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第 3 步：运行 AWS SCT 报告

在此步骤中，您将使用步骤 2 的输出（格式为 CSV 文件）作为运行AWS SCT 多服务器评估器的输入。必须将登录凭据（用户 ID 和密码）、数据库名称和数据库描述添加到 CSV 文件中，然后才能将其作为输入提供给 AWS SCT 多服务器评估员。按照 AWS 文档中示例中提供的 AWS SCT 格式进行操作。

多服务器评估器 AWS SCT 针对 CSV 文件中列出的每个数据库架构运行。它会生成一份详细的报告，反映每个架构的转换复杂性。此计算基于 AWS SCT 可以自动转换的代码对象、存储对象和语法元素的百分比，以及迁移期间需要手动修复的代码。复杂度值的范围从 1（最不复杂）到 10（最复杂）。

AWS SCT 根据代码转换和迁移的工作量指定转换复杂性级别。数字 1 代表最低的复杂度，数字 10 代表最高的复杂度。对转换复杂度级别进行排序并筛选小于 2 的值会生成一个可供迁移到目标数据库引擎的数据库列表。您可以添加其他属性，例如数据库大小和对象总数，以微调候选列表，如以下示例所述。

多服务器评估器示例

以下示例使用 AWS SCT 多服务器评估器来评估 Oracle 和 SQL Server 数据库架构。该评估是针对作为目标数据库引擎的 PostgreSQL 和 MySQL 进行的。

AWS SCT 多服务器评估器会生成一份汇总报告，显示每个迁移目标的估计复杂性。您可以按适用于 PostgreSQL 的亚马逊关系数据库服务 (Amazon RDS) 或适用于 MySQL 的 Amazon RDS 目标引擎的 “转换复杂度” 列对此报告进行排序。根据代码转换要求、存储复杂度和语法复杂度，这提供了一个数据库列表，这些数据库可以轻松迁移到开源数据库引擎（例如PostgreSQL或MySQL），只需很少或根本不费吹灰之力。

下表显示了 SQL Server 数据库的示例列表，这些数据库是迁移到 PostgreSQL 和 MySQL 等开源数据库引擎的早期候选数据库。该表还包括步骤 2 输出中的 “对象总数” 和 “以 GB 为单位的大小” 列。

数据按升序在 “转换复杂度” 列（适用于 Amazon RDS for PostgreSQL 或 MySQL）上按升序排序。您还可以根据需要按大小（以 GB 为单位）和对象总数按升序对表格进行进一步排序。这会生成一个大小更小、对象更少、转换复杂度最低的数据库架构列表。该表显示了转换复杂度为 1（最不复杂）的 SQL Server 数据库架构列表，适用于适用于 PostgreSQL 的亚马逊 RDS 和适用于 MySQL 的亚马逊 RDS for MySQL。这些结果表明，将这些架构迁移到开源数据库引擎所需的精力最少。 AWS

下表显示了类似的 Oracle 数据库列表，这些数据库是迁移到开源 PostgreSQL 和 MySQL 数据库的早期候选数据库。

Oracle 和 SQL Server 表还提供重要信息，例如架构名称、数据库版本、对象总数、架构大小及其转换复杂性。您可以根据自己的要求使用这些数据来审查和规划迁移。