Oracle Data Pump를 사용하여 온프레미스 Oracle 데이터베이스를 Amazon RDS for Oracle로 마이그레이션

버킷을 생성합니다.

S3 버킷을 만들려면 AWS 설명서에 있는 지침을 따르십시오.

IAM 권한을 구성합니다.

권한을 구성하려면 AWS 설명서의 지침을 따르십시오.

대상 Amazon RDS for Oracle DB 인스턴스를 생성합니다.

Amazon RDS for Oracle 인스턴스를 생성하려면 AWS 설명서의 지침을 따르십시오.

역할을 DB 인스턴스와 연결합니다.

역할을 인스턴스와 연결하려면 AWS 설명서의 지침을 따르십시오.

사용자를 생성합니다.

Oracle SQL Developer 또는 SQL*Plus에서 대상 Amazon RDS for Oracle 데이터베이스에 연결하고 다음 SQL 명령을 실행하여 스키마를 가져올 사용자를 생성합니다.

create user SAMPLE_SCHEMA identified by <PASSWORD>;
grant create session, resource to <USER NAME>;
alter user <USER NAME> quota 100M on users;

데이터 덤프 파일을 생성합니다.

SAMPLE_SCHEMA 사용자를 내보낼 DATA_PUMP_DIR 디렉터리에 sample.dmp로 이름이 지정된 덤프 파일을 만들려면 다음 스크립트를 사용합니다.

DECLARE
    hdnl NUMBER;
BEGIN
    hdnl := dbms_datapump.open(operation => 'EXPORT', 
                                job_mode => 'SCHEMA', 
                                job_name => NULL);

    dbms_datapump.add_file( handle => hdnl, 
                            filename => 'sample.dmp', 
                            directory => 'DATA_PUMP_DIR', 
                            filetype => dbms_datapump.ku$_file_type_dump_file);

    dbms_datapump.add_file(handle => hdnl, 
                            filename => 'export.log', 
                            directory => 'DATA_PUMP_DIR', 
                            filetype => dbms_datapump.ku$_file_type_log_file);

    dbms_datapump.metadata_filter(hdnl, 'SCHEMA_EXPR', 'IN (''SAMPLE_SCHEMA'')');  

    dbms_datapump.start_job(hdnl);
END;
/

로컬 DATA_PUMP_DIR 디렉터리에 있는 export.log 파일을 검토하여 내보내기 세부 정보를 검토하십시오.

소스에서 S3 버킷으로 데이터 덤프 파일을 업로드합니다.

Amazon CLI를 사용하여 다음 명령을 실행합니다.

aws s3 cp sample.dmp s3://<bucket_created_epic_1>/

Amazon RDS에 데이터 덤프 파일을 다운로드하십시오.

덤프 파일을 S3 버킷 sample.dmp에서 Amazon RDS for Oracle 데이터베이스로 복사하려면 다음 SQL 명령을 실행합니다. 이 예시에서는 sample.dmp 파일이 S3 버킷 my-s3-integration1에서 Oracle 디렉터리 DATA_PUMP_DIR로 다운로드됩니다. 데이터베이스와 내보내기 파일을 모두 수용할 수 있을 만큼 RDS 인스턴스에 충분한 디스크 스페이스가 할당되었는지 확인하십시오.

-- If you want to download all the files in the S3 bucket remove the p_s3_prefix line.

SELECT rdsadmin.rdsadmin_s3_tasks.download_from_s3(
      p_bucket_name    =>  'my-s3-integration',    
      p_s3_prefix => 'sample.dmp',
      p_directory_name =>  'DATA_PUMP_DIR') 
   AS TASK_ID FROM DUAL;

이전 명령은 작업 ID를 출력합니다. 작업 ID의 데이터를 검토하여 다운로드 상태를 검토하려면 다음 명령을 실행합니다.

SELECT text FROM table(rdsadmin.rds_file_util.read_text_file('BDUMP','dbtask-<task_id>.log'));

DATA_PUMP_DIR 디렉터리에서 파일을 보려면 다음 명령을 실행합니다.

SELECT filename,type,filesize/1024/1024 size_megs,to_char(mtime,'DD-MON-YY HH24:MI:SS') timestamp
FROM TABLE(rdsadmin.rds_file_util.listdir(p_directory => upper('DATA_PUMP_DIR'))) order by 4;

스키마와 데이터를 Amazon RDS로 복원합니다.

덤프 파일을 sample_schema 데이터베이스 스키마로 가져오려면, SQL Developer 또는 SQL*Plus에서 다음 SQL 명령을 실행합니다.

DECLARE
hdnl NUMBER;
BEGIN

hdnl := DBMS_DATAPUMP.OPEN( operation => 'IMPORT', job_mode => 'SCHEMA', job_name=>null);

DBMS_DATAPUMP.ADD_FILE( handle => hdnl, filename => 'sample.dmp', directory => 'DATA_PUMP_DIR', filetype => dbms_datapump.ku$_file_type_dump_file);

DBMS_DATAPUMP.ADD_FILE( handle    => hdnl, filename  => 'import.log', directory => 'DATA_PUMP_DIR', filetype  => dbms_datapump.ku$_file_type_log_file);

DBMS_DATAPUMP.METADATA_FILTER(hdnl,'SCHEMA_EXPR','IN (''SAMPLE_SCHEMA'')');

DBMS_DATAPUMP.START_JOB(hdnl);

END;
/

가져오기에서 로그 파일을 보려면 다음 명령을 실행합니다.

SELECT text FROM table(rdsadmin.rds_file_util.read_text_file('DATA_PUMP_DIR','import.log'));

내보내기 파일을 나열하고 정리합니다.

DATA_PUMP_DIR 디렉터리의 내보내기 파일을 나열하고 제거한 뒤, 다음 명령을 실행합니다.

-- List the files
SELECT filename,type,filesize/1024/1024 size_megs,to_char(mtime,'DD-MON-YY HH24:MI:SS') timestamp FROM TABLE(rdsadmin.rds_file_util.listdir(p_directory => upper('DATA_PUMP_DIR'))) order by 4;

-- Remove the files
EXEC UTL_FILE.FREMOVE('DATA_PUMP_DIR','sample.dmp');
EXEC UTL_FILE.FREMOVE('DATA_PUMP_DIR','import.log');