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# Azure Synapse Analytics を に接続する AWS Schema Conversion Tool
AWS SCT を使用して、スキーマ、コードオブジェクト、アプリケーションコードを Azure Synapse Analytics から Amazon Redshift に変換できます。
## ソースデータベースとしての Azure Synapse Analytics の権限
Azure Synapse Analytics データウェアハウスをソースとして使用するには、次の権限が必要です。
+ VIEW DEFINITION
+ VIEW DATABASE STATE
スキーマを変換するデータベースごとに権限を適用します。
## ソースとしての Azure Synapse Analytics への接続
以下の手順を使用して、 AWS Schema Conversion Toolを含む Azure Synapse Analytics データウェアハウスに接続します。
**Azure Synapse Analytics データウェアハウスにソースとして接続するには**
1. で AWS Schema Conversion Tool、**ソースの追加** を選択します。
1. [**Azure Synapse Analytics**] を選択し、次に[**Next**] (次へ) を選択します。
[**Add source**] (ソースの追加) ダイアログボックスが表示されます。
1. [**接続名**] にデータベースの名前を入力します。この名前が AWS SCT の左側のパネルのツリーに表示されます。
1. からデータベース認証情報を使用する AWS Secrets Manager か、手動で入力します。
+ Secrets Manager のデータベース認証情報を使用するには、以下の手順に従ってください。
1. [**AWS シークレット**] で、シークレットの名前を選択します。
1. [**入力**] を選択すると、Secrets Manager のデータベース接続ダイアログボックスにすべての値が自動的に入力されます。
Secrets Manager のデータベース認証情報を使用する方法については、「[AWS Secrets Manager の の設定 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.SecretsManager.md)」を参照してください。
+ Azure Synapse Analytics データウェアハウスの接続情報を手動で入力するには、以下の手順に従ってください。
****
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_Source.AzureSynapse.html)
1. [**Test Connection**] (接続のテスト) を選択して、 AWS SCT がソースデータベースに正常に接続できることを確認します。
1. [**Connect**] (接続) を選択して、ソースデータベースに接続します。
## Azure Synapse Analytics から Amazon Redshift への変換設定
Azure Synapse Analytics から Amazon Redshift への変換設定を編集するには、**「 の設定**」を選択し AWS SCT、**「変換設定**」を選択します。上部のリストから **Azure Synapse** を選択し、**Azure Synapse を選択します。Amazon Redshift**. は、Azure Synapse Analytics から Amazon Redshift への変換に使用できるすべての設定 AWS SCT を表示します。
の Azure Synapse Analytics から Amazon Redshift への変換設定 AWS SCT には、以下のオプションが含まれています。
+ 変換されたコード内のアクション項目に関するコメントの数を制限する。
選択した**重要度以上のアクション項目の変換されたコードにコメントを追加する で**、アクション項目の重要度を選択します。 は、選択した重要度以上のアクション項目の変換されたコードにコメント AWS SCT を追加します。
たとえば、変換したコード内のコメントの数を最小限に抑えるには、[**エラーのみ**] を選択します。変換したコードのすべてのアクション項目にコメントを含めるには、[**すべてのメッセージ**] を選択します。
+ ターゲット Amazon Redshift クラスターに適用 AWS SCT できるテーブルの最大数を設定するには。
**ターゲット Amazon Redshift クラスターのテーブルの最大数で**、Amazon Redshift クラスターに適用 AWS SCT できるテーブルの数を選択します。
Amazon Redshift には、クラスターノードタイプの使用を制限するクォータがあります。**Auto** を選択した場合、 はノードタイプに応じてターゲット Amazon Redshift クラスターに適用するテーブルの数 AWS SCT を決定します。オプションで、値を手動で選択します。詳細については、「*Amazon Redshift 管理ガイド*」の「[Amazon Redshift のクォータと制限](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/amazon-redshift-limits.html)」を参照してください。
AWS SCT は、Amazon Redshift クラスターが保存できる数よりも多い場合でも、すべてのソーステーブルを変換します。 は変換されたコードをプロジェクト AWS SCT に保存し、ターゲットデータベースに適用しません。変換したコードを適用したときにテーブルの Amazon Redshift クラスターのクォータに達すると、 AWS SCT に警告メッセージが表示されます。また、 はテーブル数が制限に達するまで、ターゲット Amazon Redshift クラスターにテーブル AWS SCT を適用します。
+ ソーステーブルのパーティションを Amazon Redshift の別のテーブルに移行するには。そのためには、[**UNION ALL ビューを使用する**] を選択し、 AWS SCT が 1 つのソーステーブルに対して作成できるターゲットテーブルの最大数を入力します。
Amazon Redshift は、テーブルのパーティションをサポートしていません。この動作をエミュレートしてクエリの実行を高速化するには、ソーステーブルの各パーティションを Amazon Redshift の別のテーブル AWS SCT に移行できます。次に、 はこれらのすべてのテーブルのデータを含むビュー AWS SCT を作成します。
AWS SCT は、ソーステーブル内のパーティションの数を自動的に決定します。ソーステーブルパーティショニングのタイプによっては、この数は Amazon Redshift クラスターに適用できるテーブルのクォータを超える場合があります。このクォータに達しないようにするには、単一のソーステーブルのパーティションに対して が作成 AWS SCT できるターゲットテーブルの最大数を入力します。デフォルトのオプションは 368 テーブルで、これは 1 年 366 日のパーティションと、`NO RANGE` および `UNKNOWN` パーティションの 2 つのテーブルを表します。
+ Amazon Redshift テーブルの列に圧縮を適用します。そのためには、[**圧縮エンコードを使用**] を選択します。
AWS SCT は、デフォルトの Amazon Redshift アルゴリズムを使用して、圧縮エンコーディングを列に自動的に割り当てます。詳細については、『*Amazon Redshift データベースデベロッパーガイド*』の「[圧縮エンコード](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_Compression_encodings.html)」を参照してください。
デフォルトでは、Amazon Redshift はソートキーと分散キーとして定義されている列に圧縮を適用しません。この動作を変更したり、これらの列に圧縮を適用したりできます。そのためには、[**KEY 列には圧縮エンコードを使用**] を選択します。このオプションは、[**圧縮エンコードを使用**] オプションを選択した場合にのみ選択できます。
## Azure Synapse Analytics から Amazon Redshift への変換最適化設定
Azure Synapse Analytics から Amazon Redshift への変換最適化設定を編集するには、**「 の設定**」を選択し AWS SCT、**「変換設定**」を選択します。上のリストから [**Azure Synapse**] を選択し、次に [**Azure Synapse — Amazon Redshift**] を選択します。左側のペインで、**最適化 strategies**. AWS SCT displays conversion Optimization settings for Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift conversion を選択します。
の Azure Synapse Analytics から Amazon Redshift への変換最適化設定 AWS SCT には、次のオプションが含まれています。
+ 自動テーブル最適化を使用するには。そのためには、[**Amazon Redshift の自動テーブルチューニングを使用する**] を選択します。
自動テーブル最適化は、テーブルの設計を自動的に最適化する Amazon Redshift の自己調整プロセスです。詳細については、『*Amazon Redshift データベース開発者ガイド*』の「[自動テーブル最適化の操作](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_Creating_tables.html)」を参照してください。
自動テーブル最適化のみを利用するには、[**初期キー選択戦略**] で [**なし**] を選択します。
+ 戦略を使用してソートキーと分散キーを選択するには。
Amazon Redshift メタデータ、統計情報、またはこれらのオプションの両方を使用して、ソートキーと配布キーを選択できます。[**最適化戦略**] タブの [**初期キー選択戦略**] では、以下のいずれかのオプションを選択します。
+ メタデータを使用し、統計情報は無視する
+ メタデータを無視し、統計情報を使用する
+ メタデータと統計情報を使用する
選択したオプションに応じて、最適化戦略を選択できます。次に、各戦略について、値 (0～100) を入力します。これらの値は各戦略の重みを定義します。これらの重み値を使用して、 AWS SCT は各ルールがディストリビューションキーとソートキーの選択にどのように影響するかを定義します。デフォルト値は、 AWS 移行のベストプラクティスに基づいています。
[**小さいテーブルを検索**] 戦略の小さいテーブルのサイズを定義できます。**最小テーブル行数**と**最大テーブル行数**には、テーブル内の最小行数と最大行数を入力して、スモールテーブルとして定義します。 は`ALL`、分散スタイルをスモールテーブル AWS SCT に適用します。この場合は、テーブル全体のコピーがすべてのノードに分散されます。
+ 戦略の詳細を設定するには。
各最適化戦略の重みを定義することに加えて、最適化設定を構成できます。そのためには、[**変換の最適化**] を選択します。
+ [**ソートキー列の制限**] には、ソートキーの列の最大数を入力します。
+ **歪んだしきい値**には、列の歪んだ値の割合 (0～100) を入力します。分散キーの候補リストから、歪んだ値がしきい値より大きい列 AWS SCT を除外します。 は、列の歪んだ値を、レコードの合計数に対する最も一般的な値の出現回数の割合として AWS SCT 定義します。
+ [**クエリ履歴テーブルの上位 N 件のクエリ**] には、分析対象として最も頻繁に使用されるクエリの数 (1 ～ 100) を入力します。
+ [**統計ユーザーを選択**] では、クエリ統計を分析したいデータベースユーザーを選択します。
また、[**最適化戦略**」タブでは、[**小さいテーブルを検索**] 戦略の小さいテーブルのサイズを定義できます。**最小テーブル行数**と**最大テーブル行数**には、テーブルの最小行数と最大行数を入力して、それを小さなテーブルと見なします。 は`ALL`分散スタイルを小さなテーブル AWS SCT に適用します。この場合は、テーブル全体のコピーがすべてのノードに分散されます。