기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

를 사용하여 데이터 웨어하우스 스키마를 RDS Amazon으로 변환 AWS SCT

AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) 는 데이터 웨어하우스 스키마를 Amazon RDS 또는 Aurora 데이터베이스 스키마로 변환하는 대부분의 프로세스를 자동화합니다. 원본 및 대상 데이터베이스 엔진은 다양한 특징과 기능을 가질 수 있으므로 가능하면 대상 데이터베이스에 동일한 스키마를 생성해 보십시오. AWS SCT 직접 변환이 불가능한 경우 취할 수 있는 조치 목록이 포함된 평가 보고서를 AWS SCT 제공합니다. 를 사용하여 AWS SCT키를 관리하고, 데이터 유형과 객체를 매핑하고, 수동 변환을 생성할 수 있습니다.

AWS SCT 다음 데이터 웨어하우스 스키마를 변환할 수 있습니다.

온라인 트랜잭션 처리 (OLTP) 데이터베이스 스키마 변환에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오에서 데이터베이스 스키마 변환 AWS Schema Conversion Tool.

데이터 웨어하우스 스키마를 변환하려면 다음 단계를 수행합니다.

Amazon Redshift를 대상으로 사용할 수 있는 권한

Amazon Redshift를 대상으로 사용하기 위해 필요한 권한은 다음과 같습니다.

다음 코드 예제를 사용하여 데이터베이스 사용자를 생성하고 권한을 부여할 수 있습니다.

CREATE USER user_name PASSWORD your_password;
GRANT CREATE ON DATABASE db_name TO user_name;
GRANT CREATE ON SCHEMA schema_name TO user_name;
GRANT USAGE ON LANGUAGE plpythonu TO user_name;
GRANT USAGE ON LANGUAGE plpgsql TO user_name;
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA pg_catalog TO user_name;
GRANT SELECT ON pg_class_info TO user_name;
GRANT SELECT ON sys_serverless_usage TO user_name;
GRANT SELECT ON pg_database_info TO user_name;
GRANT SELECT ON pg_statistic TO user_name;

앞의 예제에서 다음을 대체하십시오.user_name 사용자 이름으로. 그런 다음 교체하세요.db_name 대상 Amazon Redshift 데이터베이스의 이름을 사용합니다. 다음으로, 바꾸세요.schema_name Amazon Redshift 스키마의 이름을 사용합니다. 변환된 코드를 적용하거나 데이터를 마이그레이션할 각 대상 스키마에 대해 GRANT CREATE ON SCHEMA 작업을 반복합니다. 마지막으로, 바꾸세요.your_password 안전한 비밀번호를 사용하세요.

대상 Amazon Redshift 데이터베이스에 확장 팩을 적용할 수 있습니다. 확장 팩은 객체를 Amazon Redshift로 변환할 때 필요한 소스 데이터베이스 함수를 에뮬레이션하는 추가 기능 모듈입니다. 자세한 내용은 다음과 함께 확장 팩 사용 AWS Schema Conversion Tool 단원을 참조하십시오.

이 작업을 수행하려면 사용자 대신 Amazon S3 버킷에 액세스할 수 있는 권한이 AWS SCT 필요합니다. 이 권한을 제공하려면 다음 정책에 따라 AWS Identity and Access Management (IAM) 사용자를 생성하십시오.

{
   "Version":"2012-10-17",
   "Statement":[
      {
         "Effect":"Allow",
         "Action":[
            "s3:DeleteObject",
            "s3:GetObject",
            "s3:ListBucket",
            "s3:PutObject"
         ],
         "Resource":[
            "arn:aws:s3:::aws-sct-*"
         ]
      },
      {
         "Effect":"Allow",
         "Action":[
            "s3:ListAllMyBuckets"
         ],
         "Resource":""
      }
   ]
}

에서 사용할 최적화 전략 및 규칙 선택 AWS SCT

데이터 웨어하우스 스키마를 AWS Schema Conversion Tool 변환하는 방법을 최적화하려면 도구에서 사용할 전략과 규칙을 선택할 수 있습니다. 스키마를 변환하고 제안된 키를 검토한 후 규칙을 조정하거나 전략을 변경하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

에 대한 통계 수집 또는 업로드 AWS SCT

데이터 웨어하우스 스키마를 AWS Schema Conversion Tool 변환하는 방식을 최적화하기 위해 도구에서 사용할 수 있는 원본 데이터베이스의 통계를 제공할 수 있습니다. 데이터베이스에서 직접 통계를 수집하거나 기존 통계 파일을 업로드할 수 있습니다.

에서 마이그레이션 규칙 생성 AWS SCT

로 AWS SCT스키마를 변환하기 전에 마이그레이션 규칙을 설정할 수 있습니다. 마이그레이션 규칙은 열의 데이터 유형 변경, 한 스키마에서 다른 스키마로 객체 이동, 객체 이름 변경 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 소스 스키마에 test_TABLE_NAME이라는 테이블 세트가 있다고 가정해 봅니다. 대상 스키마의 접두사 test_를 접두사 demo_로 변경하는 규칙을 설정할 수 있습니다.

다음 작업을 수행하는 마이그레이션 규칙을 생성할 수 있습니다.

다음 객체에 대한 마이그레이션 규칙을 생성할 수 있습니다.

마이그레이션 규칙 생성

마이그레이션 규칙을 생성하고 규칙을 프로젝트의 일부로 저장할 수 있습니다. 프로젝트를 연 상태에서 다음 절차를 사용하여 마이그레이션 규칙을 생성합니다.

토글 아이콘을 사용하면 마이그레이션 규칙을 삭제하지 않고 끌 수 있습니다. 복사 아이콘을 사용하면 기존 마이그레이션 규칙을 복제할 수 있습니다. 연필 아이콘을 사용하면 기존 마이그레이션 규칙을 편집할 수 있습니다. 삭제 아이콘을 사용하면 기존 마이그레이션 규칙을 삭제할 수 있습니다. 마이그레이션 규칙 변경 내용을 저장하려면 모두 저장을 선택합니다.

마이그레이션 규칙 내보내기

AWS Database Migration Service (AWS DMS) 를 사용하여 원본 데이터베이스의 데이터를 대상 데이터베이스로 마이그레이션하는 경우 마이그레이션 규칙에 대한 정보를 제공할 수 AWS DMS있습니다. 작업에 대한 자세한 내용은 AWS Database Migration Service 복제 작업 작업을 참조하십시오.

를 사용하여 스키마를 변환합니다. AWS SCT

프로젝트를 원본 데이터베이스와 대상 데이터베이스에 모두 연결하면 원본 데이터베이스의 스키마가 왼쪽 패널에 표시됩니다. AWS Schema Conversion Tool 스키마는 트리 보기 형식으로 표시되며 트리의 각 노드는 지연 로드됩니다. 트리 보기에서 노드를 선택하면 이때 AWS SCT 가 소스 데이터베이스의 스키마 정보를 요청합니다.

소스 데이터베이스에서 스키마 항목을 선택한 다음 해당 스키마를 대상 데이터베이스의 데이터베이스 엔진에 해당하는 동일한 스키마로 변환할 수 있습니다. 소스 데이터베이스에서 변환할 스키마 항목을 선택할 수 있습니다. 선택한 스키마 항목이 상위 항목에 종속된 경우 상위 항목에 대한 AWS SCT 스키마도 생성합니다. 예를 들어, 테이블에서 변환할 열을 선택하면 해당 열에 대한 스키마, 해당 열이 속한 테이블 및 테이블이 속한 데이터베이스가 AWS SCT 생성됩니다.

스키마 변환

소스 데이터베이스의 스키마를 변환하려면 변환할 스키마 이름의 확인란을 선택합니다. 그런 다음 프로젝트의 왼쪽 패널에서 이 스키마를 선택합니다. 그러면 AWS SCT 가 스키마 이름을 파란색으로 강조 표시합니다. 스키마의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 아래와 같이 스키마 변환을 선택합니다.

소스 데이터베이스에서 스키마를 변환한 후 프로젝트의 왼쪽 패널에서 스키마 항목을 선택하고 프로젝트의 중앙 패널에서 변환된 스키마를 볼 수 있습니다. 하단 중앙 패널에는 다음과 같이 변환된 스키마의 속성과 변환된 스키마를 만드는 SQL 명령이 표시됩니다.

스키마를 변환한 후 프로젝트를 저장할 수 있습니다. 소스 데이터베이스의 스키마 정보는 프로젝트와 함께 저장됩니다. 이 기능을 사용하면 소스 데이터베이스에 연결하지 않고도 오프라인으로 작업할 수 있습니다. 소스 데이터베이스에 대해 데이터베이스에서 새로 고침을 선택하면 AWS SCT 가 소스 데이터베이스에 연결하여 프로젝트의 스키마를 업데이트합니다. 자세한 내용은 에서 변환된 스키마를 업데이트하고 새로고침하세요. AWS SCT 단원을 참조하십시오.

자동으로 변환할 수 없는 항목의 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성할 수 있습니다. 평가 보고서는 자동으로 변환할 수 없는 스키마 항목을 식별하고 처리하는 데 유용합니다. 자세한 내용은 에서 평가 보고서 사용 AWS Schema Conversion Tool 단원을 참조하십시오.

변환된 스키마를 AWS SCT 생성할 때 대상 데이터베이스에 해당 스키마를 즉시 적용하지는 않습니다. 대신 대상 데이터베이스에 적용할 준비가 될 때까지 변환된 스키마를 로컬에 저장합니다. 자세한 내용은 변환된 스키마 적용 단원을 참조하십시오.

변환된 스키마 편집

변환된 스키마를 편집하고 변경 내용을 프로젝트의 일부로 저장할 수 있습니다.

변환된 스키마에 대한 변경 내용은 업데이트 시 프로젝트와 함께 저장됩니다. 소스 데이터베이스에서 스키마 항목을 새로 변환하고 해당 항목에 대해 이전에 변환된 스키마로 업데이트한 경우 해당하는 기존 업데이트는 소스 데이터베이스를 기반으로 새로 변환된 스키마 항목으로 대체됩니다.

변환된 스키마 지우기

대상 데이터베이스에 스키마를 적용할 때까지는 변환된 스키마를 프로젝트에 AWS SCT 로컬로만 저장합니다. 대상 데이터베이스의 트리 보기 노드를 선택한 다음 데이터베이스에서 새로 고침을 선택하면 프로젝트에서 계획된 스키마를 지울 수 있습니다. 대상 데이터베이스에 스키마가 기록되지 않았으므로 데이터베이스를 새로 고치면 AWS SCT 프로젝트에서 계획된 스키마 요소가 제거되어 대상 데이터베이스에 있는 것과 일치하게 됩니다.

에서 키 관리 및 사용자 지정하기 AWS SCT

를 사용하여 스키마를 변환한 AWS Schema Conversion Tool후 키를 관리하고 편집할 수 있습니다. 키 관리는 데이터 웨어하우스 변환의 핵심입니다.

키를 관리하려면 대상 데이터베이스에서 테이블을 선택하고 다음과 같이 키 관리 탭을 선택합니다.

왼쪽 창에는 주요 제안 사항과 각 제안 사항에 대한 신뢰도가 포함되어 있습니다. 제안 사항 중 하나를 선택하거나 오른쪽 창에서 편집하여 키를 사용자 지정할 수 있습니다.

키 선택 항목이 예상과 다를 경우 최적화 전략을 편집한 다음 변환을 다시 시도할 수 있습니다. 자세한 내용은 에서 사용할 최적화 전략 및 규칙 선택 AWS SCT 단원을 참조하십시오.

관련 주제

에서 평가 보고서 생성 및 사용 AWS SCT

는 스키마를 변환하는 데 도움이 되는 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 AWS Schema Conversion Tool 생성합니다. 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서는 소스 데이터베이스에서 대상 데이터베이스로의 스키마 변환에 대한 중요한 정보를 제공합니다. 이 보고서는 모든 스키마 변환 작업을 요약하고 대상 데이터베이스의 DB 엔진으로 변환할 수 없는 스키마에 대한 작업 항목을 자세히 설명합니다. 또한 이 보고서에는 대상 데이터베이스에서 자동으로 변환할 수 없는 동등한 코드를 작성하는 데 드는 예상 작업량도 포함되어 있습니다.

데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성

다음 절차에 따라 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성합니다.

평가 보고서 요약

평가 보고서를 생성하면 평가 보고서 보기가 열리고 요약 탭이 표시됩니다. 요약 탭에는 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서의 요약 정보가 표시됩니다. 자동으로 변환된 항목과 자동으로 변환되지 않은 항목이 표시됩니다.

대상 데이터베이스 엔진으로 자동 변환할 수 없는 스키마 항목의 경우, 요약에는 대상 DB 인스턴스에서 소스에 있는 것과 동일한 스키마 항목을 생성하는 데 필요한 예상 작업량이 포함됩니다.

보고서에는 이러한 스키마 항목을 변환하는 데 걸리는 예상 시간이 다음과 같이 분류됩니다.

평가 보고서 작업 항목

평가 보고서 보기에는 작업 항목 탭도 포함되어 있습니다. 이 탭에는 대상 데이터베이스의 데이터베이스 엔진으로 자동 변환할 수 없는 항목 목록이 포함되어 있습니다. 목록에서 작업 항목을 선택하면 AWS SCT 가 스키마에서 해당 작업 항목이 적용되는 항목을 강조 표시합니다.

또한 보고서에는 스키마 항목을 수동으로 변환하는 방법에 대한 권장 사항도 포함되어 있습니다. 수동 변환 처리 방법 결정에 대한 자세한 내용은 에서 수동 변환 처리 AWS SCT 섹션을 참조하세요.

평가 보고서 저장

데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서의 로컬 사본을 PDF 파일 또는 쉼표로 구분된 값 () CSV 파일로 저장할 수 있습니다. CSV파일에는 작업 항목 정보만 들어 있습니다. PDF파일에는 다음 예와 같이 요약 정보와 작업 항목 정보가 모두 들어 있습니다.

에서 수동 변환 처리 AWS SCT

평가 보고서에는 대상 데이터베이스의 데이터베이스 엔진으로 자동 변환할 수 없는 항목 목록이 포함되어 있습니다. 변환할 수 없는 각 항목의 경우 작업 항목 탭에는 작업 항목이 포함되어 있습니다.

다음과 같은 방법으로 평가 보고서의 작업 항목에 응답할 수 있습니다.

소스 스키마 수정

일부 항목의 경우 소스 데이터베이스의 데이터베이스 스키마를 자동으로 변환할 수 있는 스키마로 수정하는 것이 훨씬 쉬울 수 있습니다. 먼저 새로운 변경 내용이 애플리케이션 아키텍처와 호환되는지 확인하고 소스 데이터베이스의 스키마를 업데이트합니다. 마지막으로 업데이트된 스키마 정보로 프로젝트를 새로 고칩니다. 그런 다음 업데이트된 스키마를 변환하고 새 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성할 수 있습니다. 소스 스키마에서 변경된 항목에 대해서는 더 이상 작업 항목이 표시되지 않습니다.

이 프로세스의 장점은 소스 데이터베이스를 새로 고칠 때 항상 업데이트된 스키마를 사용할 수 있다는 것입니다.

대상 스키마 수정

일부 항목의 경우 변환된 스키마를 대상 데이터베이스에 적용한 다음 자동으로 변환할 수 없는 항목에 대해서는 대상 데이터베이스에 동일한 스키마 항목을 수동으로 추가하는 것이 훨씬 쉬울 수 있습니다. 스키마를 적용하여 대상 데이터베이스로 자동 변환할 수 있는 모든 스키마를 작성할 수 있습니다. 자세한 내용은 변환된 스키마를 저장 및 적용 AWS SCT 단원을 참조하십시오.

대상 데이터베이스에 작성되는 스키마에는 자동으로 변환할 수 없는 항목이 포함되어 있지 않습니다. 대상 데이터베이스에 스키마를 적용한 후 소스 데이터베이스의 스키마와 동일한 스키마를 대상 데이터베이스에서 수동으로 생성할 수 있습니다. 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서의 작업 항목에는 동일한 스키마를 생성하는 방법에 대한 제안 사항이 포함되어 있습니다.

경우에 따라서는 대상 데이터베이스에 동일한 스키마를 생성할 수 없습니다. 대상 데이터베이스의 엔진에서 사용할 수 있는 기능을 사용하려면 애플리케이션과 데이터베이스의 일부를 다시 설계해야 할 수 있습니다. 자동으로 변환할 수 없는 스키마를 그냥 무시해도 되는 경우도 있습니다.

에서 변환된 스키마를 업데이트하고 새로고침하세요. AWS SCT

AWS Schema Conversion Tool 프로젝트에서 소스 스키마와 대상 스키마를 모두 업데이트할 수 있습니다.

데이터베이스에서 새로 고침을 선택하여 AWS SCT 프로젝트의 스키마를 업데이트합니다.

변환된 스키마를 저장 및 적용 AWS SCT

변환된 스키마를 AWS Schema Conversion Tool 생성할 때 (그림 참조를 사용하여 스키마를 변환합니다. AWS SCT) 변환된 스키마를 대상 데이터베이스에 즉시 적용하지는 않습니다. 대신 대상 데이터베이스에 적용할 준비가 될 때까지 변환된 스키마를 프로젝트에 로컬로 저장합니다. 이 기능을 사용하면 대상 데이터베이스 엔진으로 자동 변환할 수 없는 스키마 항목으로 작업할 수 있습니다. 자동으로 변환할 수 없는 항목에 대한 자세한 내용은 에서 평가 보고서 사용 AWS Schema Conversion Tool 섹션을 참조하세요.

선택적으로 도구에서 대상 데이터베이스에 스키마를 적용하기 전에 변환된 스키마를 SQL 스크립트로 파일에 저장하도록 할 수 있습니다. 또한 도구에서 변환된 스키마를 대상 데이터베이스에 직접 적용하도록 할 수도 있습니다.

변환된 스키마를 파일에 저장

변환된 스키마를 텍스트 파일에 SQL 스크립트로 저장할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 생성된 SQL 스크립트를 수정하여 도구가 자동으로 변환할 수 없는 항목을 처리할 수 있습니다. AWS SCT 그런 다음, 대상 DB 인스턴스에서 업데이트된 스크립트를 실행하여 변환된 스키마를 대상 데이터베이스에 적용할 수 있습니다.

변환된 스키마 적용

변환된 스키마를 대상 데이터베이스에 적용할 준비가 되면 프로젝트의 오른쪽 패널에서 스키마 요소를 선택합니다. 스키마 요소의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 아래와 같이 Apply to database를 선택합니다.

확장 팩 스키마

변환된 스키마를 대상 DB 인스턴스에 처음 적용하면 AWS SCT 가 대상 DB 인스턴스에 추가적인 스키마를 추가합니다. 이 스키마는 변환된 스키마를 대상 DB 인스턴스에 쓸 때 필요한 소스 데이터베이스의 시스템 함수를 구현합니다. 이 스키마를 확장 팩 스키마라고 합니다.

확장 팩 스키마를 수정하지 않도록 합니다. 그렇지 않으면 대상 DB 인스턴스에 작성된 변환된 스키마에서 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 스키마가 대상 DB 인스턴스로 완전히 마이그레이션되어 더 이상 필요하지 AWS SCT않은 경우 확장 팩 스키마를 삭제할 수 있습니다.

확장 팩 스키마는 소스 데이터베이스에 따라 다음과 같이 이름이 지정됩니다.

자세한 내용은 다음과 함께 확장 팩 사용 AWS Schema Conversion Tool 단원을 참조하십시오.

Python 라이브러리

Amazon Redshift에서 사용자 지정 함수를 생성하려면 Python 언어를 사용합니다. AWS SCT 확장 팩을 사용하여 Amazon Redshift 데이터베이스용 파이썬 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음과 함께 확장 팩 사용 AWS Schema Conversion Tool 단원을 참조하십시오.