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Qual è il AWS Schema Conversion Tool?
È possibile utilizzare AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) per convertire lo schema del database esistente da un motore di database a un altro. È possibile convertire lo schema relazionale o OLTP lo schema del data warehouse. Lo schema convertito è adatto per un Amazon Relational Database Service (RDSAmazon) SQL My, MariaDB, Oracle, Server, SQL Postgre DBSQL, un cluster Amazon Aurora DB o un cluster Amazon Redshift. Lo schema convertito può essere utilizzato anche con un database su un'EC2istanza Amazon o archiviato come dati su un bucket Amazon S3.
AWS SCT supporta diversi standard di settore, tra cui Federal Information Processing Standards (FIPS), per le connessioni a un bucket Amazon S3 o a un'altra risorsa. AWS AWS SCT è inoltre conforme al Federal Risk and Authorization Management Program (Fed). RAMP Per i dettagli AWS e gli sforzi di conformità, consulta la sezione AWS Servizi rientranti nell'ambito del programma di conformità
AWS SCT supporta le seguenti OLTP conversioni.
| Database di origine | Database di destinazione |
|---|---|
| IBMDb2 per z/OS (versione 12) |
Edizione SQL compatibile con Amazon Aurora My (Aurora My), SQL Amazon Aurora Postgre -Edizione SQL compatibile (Aurora Postgre), My, Postgre SQL SQL SQL Per ulteriori informazioni, consulta Connessione a for IBM DB2 z/OS. |
|
IBMDb2 LUW (versioni 9.1, 9.5, 9.7, 10.5, 11.1 e 11.5) |
Aurora Me, Aurora Postgre, SQL MariaDB, Me, SQL Postgre SQL SQL Per ulteriori informazioni, consulta IBMdatabase Db2 LUW. |
| Database Microsoft Azure SQL |
Aurora Mia, Aurora SQL Postgre, Mia, SQL Postgre SQL SQL Per ulteriori informazioni, consulta Connessione ad Azure SQL. |
|
Microsoft SQL Server (versione 2008 R2, 2012, 2014, 2016, 2017, 2019 e 2022) |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, Babelfish per Aurora Postgre (SQLsolo per i report di valutazione), MariaDB, Microsoft Server, My, Postgre SQL SQL SQL Per ulteriori informazioni, consulta SQLDatabase server. |
|
SQLMy (versione 5.5 e successive) |
Aurora Postgre, May, Postgre SQL SQL SQL Per ulteriori informazioni, consulta Usare My SQL come fonte. È possibile migrare schemi e dati da My SQL a un cluster Aurora SQL My DB senza utilizzare. AWS SCT Per ulteriori informazioni, consulta Migrazione dei dati in un cluster Amazon Aurora DB. |
|
Oracle (versione 10.1 e successive) |
Aurora MeSQL, Aurora Postgre, SQL MariaDB, Me, Oracle, Postgre SQL SQL Per ulteriori informazioni, consulta I database Oracle. |
|
Postgre (versione 9.1 e successive) SQL |
Aurora Mia, Aurora SQL Postgre, Mia, SQL Postgre SQL SQL Per ulteriori informazioni, consulta Database Postgre SQL. |
| SAPASE(versioni 12.5.4, 15.0.2, 15.5, 15.7 e 16.0) |
Aurora Me, Aurora Postgre, SQL MariaDB, Me, SQL Postgre SQL SQL Per ulteriori informazioni, consulta SAPdatabase. |
AWS SCT supporta le seguenti conversioni di data warehouse.
| Data warehouse di origine | Data warehouse di destinazione |
|---|---|
|
Amazon Redshift |
Amazon Redshift Per ulteriori informazioni, consulta Amazon Redshift. |
|
Analisi di Azure Synapse |
Amazon Redshift Per ulteriori informazioni, consulta Azure Synapse Analytics come fonte. |
|
BigQuery |
Amazon Redshift Per ulteriori informazioni, consulta BigQuery come fonte. |
|
Database Greenplum (versioni 4.3 e 6.21) |
Amazon Redshift Per ulteriori informazioni, consulta Database Greenplum. |
|
Microsoft SQL Server (versione 2008 e successive) |
Amazon Redshift Per ulteriori informazioni, consulta SQLServer Data Warehouse. |
|
Netezza (versione 7.0.3 e successive) |
Amazon Redshift Per ulteriori informazioni, consulta Database Netezza. |
|
Oracle (versione 10.1 e successive) |
Amazon Redshift Per ulteriori informazioni, consulta Data warehouse Oracle. |
|
Snowflake (versione 3) |
Amazon Redshift Per ulteriori informazioni, consulta Snowflake. |
|
Teradata (versione 13 e successive) |
Amazon Redshift Per ulteriori informazioni, consulta Database Teradata. |
|
Vertica (versione 7.2.2 e successive) |
Amazon Redshift Per ulteriori informazioni, consulta Database Vertica. |
AWS SCT supporta i seguenti dati Nessuna conversione del SQL database.
| Database di origine | Database di destinazione |
|---|---|
|
Apache Cassandra (versioni 2.1.x, 2.2.16 e 3.11.x) |
Amazon DynamoDB Per ulteriori informazioni, consulta Connessione ad Apache Cassandra. |
AWS SCT supporta le conversioni dei seguenti processi di estrazione, trasformazione e caricamento (). ETL Per ulteriori informazioni, consulta Conversione di dati utilizzando ETL.
| Origine | Target |
|---|---|
script Informatica ETL |
Informatica |
ETLPacchetti Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) |
AWS Glue oppure AWS Glue Studio |
Script di shell con comandi incorporati da Teradata Basic Teradata Query () BTEQ |
Amazon Redshift RSQL |
Script BTEQ ETL Teradata |
AWS Glue o Amazon Redshift RSQL |
script di lavoro FastExport Teradata |
Amazon Redshift RSQL |
Script di lavoro FastLoad Teradata |
Amazon Redshift RSQL |
Script di lavoro MultiLoad Teradata |
Amazon Redshift RSQL |
AWS SCT supporta le seguenti migrazioni di framework per big data. Per ulteriori informazioni, consulta Migrazione di framework per big data.
| Origine | Target |
|---|---|
|
Apache Hive (versione 0.13.0 e successive) |
Hive su Amazon EMR |
|
Apache HDFS |
Amazon S3 o HDFS su Amazon EMR |
|
Apache Oozie |
AWS Step Functions |
Panoramica sulla conversione dello schema
AWS SCT fornisce un'interfaccia utente basata su progetti per convertire automaticamente lo schema del database di origine in un formato compatibile con l'RDSistanza Amazon di destinazione. Se lo schema del database di origine non può essere convertito automaticamente, AWS SCT fornisce indicazioni su come creare uno schema equivalente nel RDS database Amazon di destinazione.
Per informazioni su come installare AWS SCT, consultaInstallazione e configurazione AWS Schema Conversion Tool.
Per un'introduzione all'interfaccia AWS SCT utente, vedereNavigazione nell'interfaccia utente di AWS SCT.
Per informazioni sul processo di conversione, consulta Conversione degli schemi di database in AWS Schema Conversion Tool.
Oltre a convertire lo schema di database esistente da un motore di database a un altro, AWS SCT offre alcune funzionalità aggiuntive che consentono di spostare dati e applicazioni sul AWS cloud:
-
Puoi utilizzare agenti di estrazione dati per estrarre dati dal tuo data warehouse e prepararti alla migrazione su Amazon Redshift. Per gestire gli agenti di estrazione dei dati, puoi usare AWS SCT. Per ulteriori informazioni, consulta Migrazione dei dati dal data warehouse locale ad Amazon Redshift con AWS Schema Conversion Tool.
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Puoi utilizzarlo AWS SCT per creare AWS DMS endpoint e attività. È possibile eseguire e monitorare queste attività da AWS SCT. Per ulteriori informazioni, consulta Integrazione con AWS Database Migration ServiceAWS Schema Conversion Tool.
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In alcuni casi, le funzionalità del database non possono essere convertite in funzionalità equivalenti di Amazon RDS o Amazon Redshift. La procedura guidata per i pacchetti di AWS SCT estensione può aiutarti a installare AWS Lambda funzioni e librerie Python per emulare le funzionalità che non possono essere convertite. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo dei pacchetti di estensione con AWS Schema Conversion Tool.
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Puoi utilizzarlo AWS SCT per ottimizzare il tuo database Amazon Redshift esistente. AWS SCT consiglia chiavi di ordinamento e chiavi di distribuzione per ottimizzare il database. Per ulteriori informazioni, consulta Conversione di dati da Amazon Redshift tramite AWS Schema Conversion Tool.
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Puoi usarlo AWS SCT per copiare lo schema del database locale esistente su un'istanza Amazon RDS DB che esegue lo stesso motore. Puoi utilizzare questa caratteristica per analizzare il potenziale risparmio sui costi del passaggio al cloud e della modifica del tipo di licenza.
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Puoi usarlo AWS SCT per convertire SQL in C++, C#, Java o altro codice applicativo. È possibile visualizzare, analizzare, modificare e salvare il codice convertitoSQL. Per ulteriori informazioni, consulta Conversione di un'applicazione utilizzando SQL AWS SCT.
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È possibile AWS SCT utilizzarlo per migrare i processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). Per ulteriori informazioni, consulta Conversione dei dati mediante ETL processi in AWS Schema Conversion Tool.
Fornire un feedback
Puoi fornire feedback su AWS SCT. Puoi inviare una segnalazione di bug, inviare una richiesta di funzionalità o fornire informazioni generali.
Per fornire feedback su AWS SCT
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Avvia il AWS Schema Conversion Tool.
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Apri il menu Help (Aiuto) e quindi scegli Leave Feedback (Lascia un feedback). Viene visualizzata la finestra di dialogo Leave Feedback (Lascia feedback).
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Per Area (Area), scegli Information (Informazioni), Bug report (Report sui bug) o Feature request (Richiesta di funzionalità).
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Per Source database (Database di origine), scegli il tuo database di origine. Scegli Any (Qualsiasi) se il feedback non si riferisce a un database specifico.
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Per Target database (Database di destinazione), scegli il tuo database di destinazione. Scegli Any (Qualsiasi) se il feedback non si riferisce a un database specifico.
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