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Connecter Azure Synapse Analytics à AWS Schema Conversion Tool
Vous pouvez l'utiliser AWS SCT pour convertir des schémas, des objets de code et du code d'application d'Azure Synapse Analytics vers Amazon Redshift.
Privilèges pour Azure Synapse Analytics en tant que base de données source
Les privilèges suivants sont requis pour utiliser un entrepôt de données Azure Synapse Analytics comme source :
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VIEW DEFINITION
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VIEW DATABASE STATE
Appliquez les privilèges pour chaque base de données dont vous convertissez le schéma.
Connexion à Azure Synapse Analytics en tant que source
Utilisez la procédure suivante pour vous connecter à votre entrepôt de données Azure Synapse Analytics avec le AWS Schema Conversion Tool.
Pour vous connecter à un entrepôt de données Azure Synapse Analytics en tant que source
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Dans le AWS Schema Conversion Tool, choisissez Ajouter une source.
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Choisissez Azure Synapse Analytics, puis Next.
La boîte de dialogue Ajouter une source apparaît.
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Dans Nom de connexion, entrez le nom de votre base de données. AWS SCT affiche ce nom dans l'arborescence du panneau de gauche.
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Utilisez les informations d'identification de la base de données AWS Secrets Manager ou saisissez-les manuellement :
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Pour utiliser les informations d'identification de base de données issues de Secrets Manager, suivez les instructions suivantes :
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Pour AWS Secret, choisissez le nom du secret.
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Choisissez Populer pour renseigner automatiquement toutes les valeurs dans la boîte de dialogue de connexion à la base de données depuis Secrets Manager.
Pour plus d'informations sur l'utilisation des informations d'identification de base de données depuis Secrets Manager, consultezConfiguration AWS Secrets Manager dans le AWS Schema Conversion Tool.
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Pour saisir manuellement les informations de connexion pour l'entrepôt de données Azure Synapse Analytics, suivez les instructions suivantes :
Paramètre Action Server name Entrez le nom ou l'adresse IP du service de noms de domaine (DNS) de votre serveur de base de données source.
SQLpiscine Entrez le nom du SQL pool Azure.
User name et Password Entrez les informations d'identification de la base de données pour vous connecter à votre serveur de base de données source.
AWS SCT utilise le mot de passe pour se connecter à votre base de données source uniquement lorsque vous choisissez de vous connecter à votre base de données dans le cadre d'un projet. Pour éviter d'exposer le mot de passe de votre base de données source, le mot de passe AWS SCT n'est pas stocké par défaut. Si vous fermez et rouvrez votre projet AWS SCT , vous êtes invité à entrer le mot de passe pour vous connecter à la base de données source, si nécessaire.
Utiliser SSL Choisissez cette option pour utiliser Secure Sockets Layer (SSL) pour vous connecter à votre base de données. Fournissez les informations supplémentaires suivantes, le cas échéant, dans l'SSLonglet :
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Certificat de serveur de confiance : choisissez cette option pour approuver le certificat de serveur.
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Trust store : un trust store que vous configurez dans les paramètres globaux.
Enregistrer le mot de passe AWS SCT crée un coffre-fort sécurisé pour stocker les SSL certificats et les mots de passe de base de données. En activant cette option, vous pouvez enregistrer le mot de passe de la base de données et vous connecter rapidement à la base de données sans avoir à saisir le mot de passe.
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Choisissez Tester la connexion pour vérifier que AWS SCT vous pouvez vous connecter à votre base de données source.
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Choisissez Connect pour vous connecter à votre base de données source.
Paramètres de conversion d'Azure Synapse Analytics vers Amazon Redshift
Pour modifier les paramètres de conversion d'Azure Synapse Analytics vers Amazon Redshift, choisissez Paramètres AWS SCT dans, puis sélectionnez Paramètres de conversion. Dans la liste supérieure, choisissez Azure Synapse, puis Azure Synapse — Amazon Redshift. AWS SCT affiche tous les paramètres disponibles pour la conversion d'Azure Synapse Analytics vers Amazon Redshift.
Les paramètres de conversion d'Azure Synapse Analytics vers Amazon Redshift incluent des options pour AWS SCT les éléments suivants :
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Pour limiter le nombre de commentaires contenant des actions dans le code converti.
Pour Ajouter des commentaires dans le code converti pour les actions de gravité sélectionnée ou supérieure, choisissez la sévérité des actions. AWS SCT ajoute des commentaires dans le code converti pour les actions dont la gravité est sélectionnée ou supérieure.
Par exemple, pour réduire au maximum le nombre de commentaires dans votre code converti, choisissez Erreurs uniquement. Pour inclure les commentaires pour tous les éléments d’action de votre code converti, choisissez Tous les messages.
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Pour définir le nombre maximum de tables AWS SCT pouvant s'appliquer à votre cluster Amazon Redshift cible.
Pour le nombre maximum de tables pour le cluster Amazon Redshift cible, choisissez le nombre de tables qui AWS SCT peuvent s'appliquer à votre cluster Amazon Redshift.
Amazon Redshift dispose de quotas qui limitent l’utilisation des tables pour différents types de nœud de cluster. Si vous choisissez Auto, AWS SCT détermine le nombre de tables à appliquer à votre cluster Amazon Redshift cible en fonction du type de nœud. Vous pouvez éventuellement choisir la valeur manuellement. Pour plus d’informations, consultez Quotas et limites dans Amazon Redshift dans le Guide de gestion Amazon Redshift.
AWS SCT convertit toutes vos tables sources, même si c'est plus que ce que votre cluster Amazon Redshift peut stocker. AWS SCT stocke le code converti dans votre projet et ne l'applique pas à la base de données cible. Si vous atteignez le quota de cluster Amazon Redshift pour les tables lorsque vous appliquez le code converti, un message d'avertissement s' AWS SCT affiche. AWS SCT Applique également des tables à votre cluster Amazon Redshift cible jusqu'à ce que le nombre de tables atteigne la limite.
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Pour migrer des partitions de la table source vers des tables séparées dans Amazon Redshift. Pour ce faire, sélectionnez Utiliser la UNION ALL vue et entrez le nombre maximum de tables cibles AWS SCT pouvant être créées pour une seule table source.
Amazon Redshift ne prend pas en charge le partitionnement des tables. Pour imiter ce comportement et accélérer l'exécution des requêtes, AWS SCT vous pouvez migrer chaque partition de votre table source vers une table distincte dans Amazon Redshift. AWS SCT Crée ensuite une vue qui inclut les données de toutes ces tables.
AWS SCT détermine automatiquement le nombre de partitions de votre table source. Selon le type de partitionnement de votre table source, ce nombre peut dépasser le quota de tables que vous pouvez appliquer à votre cluster Amazon Redshift. Pour éviter d'atteindre ce quota, entrez le nombre maximum de tables cibles AWS SCT pouvant être créées pour les partitions d'une seule table source. L'option par défaut est 368 tables, ce qui représente une partition pendant 366 jours par an et deux tables pour
NO RANGEetUNKNOWNpartitions. -
Pour appliquer une compression aux colonnes d'un tableau Amazon Redshift. Pour ce faire, sélectionnez Utiliser le codage par compression.
AWS SCT attribue automatiquement un codage de compression aux colonnes à l'aide de l'algorithme Amazon Redshift par défaut. Pour plus d'informations, consultez la section Encodages de compression dans le manuel Amazon Redshift Database Developer Guide.
Par défaut, Amazon Redshift n'applique pas de compression aux colonnes définies comme clés de tri et de distribution. Vous pouvez modifier ce comportement et appliquer une compression à ces colonnes. Pour ce faire, sélectionnez Utiliser le codage de compression pour les KEY colonnes. Vous ne pouvez sélectionner cette option que lorsque vous sélectionnez l'option Utiliser le codage par compression.
Paramètres d'optimisation de la conversion d'Azure Synapse Analytics vers Amazon Redshift
Pour modifier les paramètres d'optimisation de conversion d'Azure Synapse Analytics vers Amazon Redshift, choisissez Paramètres AWS SCT dans, puis sélectionnez Paramètres de conversion. Dans la liste supérieure, choisissez Azure Synapse, puis Azure Synapse — Amazon Redshift. Dans le volet de gauche, sélectionnez Stratégies d'optimisation. AWS SCT affiche les paramètres d'optimisation des conversions pour la conversion entre Azure Synapse Analytics et Amazon Redshift.
Les paramètres AWS SCT d'optimisation de la conversion d'Azure Synapse Analytics vers Amazon Redshift incluent des options pour les éléments suivants :
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Pour travailler avec l'optimisation automatique des tables. Pour ce faire, sélectionnez Utiliser le réglage automatique des tables Amazon Redshift.
L'optimisation automatique des tables est un processus d'autoréglage dans Amazon Redshift qui optimise automatiquement la conception des tables. Pour plus d'informations, consultez la section Utilisation de l'optimisation automatique des tables dans le manuel Amazon Redshift Database Developer Guide.
Pour vous fier uniquement à l'optimisation automatique des tables, choisissez Aucune pour la stratégie initiale de sélection des clés.
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Pour choisir les clés de tri et de distribution selon votre stratégie.
Vous pouvez choisir des clés de tri et de distribution à l'aide des métadonnées Amazon Redshift, des informations statistiques ou des deux options. Pour Stratégie initiale de sélection des clés dans l'onglet Stratégies d'optimisation, choisissez l'une des options suivantes :
Utiliser des métadonnées, ignorer les informations statistiques
Ignorer les métadonnées, utiliser des informations statistiques
Utiliser des métadonnées et des informations statistiques
Selon l'option que vous choisissez, vous pouvez sélectionner des stratégies d'optimisation. Entrez ensuite la valeur (0 à 100) pour chaque stratégie. Ces valeurs définissent le poids de chaque stratégie. À l'aide de ces valeurs de pondération, AWS SCT définit l'influence de chaque règle sur le choix des clés de distribution et de tri. Les valeurs par défaut sont basées sur les meilleures pratiques de AWS migration.
Vous pouvez définir la taille des petites tables dans le cadre de la stratégie Find small tables. Pour Nombre minimum de lignes de tableau et Nombre maximum de lignes de tableau, entrez le nombre minimum et maximum de lignes dans un tableau pour le définir comme un petit tableau. AWS SCT applique le style
ALLde distribution aux petites tables. Dans ce cas, une copie de la table complète est distribuée à chaque nœud. -
Pour configurer les détails de la stratégie.
Outre la définition du poids pour chaque stratégie d'optimisation, vous pouvez configurer les paramètres d'optimisation. Pour ce faire, choisissez Optimisation des conversions.
Pour le champ Limite des colonnes clés de tri, entrez le nombre maximum de colonnes dans la clé de tri.
Pour une valeur de seuil asymétrique, entrez le pourcentage (0 à 100) d'une valeur asymétrique pour une colonne. AWS SCT exclut les colonnes dont la valeur d'inclinaison est supérieure au seuil de la liste des candidats pour la clé de distribution. AWS SCT définit la valeur asymétrique d'une colonne comme le pourcentage entre le nombre d'occurrences de la valeur la plus courante et le nombre total d'enregistrements.
Pour les N principales requêtes de la table d'historique des requêtes, entrez le nombre (1 à 100) des requêtes les plus fréquemment utilisées à analyser.
Pour Sélectionner un utilisateur de statistiques, choisissez l'utilisateur de base de données pour lequel vous souhaitez analyser les statistiques de requête.
Dans l'onglet Stratégies d'optimisation, vous pouvez également définir la taille des petites tables pour la stratégie Rechercher de petites tables. Pour Nombre minimal de lignes de tableau et Nombre maximal de lignes de tableau, entrez le nombre minimum et maximum de lignes dans un tableau pour le considérer comme un petit tableau. AWS SCT applique le style
ALLde distribution aux petites tables. Dans ce cas, une copie de la table complète est distribuée à chaque nœud.
