とは AWS Schema Conversion Tool - AWS Schema Conversion Tool
スキーマ変換の概要フィードバックの提供

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とは AWS Schema Conversion Tool

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スキーマまたは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) My SQL、MariaDB 、Oracle、SQLServer、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インスタンスのデータベースで使用することも、Amazon S3 バケットのデータとして保存することもできます。

AWS SCT は、Amazon S3 バケットまたは別の AWS リソースへの接続について、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ています。 AWS SCT は、連邦リスク認証管理プログラム (Fed ) にも準拠していますRAMP。 Amazon S3 AWS とコンプライアンスの取り組みの詳細については、「コンプライアンスAWS プログラムによる対象範囲内の のサービス」を参照してください。

AWS SCT では、次のOLTP変換がサポートされています。

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 My SQL-Compatible Edition (Aurora My SQL）、Amazon Aurora Postgre SQL-Compatible Edition (Aurora Postgre SQL）SQL、My 、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、11.5)

Aurora My SQL、Aurora Postgre SQL、MariaDB 、My SQL、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 My SQL、Aurora Postgre SQL、My SQL、PostgreSQL

詳細については、「Azure への接続 SQL」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 My SQL、Aurora Postgre SQL、Babelfish for Aurora PostgreSQL (評価レポートのみ）、MariaDB 、Microsoft SQL Server、My SQL、PostgreSQL

詳細については、「SQL サーバーデータベース」を参照してください。

MySQL (バージョン 5.5 以降）

Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL

詳細については、「ソースとしての SQLの使用」を参照してください。

を使用せずに、スキーマとデータを My SQL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 My SQL、Aurora Postgre SQL、MariaDB 、My SQL、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 My SQL、Aurora Postgre SQL、My SQL、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 My SQL、Aurora Postgre SQL、MariaDB 、My SQL、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、「BigQuery ソースとしての」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 サーバー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、次のデータをサポートします。データベース変換なしSQL。

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ます。詳細については、「を使用したデータの変換 ETL」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 または 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

Teradata BTEQETL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 の Hive EMR

Apache HDFS

Amazon S3 または Amazon HDFS上の EMR

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。

ユーザーインターフェイスの概要については、 AWS SCT 「」を参照してくださいのユーザーインターフェイスのナビゲーション 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 エンドポイント AWS DMS 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、データベース機能を同等の 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、 AWS Lambda 関数と Python ライブラリをインストールして、変換できない機能をエミュレートするのに役立ちます。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。

  • を使用して AWS SCT 、既存のオンプレミスデータベーススキーマを同じエンジンを実行している Amazon RDS DB インスタンスにコピーできます。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。

  • を使用して AWS SCT 、C++、C#、Java、またはその他のアプリケーションコードSQLで変換できます。変換されたSQLコードを表示、分析、編集、保存できます。詳細については、「SQL を使用したアプリケーションの変換 AWS SCT」を参照してください。

  • を使用して AWS SCT 、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ETLプロセスを使用してデータを変換する 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

  1. を起動します AWS Schema Conversion Tool。

  2. [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。

  3. [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。

  4. [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。

  5. [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。

  6. [Title] タイトル() で、フィードバックのタイトルを入力します。

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