翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
AWS Schema Conversion Tool （AWS SCT) を使用して、既存のデータベーススキーマをあるデータベースエンジンから別のデータベースエンジンに変換できます。リレーショナル OLTP スキーマやデータウェアハウススキーマを変換できます。変換されたスキーマは、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) MySQL、MariaDB、Oracle、SQL Server、PostgreSQL DB、Amazon Aurora DB クラスター、または Amazon Redshift クラスターに適しています。変換されたスキーマは、Amazon EC2 インスタンスでデータベースと共に使用するか、Amazon S3 バケットでデータとして保存することもできます。
AWS SCT は、Amazon S3 バケットや他の AWS リソースに接続するときに、連邦情報処理標準 (FIPS) など、いくつかの業界標準をサポートします。 AWS SCT は、米国連邦政府のリスク認証管理プログラム (FedRAMP) にも準拠しています。 AWS とコンプライアンスの取り組みの詳細については、AWS 「コンプライアンスプログラムによる対象範囲内のサービス
AWS SCT は、次の OLTP 変換をサポートしています。
| ソースデータベース | ターゲットデータベース |
|---|---|
| IBM Db2 for z/OS (バージョン 12) |
Amazon Aurora MySQL 互換エディション (Aurora MySQL)、Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディション (Aurora PostgreSQL)、MySQL, PostgreSQL 詳細については、「IBM DB2 for z/OS への接続」を参照してください。 |
|
IBM Db2 LUW (バージョン 9.1、9.5、9.7、10.5、11.1、および 11.5) |
Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB、MySQL、PostgreSQL 詳細については、「IBM Db2 LUW データベース」を参照してください。 |
| Microsoft Azure SQL データベース |
Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL 詳細については、「Azure SQL に対する接続」を参照してください。 |
|
Microsoft SQL Server (バージョン 2008 R2、2012、2014、2016、2017、2019、2022) |
Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、Babelfish for Aurora PostgreSQL (評価レポートのみ)、MariaDB、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL 詳細については、「SQL Server データベース」を参照してください。 |
|
MySQL (バージョン 5.5 以上) |
Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL 詳細については、「ソースとしての MySQL の使用」を参照してください。 スキーマとデータは、 を使用せずに MySQL から Aurora MySQL DB クラスターに移行できます AWS SCT。詳細については、「Amazon Aurora DB クラスターへのデータの移行」を参照してください。 |
|
Oracle (バージョン 10.1 以降) |
Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB、MySQL、Oracle、PostgreSQL 詳細については、「Oracle データベース」を参照してください。 |
|
PostgreSQL (バージョン 9.1 以降) |
Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL 詳細については、「PostgreSQL データベース」を参照してください。 |
| SAP ASE (バージョン 12.5.4、15.0.2、15.5、15.7、16.0) |
Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB、MySQL、PostgreSQL 詳細については、「SAP データベース」を参照してください。 |
AWS SCT では、次のデータウェアハウス変換がサポートされています。
| ソースデータウェアハウス | ターゲットデータウェアハウス |
|---|---|
|
Amazon Redshift |
Amazon Redshift 詳細については、「Amazon Redshift」を参照してください。 |
|
Azure Synapse Analytics |
Amazon Redshift 詳細については、「ソースとしての Azure Synapse Analytics」を参照してください。 |
|
BigQuery |
Amazon Redshift 詳細については、「ソースとしての BigQuery」を参照してください。 |
|
Greenplum データベース (バージョン 4.3 および 6.21 以降) |
Amazon Redshift 詳細については、「Greenplum データベース」を参照してください。 |
|
Microsoft SQL Server (バージョン 2008 以降) |
Amazon Redshift 詳細については、「SQL Server データウェアハウス」を参照してください。 |
|
Netezza (バージョン 7.0.3 以降) |
Amazon Redshift 詳細については、「Netezza データベース」を参照してください。 |
|
Oracle (バージョン 10.1 以降) |
Amazon Redshift 詳細については、「Oracle データウェアハウス」を参照してください。 |
|
Snowflake (バージョン 3) |
Amazon Redshift 詳細については、「Snowflake」を参照してください。 |
|
Teradata (バージョン 13 以降) |
Amazon Redshift 詳細については、「Teradata データベース」を参照してください。 |
|
Vertica (バージョン 7.2.2 以降) |
Amazon Redshift 詳細については、「Vertica データベース」を参照してください。 |
AWS SCT は、以下の NoSQL データベース変換をサポートしています。
| ソースデータベース | ターゲットデータベース |
|---|---|
|
Apache Cassandra (バージョン 2.1.x、2.2.16、3.11.x) |
Amazon DynamoDB 詳細については、「Apache Cassandra への接続」を参照してください。 |
AWS SCT は、次の抽出、変換、ロード (ETL) プロセスの変換をサポートしています。詳細については、「ETL を使用したデータの変換」を参照してください。
| ソース | Target |
|---|---|
Informatica ETL スクリプト |
Informatica |
Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) ETL パッケージ |
AWS Glue or AWS Glue Studio |
Teradata Basic Teradata Query (BTEQ) からのコマンドが埋め込まれた、シェルスクリプト |
Amazon Redshift RSQL |
テラデータ BTEQ ETL スクリプト |
AWS Glue または Amazon Redshift RSQL |
Teradata FastExport ジョブスクリプト |
Amazon Redshift RSQL |
Teradata FastLoad ジョブスクリプト |
Amazon Redshift RSQL |
Teradata MultiLoad ジョブスクリプト |
Amazon Redshift RSQL |
AWS SCT では、次のビッグデータフレームワークの移行がサポートされています。詳細については、「ビッグデータフレームワークの移行」を参照してください。
| ソース | Target |
|---|---|
|
Apache Hive (バージョン 0.13.0 以降) |
Amazon EMR 上の Hive |
|
Apache HDFS |
Amazon EMR 上の Amazon S3 または HDFS |
|
Apache Oozie |
AWS Step Functions |
スキーマ変換の概要
AWS SCT は、ソースデータベースのデータベーススキーマをターゲット Amazon RDS インスタンスと互換性のある形式に自動的に変換するプロジェクトベースのユーザーインターフェイスを提供します。ソースデータベースのスキーマを自動的に変換できない場合、 はターゲット Amazon RDS データベースに同等のスキーマを作成する方法に関するガイダンス AWS SCT を提供します。
のインストール方法については AWS SCT、「」を参照してくださいのインストールと設定 AWS Schema Conversion Tool。
AWS SCT ユーザーインターフェイスの概要については、「」を参照してくださいのユーザーインターフェイスの操作 AWS SCT。
変換プロセスの詳細については、「でのデータベーススキーマの変換 AWS Schema Conversion Tool」を参照してください。
既存のデータベーススキーマをあるデータベースエンジンから別のデータベースエンジンに変換することに加えて、 AWS SCT にはデータとアプリケーションを AWS クラウドに移動するのに役立ついくつかの追加機能があります。
-
データ抽出エージェントを使用して、Amazon Redshift への移行を準備するためにデータウェアハウスからデータを抽出できます。データ抽出エージェントを管理するには、 AWS SCTを使用できます。詳細については、「を使用したオンプレミスのデータウェアハウスから Amazon Redshift へのデータの移行 AWS Schema Conversion Tool」を参照してください。
-
を使用して AWS SCT 、 AWS DMS エンドポイントとタスクを作成できます。これらのタスクは、 から実行およびモニタリングできます AWS SCT。詳細については、「AWS Database Migration Service との統合 AWS Schema Conversion Tool」を参照してください。
-
場合によっては、データベース機能で同等の Amazon RDS または Amazon Redshift 機能に変換できないことがあります。 AWS SCT 拡張パックウィザードは、変換できない機能をエミュレートする AWS Lambda 関数と Python ライブラリのインストールに役立ちます。詳細については、「での拡張パックの使用 AWS Schema Conversion Tool」を参照してください。
-
既存の Amazon Redshift データベースを最適化するために AWS SCT を使用できます。 AWS SCT では、ソートキーとディストリビューションキーでデータベースを最適化することをお勧めします。詳細については、「を使用した Amazon Redshift からのデータの変換 AWS Schema Conversion Tool」を参照してください。
-
AWS SCT を使用して、同エンジンを実行する Amazon RDS DB インスタンスに既存のオンプレミスのデータベーススキーマをコピーできます。この機能を使用して、クラウドへの移動やライセンスタイプの変更にかかるコスト削減の可能性を分析できます。
-
AWS SCT を使用して、C++、C#、Java などのアプリケーションコードで SQL を変換できます。変換された SQL コードは表示、分析、編集、保存できます。詳細については、「を使用したアプリケーション SQL の変換 AWS SCT」を参照してください。
-
AWS SCT を使用して、抽出、変換、ロード (ETL) プロセスを移行できます。詳細については、「での ETL プロセスを使用したデータの変換 AWS Schema Conversion Tool」を参照してください。
フィードバックの提供
に関するフィードバックを提供できます AWS SCT。バグレポートの提出、機能リクエストの提出、一般情報の提供ができます。
に関するフィードバックを提供するには AWS SCT
-
を起動します AWS Schema Conversion Tool。
-
[Help] (ヘルプ) メニューを開き、[Leave Feedback] (フィードバックを残す) を選択します。[Leave Feedback] (フィードバックを残す) ダイアログボックスが表示されます。
-
[Area] (エリア) で、[Information] (情報)、[Bug report] (バグレポート)、または [Feature request] (機能リクエスト) を選択します。
-
[Source database] (ソースデータベース) で、ソースデータベースを選択します。フィードバックが特定のデータベースに特有でない場合、[Any] (すべて) を選択します。
-
[Target database] (ターゲットデータベース) で、ターゲットデータベースを選択します。フィードバックが特定のデータベースに特有でない場合、[Any] (すべて) を選択します。
-
[Title] タイトル() で、フィードバックのタイトルを入力します。
-
[Message] (メッセージ) で、フィードバックを入力します。
-
[Send] (送信) を選択して、フィードバックを送信します。
