Conversion Tool.
Además de convertir el esquema de base de datos existente de un motor de base de datos a otro, AWS SCT cuenta con algunas funciones adicionales que le ayudan a trasladar sus datos y aplicaciones a la AWS nube:
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Puede utilizar agentes de extracción de datos para extraer datos de su almacenamiento de datos para prepararlos y migrarlos a Amazon Redshift. Para administrar los agentes de extracción de datos, puede utilizar la AWS SCT. Para obtener más información, consulte Migración de datos desde un almacén de datos local a Amazon Redshift con AWS Schema Conversion Tool.
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Se puede utilizar AWS SCT para crear AWS DMS puntos finales y tareas. Puede ejecutar y supervisar estas tareas desde AWS SCT. Para obtener más información, consulte Integración AWS Database Migration Service con AWS Schema Conversion Tool.
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En algunos casos, las funciones de la base de datos no se pueden convertir en funciones equivalentes de Amazon RDS o Amazon Redshift. El asistente de paquetes de AWS SCT extensiones puede ayudarle a instalar AWS Lambda funciones y bibliotecas de Python para emular las funciones que no se pueden convertir. Para obtener más información, consulte Uso de paquetes de extensión con AWS Schema Conversion Tool.
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Puede utilizar AWS SCT para optimizar su base de datos de Amazon Redshift existente. AWS SCT recomienda claves de clasificación y distribución para optimizar su base de datos. Para obtener más información, consulte Conversión de datos de Amazon Redshift mediante AWS Schema Conversion Tool.
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Puede usarlo AWS SCT para copiar el esquema de base de datos local existente en una RDS instancia de base de datos de Amazon que ejecute el mismo motor. Puede utilizar esta característica para analizar posibles ahorros de costos en la migración a la nube y en el cambio del tipo de licencia.
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Puede usarlo AWS SCT para convertir el código de su aplicación SQL en C++, C#, Java u otro código de aplicación. Puede ver, analizar, editar y guardar el SQL código convertido. Para obtener más información, consulte Conversión de la aplicación SQL mediante AWS SCT.
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Se puede utilizar AWS SCT para migrar los procesos de extracción, transformación y carga (ETL). Para obtener más información, consulte Conversión de datos mediante ETL procesos en AWS Schema Conversion Tool.
Envío de comentarios
Puede enviar comentarios sobre AWS SCT. Puede archivar un informe de errores, enviar una solicitud de característica o proporcionar información general.
Para enviar comentarios sobre AWS SCT
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Abra el menú Help y seleccione Leave Feedback. Aparecerá el cuadro de diálogo Leave Feedback.
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En Area, seleccione Information, Bug report o Feature request.
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En Source database, seleccione su base de datos de origen. Seleccione Any si sus comentarios no se refieren a una base de datos en particular.
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En Target database, seleccione su base de datos de destino. Seleccione Any si sus comentarios no se refieren a una base de datos en particular.
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En Title, escriba un título para sus comentarios.
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En Message, escriba sus comentarios.
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