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Conectando o Azure Synapse Analytics com AWS Schema Conversion Tool
Você pode usar AWS SCT para converter esquemas, objetos de código e código de aplicativo do Azure Synapse Analytics para o Amazon Redshift.
Privilégios do Azure Synapse Analytics como banco de dados de origem
Os seguintes privilégios são necessários para usar um data warehouse do Azure Synapse Analytics como origem:
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VIEW DEFINITION
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VIEW DATABASE STATE
Aplique os privilégios para cada banco de dados cujo esquema você está convertendo.
Como se conectar ao Azure Synapse Analytics como origem
Use o procedimento a seguir para se conectar ao data warehouse do Azure Synapse Analytics com a AWS Schema Conversion Tool.
Para se conectar a um data warehouse do Azure Synapse Analytics como origem
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No AWS Schema Conversion Tool, escolha Adicionar fonte.
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Escolha Azure Synapse Analytics e, em seguida, escolha Avançar.
A caixa de diálogo Adicionar origem é exibida.
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Em Nome da conexão, insira um nome para o banco de dados. A AWS SCT exibe esse nome na árvore no painel esquerdo.
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Use as credenciais do banco de dados AWS Secrets Manager ou insira-as manualmente:
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Para usar as credenciais do banco de dados do Secrets Manager, use as instruções a seguir:
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Em Segredo da AWS , escolha o nome do seu segredo.
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Escolha Preencher para preencher automaticamente todos os valores na caixa de diálogo de conexão do banco de dados do Secrets Manager.
Para obter informações sobre o uso de credenciais de banco de dados do Secrets Manager, consulte a Configurando AWS Secrets Manager no AWS Schema Conversion Tool.
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Para inserir as informações de conexão do data warehouse do Azure Synapse Analytics manualmente, use as instruções a seguir:
Parâmetro Ação Nome do servidor Insira o nome do Domain Name Service (DNS) ou o endereço IP do seu servidor de banco de dados de origem.
SQLpiscina Insira o nome do SQL pool do Azure.
Nome de usuário e Senha Insira as credenciais do banco de dados para se conectar ao seu servidor de banco de dados de origem.
AWS SCT usa a senha para se conectar ao seu banco de dados de origem somente quando você escolhe se conectar ao seu banco de dados em um projeto. Para proteger-se contra a exposição da senha do banco de dados de origem, a AWS SCT não armazena a senha por padrão. Se fechar o projeto da AWS SCT e abri-lo novamente, você será solicitado a informar a senha para se conectar ao banco de dados de origem, conforme necessário.
Use SSL Escolha essa opção para usar o Secure Sockets Layer (SSL) para se conectar ao seu banco de dados. Forneça as seguintes informações adicionais, conforme aplicável, na SSLguia:
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Certificado de servidor confiável: Escolha essa opção para confiar no certificado de servidor.
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Armazenamento de confiança: um armazenamento de confiança que você configura nas Configurações globais.
Armazenar senha AWS SCT cria um cofre seguro para armazenar SSL certificados e senhas de bancos de dados. Ao habilitar essa opção, você pode armazenar a senha do banco de dados e se conectar rapidamente a ele sem informar a senha.
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Escolha Testar conexão para verificar se a AWS SCT pode se conectar ao banco de dados de origem.
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Escolha Conectar para se conectar ao banco de dados de origem.
Configurações de conversão do Azure Synapse Analytics para o Amazon Redshift
Para editar as configurações de conversão do Azure Synapse Analytics para o Amazon Redshift, escolha Configurações em e, AWS SCT em seguida, escolha Configurações de conversão. Na lista superior, escolha Azure Synapse e, em seguida, escolha Azure Synapse — Amazon Redshift. AWS SCT exibe todas as configurações disponíveis para conversão do Azure Synapse Analytics para o Amazon Redshift.
As configurações AWS SCT de conversão do Azure Synapse Analytics para o Amazon Redshift incluem opções para o seguinte:
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Para limitar o número de comentários com itens de ação no código convertido.
Em Adicionar comentários no código convertido para os itens de ação de severidade selecionada e superior, escolha a severidade dos itens de ação. AWS SCT adiciona comentários no código convertido para itens de ação da severidade selecionada e superior.
Por exemplo, para minimizar o número de comentários em seu código convertido, escolha Somente erros. Para incluir comentários para todos os itens de ação em seu código convertido, escolha Todas as mensagens.
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Para definir o número máximo de tabelas que AWS SCT podem ser aplicadas ao seu cluster de destino do Amazon Redshift.
Em O número máximo de tabelas para o cluster de destino do Amazon Redshift, escolha o número de tabelas que AWS SCT podem ser aplicadas ao seu cluster do Amazon Redshift.
O Amazon Redshift tem cotas que limitam as tabelas de uso para diferentes tipos de nós de cluster. Se você escolher Auto, AWS SCT determinará o número de tabelas a serem aplicadas ao seu cluster de destino do Amazon Redshift, dependendo do tipo de nó. Opcionalmente, escolha o valor manualmente. Para obter mais informações, consulte “Cotas e limites no Amazon Redshift” no Guia de gerenciamento de clusters do Amazon Redshift.
AWS SCT converte todas as suas tabelas de origem, mesmo que isso seja mais do que o seu cluster do Amazon Redshift pode armazenar. AWS SCT armazena o código convertido em seu projeto e não o aplica ao banco de dados de destino. Se você atingir a cota de cluster do Amazon Redshift para as tabelas ao aplicar o código convertido, a AWS SCT exibirá uma mensagem de aviso. Além disso, AWS SCT aplica tabelas ao seu cluster de destino do Amazon Redshift até que o número de tabelas atinja o limite.
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Para migrar partições da tabela de origem para tabelas separadas no Amazon Redshift. Para fazer isso, selecione Usar a UNION ALL exibição e insira o número máximo de tabelas de destino que AWS SCT podem ser criadas para uma única tabela de origem.
O Amazon Redshift não oferece suporte ao particionamento de tabelas. Para emular esse comportamento e acelerar a execução das consultas, AWS SCT você pode migrar cada partição da sua tabela de origem para uma tabela separada no Amazon Redshift. Em seguida, AWS SCT cria uma exibição que inclui dados de todas essas tabelas.
AWS SCT determina automaticamente o número de partições na tabela de origem. Dependendo do tipo de particionamento da tabela de origem, esse número pode exceder a cota das tabelas que você pode aplicar ao seu cluster do Amazon Redshift. Para evitar atingir essa cota, insira o número máximo de tabelas de destino que AWS SCT podem ser criadas para partições de uma única tabela de origem. A opção padrão é 368 tabelas, que representam uma partição para 366 dias do ano e duas tabelas para partições
NO RANGEeUNKNOWN. -
Para aplicar compactação às colunas da tabela do Amazon Redshift. Para fazer isso, selecione Usar codificação de compressão.
AWS SCT atribui a codificação de compactação às colunas automaticamente usando o algoritmo padrão do Amazon Redshift. Para obter mais informações, consulte Codificações de compactação no Guia do desenvolvedor de banco de dados do Amazon Redshift.
Por padrão, o Amazon Redshift não aplica compactação a colunas definidas como chaves de classificação e distribuição. É possível alterar esse comportamento e aplicar compactação a essas colunas. Para fazer isso, selecione Usar codificação de compactação para KEY colunas. Você pode selecionar essa opção somente ao selecionar a opção Usar codificação de compactação.
Configurações de otimização de conversão do Azure Synapse Analytics para o Amazon Redshift
Para editar as configurações de otimização de conversão do Azure Synapse Analytics para o Amazon Redshift, escolha Configurações em e, AWS SCT em seguida, escolha Configurações de conversão. Na lista superior, escolha Azure Synapse e, em seguida, escolha Azure Synapse: Amazon Redshift. No painel esquerdo, escolha Estratégias de otimização. AWS SCT exibe as configurações de otimização de conversão para a conversão do Azure Synapse Analytics para o Amazon Redshift.
As configurações AWS SCT de otimização de conversão do Azure Synapse Analytics para o Amazon Redshift incluem opções para o seguinte:
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Para trabalhar com otimização automática de tabelas. Para fazer isso, selecione Usar o ajuste automático da tabela do Amazon Redshift.
A otimização automática de tabelas é um processo de autoajuste no Amazon Redshift que otimiza automaticamente o design de tabelas. Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com a otimização automática de tabelas no Guia do desenvolvedor do banco de dados Amazon Redshift.
Para confiar somente na otimização automática da tabela, escolha Nenhuma para a Estratégia inicial de seleção de chave.
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Para escolher chaves de classificação e distribuição usando sua estratégia.
Você pode escolher chaves de classificação e distribuição usando metadados, informações estatísticas ou ambas as opções do Amazon Redshift. Para Estratégia inicial de seleção de chave na guia Estratégias de otimização, escolha uma das seguintes opções:
Use metadados, ignore informações estatísticas
Ignore metadados, use informações estatísticas
Use metadados e informações estatísticas
Dependendo da opção escolhida, você pode selecionar estratégias de otimização. Em seguida, para cada estratégia, insira o valor (0-100). Esses valores definem o peso de cada estratégia. Usando esses valores de peso, a AWS SCT define como cada regra influencia na escolha das chaves de distribuição e classificação. Os valores padrão são baseados nas melhores práticas de AWS migração.
Você pode definir o tamanho de tabelas pequenas para a estratégia Localizar tabelas pequenas. Em Contagem mínima de linhas da tabela e Contagem máxima de linhas da tabela, insira o número mínimo e máximo de linhas em uma tabela para defini-la como uma tabela pequena. AWS SCT aplica o estilo
ALLde distribuição a tabelas pequenas. Nesse caso, uma cópia de toda a tabela é distribuída para cada nó. -
Para configurar os detalhes da estratégia.
Além de definir o peso de cada estratégia de otimização, você pode definir as configurações de otimização. Para fazer isso, escolha Otimização de conversões.
Em Limite de colunas da chave de classificação, insira o número máximo de colunas na chave de classificação.
Em Valor limite distorcido, insira a porcentagem (0—100) de um valor distorcido para uma coluna. AWS SCT exclui colunas com o valor de inclinação maior que o limite da lista de candidatos para a chave de distribuição. AWS SCT define o valor distorcido de uma coluna como a proporção percentual entre o número de ocorrências do valor mais comum e o número total de registros.
Para as N principais consultas da tabela do histórico de consultas, insira o número (1-100) das consultas usadas com mais frequência para análise.
Em Selecionar usuário de estatísticas, escolha o usuário do banco de dados para o qual você deseja analisar as estatísticas de consulta.
Além disso, na guia Estratégias de otimização, você pode definir o tamanho das tabelas pequenas para a estratégia Localizar tabelas pequenas. Em Contagem mínima de linhas da tabela e Contagem máxima de linhas da tabela, insira o número mínimo e máximo de linhas em uma tabela para considerá-la como uma tabela pequena. AWS SCT aplica o estilo
ALLde distribuição a tabelas pequenas. Nesse caso, uma cópia de toda a tabela é distribuída para cada nó.
