AWS Schema Conversion Tool...MySQL (version 5.5 ou ultérieure) Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL...

AWS Schema Conversion ToolGuide de l'utilisateur

Version 1.0

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateur

AWS Schema Conversion Tool: Guide de l'utilisateurCopyright © 2020 Amazon Web Services, Inc. and/or its affiliates. All rights reserved.

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Table of ContentsQuelle est la AWS Schema Conversion Tool ? ........................................................................................ 1

Présentation de la conversion de schémas ..................................................................................... 2Commentaire ............................................................................................................................. 3

Installation, vérification et mise à jour ................................................................................................... 4Installation d'AWS SCT .............................................................................................................. 4

Installation de versions précédentes ..................................................................................... 5Vérification du téléchargement du fichier AWS SCT ........................................................................ 6

Vérification du total de contrôle du fichier AWS SCT ............................................................... 6Vérification des fichiers RPM AWS SCT sur Fedora ................................................................ 6Vérification des fichiers DEB AWS SCT sur Ubuntu ................................................................ 7Vérification du fichier MSI AWS SCT sur Microsoft Windows .................................................... 7Vérification de l'application AWS SCT sur Mac OS ................................................................. 8

Installation des pilotes de base de données requis ......................................................................... 8Installation des pilotes JDBC sur Linux ................................................................................. 9Stockage des chemins d'accès aux pilotes dans les paramètres globaux .................................. 10

Mise à jour d'AWS SCT ............................................................................................................ 11Utilisation de l'interface utilisateur &AWS SCT ....................................................................................... 12

La fenêtre de projet AWS SCT .................................................................................................. 12Stockage de profils AWS ........................................................................................................... 13

Stockage d'informations d'identification AWS ......................................................................... 14Définition du profil par défaut pour un projet ......................................................................... 16

Stockage de mots de passe de base de données .......................................................................... 17Utilisation de l'option UNION ALL VIEW pour les projets à l'aide de tables partitionnées ....................... 17Filtres d'arborescence AWS SCT ................................................................................................ 17

...................................................................................................................................... 18Importation d'une liste de fichiers pour le filtre d'arborescence ................................................. 19

Masquage des schémas ........................................................................................................... 20Raccourcis clavier .................................................................................................................... 21Rapport d'évaluation de migration de base de données ................................................................. 21Démarrage de SCT .................................................................................................................. 25Création d'un projet .................................................................................................................. 26Conversion de votre schéma ..................................................................................................... 27Application du schéma converti à l'instance DB cible ..................................................................... 28

Démarrez ......................................................................................................................................... 30Sources pour AWS SCT ................................................................................................................... 31

Utilisation d'Oracle comme source ............................................................................................... 31Autorisations requises pour Oracle en tant que source .......................................................... 32Connexion à Oracle en tant que source .............................................................................. 32Oracle vers PostgreSQL ................................................................................................... 35Oracle vers MySQL ......................................................................................................... 38Oracle vers Amazon RDS Oracle ....................................................................................... 42

Utilisation de SQL Server comme source ...................................................................................... 45Source : Microsoft SQL Server ............................................................................................ 46Source : Authentification Windows avec Microsoft SQL Server .................................................. 46Connexion à SQL Server en tant que source ....................................................................... 47SQL Server vers MySQL .................................................................................................. 49SQL Server vers PostgreSQL ............................................................................................ 50SQL Server vers Amazon RDS SQL Server ......................................................................... 54

Utilisation de MySQL comme source ........................................................................................... 55Source : MySQL .............................................................................................................. 55Connexion à MySQL en tant que source ............................................................................. 55

Utilisation de PostgreSQL comme source ..................................................................................... 57Source : PostgreSQL ........................................................................................................ 58Connexion à PostgreSQL en tant que source ....................................................................... 58

Version 1.0iii


Utilisation d'IBM Db2 LUW comme source .................................................................................... 60Source : Db2 LUW ........................................................................................................... 60Connexion à Db2 LUW en tant que source .......................................................................... 62DB2LUW vers PostgreSQL ............................................................................................... 64

Utilisation d'Amazon Redshift comme source ................................................................................ 65Source : Amazon Redshift ................................................................................................. 65Connexion à Redshift en tant que source ............................................................................ 65

Utilisation d'Oracle Data Warehouse comme source ....................................................................... 67Source : Entrepôt de données Oracle ................................................................................. 67Connexion à OracleDW en tant que source ......................................................................... 68

Utilisation de Teradata comme source ......................................................................................... 70Source : Teradata ............................................................................................................ 70Connexion à Teradata en tant que source ........................................................................... 70

Utilisation de Netezza comme source .......................................................................................... 73Source : Netezza ............................................................................................................. 73Connexion à Netezza en tant que source ............................................................................ 74

Utilisation de Greenplum comme source ....................................................................................... 75Source : Greenplum ......................................................................................................... 75Connexion à Greenplum en tant que source ........................................................................ 75

Utilisation de Vertica comme source ............................................................................................ 77Source : Vertica ............................................................................................................... 77Connexion à Vertica en tant que source .............................................................................. 77

Utilisation de SQL Server comme source ...................................................................................... 79Source : Entrepôt de données Microsoft SQL Server .............................................................. 79Connexion à SQLServerDW en tant que source ................................................................... 80

Création de rapports de conversion ..................................................................................................... 82Rapports d'évaluation de migration .............................................................................................. 82

Création d'un rapport d'évaluation de migration de la base de données ..................................... 83Affichage du rapport d'évaluation ....................................................................................... 84Enregistrement du rapport d'évaluation ............................................................................... 85

Rapports de migration WQF ....................................................................................................... 86Conversion de schémas de base de données ...................................................................................... 87

Création de règles de mappage ................................................................................................. 88Création de règles de mappage ......................................................................................... 89Création de règles de mappage pour des objets ................................................................... 90Exportation des règles de mappage ..................................................................................... 90

Conversion de votre schéma ..................................................................................................... 90Conversion de schémas ................................................................................................... 91Modification du schéma converti ........................................................................................ 92Suppression d'un schéma converti ..................................................................................... 93

Gestion des conversions manuelles ............................................................................................ 94Modification de votre schéma source .................................................................................. 94Modification de votre schéma cible ..................................................................................... 95

Mise à jour et actualisation de votre schéma converti .................................................................... 95Enregistrement et application de votre schéma ............................................................................. 96

Enregistrement de votre schéma converti en un fichier ........................................................... 96Application de votre schéma converti .................................................................................. 97Schéma du kit d'extension ................................................................................................ 98

Comparaison de schémas ......................................................................................................... 99Objets transformés associés .................................................................................................... 100

Conversion des schémas d'entrepôt de données en Amazon Redshift .................................................... 101Choix des règles et des stratégies d'optimisation ........................................................................ 102Collecte ou téléchargement des statistiques ............................................................................... 103Création de règles de mappage ............................................................................................... 104

Création de règles de mappage ....................................................................................... 105Affichage des règles de mappage pour les objets ............................................................... 106Exportation des règles de mappage .................................................................................. 106

Version 1.0iv


Conversion de votre schéma .................................................................................................... 106Conversion de schémas ................................................................................................... 107Modification du schéma converti ........................................................................................ 108Suppression d'un schéma converti ..................................................................................... 109

Gestion et personnalisation des clés ......................................................................................... 110Rubriques connexes ........................................................................................................ 111

Création et utilisation du rapport d'évaluation .............................................................................. 111Création d'un rapport d'évaluation de migration de la base de données ................................... 112Récapitulatif .................................................................................................................. 112Eléments d'action ............................................................................................................ 113Enregistrement du rapport d'évaluation .............................................................................. 114

Gestion des conversions manuelles .......................................................................................... 115Modification de votre schéma source ................................................................................ 116Modification de votre schéma cible ................................................................................... 116

Mise à jour et actualisation de votre schéma converti .................................................................. 116Enregistrement et application de votre schéma ........................................................................... 117

Enregistrement de votre schéma converti en un fichier ......................................................... 118Application de votre schéma converti ................................................................................ 118Schéma du kit d'extension ............................................................................................... 119Bibliothèques Python ...................................................................................................... 120

Optimisation de Amazon Redshift ............................................................................................. 120Optimisation de votre base de données Amazon Redshift ..................................................... 120

Conversion des processus ETL en AWS Glue ..................................................................................... 122Prérequis ............................................................................................................................... 124Catalogue de données AWS Glue ............................................................................................. 124Limitations .............................................................................................................................. 124Conversion à l’aide de AWS Glue dans l'interface utilisateur AWS SCT ........................................... 125

Étape 1 : Création d'un projet ........................................................................................... 126Étape 2 : Création d'une tâche AWS Glue ........................................................................... 129

Conversion à l'aide de l'API Python pour AWS Glue ..................................................................... 130Étape 1 : Créer une base de données ................................................................................ 130Étape 2 : Créer une connexion .......................................................................................... 131Étape 3 : Création d'un analyseur AWS Glue ...................................................................... 131

Utilisation d'AWS SCT avec AWS DMS .............................................................................................. 134Utilisation d'un agent de réplication AWS SCT avec AWS DMS ..................................................... 134Utilisation d'un agent d'extraction de données AWS SCT avec AWS DMS ....................................... 134

Utilisation des agents d'extraction de données ..................................................................................... 135Migration de données à partir d'un entrepôt de données sur site vers Amazon Redshift ....................... 135

Paramètres prérequis ....................................................................................................... 137Installation des agents ..................................................................................................... 138Enregistrement des agents ............................................................................................... 141Masquage et récupération d'informations pour un agent AWS SCT ......................................... 142Création de filtres d'extraction de données .......................................................................... 144Tri des données .............................................................................................................. 144Création, exécution et surveillance d'une tâche AWS SCT ..................................................... 145Extraction de données à l'aide d'un périphérique AWS Snowball Edge ..................................... 148Sortie d'une tâche d'extraction de données ......................................................................... 153Utilisation du partitionnement virtuel ................................................................................... 155Utilisation d'objets binaires volumineux (LOB) ...................................................................... 158Bonnes pratiques et dépannage ........................................................................................ 159

Migration de données depuis Apache Cassandra vers Amazon DynamoDB ...................................... 159Conditions préalables pour migrer depuis Cassandra vers DynamoDB ..................................... 161Création d'un projet AWS SCT .......................................................................................... 163Création d'un centre de données clone ............................................................................... 166Installation, configuration et exécution de l'agent d'extraction de données ................................. 172Migration de données depuis le centre de données clone vers Amazon DynamoDB ................... 176Activités post-migration .................................................................................................... 180

Version 1.0v


Conversion de code SQL d'application ............................................................................................... 181Présentation de la conversion de code SQL d'application ............................................................. 181Création de projets de conversion d'application ........................................................................... 181Analyse et conversion de votre code SQL .................................................................................. 184Création et utilisation du rapport d'évaluation ............................................................................... 185

Création d'un rapport d'évaluation d'application ................................................................... 185Modification et enregistrement de votre code SQL converti ........................................................... 186

Utilisation du kit d'extension ............................................................................................................. 187Utilisation du schéma de base de données du kit d'extension ........................................................ 187La bibliothèque Python personnalisée pour le kit d'extension ......................................................... 188

Utilisation des services AWS pour télécharger des bibliothèques Python personnalisées ............ 188Application du kit d'extension ........................................................................................... 188

Les fonctions Lambda du kit d'extension ..................................................................................... 189Utilisation de services AWS pour émuler les fonctions de base de données ............................. 190Application du kit d'extension ........................................................................................... 190

Bonnes pratiques ........................................................................................................................... 192Options générales de gestion et de performances de mémoire ...................................................... 192Configuration de mémoire supplémentaire ................................................................................. 192

Dépannage ................................................................................................................................... 193Je ne peux pas charger d'objets à partir d'une base de données source Oracle ................................ 193

Notes de mise à jour ....................................................................................................................... 194Notes de mise à jour – 640 ...................................................................................................... 194

Modifications de la version 1.0.640 pour Oracle ................................................................... 194Modifications de la version 1.0.640 pour Microsoft SQL Server ............................................... 198Modifications de la version 1.0.640 pour MySQL .................................................................. 200Modifications de la version 1.0.640 pour PostgreSQL ............................................................ 201Modifications de la version 1.0.640 pour Db2 LUW ............................................................... 203Modifications de la version 1.0.640 pour Teradata ................................................................ 203Modifications de la version 1.0.640 pour les autres moteurs ................................................... 204

Notes de mise à jour – 635 ...................................................................................................... 206Notes de mise à jour – 632 ...................................................................................................... 208Notes de mise à jour – 631 ...................................................................................................... 210Notes de mise à jour – 630 ...................................................................................................... 214Notes de mise à jour – 629 ...................................................................................................... 214Notes de mise à jour – 628 ...................................................................................................... 216Notes de mise à jour – 627 ...................................................................................................... 220Release Notes – 626 ............................................................................................................... 229Notes de mise à jour – 625 ...................................................................................................... 231Notes de mise à jour – 624 ...................................................................................................... 232Notes de mise à jour – 623 ...................................................................................................... 233Notes de mise à jour – 622 ...................................................................................................... 235Notes de mise à jour – 621 ...................................................................................................... 237Notes de mise à jour – 620 ...................................................................................................... 238Notes de mise à jour – 619 ...................................................................................................... 240Notes de mise à jour – 618 ...................................................................................................... 240Notes de mise à jour – 617 ...................................................................................................... 242Notes de mise à jour – 616 ...................................................................................................... 243Notes de mise à jour – 615 ...................................................................................................... 244Notes de mise à jour – 614 ...................................................................................................... 246Notes de mise à jour – 613 ...................................................................................................... 248Notes de mise à jour – 612 ...................................................................................................... 249Notes de mise à jour – 611 ...................................................................................................... 250

Historique du document ................................................................................................................... 253Mises à jour antérieures ........................................................................................................... 257

Version 1.0vi


Quelle est la AWS SchemaConversion Tool ?

Vous pouvez utiliser AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) pour convertir votre schéma de base dedonnées existant d'un moteur de base de données en un autre. Vous pouvez convertir le schéma OLTPrelationnel ou le schéma d'entrepôt de données. Votre schéma converti convient pour une instance de basede données MySQL Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), un cluster de base de donnéesAmazon Aurora, une instance de base de données Amazon RDS, une instance de base de donnéesPostgreSQL ou un cluster Amazon Redshift. Le schéma converti peut également être utilisé avec une basede données sur une instance Amazon EC2, ou stocké en tant que données sur un compartiment AmazonS3.

AWS SCT prend en charge plusieurs normes du secteur, y compris le chiffrement FIPS (FederalInformation Processing Standards) lors de la connexion à un compartiment Amazon S3 ou à uneautre ressource AWS. AWS SCT est également conforme à la norme Federal Risk and AuthorizationManagement Program (FedRAMP). Pour plus d’informations sur AWS et les efforts de conformité,consultez Services AWS concernés par programme de conformité.

AWS SCT prend en charge les conversions OLTP suivantes.

Base de données source Base de données cible sur Amazon RDS

Microsoft SQL Server (version 2008 ou ultérieure) Amazon Aurora avec compatibilité MySQL,Amazon Aurora avec compatibilité PostgreSQL,MariaDB 10.2 et 10,3, Microsoft SQL Server,MySQL, PostgreSQL

MySQL (version 5.5 ou ultérieure) Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL

Vous pouvez migrer le schéma et les donnéesde MySQL vers un cluster de base de donnéesAurora MySQL sans utiliser AWS SCT. Pour plusd’informations, consultez Migration des donnéesvers un cluster de base de données AmazonAurora.

Oracle (version 10.2 ou ultérieure) Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB 10.2et 10.3, MySQL, Oracle, PostgreSQL

PostgreSQL (version 9.1 ou ultérieure) Aurora MySQL, MySQL, PostgreSQL

IBM Db2 LUW (versions 9.1, 9.5, 9.7, 10.5 et 11.1) Aurora MySQL, MariaDB 10.2 et 10.3, MySQL,PostgreSQL, Aurora PostgreSQL

Apache Cassandra (versions 2.0, 3.0, 3.1.1 et3.11.2)

Amazon DynamoDB

Sybase (16.0 et 15.7) Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL,PostgreSQL

AWS SCT prend en charge les conversions d'entrepôt de données suivantes.

Version 1.01

https://aws.amazon.com/compliance/services-in-scope/

https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.Migrate.html



AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurPrésentation de la conversion de schémas

Base de données source Base de données cible sur Amazon Redshift

Base de données Greenplum (version 4.3 ouultérieure)

Amazon Redshift

Microsoft SQL Server (version 2008 ou ultérieure) Amazon Redshift

Netezza (version 7.0.3 ou ultérieure) Amazon Redshift

Oracle (version 10 ou ultérieure) Amazon Redshift

Teradata (version 13 ou ultérieure) Amazon Redshift

Vertica (version 7.2.2 ou ultérieure) Amazon Redshift

Présentation de la conversion de schémasAWS SCT propose une interface utilisateur basée sur un projet pour convertir automatiquement leschéma de base de données de votre base de données source en un format compatible avec votreinstance Amazon RDS cible. Si le schéma de votre base de données source ne peut pas être convertiautomatiquement, AWS SCT fournit une aide sur la façon dont vous pouvez créer le schéma équivalentdans votre base de données Amazon RDS cible.

Pour plus d'informations sur la procédure d'installation de AWS SCT, consultez Installation, vérification etmise à jour d'AWS Schema Conversion Tool (p. 4).

Pour accéder à une présentation de l'interface utilisateur AWS SCT, consultez Utilisation de l'interfaceutilisateur &AWS Schema Conversion Tool (p. 12).

Pour plus d'informations sur le processus de conversion, consultez Conversion des schémas de base dedonnées à l'aide d'AWS Schema Conversion Tool (p. 87).

En plus de convertir votre schéma de base de données existant d'un moteur de base de données à unautre, AWS SCT offre des fonctions supplémentaires qui vous permettent de déplacer vos données et vosapplications dans le Cloud AWS :

• Vous pouvez utiliser des agents d'extraction de données pour extraire des données de votre entrepôtde données en vue de les préparer afin de les migrer vers Amazon Redshift. Pour gérer les agentsd'extraction de données, vous pouvez utiliser AWS SCT. Pour plus d'informations, consultez Utilisationdes agents d'extraction de données (p. 135).

• Vous pouvez utiliser AWS SCT pour créer des points de terminaison et des tâches AWS DMS. Vouspouvez exécuter et surveiller ces tâches à partir d'AWS SCT. Pour plus d'informations, consultezUtilisation d'AWS Schema Conversion Tool avec le service AWS Database Migration Service (p. 134).

• Dans certains cas, les fonctionnalités de base de données ne peuvent pas être converties enfonctionnalités Amazon RDS ou Amazon Redshift équivalentes. L'assistant du kit d'extension AWSSCT peut vous aider à installer des fonctions AWS Lambda et des bibliothèques Python pour émulerles fonctions qui ne peuvent pas être converties. Pour plus d'informations, consultez Utilisation du kitd'extension AWS Schema Conversion Tool (p. 187).

• Vous pouvez utiliser AWS SCT pour optimiser votre base de données Amazon Redshift existante.AWS SCT recommande d'avoir recours à des clés de tri et de distribution pour optimiser votre basede données. Pour plus d'informations, consultez Optimisation de Amazon Redshift en utilisant AWSSchema Conversion Tool (p. 120).

Version 1.02

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCommentaire

• Vous pouvez utiliser AWS SCT pour copier votre schéma de base de données sur site existant vers uneinstance de base de données Amazon RDS qui exécute le même moteur. Cette fonction vous permetd'analyser les économies de coûts potentielles en cas de déplacement vers le cloud et de changementde votre type de licence.

• Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir le code SQL dans le code de votre application C++, C#,Java ou autre. Vous pouvez afficher, analyser, modifier et enregistrer le code SQL converti. Pour plusd'informations, consultez Conversion de code SQL d'application à l'aide d'AWS Schema ConversionTool (p. 181).

Fournir des commentaires clientVous pouvez fournir des commentaires sur AWS Schema Conversion Tool. Vous pouvez générer unrapport de bogue, soumettre une demande de fonctionnalité ou fournir des informations générales.

Pour fournir des commentaires sur AWS SCT.

1. Démarrez l'AWS Schema Conversion Tool.2. Ouvrez le menu Help, puis choisissez Leave Feedback. La boîte de dialogue Leave Feedback

s'affiche.3. Dans Area, choisissez Information, Bug report ou Feature request.4. Dans Source database, choisissez votre base de données source. Choisissez Any si vos

commentaires ne concernent pas une base de données spécifique.5. Dans Target database, choisissez votre base de données cible. Choisissez Any si vos commentaires

ne concernent pas une base de données spécifique.6. Dans Title, tapez un titre pour vos commentaires.7. Dans Message, tapez vos commentaires.8. Choisissez Send pour soumettre vos commentaires.

Version 1.03

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurInstallation d'AWS SCT

Installation, vérification et mise à jourd'AWS Schema Conversion Tool

AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) est une application autonome qui propose une interfaceutilisateur basée sur un projet. AWS SCT est disponible pour Fedora Linux, macOS, Microsoft Windowset Ubuntu Linux version 15.04. AWS SCT est pris en charge uniquement sur les systèmes d'exploitation64 bits. AWS SCT installe également Java Runtime Environment (JRE) version 8u45.

Pour être sûr que vous obtiendrez la bonne version du fichier de distribution AWS SCT, nous vousfournissons des étapes de vérification après le téléchargement du fichier compressé. Vous pouvez alorsvérifier le fichier à l'aide des étapes fournies.

Rubriques• Installation d'AWS SCT (p. 4)• Vérification du téléchargement du fichier AWS SCT (p. 6)• Installation des pilotes de base de données requis (p. 8)• Mise à jour d'AWS SCT (p. 11)

Installation d'AWS SCTPour installer AWS SCT

1. Téléchargez le fichier compressé qui contient le programme d'installation d'AWS SCT en choisissant lelien correspondant à votre système d'exploitation. Tous les fichiers compressés ont une extension .zip.Lorsque vous extrayez le fichier du programme d'installation d'AWS SCT, celui-ci est au formatapproprié pour votre système d'exploitation.

• Microsoft Windows• Apple macOS• Ubuntu Linux (.deb)• Fedora Linux (.rpm)

2. Extrayez le fichier du programme d'installation d'AWS SCT correspondant à votre systèmed'exploitation, que vous trouverez ci-dessous.

Système d'exploitation Nom de fichier

Fedora Linux aws-schema-conversion-tool-1.0.build-number.x86_64.rpm

macOS AWS Schema Conversion Tool-1.0.build-number.dmg

Microsoft Windows AWS Schema Conversion Tool-1.0.build-number.msi

Ubuntu Linux aws-schema-conversion-tool-1.0.build-number.deb

3. Exécutez le fichier du programme d'installation d'AWS SCT extrait à l'étape précédente. Suivez lesinstructions ci-dessous correspondant à votre système d'exploitation.

Version 1.04

https://s3.amazonaws.com/publicsctdownload/Windows/aws-schema-conversion-tool-1.0.latest.zip

https://s3.amazonaws.com/publicsctdownload/MacOS/aws-schema-conversion-tool-1.0.latest.zip

https://s3.amazonaws.com/publicsctdownload/Ubuntu/aws-schema-conversion-tool-1.0.latest.zip

https://s3.amazonaws.com/publicsctdownload/Fedora/aws-schema-conversion-tool-1.0.latest.zip

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurInstallation de versions précédentes

Système d'exploitation Instructions d'installation

Fedora Linux Exécutez la commande suivante dans le dossier où vous avez téléchargéle fichier :

sudo yum install aws-schema-conversion-tool-1.0.build-number.x86_64.rpm

macOS Dans Finder, recherchez et extrayez le fichier zip. Dans le dossier extrait,ouvrez AWS Schema Conversion Tool-1.0.build-number.dmg.

Pour terminer l'installation, faites glisser l'icône AWS SchemaConversion Tool.app vers le dossier Applications .

Fermez la fenêtre d'installation, si elle est ouverte. Dans Finder, éjectez lelecteur d'installation, s'il est monté.

Microsoft Windows Double-cliquez sur le fichier pour exécuter le programme d'installation.

Ubuntu Linux Exécutez la commande suivante dans le dossier où vous avez téléchargéle fichier :

sudo dpkg -i aws-schema-conversion-tool-1.0.build-number.deb

4. Installez les pilotes Java Database Connectivity (JDBC) pour vos moteurs de base de données sourceet cible. Vous trouverez des instructions et des liens de téléchargement à la page Installation despilotes de base de données requis (p. 8).

Installation des versions précédentes d'AWS SCTVous pouvez télécharger et installer les versions précédentes d'AWS SCT. Utilisez le format suivantpour télécharger une version précédente. Vous devez indiquer la version et les informations relatives ausystème d'exploitation à l'aide de ce format.

https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/<version>/<OS>/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

Par exemple, pour télécharger AWS SCT version 607, effectuez les opérations suivantes :

• MacOS - https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/MacOS/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

• Windows - https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/Windows/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

• Ubuntu - https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/Ubuntu/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

• Fedora - https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/Fedora/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

Version 1.05

https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/MacOS/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/MacOS/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/Windows/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/Windows/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/Ubuntu/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/Ubuntu/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/Fedora/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/Fedora/aws-schema-conversion-tool-1.0.zip

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurVérification du téléchargement du fichier AWS SCT

Vérification du téléchargement du fichier AWS SCTIl existe plusieurs façons de vérifier le fichier de distribution d'AWS SCT. Le moyen le plus simple est decomparer le total de contrôle du fichier avec le total de contrôle publié par AWS. Pour encore plus desécurité, vous pouvez utiliser les procédures ci-dessous afin de vérifier le fichier de distribution en fonctiondu système d'exploitation sur lequel vous avez installé le fichier.

Cette section comprend les rubriques suivantes.

Rubriques• Vérification du total de contrôle du fichier AWS SCT (p. 6)• Vérification des fichiers RPM AWS SCT sur Fedora (p. 6)• Vérification des fichiers DEB AWS SCT sur Ubuntu (p. 7)• Vérification du fichier MSI AWS SCT sur Microsoft Windows (p. 7)• Vérification de l'application AWS SCT sur Mac OS (p. 8)

Vérification du total de contrôle du fichier AWS SCTAfin de détecter les erreurs qui auraient pu être introduites lors du téléchargement ou du stockage du fichiercompressé AWS SCT, vous pouvez comparer le total de contrôle du fichier avec une valeur fournie parAWS. AWS utilise l'algorithme SHA256 pour le total de contrôle.

Pour vérifier le fichier de distribution AWS SCT à l'aide d'un total de contrôle

1. Téléchargez le fichier de distribution AWS SCT à l'aide des liens de la section d'installation.2. Téléchargez le dernier fichier de total de contrôle, appelé sha256Check.txt. Le fichier peut se présenter

comme suit :

Fedora b4f5f66f91bfcc1b312e2827e960691c269a9002cd1371cf1841593f88cbb5e6Ubuntu 4315eb666449d4fcd95932351f00399adb6c6cf64b9f30adda2eec903c54eca4Windows 6e29679a3c53c5396a06d8d50f308981e4ec34bd0acd608874470700a0ae9a23MacOs ed56d3ab49309e92ac4d2ef439d35449ac1326f470c23dc5866e1bf0a60b0e67

3. Exécutez la commande de validation SHA256 pour votre système d'exploitation dans le répertoirecontenant le fichier de distribution. Par exemple, la commande à exécuter sur le système d'exploitationMac est la suivante :

shasum -a 256 aws-schema-conversion-tool-1.0.latest.zip

4. Comparez les résultats de la commande avec la valeur affichée dans le fichier sha256Check.txt. Lesdeux valeurs doivent être identiques.

Vérification des fichiers RPM AWS SCT sur FedoraAWS fournit un autre niveau de validation, en plus du total de contrôle du fichier de distribution. Tous lesfichiers RPM du fichier de distribution sont signés par une clé privée AWS. La clé GPG publique peut êtreconsultée à l'adresse amazon.com.public.gpg-key.

Pour vérifier les fichiers RPM AWS SCT sur Fedora

1. Téléchargez le fichier de distribution AWS SCT à l'aide des liens de la section d'installation.

Version 1.06

https://d2fk11eyrwr7ob.cloudfront.net/sha256Check.txt

https://d2fk11eyrwr7ob.cloudfront.net/[email protected]

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurVérification des fichiers DEB AWS SCT sur Ubuntu

2. Vérification du total de contrôle du fichier de distribution AWS SCT.3. Extrayez le contenu du fichier de distribution. Recherchez le fichier RPM que vous souhaitez vérifier.4. Téléchargez la clé GPG publique à partir de amazon.com.public.gpg-key5. Importez la clé publique dans votre base de données RPM (assurez-vous que vous avez les

autorisations appropriées) à l'aide de la commande suivante :

sudo rpm --import [email protected]

6. Vérifiez que l'importation a réussi en exécutant la commande suivante :

rpm -q --qf "%{NAME}-%{VERSION}-%{RELEASE} \n %{SUMMARY} \n" gpg-pubkey-ea22abf4-5a21d30c

7. Vérifiez la signature RPM en exécutant la commande suivante :

rpm --checksig -v aws-schema-conversion-tool-1.0.build number-1.x86_64.rpm

Vérification des fichiers DEB AWS SCT sur UbuntuAWS fournit un autre niveau de validation, en plus du total de contrôle du fichier de distribution. Tous lesfichiers DEB du fichier de distribution sont signés par une signature détachée GPG.

Pour vérifier les fichiers DEB AWS SCT sur Ubuntu

1. Téléchargez le fichier de distribution AWS SCT à l'aide des liens de la section d'installation.2. Vérification du total de contrôle du fichier de distribution AWS SCT.3. Extrayez le contenu du fichier de distribution. Recherchez le fichier DEB que vous souhaitez vérifier.4. Téléchargez la signature détachée à partir de aws-schema-conversion-tool-1.0.latest.deb.asc.5. Téléchargez la clé GPG publique à partir de amazon.com.public.gpg-key.6. Importez la clé publique GPG en exécutant la commande suivante :

gpg --import [email protected]

7. Vérifiez la signature en exécutant la commande suivante :

gpg --verify aws-schema-conversion-tool-1.0.latest.deb.asc aws-schema-conversion-tool-1.0.build number.deb

Vérification du fichier MSI AWS SCT sur MicrosoftWindowsAWS fournit un autre niveau de validation, en plus du total de contrôle du fichier de distribution. Le fichierMSI dispose d'une signature numérique que vous pouvez vérifier afin d'être sûr qu'il a été signé par AWS.

Pour vérifier le fichier MSI AWS SCT sur Windows

1. Téléchargez le fichier de distribution AWS SCT à l'aide des liens de la section d'installation.2. Vérification du total de contrôle du fichier de distribution AWS SCT.3. Extrayez le contenu du fichier de distribution. Recherchez le fichier MSI que vous souhaitez vérifier.

Version 1.07


https://d2fk11eyrwr7ob.cloudfront.net/Ubuntu/signatures/aws-schema-conversion-tool-1.0.latest.deb.asc


AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurVérification de l'application AWS SCT sur Mac OS

4. Dans l'explorateur Windows, cliquez avec le bouton droit de la souris sur le fichier MSI et sélectionnezPropriétés.

5. Choisissez l'onglet Signatures numériques.6. Vérifiez que la signature numérique provient d'Amazon Services LLC.

Vérification de l'application AWS SCT sur Mac OSAWS fournit un autre niveau de validation, en plus du total de contrôle du fichier de distribution. Une foisque vous avez installé AWS SCT sur le système d'exploitation Mac, vous pouvez vérifier l'application àl'aide de la procédure suivante.

Pour vérifier l'application AWS SCT sur Mac OS

1. Téléchargez le fichier de distribution AWS SCT à l'aide des liens de la section d'installation.2. Vérification du total de contrôle du fichier de distribution AWS SCT.3. Extrayez le contenu du fichier de distribution.4. Double-cliquez sur le fichier DMG.5. Installez AWS SCT.6. Vérifiez l'application en exécutant la commande suivante :

codesign -dvvv /Applications/AWS\ Schema\ Conversion\ Tool.app/

Installation des pilotes de base de données requisPour qu'AWS SCT fonctionne correctement, vous devez installer les pilotes JDBC appropriés pour lesmoteurs de vos bases de données source et cible.

Après avoir téléchargé les pilotes, indiquez l'emplacement des fichiers de pilote. Pour plus d'informations,consultez Stockage des chemins d'accès aux pilotes dans les paramètres globaux (p. 10).

Vous pouvez télécharger les pilotes de base de données à partir des emplacements suivants.

Important

Installez la version la plus récente du pilote disponible. Les versions dans le tableau ci-après sontdes exemples de numéros de version.

Moteur de basede données

Pilotes Emplacement de téléchargement

Amazon Aurora(compatibleMySQL)

mysql-connector-java-5.1.6.jar https://www.mysql.com/products/connector/

Amazon Aurora(compatiblePostgreSQL)

postgresql-9.4-1204-jdbc42.jar https://jdbc.postgresql.org/download.html

AmazonRedshift

RedshiftJDBC41-1.1.10.1010.jar https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/configure-jdbc-connection.html

Version 1.08

https://www.mysql.com/products/connector/

https://jdbc.postgresql.org/download.html

https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/configure-jdbc-connection.html

https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/configure-jdbc-connection.html

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurInstallation des pilotes JDBC sur Linux

Moteur de basede données

Pilotes Emplacement de téléchargement

GreenplumDatabase

postgresql-9.4-1204-jdbc42.jar https://jdbc.postgresql.org/

Maria DB mariadb-java-client-2.4.0.jar https://mariadb.com/downloads/#connectors

Microsoft SQLServer

sqljdbc4.jar https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?displaylang=en&id=11774

MySQL mysql-connector-java-5.1.6.jar https://www.mysql.com/products/connector/

Netezza nzjdbc.jar

Utiliser les logiciels d'outilsclients. Installez la versionde pilote 7.2.1 qui estrétrocompatible avec l'entrepôtde données version 7.2.0.

http://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSULQD_7.2.1/com.ibm.nz.datacon.doc/c_datacon_plg_overview.html

Oracle ojdbc8.jar

Les versions 8 et ultérieures dupilote sont prises en charge.

https://www.oracle.com/database/technologies/jdbc-ucp-122-downloads.html

PostgreSQL postgresql-9.4-1204-jdbc42.jar https://jdbc.postgresql.org/download.html

SAP ASE(Sybase ASE)

jconn4.jar Disponible dans le cadre du kit SDK pour SAPAdaptive Server Enterprise 16 fourni avec leproduit SAP ASE. La version d'essai du kitSDK peut être téléchargée à l'adresse https://www.sap.com/developer/trials-downloads/additional-downloads/sdk-for-sap-adaptive-server-enterprise-16-13351.html.

Teradata terajdbc4.jar

tdgssconfig.jar

https://downloads.teradata.com/download/connectivity/jdbc-driver

Vertica vertica-jdbc-7.2.3-0_all

Les versions 7.2.0 et ultérieuresdu pilote sont prises en charge.

https://my.vertica.com/download/vertica/client-drivers/

IBM DB2 LUW db2jcc-db2jcc4.jar https://www.ibm.com/support/pages/node/382667

Installation des pilotes JDBC sur LinuxVous pouvez exécuter les étapes suivantes pour installer les pilotes JDBC sur votre système Linux en vued'utiliser AWS SCT.

Pour installer les pilotes JDBC sur votre système Linux

1. Créez un répertoire pour y stocker les pilotes JDBC.

PROMPT>sudo mkdir –p /usr/local/jdbc-drivers

Version 1.09

https://jdbc.postgresql.org/

https://mariadb.com/downloads/#connectors

https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?displaylang=en&id=11774

https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?displaylang=en&id=11774

https://www.mysql.com/products/connector/






https://jdbc.postgresql.org/download.html

https://www.sap.com/developer/trials-downloads/additional-downloads/sdk-for-sap-adaptive-server-enterprise-16-13351.html








https://www.ibm.com/support/pages/node/382667

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurStockage des chemins d'accès auxpilotes dans les paramètres globaux

2. Installez le pilote JDBC pour votre moteur de base de données à l'aide des commandes indiquées ci-dessous.

Moteur de base dedonnées

Commandes d'installation

Amazon Aurora(compatible MySQL) PROMPT> cd /usr/local/jdbc-drivers

PROMPT> sudo tar xzvf /tmp/mysql-connector-java-X.X.X.tar.gz

Amazon Aurora(compatiblePostgreSQL)

PROMPT> cd /usr/local/jdbc-driversPROMPT> sudo cp -a /tmp/postgresql-X.X.X.jre7.tar .

Microsoft SQL ServerPROMPT> cd /usr/local/jdbc-driversPROMPT> sudo tar xzvf /tmp/sqljdbc_X.X.X_enu.tar.gz

MySQLPROMPT> cd /usr/local/jdbc-driversPROMPT> sudo tar xzvf /tmp/mysql-connector-java-X.X.X.tar.gz

OraclePROMPT> cd /usr/local/jdbc-driversPROMPT> sudo mkdir oracle-jdbcPROMPT> cd oracle-jdbcPROMPT> sudo cp -a /tmp/ojdbc7.jar .

PostgreSQLPROMPT> cd /usr/local/jdbc-driversPROMPT> sudo cp -a /tmp/postgresql-X.X.X.jre7.tar .

Stockage des chemins d'accès aux pilotes dans lesparamètres globauxAprès avoir téléchargé et installé les pilotes JDBC requis, vous pouvez définir l'emplacement des pilotesde façon globale dans les paramètres d'AWS SCT. Si vous ne définissez pas l'emplacement des pilotes defaçon globale, l'application vous demandera l'emplacement des pilotes lorsque vous vous connecterez àune base de données.

Pour mettre à jour l'emplacement des fichiers de pilote

1. Dans AWS SCT, choisissez Settings (Paramètres), puis Global Settings (Paramètres globaux).

Version 1.010

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurMise à jour d'AWS SCT

2. Dans Global settings (Paramètres globaux), choisissez Drivers (Pilotes). Ajoutez le chemin de fichierdu pilote JDBC pour votre moteur de base de données source et votre moteur de base de donnéesd'instance de base de données Amazon RDS cible.

Note

Pour Teradata, vous spécifiez deux pilotes, en les séparant par un point virgule.

3. Lorsque vous avez ajouté les chemins d'accès, cliquez sur OK.

Mise à jour d'AWS SCTAWS met régulièrement à jour AWS SCT avec de nouvelles fonctions et fonctionnalités. Si vous effectuezune mise à jour à partir d'une version précédente, créez un nouveau projet AWS SCT et reconvertissez lesobjets de base de données que vous utilisez.

Vous pouvez vérifier si des mises à jour existent pour AWS SCT.

Pour rechercher des mises à jour pour AWS SCT

1. Dans AWS SCT, choisissez Help (Aide) puis Check for Updates (Rechercher les mises à jour).2. Dans la boîte de dialogue Check for Updates (Rechercher les mises à jour), choisissez What's New

(Nouveautés). Si le lien n'apparaît pas, cela signifie que vous disposez de la version la plus récente.

Version 1.011

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurLa fenêtre de projet AWS SCT

Utilisation de l'interface utilisateur&AWS Schema Conversion Tool

Les sections suivantes peuvent s'avérer utiles lors de l'utilisation de l'interface utilisateur AWS SCT. Pourplus d'informations sur l'installation d'AWS SCT, consultez Installation, vérification et mise à jour d'AWSSchema Conversion Tool (p. 4).

Rubriques• La fenêtre de projet AWS SCT (p. 12)• Utilisation des profils du service AWS dans l'AWS Schema Conversion Tool (p. 13)• Stockage de mots de passe de base de données (p. 17)• Utilisation de l'option UNION ALL VIEW pour les projets à l'aide de tables partitionnées (p. 17)• Utilisation de AWS SCT filtres d'arborescence (p. 17)• Masquage des schémas dans la vue d'arborescence d'AWS SCT (p. 20)• Raccourcis clavier pour l'AWS SCT (p. 21)• Création et examen du rapport d'évaluation de migration de base de données (p. 21)• Démarrage de AWS Schema Conversion Tool (p. 25)• Création d'un projet AWS Schema Conversion Tool (p. 26)• Conversion de votre schéma (p. 27)• Application du schéma converti à l'instance DB cible (p. 28)

La fenêtre de projet AWS SCTL'illustration suivante représente ce que vous voyez dans AWS SCT lorsque vous créez un projet demigration de schéma et convertissez ensuite un schéma.

1. Dans le volet gauche, le schéma de votre base de données source est présenté dans une arborescence.Votre schéma de base de données est « avec chargement différé ». En d'autres termes, lorsque voussélectionnez un élément de l'arborescence, AWS SCT obtient et affiche le schéma actuel de votre basede données source.

2. Dans le volet du milieu de la partie supérieure, les éléments de l'action apparaissent pour les élémentsde schéma du moteur de base de données source qui n'a pas pu être converti automatiquement enmoteur de base de données cible.

3. Dans le panneau droit, le schéma de votre instance DB cible est présenté dans une arborescence.Votre schéma de base de données est « avec chargement différé ». Autrement dit, au moment où voussélectionnez un élément dans l'arborescence, AWS SCT obtient et affiche le schéma actuel de votrebase de données cible.

Version 1.012

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurStockage de profils AWS

4. Dans le volet inférieur gauche, lorsque vous choisissez un élément de schéma, les propriétés décrivantl'élément de schéma source et la commande SQL pour créer cet élément dans la base de donnéessource sont affichées.

5. Dans le volet inférieur droit, lorsque vous choisissez un élément de schéma, les propriétés décrivantl'élément de schéma cible et la commande SQL pour créer cet élément dans la base de données ciblesont affichées. Vous pouvez modifier cette commande SQL et enregistrer la commande mise à jour avecvotre projet.

Utilisation des profils du service AWS dans l'AWSSchema Conversion Tool

Vous pouvez stocker vos informations d'identification AWS dans l'AWS Schema Conversion Tool. AWSSCT utilise vos informations d'identification lorsque vous utilisez des fonctions qui s'intègrent aux servicesAWS. Par exemple, AWS SCT s'intègre à Amazon S3, AWS Lambda, Amazon Relational DatabaseService et AWS Database Migration Service.

Version 1.013

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurStockage d'informations d'identification AWS

AWS SCT demande vos informations d'identification AWS lorsque vous accédez à une fonction qui requiertces informations. Vous pouvez stocker vos informations d'identification dans les paramètres globaux del'application. Ainsi, lorsque AWS SCT demande ces informations, vous pouvez sélectionner celles déjàenregistrées.

Vous pouvez stocker plusieurs ensembles d'informations d'identification AWS dans les paramètres globauxde l'application. Par exemple, il est possible de stocker un ensemble d'informations d'identification que vousutilisez dans les scénarios de test et un second, utilisé dans les scénarios de production. Vous pouvezégalement stocker des informations d'identification différentes selon les régions AWS.

Stockage d'informations d'identification AWSUtilisez la procédure suivante pour stocker les informations d'identification AWS de manière globale.

Pour stocker les informations d'identification AWS

1. Démarrez l'AWS Schema Conversion Tool.2. Ouvrez le menu Settings, puis choisissez Global Settings. La boîte de dialogue Global Settings

s'affiche.

Choisissez AWS Service Profiles comme illustré ci-après.

3. Choisissez Add new AWS Service Profile.4. Entrez vos informations AWS comme suit :

Version 1.014

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurStockage d'informations d'identification AWS

Option AWS SCT Action

Schema/DatabaseName

Choisissez les noms de schéma et de base de données sur lesquels voussouhaitez effectuer un filtrage. Pour le nom de schéma, vous pouvez entrer« % » pour sélectionner tous les schémas.

a. Sous Profile name, entrez un nom pour le profil.b. Sous AWS Access Key, entrez votre clé d'accès AWS.c. Sous AWS Secret Key, entrez votre clé secrète AWS.d. Sous Region, choisissez une région pour le profil.e. Pour S3 Bucket, choisissez le compartiment Amazon S3 pour votre profil. Vous ne devez spécifier

un compartiment que si vous utilisez une fonction qui se connecte à S3.f. Choisissez Use FIPS endpoint for S3 si vous avez besoin de respecter les exigences de sécurité

de la norme FIPS (Federal Information Processing Standard). Les points de terminaison FIPS sontdisponibles dans les régions AWS suivantes :

• Région USA Est (Virginie du N.)• Région USA Est (Ohio)• Région USA Ouest (Californie du Nord)• Région USA Ouest (Oregon)

5. Choisissez Test Connection pour vérifier que vos informations d'identification sont correctes et actives.

La boîte de dialogue Test Connection s'affiche. Vous pouvez voir le statut de chacun des servicesconnectés à votre profil. Pass indique que le profil peut accéder au service.

Version 1.015

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurDéfinition du profil par défaut pour un projet

6. Une fois que vous avez configuré votre profil, choisissez Save pour enregistrer votre profil ou Cancelpour annuler vos modifications.

7. Choisissez OK pour fermer la boîte de dialogue Global Settings.

Définition du profil par défaut pour un projetVous pouvez définir le profil par défaut pour un projet AWS SCT. Vous associez ainsi au projet lesinformations d'identification AWS stockées dans le profil. Le projet étant ouvert, procédez comme suit pourdéfinir le profil par défaut.

Pour définir le profil par défaut pour un projet

1. Démarrez l'AWS Schema Conversion Tool.2. Ouvrez le menu Settings, puis choisissez Project Settings. La boîte de dialogue Current project

settings s'affiche.3. Choisissez l'onglet Project Environment.4. Sous AWS Service Profile, choisissez le profil que vous souhaitez associer au projet.5. Choisissez OK pour fermer la boîte de dialogue Current project settings. Vous pouvez également

choisir Cancel pour annuler vos modifications.

Version 1.016

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurStockage de mots de passe de base de données

Stockage de mots de passe de base de donnéesVous pouvez stocker un mot de passe de base de données ou un certificat SSL dans le cache AWS SCT.Pour stocker un mot de passe, choisissez Store Password (Stocker le mot de passe) lorsque vous créezune connexion.

Le mot de passe est chiffré à l'aide du jeton généré de façon aléatoire dans le fichier seed.dat. Il estensuite stocké avec le nom d'utilisateur dans le fichier cache. Si vous perdez le fichier seed.dat ou qu'ilest endommagé, le mot de passe de base de données risque d'être déchiffré de façon incorrecte. Dans cecas, la connexion échoue.

Utilisation de l'option UNION ALL VIEW pour lesprojets à l'aide de tables partitionnées

Si une table source est partitionnée, AWS SCT crée des tables cibles n , où n est le nombre de partitionssur la table source. AWS SCT crée une vue UNION ALL sur les tables cibles pour représenter la tablesource. Si vous utilisez un extracteur de données AWS SCT pour migrer vos données, les partitions de latable source seront extraites et chargées en parallèle par des sous-tâches distinctes.

Pour utiliser la vue Union All pour un projet

1. Démarrer AWS SCT. Choisissez un projet d'entrepôt de données (OLAP).2. Choisissez Settings (Paramètres), puis Projet settings (Paramètres projet). La boîte de dialogue

Current project settings s'affiche.3. Choisissez Utiliser la vue Union All.4. Choisissez OK pour enregistrer les paramètres et fermer la boîte de dialogue Paramètres du projet en

cours .

Utilisation de AWS SCT filtres d'arborescencePour migrer des données d'une source vers une cible, AWS SCT charge toutes les métadonnées desbases de données source et cible dans une arborescence. Cette structure s'affiche dans AWS SCT sous laforme d'une vue d'arborescence dans la fenêtre de projet principale.

Certaines bases de données peuvent comporter un grand nombre d'objets dans la structured'arborescence. Vous pouvez utiliser des filtres d'arborescence dans AWS SCT pour rechercher desobjets dans les arborescences source et cible. Lorsque vous utilisez un filtre d'arborescence, vous nechangez pas les objets qui sont convertis lorsque vous convertissez votre base de données. Le filtrechange uniquement ce que vous voyez dans l'arborescence.

Les filtres d'arborescence fonctionnent avec les objets qui ont été préchargés par AWS SCT. En d'autrestermes, AWS SCT ne permet pas de charger des objets à partir de la base de données durant lesrecherches. Cette approche signifie que l'arborescence contient généralement moins d'objets que la basede données n'en contient.

Tenez compte des éléments suivants concernant les filtres d'arborescence :

• Le filtre par défaut est ANY, ce qui signifie que le filtre utilise un nom de recherche pour trouver desobjets.

Version 1.017

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurFiltres d'arborescence AWS SCT

• Lorsque vous sélectionnez un ou plusieurs types d'objets, vous voyez uniquement ces types d'objetsdans l'arborescence.

• Vous pouvez utiliser le masque de filtre pour afficher différents types de symboles, y compris lescaractères Unicode, les espaces et les caractères spéciaux. Le caractère « % » est le caractèregénérique pour tout symbole.

• Une fois que vous avez appliqué un filtre, le décompte indique uniquement le nombre d'objets filtrés.

Pour créer un filtre d'arborescence

1. Ouvre un projet AWS SCT existant.2. Connectez-vous à la base de données à laquelle vous souhaitez appliquer le filtre d'arborescence.3. Choisissez cette icône.

Note

L'icône d'annulation de filtre est grisée, car aucun filtre n'est actuellement appliqué.

4. Entrez les informations suivantes dans la boîte de dialogue Tree Filter. Les options de la boîte dedialogue sont différentes pour chaque moteur de base de données.

Version 1.018

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurImportation d'une liste de fichiers

pour le filtre d'arborescence

Option AWS SCT Action

Schema/DatabaseName

Choisissez les noms de schéma et de base de données sur lesquels voussouhaitez effectuer un filtrage. Pour le nom de schéma, vous pouvez entrer« % » pour choisir tous les schémas.

Nom d'objet Choisissez le nom d'objet si vous souhaitez effectuer une recherche parnom d'objet.

Tree States Choisissez l'état de la table. Les options disponibles sont les suivantes :

• Any – Affiche toutes les tables.• Converted – Affiche uniquement les tables converties.• Not Converted – Affiche uniquement les tables qui n'ont pas été

converties.• Has Actions – Affiche les tables avec des actions en attente.

Liste des types d'objets Choisissez dans la liste des types d'objets les objets sur lesquels vouspouvez effectuer un filtrage. Développez les nœuds d'arborescence pourcharger des objets supplémentaires dans la liste des types d'objet.

5. Choisissez Apply. Une fois que vous avez choisi Apply, l'icône d'annulation de filtre (en regard del'icône de filtre) est activée. Utilisez cette icône si vous souhaitez supprimer les filtres que vous avezappliqués.

6. Choisissez Close pour fermer la boîte de dialogue.

Lorsque vous filtrez le schéma qui apparaît dans l'arborescence, vous ne changez pas les objets qui sontconvertis lorsque vous convertissez votre schéma. Le filtre change uniquement ce que vous voyez dansl'arborescence.

Importation d'une liste de fichiers pour le filtred'arborescenceVous pouvez importer un fichier contenant les noms ou les valeurs qui doivent être utilisés par le filtred'arborescence. Dans ce fichier, ce sont les conventions suivantes qui sont utilisées :

• Object est le type d'objet que vous voulez rechercher.• Database est le nom de la base de données dans laquelle se trouve cet objet.• Schema est le nom du schéma dans lequel se trouve cet objet.• Name est le nom de l'objet.

Le fichier à importer doit avoir le format suivant :

• Object;Database;Schema;Name – Ce format est obligatoire pour les dialectes Microsoft SQL Server,SQL Data Warehouse et Netezza de SQL.

• Object;Schema;Name – Utilisez ce format pour les autres dialectes SQL.

Pour importer une liste de fichiers pour le filtre d'arborescence

1. Ouvrez un projet SCT AWS existant, connectez-vous à la base de données à laquelle vous souhaitezappliquer le filtre d'arborescence, puis choisissez l'icône de filtre.

Version 1.019

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurMasquage des schémas

2. Choisissez l'onglet Import File List.3. Choisissez Import File.4. Choisissez un fichier à importer, puis choisissez Open.5. Choisissez Apply, puis Close.

Masquage des schémas dans la vued'arborescence d'AWS SCT

Les paramètres de la vue d'arborescence vous permettent de spécifier les schémas et les bases dedonnées que vous souhaitez voir dans la vue d'arborescence d'AWS SCT. Vous pouvez masquer lesschémas vides, les bases de données vides, les bases de données système, et les bases de données etschémas définis par l'utilisateur.

Pour masquer les bases de données et les schémas dans la vue d'arborescence

1. Ouvrez un projet AWS SCT.2. Connectez-vous à la banque de données que vous souhaitez afficher dans la vue d'arborescence.3. Choisissez Settings, Global Settings, Tree View.

4. Dans la section Tree View Settings, effectuez les opérations suivantes :

• Pour Hide System Databases/Schemas, choisissez les bases de données et les schémas systèmepar leur nom pour les masquer.

Version 1.020

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurRaccourcis clavier

• Pour Hide User Defined Databases/Schemas, tapez les noms des schémas et bases de donnéesdéfinis par l'utilisateur que vous voulez masquer, puis choisissez Add. Ces noms ne sont passensibles à la casse.

• Choisissez Reset to Default pour réinitialiser la vue d'arborescence par défaut.5. Choisissez OK.

Raccourcis clavier pour l'AWS SCTVoici les raccourcis clavier que vous pouvez utiliser avec l'AWS SCT.

Raccourci clavier Description

Ctrl+N Crée un projet.

Ctrl+O Ouvre un projet existant.

Ctrl+S Enregistre un projet ouvert.

Ctrl+W Crée un nouveau projet à l'aide de l'assistant.

Ctrl+L Etablit une connexion à la base de données source.

Ctrl+R Se connecte à la base de données cible.

Création et examen du rapport d'évaluation demigration de base de données

Le rapport d'évaluation de migration de base de données synthétise tous les éléments d'action du schémaqui ne peuvent pas être convertis automatiquement pour le moteur de votre instance de base de donnéesAmazon RDS cible. Le rapport donne également une estimation du temps nécessaire pour écrire le codeéquivalent pour l'instance DB cible.

Vous pouvez à tout moment créer (ou mettre à jour) un rapport d'évaluation de migration de base dedonnées dans votre projet en exécutant la procédure suivante.

Pour créer et afficher le rapport d'évaluation de migration de base de données

1. Dans le volet gauche qui affiche le schéma de votre base de données source, choisissez l'objet deschéma pour lequel vous souhaitez créer un rapport d'évaluation. Ouvrez le menu contextuel (clicdroit) pour l'objet, puis choisissez Create Report.

Version 1.021

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurRapport d'évaluation de migration de base de données

La vue du rapport d'évaluation s'ouvre.2. Choisissez l'onglet Action Items.

L'onglet Action Items affiche la liste des éléments de description du schéma qui ne peuvent pas êtreconvertis automatiquement. Sélectionnez l'un des éléments d'action de la liste, AWS SCT met enévidence l'élément de votre schéma auquel s'applique l'élément d'action, comme illustré ci-après.

Version 1.022


3. Choisissez l'onglet Summary.

L'onglet Summary affiche un récapitulatif du rapport d'évaluation de migration de base de données.Il indique le nombre d'éléments qui ont été convertis automatiquement et le nombre de ceux qui nel'ont pas été. Ce récapitulatif comprend en outre une estimation du temps que prendra la création d'unschéma dans l'instance DB cible équivalent à celui de la base de données source.

La section Évaluation de licence et prise en charge du cloud contient des informations sur ledéplacement de votre schéma de base de données sur site existant vers une instance de base dedonnées Amazon RDS qui exécute le même moteur. Par exemple, si vous voulez modifier les typesde licence, cette section du rapport vous indique quelles fonctions de votre base de données actuelledoivent être supprimées.

Un exemple de récapitulatif de rapport d'évaluation est illustré ci-après.

Version 1.023


4. Choisissez l'onglet Summary, puis Save to PDF. Le rapport d'évaluation de migration de basede données est enregistré au format PDF. Le fichier PDF contient à la fois le récapitulatif et lesinformations sur les éléments d'action.

Vous pouvez également choisir Save to CSV pour enregistrer le rapport sous forme de fichier CSV(valeurs séparées par des virgules). Le fichier CSV contient uniquement des informations sur l'élémentd'action.

Version 1.024

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurDémarrage de SCT

Démarrage de AWS Schema Conversion ToolPour démarrer AWS Schema Conversion Tool, suivez les instructions ci-dessous correspondant à votresystème d'exploitation.

Système d'exploitation Instructions

Fedora Linux Exécutez la commande suivante :

/opt/AWSSchemaConversionTool/AWSSchemaConversionTool

Microsoft Windows Double-cliquez sur l'icône de l'application.

Ubuntu Linux Exécutez la commande suivante :

Version 1.025

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation d'un projet

Système d'exploitation Instructions/opt/AWSSchemaConversionTool/AWSSchemaConversionTool

Création d'un projet AWS Schema Conversion ToolLa procédure suivante vous montre comment créer un projet AWS Schema Conversion Tool.

Pour créer votre projet

1. Démarrez l'AWS Schema Conversion Tool.2. Choisissez New Project dans le menu File. La boîte de dialogue New Project s'affiche.

3. Ajoutez les informations préliminaires suivantes sur le projet.

Pour ce paramètre Procédez comme suit

Project Name Saisissez un nom pour votre projet, qui est stocké localement survotre ordinateur.

Emplacement Entrez l'emplacement de votre fichier de projet local.

Choisissez Transactional Database (OLTP) ou Data Warehouse(OLAP).

Moteur DB source (OLTP) Choisissez Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle ouPostgreSQL.

(OLAP) Choisissez Amazon Redshift, Greenplum, Microsoft SQLServer DW, Netezza, Oracle DW, Teradata ou Vertica.

Moteur DB cible (OLTP) Choisissez Amazon Aurora (MySQL compatible), AmazonAurora (PostgreSQL compatible), Amazon RDS for Microsoft SQLServer, Amazon RDS for MySQL, Amazon RDS for Oracle ouAmazon RDS for PostgreSQL.

(OLAP) Choisissez Amazon Redshift.

4. Choisissez OK pour créer votre projet AWS SCT.

Version 1.026

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConversion de votre schéma

Conversion de votre schémaUtilisez la procédure suivante pour convertir un schéma.

Pour convertir un schéma

1. Choisissez View, puis Main View.

2. Dans le volet gauche où figure le schéma de votre base de données source, choisissez l'objet deschéma à convertir. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) pour l'objet, puis choisissez Convertschema.

3. Une fois la conversion du schéma terminée par AWS SCT, vous pouvez examiner le schéma proposédans le panneau situé à droite du projet.

A ce stade, aucun schéma n'est appliqué à l'instance de base de données Amazon RDS cible. Leschéma planifié est un composant du projet. Si vous sélectionnez un élément du schéma converti, la

Version 1.027

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurApplication du schéma converti à l'instance DB cible

commande du schéma planifié s'affiche dans le panneau situé dans la partie centrale inférieure pourl'instance de base de données Amazon RDS cible.

Vous pouvez modifier le schéma dans cette fenêtre. Le schéma modifié est stocké comme composantde votre projet et est écrit dans l'instance DB cible lorsque vous choisissez d'appliquer le schémaconverti.

Application du schéma converti à l'instance DB cibleVous pouvez appliquer le schéma de base de données converti à votre instance de base de donnéesAmazon RDS cible. Une fois que le schéma a été appliqué à l'instance DB cible, vous pouvez le mettreà jour en fonction des éléments d'action figurant dans le rapport d'évaluation de migration de base dedonnées.

Warning

Cette procédure a pour effet de remplacer le schéma cible existant. Veillez à ne pas remplacerle schéma accidentellement. Faites attention de ne pas remplacer le schéma dans l'instance DBcible que vous avez déjà modifiée, car ces modifications seront remplacées.

Pour appliquer le schéma de base de données converti à l'instance de base de données AmazonRDS cible

1. Choisissez l'élément de schéma dans le panneau droit de votre projet, qui présente le schéma planifiéde l'instance DB cible.

2. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) pour l'élément de schéma, puis choisissez Apply to database.

Version 1.028

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurApplication du schéma converti à l'instance DB cible

Le schéma converti est appliqué à l'instance DB cible.

Version 1.029


Démarrez avec AWS SchemaConversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) pour convertir votre schéma de base dedonnées source en schéma pour les bases de données hébergées sur Amazon Web Services (AWS).L'application AWS SCT fournit une interface utilisateur basée sur le projet. Presque toutes les tâches quevous effectuez avec AWS SCT commencent par les étapes suivantes :

1. Installer AWS SCT. Pour plus d'informations, consultez Installation, vérification et mise à jour d'AWSSchema Conversion Tool (p. 4).

2. Installez un agent AWS SCT si nécessaire. Les agents AWS SCT sont uniquement requis pourcertains scénarios de migration, par exemple entre des sources et des cibles hétérogènes. Pour plusd'informations, consultez Utilisation des agents d'extraction de données (p. 135).

3. Se familiariser avec l'interface utilisateur d'AWS SCT. Pour plus d'informations, consultez Utilisation del'interface utilisateur &AWS Schema Conversion Tool (p. 12).

4. Créez un projet AWS SCT. Se connecter à vos bases de données source et cible. Pour plusd'informations sur la connexion à votre base de données source, consultez Sources pour AWS SchemaConversion Tool (p. 31).

5. Exécuter puis vérifier le rapport d'évaluation de migration de base de données. Pour plus d'informationssur le rapport d'évaluation, consultez Création et examen du rapport d'évaluation de migration de basede données (p. 21).

6. Convertir les schémas de base de données source. Vous devez prendre en compte plusieurs aspectsde la conversion, notamment concernant les actions à effectuer avec les éléments qui ne sont pasconvertis et la façon de mapper les éléments qui doivent être convertis de façon particulière. Pour plusd'informations sur la conversion d'un schéma source, consultez Conversion des schémas de base dedonnées à l'aide d'AWS Schema Conversion Tool (p. 87).

Si vous convertissez un schéma d'entrepôt de données, vous devez également prendre en comptecertains éléments avant de procéder à la conversion. Pour plus d'informations, consultez Conversiondes schémas d'entrepôt de données en Amazon Redshift à l'aide de AWS Schema ConversionTool (p. 101).

7. Appliquer la conversion de schéma à votre cible. Pour plus d'informations sur l'application d'uneconversion d'un schéma source, consultez Utilisation de l'interface utilisateur &AWS SchemaConversion Tool (p. 12).

8. AWS SCT peut également être utilisé pour convertir des procédures stockées SQL et d'autres types decode d'application. Pour plus d'informations, consultez Conversion de code SQL d'application à l'aided'AWS Schema Conversion Tool (p. 181)

Vous pouvez également utiliser AWS SCT pour migrer vos données d'une base de données source versune base de données gérée par Amazon.

Version 1.030

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation d'Oracle comme source

Sources pour AWS SchemaConversion Tool

AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) peut convertir les schémas des bases de données et desentrepôts de données sources suivants en base de données ou entrepôt de données cible. Pour plusd'informations sur les autorisations, les connexions et les éléments pouvant être convertis par AWS SCTpour une utilisation avec la base de données ou l'entrepôt de données cible, consultez les détails desrubriques répertoriées ci-dessous.

Bases de données sources

• Utilisation d'Oracle comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 31)• Utilisation de Microsoft SQL Server comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 45)• Utilisation de MySQL comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 55)• Utilisation de PostgreSQL comme Source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 57)

Entrepôts de données sources

• Utilisation d'IBM Db2 LUW comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 60)• Utilisation d'Amazon Redshift comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 65)• Utilisation d'Oracle Data Warehouse comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 67)• Utilisation de Teradata comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 70)• Utilisation de Netezza comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 73)• Utilisation de Greenplum comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 75)• Utilisation de Vertica comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 77)• Utilisation de Microsoft SQL Server DW comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 79)

Utilisation d'Oracle comme source pour AWSSchema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les données d'Oracle vers les cibles suivantes :

• Amazon RDS pour MySQL• Amazon Aurora (MySQL)• Amazon RDS pour PostgreSQL• Amazon Aurora (PostgreSQL)• Amazon RDS pour Oracle

Lorsque la source est une base de données Oracle, les commentaires peuvent être convertis auformat approprié, par exemple, dans une base de données PostgreSQL. AWS SCT peut convertir

Version 1.031

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurAutorisations requises pour Oracle en tant que source

des commentaires sur des tables, des vues et des colonnes. Les commentaires peuvent inclure desapostrophes. AWS SCT double l'apostrophe lors de la conversion d'instructions SQL, comme avec leslittéraux de chaîne.

Pour plus d'informations, consultez les sections suivantes:

Rubriques• Autorisations requises pour l'utilisation d'Oracle en tant que base de données source (p. 32)• Connexion à Oracle en tant que base de données source (p. 32)• Conversion d'Oracle vers Amazon RDS pour PostgreSQL ou Amazon Aurora (PostgreSQL) (p. 35)• Conversion d'Oracle vers Amazon RDS pour MySQL ou Amazon Aurora (MySQL) (p. 38)• Conversion d'Oracle vers Amazon RDS pour Oracle (p. 42)

Autorisations requises pour l'utilisation d'Oracle en tantque base de données sourceLes privilèges requis pour Oracle en tant que source sont répertoriés ci-après :

• CONNECT• SELECT_CATALOG_ROLE• SELECT ANY DICTIONARY• SELECT sur SYS.USER $ TO <sct_user>

Connexion à Oracle en tant que base de donnéessourceUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à votre base de données source Oracle avec AWSSchema Conversion Tool.

Pour vous connecter à une base de données source Oracle

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to Oracle (Se connecter à Oracle).

La boîte de dialogue Connect to Oracle s'affiche.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à Oracle en tant que source

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source Oracle. Utilisez les instructionsfournies dans le tableau suivant.


Type Choisissez le type de connexion à la base de données. Selonle type choisi, fournissez les informations complémentairessuivantes :

• SID• Server name : Nom DNS ou adresse IP du serveur de votre

base de données source.• Server port : Port utilisé pour vous connecter au serveur de la

base de données source.• Oracle SID : ID du système Oracle (SID). Pour trouver le

SID Oracle, soumettez la requête suivante à votre base dedonnées Oracle :

SELECT sys_context('userenv','instance_name')AS SID FROM dual;

• Service Name• Server name : Nom DNS ou adresse IP du serveur de votre


base de données source.• Service Name : Nom du service Oracle auquel se connecter.

• TNS Alias• TNS file path : Chemin d'accès au fichier qui contient les

informations de connexion de nom TNS (TransparentNetwork Substrate).

• TNS file path : Alias TNS de ce fichier à utiliser pour vousconnecter à la base de données source.

Version 1.033

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à Oracle en tant que source

Pour ce paramètre Procédez comme suit• TNS Connect Identifier

• TNS identifier : Identificateur des informations de connexionTNS inscrites.

User name et Password Tapez le nom utilisateur et le mot de passe pour vous connecterau serveur de la base de données source.

Lors de votre première connexion à la base de donnéesOracle, entrez le chemin d'accès au fichier du pilote Oracle(ojdbc7.jar). Vous pouvez télécharger le fichier à l'adressehttp://www.oracle.com/technetwork/database/features/jdbc/index-091264.html. Vous devez vous inscrire sur le site webOracle Technical Network gratuit pour terminer le téléchargement.AWS SCT utilise le pilote sélectionné pour les futures connexionsaux bases de données Oracle. Le chemin d'accès au pilote peutêtre modifié dans l'onglet Drivers (Pilotes), sous Global Settings(Paramètres globaux).

Note

AWS SCT ne se sert du mot de passe pour se connecterà votre base de données source que lorsque vous créezvotre projet ou choisissez l'option Connect to source(Se connecter à source) dans un projet, où sourcecorrespond à votre base de données source. Pour éviterd'exposer le mot de passe de votre base de donnéessource, AWS SCT ne stocke pas le mot de passe. Sivous fermez et rouvrez votre projet AWS SCT, vous êtesinvité à entrer le mot de passe pour vous connecter à labase de données source, si nécessaire.

Use SSL Sélectionnez cette option si vous voulez utiliser le protocoleSSL pour vous connecter à la base de données. Fournissez lesinformations supplémentaires suivantes, le cas échéant, dansl'onglet SSL :

• SSL Authentication (Authentification SSL) : sélectionnez cetteoption pour utiliser l'authentification SSL par certificat pour laconnexion au lieu d'utiliser un nom d'utilisateur et un mot depasse.

• Trust Store : Emplacement d'un référentiel d'approbationscontenant des certificats.

• Trust Store Password : Mot de passe du référentield'approbations.

• Key Store : Emplacement d'un magasin de clés contenant uneclé privée et des certificats. Cette valeur est obligatoire si SSLAuthentication est sélectionné. Sinon, elle est facultative.

• Trust Store Password : Mot de passe du magasin de clés. Cettevaleur est obligatoire si SSL Authentication est sélectionné.Sinon, elle est facultative.

Version 1.034

http://www.oracle.com/technetwork/database/features/jdbc/index-091264.html

http://www.oracle.com/technetwork/database/features/jdbc/index-091264.html

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurOracle vers PostgreSQL


Store Password AWS SCT crée un coffre-fort sécurisé pour stocker les certificatsSSL et les mots de passe de base de données. L'activation decette option vous permet de stocker le mot de passe de la base dedonnées et de vous connecter rapidement à la base de donnéessans avoir à saisir le mot de passe.

Oracle Driver Path Entrez le chemin d'accès au pilote à utiliser pour vous connecterà la base de données source. Pour plus d'informations, consultez Installation des pilotes de base de données requis (p. 8).

Si vous stockez le chemin d'accès au pilote dans les paramètresglobaux du projet, il ne s'affiche pas dans la boîte de dialoguede connexion. Pour plus d'informations, consultez Stockage deschemins d'accès aux pilotes dans les paramètres globaux (p. 10).

3. Choisissez Test Connection pour vérifier que vous pouvez vous connecter correctement à la base dedonnées source.

4. Choisissez OK pour vous connecter à la base de données source.

Conversion d'Oracle vers Amazon RDS pourPostgreSQL ou Amazon Aurora (PostgreSQL)AWS SCT peut convertir des fichiers SQL*Plus en PSQL. Le rapport d'évaluation montre comment AWSSCT a converti les fichiers SQL*Plus en PSQL. Pour convertir les fichiers SQL*Plus en PSQL, consultezConversion de code SQL d'application à l'aide d'AWS Schema Conversion Tool (p. 181).

Cette section couvre les rubriques suivantes :

Rubriques• Conversion de Oracle ROWID vers PostgreSQL (p. 36)• Conversion de migrations Dynamic SQL pour Oracle vers PostgreSQL (p. 36)• Conversion de partitions Oracle en partitions PostgreSQL version 10 (p. 37)

Lors de la conversion d'objets du système Oracle vers PostgreSQL, AWS SCT convertit les élémentssuivants :

Objet du systèmeOracle

Description Objet PostgreSQLconverti

V$VERSION Affiche les numéros de version des éléments de labibliothèque principale dans la base de données Oracle

aws_oracle_ext.v$version

V$INSTANCE Vue qui indique l'état de l'instance actuelle. aws_oracle_ext.v$instance

Une fois qu'AWS SCT migre les objets de schéma et les données stockées, vous pouvez rediriger votreflux de travail à partir de la base de données source vers la cible. Dans la plupart des cas, les flux detravail utilisent des numéros uniques générés par les séquences de base de données pour préserverles contraintes d'intégrité telles que les clés primaires et les clés uniques pour les données écrites dansla base de données cible. Cela signifie que les nouvelles valeurs d'une séquence migrée et les valeursgénérées avant la migration ne doivent pas se chevaucher.

Version 1.035


Pour les projets de migration d'Oracle vers PostgreSQL, vous pouvez garantir l'absence dechevauchement. Pour ce faire, choisissez l'option Populate converted sequences with the last valuesgenerated on the source side (Renseigner les séquences converties avec les dernières valeurs généréescôté source) dans l'onglet des paramètres de conversion de Project Settings (Paramètres du projet).

Conversion de Oracle ROWID vers PostgreSQLDans une base de données Oracle, la pseudo-colonne ROWID contient l'adresse de la ligne de table.La pseudo-colonne ROWID est unique pour Oracle, donc AWS SCT peut convertir les pseudo-colonnesROWID en une colonne de données lorsque vous convertissez vers PostgreSQL. Cette conversion vouspermet de conserver les informations ROWID.

Lorsque AWS SCT convertit la pseudo-colonne ROWID, cela crée une colonne de données avec le typede données BIGINT. Si aucune clé primaire n'existe, AWS SCT définit la colonne ROWID en tant que cléprimaire. Si une clé primaire existe, AWS SCT définit la colonne ROWID avec une contrainte unique.

Pour créer une colonne de données pour Oracle ROWID pour un projet

1. Démarrer AWS SCT. Choisissez un projet avec Oracle en tant que source.2. Choisissez Settings (Paramètres), puis Projet settings (Paramètres projet). La boîte de dialogue

Current project settings s'affiche.3. Choisissez true pour Générer des ID de ligne.4. Choisissez OK pour enregistrer les paramètres et fermer la boîte de dialogue Paramètres du projet en

cours .

Conversion de migrations Dynamic SQL pour Oracle versPostgreSQLDynamic SQL est une technique de programmation que vous pouvez utiliser pour exécuter des instructionsen langage de définition de données (DDL) au sein d'un code PL/SQL. Vous pouvez également utiliser leSQL dynamique pour générer et exécuter des instructions SQL au moment de l'exécution lorsque vousne connaissez pas exactement les identificateurs de texte ou un objet au cours du développement. AWSSCT peut convertir les instructions SQL dynamiques utilisées avec les bases de données Oracle pour leursinstructions analogiques dans PostgreSQL.

Pour convertir des instructions Oracle SQL dynamiques en instructions SQL PostgreSQL

1. Créez un projet de migration Oracle vers PostgreSQL.2. Connectez-vous aux bases de données source et cible.3. Choisissez une procédure stockée dans l'arborescence source Oracle. La procédure doit contenir des

références au package Oracle DBMS_SQL ou une instruction EXECUTE IMMEDIATE.4. Pour Actions, choisissez Convert Schema (Convertir le schéma) et acceptez de remplacer les objets

s'ils existent déjà. La capture d'écran suivante illustre la procédure convertie au dessous de laprocédure Oracle.

Version 1.036


Conversion de partitions Oracle en partitions PostgreSQLversion 10Dans PostgreSQL version 10 ou ultérieure, vous pouvez spécifier la façon de diviser une table en plusieursparties appelées partitions. La table qui est divisée est appelée une table partitionnée. La spécification dela table comprend la méthode de partitionnement et une liste de colonnes ou d'expressions utilisées en tantque clé de partition.

Toutes les lignes insérées dans une table partitionnée sont dirigées vers l'une des partitions en fonctionde la valeur de la clé de partition. Chaque partition comporte un sous-ensemble des données définiespar ses limites de partition. Les méthodes de partitionnement prises en charge actuellement incluent lepartitionnement par plage et le partitionnement par liste. Dans le partitionnement par plage, une plage declés est assignée à chaque partition. Dans le partitionnement par liste, une liste de clés est assignée àchaque partition.

AWS SCT peut émuler des partitions et des sous-partitions lors de la conversion d'un schéma d'une basede données Oracle vers une base de données PostgreSQL. Une sous-partition Oracle est convertie enune partition PostgreSQL qui comporte une table en tant qu'expression de plage parent. La table estpartitionnée par expression de plage à partir de la sous-partition Oracle d'origine.

AWS SCT prend actuellement en charge les scénarios de partitionnement suivants :

• Range

Version 1.037

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurOracle vers MySQL

• List• Plage-Plage• Liste-Liste• Plage-Liste• Liste-Plage• Horodatage sans fuseau horaire

Les scénarios suivants ne sont actuellement pas pris en charge :

• Hachage• Plage-Hachage• Liste-Hachage• Intervalle• Référence• Présentation

Voici certains problèmes connus lors de la conversion de partition vers PostgreSQL version 10 :

• Seules les colonnes non null peuvent être partitionnées par colonnes.• DEFAULT n'est pas une valeur possible pour une valeur de partition.• Les partitions basées sur un horodatage avec fuseau horaire ne sont pas prises en charge.• Les partitions basées sur une fonction de hachage ne sont pas prises en charge.• Vous ne pouvez pas mettre à jour les colonnes des tables partitionnées, car la mise à jour d'une valeur

pourrait entraîner le déplacement de la valeur vers une autre partition. AWS SCT prend uniquement encharge la suppression et l'insertion de colonnes dans les tables partitionnées.

• Les clés étrangères ne sont pas prises en charge à partir et vers les tables partitionnées.

Conversion d'Oracle vers Amazon RDS pour MySQLou Amazon Aurora (MySQL)Voici quelques points à prendre en compte concernant les instructions GOTO :

• Une instruction GOTO et une étiquette peuvent être utilisées pour modifier l'ordre dans lequel lesinstructions sont exécutées. Toutes les instructions PL/SQL qui suivent une instruction GOTO sontignorées et le traitement continue au niveau de l'étiquette. Les instructions GOTO et les étiquettespeuvent être utilisées à n'importe quel endroit dans une procédure, un lot ou un bloc d'instructions. Lesinstructions GOTO peuvent également être imbriquées.

MySQL n'utilise pas les instructions GOTO. Lorsqu'AWS SCT convertit le code qui contient uneinstruction GOTO, l'instruction est convertie afin d'utiliser une instruction LOOP BEGIN...END ouLOOP…END. Vous pouvez trouver des exemples de la façon dont AWS SCT convertit les instructionsGOTO dans le tableau suivant.

Instructions GOTO Oracle et conversion des instructions MySQL

Instruction Oracle Instruction MySQL

BEGIN .... statement1;

BEGIN label1: BEGIN

Version 1.038


Instruction Oracle Instruction MySQL .... GOTO label1; statement2; .... label1: Statement3; ....END

.... statement1; .... LEAVE label1; statement2; .... END; Statement3; ....END

BEGIN .... statement1; .... label1: statement2; .... GOTO label1; statement3; .... statement4; ....END

BEGIN .... statement1; .... label1: LOOP statement2; .... ITERATE label1; LEAVE label1; END LOOP; statement3; .... statement4; ....END

BEGIN .... statement1; .... label1: statement2; .... statement3; .... statement4; ....END

BEGIN .... statement1; .... label1: BEGIN statement2; .... statement3; .... statement4; .... END; END

Conversion d'une instruction WITH dans Oracle vers AmazonRDS pour MySQL ou Amazon Aurora (MySQL)Vous utilisez la clause WITH (subquery_factoring) dans Oracle pour attribuer un nom (query_name) à unbloc contenant une sous-requête. Vous pouvez ensuite référencer plusieurs endroits de bloc contenant lasous-requête dans la requête en spécifiant query_name. Si un bloc contenant une sous-requête ne contientpas de liens ou de paramètres (local, fonction, kit, procédure), AWS SCT convertit la clause pour une vueou une table temporaire.

L'avantage de convertir la clause en table temporaire est que les références répétées à la sous-requêtepeuvent être plus efficaces. Cette amélioration de l'efficacité s'explique par le fait que les données sontfacilement extraites de la table temporaire au lieu d'être requises par chaque référence. Il est possible

Version 1.039


d'émuler ce comportement en utilisant des vues supplémentaires ou une table temporaire. Le nom de lavue utilise le format <procedure_name>$<subselect_alias>.

Instructions WITH Oracle et conversion des instructions MySQL


CREATE PROCEDURE TEST_ORA_PG.P_WITH_SELECT_VARIABLE_01 (p_state IN NUMBER)AS l_dept_id NUMBER := 1; BEGINFOR cur IN (WITH dept_empl(id, name, surname, lastname, state, dept_id) AS ( SELECT id, name, surname, lastname, state, dept_id FROM test_ora_pg.dept_employees WHERE state = p_state AND dept_id = l_dept_id) SELECT id,state FROM dept_empl ORDER BY id) LOOP NULL;END LOOP;

CREATE PROCEDURE test_ora_pg.P_WITH_SELECT_VARIABLE_01(IN par_P_STATE DOUBLE)BEGIN DECLARE var_l_dept_id DOUBLE DEFAULT 1; DECLARE var$id VARCHAR (8000); DECLARE var$state VARCHAR (8000); DECLARE done INT DEFAULT FALSE; DECLARE cur CURSOR FOR SELECT ID, STATE FROM (SELECT ID, NAME, SURNAME, LASTNAME, STATE, DEPT_ID FROM TEST_ORA_PG.DEPT_EMPLOYEES WHERE STATE = par_p_state AND DEPT_ID = var_l_dept_id) AS dept_empl ORDER BY ID; DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done := TRUE; OPEN cur;

read_label: LOOP FETCH cur INTO var$id, var$state;

IF done THEN LEAVE read_label; END IF;

BEGIN END; END LOOP; CLOSE cur;END;

CREATE PROCEDURE TEST_ORA_PG.P_WITH_SELECT_REGULAR_MULT_01AS BEGIN

FOR cur IN ( WITH dept_empl AS ( SELECT id, name, surname, lastname, state, dept_id FROM test_ora_pg.dept_employees WHERE state = 1), dept AS (SELECT id deptid, parent_id, name deptname FROM test_ora_pg.department

CREATE VIEW TEST_ORA_PG.`P_WITH_SELECT_REGULAR_MULT_01$dept_empl `(id, name, surname, lastname, state, dept_id)AS(SELECT id, name, surname, lastname, state, dept_id FROM test_ora_pg.dept_employees WHERE state = 1); CREATE VIEW TEST_ORA_PG.`P_WITH_SELECT_REGULAR_MULT_01$dept `(deptid, parent_id,deptname)AS(SELECT id deptid, parent_id, name deptname FROM test_ora_pg.department);

CREATE PROCEDURE test_ora_pg.P_WITH_SELECT_REGULAR_MULT_01()BEGIN

Version 1.040


Instruction Oracle Instruction MySQL ) SELECT dept_empl.*,dept.* FROM dept_empl, dept WHERE dept_empl.dept_id = dept.deptid ) LOOP NULL; END LOOP;

DECLARE var$ID DOUBLE; DECLARE var$NAME VARCHAR (30); DECLARE var$SURNAME VARCHAR (30); DECLARE var$LASTNAME VARCHAR (30); DECLARE var$STATE DOUBLE; DECLARE var$DEPT_ID DOUBLE; DECLARE var$deptid DOUBLE; DECLARE var$PARENT_ID DOUBLE; DECLARE var$deptname VARCHAR (200); DECLARE done INT DEFAULT FALSE; DECLARE cur CURSOR FOR SELECT dept_empl.*, dept.* FROM TEST_ORA_PG.`P_WITH_SELECT_REGULAR_MULT_01$dept_empl ` AS dept_empl, TEST_ORA_PG.`P_WITH_SELECT_REGULAR_MULT_01$dept ` AS dept WHERE dept_empl.DEPT_ID = dept.DEPTID; DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done := TRUE; OPEN cur;

read_label: LOOP FETCH cur INTO var$ID, var$NAME, var$SURNAME, var$LASTNAME, var$STATE, var$DEPT_ID, var$deptid, var$PARENT_ID, var$deptname;



call test_ora_pg.P_WITH_SELECT_REGULAR_MULT_01()

Version 1.041

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurOracle vers Amazon RDS Oracle


CREATE PROCEDURE TEST_ORA_PG.P_WITH_SELECT_VAR_CROSS_02(p_state IN NUMBER)AS l_dept_id NUMBER := 10;BEGIN FOR cur IN ( WITH emp AS (SELECT id, name, surname, lastname, state, dept_id FROM test_ora_pg.dept_employees WHERE dept_id > 10 ), active_emp AS ( SELECT id FROM emp WHERE emp.state = p_state ) SELECT * FROM active_emp ) LOOP NULL; END LOOP; END;

CREATE VIEW TEST_ORA_PG.`P_WITH_SELECT_VAR_CROSS_01$emp `(id, name, surname, lastname, state, dept_id)AS(SELECT id, name, surname, lastname, state, dept_id FROM TEST_ORA_PG.DEPT_EMPLOYEES WHERE DEPT_ID > 10);

CREATE PROCEDURE test_ora_pg.P_WITH_SELECT_VAR_CROSS_02(IN par_P_STATE DOUBLE)BEGIN DECLARE var_l_dept_id DOUBLE DEFAULT 10; DECLARE var$ID DOUBLE; DECLARE done INT DEFAULT FALSE; DECLARE cur CURSOR FOR SELECT * FROM (SELECT ID FROM TEST_ORA_PG. `P_WITH_SELECT_VAR_CROSS_01$emp` AS emp WHERE emp.STATE = par_p_state) AS active_emp; DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done := TRUE; OPEN cur;

read_label: LOOP FETCH cur INTO var$ID;



Conversion d'Oracle vers Amazon RDS pour OracleÉléments à prendre en compte lors de la migration d'un schéma et de code Oracle vers Amazon RDSpourOracle :

• AWS SCT peut ajouter des objets de répertoire à l'arborescence des objets. Les objets de répertoiresont des structures logiques qui, chacune, représente un répertoire physique sur le système de fichiers

Version 1.042


du serveur. Vous pouvez utiliser des objets de répertoire avec les packages tels que DBMS_LOB,UTL_FILE, DBMS_FILE_TRANSFER, l'utilitaire DATAPUMP, et ainsi de suite.

• AWS SCT prend en charge la conversion des espaces de table Oracle vers une instance de base dedonnées Amazon RDS pour Oracle. Oracle stocke les données logiquement dans les espaces de tableet physiquement dans les fichiers de données associés à l'espace de table correspondant. Dans Oracle,vous pouvez créer des espaces de table avec des noms de fichier de données. Amazon RDS prend encharge Oracle Managed Files (OMF) uniquement pour les fichiers de données, les fichiers journaux et lesfichiers de contrôle. AWS SCT crée les fichiers de données nécessaires pendant la conversion.

• AWS SCT peut convertir les rôles et les privilèges de niveau serveur. Le moteur de base de donnéesOracle utilise une sécurité basée sur le rôle. Un rôle est un ensemble de privilèges que vous pouvezaccorder ou révoquer à un utilisateur. Un rôle prédéfini dans Amazon RDS, appelé DBA, autorisenormalement tous les privilèges d'administration sur un moteur de base de données Oracle. Lesprivilèges suivants ne sont pas disponibles pour le rôle DBA sur une instance DB Amazon RDS enutilisant le moteur Oracle :• Alter database• Alter system• Create any directory• Grant any privilege• Grant any role• Create external job

Vous pouvez accorder tous les autres privilèges à un rôle d'utilisateur Amazon RDS pour Oracle, ycompris les privilèges de filtrage avancés et de colonne.

• AWS SCT prend en charge la conversion des tâches Oracle en tâches pouvant s'exécuter sur AmazonRDS pour Oracle. Quelques limitations s'appliquent à la conversion, notamment :• Les tâches exécutables ne sont pas prises en charge.• Les tâches de planification qui utilisent le type de données ANYDATA comme argument ne sont pas

prises en charge.• Oracle Real Application Clusters (RAC) One Node est une option pour Oracle Database Enterprise

Edition qui a été introduite avec Oracle Database 11g version 2. Amazon RDS pour Oracle ne prend pasen charge la fonction RAC. Pour un haut niveau de disponibilité, utilisez multi-AZ Amazon RDS.

Dans un déploiement multi-AZ, Amazon RDS provisionne et gère automatiquement un réplica desecours synchrone dans une zone de disponibilité différente. L'instance de base de données principaleest répliquée de manière synchrone entre les zones de disponibilité et un réplica de secours. Cettefonctionnalité offre la redondance des données, élimine les figements d'E/S et minimise les pics delatence pendant les sauvegardes du système.

• Oracle Spatial fournit un schéma SQL et des fonctions qui facilitent le stockage, la récupération, la miseà jour et la requête de collections de données spatiales dans une base de données Oracle. OracleLocator fournit des capacités généralement requises pour prendre en charge les applications basées surdes services sans fil et sur Internet, ainsi que les solutions GIS basées sur le partenariat. Oracle Locatorest un sous-ensemble limité d'Oracle Spatial.

Pour utiliser les fonctionnalités Oracle Spatial et Oracle Locator, ajoutez l'option SPATIAL ou LOCATOR(mutuellement exclusives) au groupe d'options de votre instance de base de données.

Il existe certains prérequis pour utiliser Oracle Spatial et Oracle Locator sur une instance de base dedonnées Amazon RDS pour Oracle :• L'instance doit utiliser Oracle Enterprise Edition version 12.1.0.2.v6 ou ultérieure, ou 11.2.0.4.v10 ou

ultérieure.• Votre instance doit être dans un VPC (cloud privé virtuel).• L'instance doit être la classe d'instance de base de données qui peut prendre en charge la

fonctionnalité Oracle. Par exemple, Oracle Spatial n'est pas pris en charge pour les classes d'instanceVersion 1.043


de base de données db.m1.small, db.t1.micro, db.t2.micro ou db.t2.small. Pour plus d'informations,consultez la page Prise en charge des classes d'instance de base de données pour Oracle .

• L'option Mise à niveau automatique de versions mineures doit être activée pour l'instance.Amazon RDS met à jour votre instance de base de données vers le PSU Oracle le plus récenten cas de vulnérabilités de sécurité présentant un score CVSS égal ou supérieur à 9, ou d'autresvulnérabilités de sécurité annoncées. Pour plus d’informations, consultez la section

Paramètres propres aux instances de bases de données Oracle .• Si la version de votre instance de base de données est 11.2.0.4.v10 ou ultérieure, vous devez installer

l'option XMLDB. Pour plus d’informations, consultez la section

Oracle XML DB .• Vous devez disposer d'une licence Oracle Spatial fournie par Oracle. Pour plus d'informations,

consultez Oracle Spatial et Graph dans la documentation d'Oracle.• Data Guard est inclus avec Oracle Database Enterprise Edition. Pour un haut niveau de disponibilité,

utilisez la fonction multi-AZ Amazon RDS.

Dans un déploiement multi-AZ, Amazon RDS provisionne et gère automatiquement un réplica desecours synchrone dans une zone de disponibilité différente. L'instance de base de données principaleest répliquée de manière synchrone entre les zones de disponibilité et un réplica de secours. Cettefonctionnalité offre la redondance des données, élimine les figements d'E/S et minimise les pics delatence pendant les sauvegardes du système.

• AWS SCT prend en charge la conversion des objets Oracle DBMS_SCHEDULER lors de la migrationvers Amazon RDS pour Oracle. Le rapport d'évaluation AWS SCT indique si un objet de planificationpeut être converti. Pour plus d'informations sur l'utilisation des objets de planification avec Amazon RDS,consultez la documentation Amazon RDS.

• Pour les conversions d'Oracle vers Amazon RDS pour Oracle, les liens de base de données sont pris encharge. Un lien de base de données est un objet de schéma dans une base de données qui vous permetd'accéder aux objets d'une autre base de données. L'autre base de données ne doit pas nécessairementêtre une base de données Oracle. Toutefois, pour accéder aux bases de données autres qu'Oracle, vousdevez utiliser Oracle Heterogeneous Services.

Une fois que vous créez un lien de base de données, vous pouvez utiliser le lien dans les instructionsSQL pour faire référence à des tables, des vues et des objets PL/SQL dans l'autre base de données.Pour utiliser un lien de base de données, ajoutez @dblink à la table, à la vue ou au nom de l'objetPL/SQL. Vous pouvez interroger une table ou une vue dans l'autre base de données avec l'instructionSELECT. Pour plus d'informations sur l'utilisation des liens de base de données Oracle, consultez ladocumentation Oracle.

Pour plus d'informations sur l'utilisation des liens de base de données avec AMazon RDS, consultez ladocumentation Amazon RDS.

• Le rapport d'évaluation AWS SCT fournit des metrics de serveur pour la conversion. Ces metrics survotre instance Oracle sont les suivantes :• Capacité de calcul et de mémoire de l'instance de base de données cible.• Les fonctions Oracle comme Audit unifié et Real Application Clusters ne sont pas prises en charge par

Amazon RDS.• Charge de travail en lecture/écriture sur disque• Total moyen du débit de disque• Les informations du serveur telles que le nom du serveur, le nom d'hôte, le système d'exploitation et le

jeu de caractères.

Version 1.044

https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Oracle.html#Oracle.Concepts.InstanceClasses

https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_ModifyInstance.Oracle.html#USER_ModifyInstance.Oracle.Settings

https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Appendix.Oracle.Options.XMLDB.html

https://shop.oracle.com/apex/product?p1=OracleSpatialandGraph

https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Appendix.Oracle.CommonDBATasks.System.html#Appendix.Oracle.CommonDBATasks.ModifyScheduler

https://docs.oracle.com/cd/B28359_01/server.111/b28310/ds_concepts002.htm#ADMIN12083

https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Appendix.Oracle.CommonDBATasks.Database.html#Appendix.Oracle.CommonDBATasks.DBLinks

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation de SQL Server comme source

Limitations lors de la conversion d'Oracle vers Amazon RDS pourOracleQuelques éléments à prendre en compte lors de la migration d'un schéma Oracle et d'un code versAmazon RDS pour Oracle :

• Un rôle prédéfini dans Amazon RDS, appelé DBA, autorise normalement tous les privilègesd'administration sur un moteur de base de données Oracle. Les privilèges suivants ne sont pasdisponibles pour le rôle DBA sur une instance DB Amazon RDS en utilisant le moteur Oracle :• Alter database• Alter system• Create any directory• Grant any privilege• Grant any role• Create external job

Vous pouvez accorder tous les autres privilèges à un rôle d'utilisateur Oracle RDS.• Amazon RDS pour Oracle ne prend pas en charge les audits Oracle unifiés. Amazon RDS pour Oracle

prend en charge les audits traditionnels et les audits détaillés à l'aide du package DBMS_FGA.• Amazon RDS pour Oracle ne prend pas en charge la capture des données modifiées (CDC). Pour

effectuer une capture des données modifiées pendant et après une migration de base de données,utilisez AWS Database Migration Service.

Utilisation de Microsoft SQL Server comme sourcepour AWS Schema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les schémas et le code de l'application de SQL Server versles cibles suivantes :

• Amazon RDS pour MySQL• Amazon Aurora (MySQL)• Amazon RDS pour PostgreSQL• Amazon Aurora (PostgreSQL)• Amazon RDS pour SQL Server


Rubriques• Autorisations requises pour l'utilisation de Microsoft SQL Server en tant que source (p. 46)• Utilisation de l'authentification Windows lors de l'utilisation de Microsoft SQL Server en tant que

source (p. 46)• Connexion à SQL Server en tant que source (p. 47)• Conversion de SQL Server en MySQL (p. 49)• Conversion de SQL Server en PostgreSQL (p. 50)• Conversion de SQL Server vers Amazon RDS pour SQL Server (p. 54)

Version 1.045

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSource : Microsoft SQL Server

Autorisations requises pour l'utilisation de MicrosoftSQL Server en tant que sourceLes privilèges requis pour Microsoft SQL Server en tant que source sont répertoriés ci-après :

• VIEW DEFINITION• VIEW DATABASE STATE

Répétez l'octroi pour chaque base de données dont vous convertissez le schéma.

Utilisation de l'authentification Windows lors del'utilisation de Microsoft SQL Server en tant quesourceSi votre application s'exécute sur un intranet Windows, vous pouvez utiliser l'authentification Windowspour accéder à la base de données. L'authentification Windows utilise l'identité Windows actuelle établiesur le thread du système d'exploitation pour accéder à la base de données SQL Server. Vous pouvezensuite faire correspondre l'identité Windows à une base de données et à des permissions SQL Server.Pour vous connecter à SQL Server à l'aide de l'authentification Windows, vous devez spécifier l'identitéWindows qu'utilise votre application. Vous devez également accorder l'accès à l'identité Windows à la basede données SQL Server.

SQL Server possède deux modes d'accès : le mode d'authentification Windows et le mode mixte.Le mode d'authentification Windows active l'authentification Windows et désactive l'authentificationSQL Server. Le mode mixte active à la fois l'authentification Windows et l'authentification SQL Server.L'authentification Windows est toujours disponible et ne peut pas être désactivée. Pour plus d'informationssur l'authentification Windows, consultez la documentation Microsoft Windows.

L'exemple ci-dessous illustre un moyen de créer un utilisateur dans TEST_DB.

USE [TEST_DB]CREATE USER [TestUser] FOR LOGIN [TestDomain\TestUser]GRANT VIEW DEFINITION TO [TestUser]GRANT VIEW DATABASE STATE TO [TestUser]

Utilisation de l'authentification Windows avec une connexionJDBCLe pilote JDBC ne prend pas en charge l'authentification Windows lorsque le pilote est utilisé sur dessystèmes d'exploitation autres que Windows. Le pilote n'offre pas non plus de fonctionnalité pour fournir lesinformations d'identification de l'authentification Windows (comme le nom d'utilisateur et le mot de passe)lors de la connexion à SQL Server à partir de systèmes d'exploitation autres que Windows. Dans de telscas, les applications doivent utiliser l'authentification SQL Server

Dans la chaîne de connexion JDBC, le paramètre integratedSecurity doit être spécifié pour seconnecter à l'aide de l'authentification Windows. Le pilote JDBC prend en charge l'authentificationWindows intégrée sur les systèmes d'exploitation Windows via le paramètre de chaîne de connexionintegratedSecurity.

Pour utiliser l'authentification intégrée

Version 1.046

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à SQL Server en tant que source

1. Installez le pilote JDBC.2. Copiez le fichier sqljdbc_auth.dll dans un répertoire sur le chemin d'accès système Windows sur

l'ordinateur où le pilote JDBC est installé.

Les fichiers sqljdbc_auth.dll sont installés à l'emplacement suivant :

<répertoire d'installation>\sqljdbc_<version>\<language>\auth\

Lorsque vous essayez d'établir une connexion à la base de données SQL Server à l'aide del'authentification Windows, vous pouvez obtenir l'erreur suivante : Ce pilote n'est pas configuré pourl'authentification intégrée. Ce problème peut être résolu à l'aide des actions suivantes :

• Déclaration de deux variables qui pointent vers le chemin d'accès de votre installation JDBC :

-nom de variable : SQLJDBC_HOME ; valeur de variable : D:\lib\JDBC4.1\enu (dans lequel votresqljdbc4.jar existe) ;

-nom de variable : SQLJDBC_AUTH_HOME ; valeur de variable : D\lib\JDBC4.1\enu\auth\x86 (si vousexécutez un système d'exploitation 32 bits) ou D\lib\JDBC4.1\enu\auth\x64 (si vous exécutez un systèmed'exploitation 64 bits). Il s'agit de l'emplacement de votre sqljdbc_auth.dll.

• Copie de sqljdbc_auth.dll dans le dossier où s'exécute votre JDK/JRE. Vous pouvez effectuer la copievers le dossier lib, dans le dossier Bin, etc. Par exemple, vous pouvez copier le fichier dans le dossiersuivant.

[JDK_INSTALLED_PATH]\bin; [JDK_INSTALLED_PATH]\jre\bin; [JDK_INSTALLED_PATH]\jre\lib; [JDK_INSTALLED_PATH]\lib;

• Vérification permettant de vous assurer que votre dossier de bibliothèque jdbc ne contient queSQLJDBC4.jar. Veuillez supprimer les autres fichiers sqljdbc*.jar de ce dossier (ou les copier dansd'autres dossiers). Si vous ajoutez le pilote dans le cadre de votre programme, veuillez vous assurer quevous ajoutez uniquement SQLJDBC4.jar en tant que pilote à utiliser.

• Copie du fichier sqljdbc_auth.dll dans le dossier contenant votre application.

Note

Si vous exécutez une machine virtuelle Java (JVM) 32 bits, utilisez le fichier sqljdbc_auth.dll situédans le dossier x86, même si la version du système d'exploitation est x64. Si vous exécutez unemachine virtuelle Java 64 bits sur un processeur x64, utilisez le fichier sqljdbc_auth.dll dans ledossier x64.

Lorsque vous vous connectez à une base de données SQL Server, vous pouvez choisir l'authentificationWindows ou l'authentification SQL Server comme option d'authentification.

Connexion à SQL Server en tant que sourceUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à une base de données source Microsoft SQL Serveravec le AWS Schema Conversion Tool.

Pour vous connecter à une base de données source Microsoft SQL Server

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to Microsoft SQL Server (Se connecter àMicrosoft SQL Server).

Version 1.047

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à SQL Server en tant que source

La boîte de dialogue Connect to Microsoft SQL Server s'affiche.

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source Microsoft SQL Server. Utilisezles instructions fournies dans le tableau suivant.


Server name Entrez le nom du service DNS (Domain Name Service) oul'adresse IP du serveur de la base de données source.

Server port Indiquez le port utilisé pour vous connecter au serveur de la basede données source.

Instance name Tapez le nom de l'instance de la base de données SQL Server.Pour trouver le nom de l'instance, exécutez la requête SELECT@@servername; sur la base de données SQL Server.


Note

AWS SCT ne se sert du mot de passe pour se connecterà votre base de données source que lorsque vous créezvotre projet ou choisissez l'option Connect to source(Se connecter à source) dans un projet, où sourcecorrespond à votre base de données source. Pour éviterd'exposer le mot de passe de votre base de donnéessource, AWS SCT ne stocke pas le mot de passe. Si

Version 1.048

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSQL Server vers MySQL

Pour ce paramètre Procédez comme suitvous fermez et rouvrez votre projet AWS SCT, vous êtesinvité à entrer le mot de passe pour vous connecter à labase de données source, si nécessaire.

Use SSL Sélectionnez cette option si vous voulez utiliser le protocoleSSL (Secure Sockets Layer) pour vous connecter à la base dedonnées. Fournissez les informations supplémentaires suivantes,le cas échéant, dans l'onglet SSL :

• Trust Server Certificate : Sélectionnez cette option pourapprouver le certificat de serveur.




Sql Server Driver Path Entrez le chemin d'accès au pilote à utiliser pour vous connecterà la base de données source. Pour plus d'informations, consultez Installation des pilotes de base de données requis (p. 8).




Conversion de SQL Server en MySQLÉléments à prendre en compte lors de la migration d'un schéma SQL Server vers MySQL :

• MySQL ne prend pas en charge l'instruction MERGE. Cependant, AWS SCT peut émuler l'instructionMERGE pendant la conversion en utilisant la clause INSERT ON DUPLICATA KEY et les instructionsUPDATE FROM et DELETE FROM.

Pour que l'émulation soit correcte lors de l'utilisation de INSERT ON DUPLICATA KEY, assurez-vousqu'une contrainte unique ou une clé primaire existe sur la base de données MySQL cible.

• Une instruction GOTO et une étiquette peuvent être utilisées pour modifier l'ordre dans lequel lesinstructions sont exécutées. Toutes les instructions Transact-SQL qui suivent une instruction GOTOsont ignorées et le traitement continue au niveau de l'étiquette. Les instructions GOTO et les étiquettespeuvent être utilisées à n'importe quel endroit dans une procédure, un lot ou un bloc d'instructions. Lesinstructions GOTO peuvent également être imbriquées.

MySQL n'utilise pas les instructions GOTO. Lorsqu'AWS SCT convertit le code qui contient uneinstruction GOTO, l'instruction est convertie afin d'utiliser une instruction LOOP BEGIN...END ouLOOP…END. Vous pouvez trouver des exemples de la façon dont AWS SCT convertit les instructionsGOTO dans le tableau suivant.

Version 1.049

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSQL Server vers PostgreSQL

Instruction SQL Server Instruction MySQL

BEGIN .... statement1; .... GOTO label1; statement2; .... label1: Statement3; ....END

BEGIN label1: BEGIN .... statement1; .... LEAVE label1; statement2; .... END; Statement3; ....END


BEGIN .... statement1; .... label1: LOOP statement2; .... ITERATE label1; LEAVE label1; END LOOP; statement3; .... statement4; ....END

BEGIN .... statement1; .... label1: statement2; .... statement3; .... statement4; ....END

BEGIN .... statement1; .... label1: BEGIN statement2; .... statement3; .... statement4; .... END; END

• MySQL ne prend pas en charge les fonctions avec valeurs de table à instructions multiples. AWS SCTsimule les fonctions avec valeurs de table lors d'une conversion en créant des tables temporaires et enréécrivant les instructions pour utiliser ces tables temporaires.

Conversion de SQL Server en PostgreSQLÉléments à prendre en compte lors de la migration d'un schéma SQL Server vers PostgreSQL :

Version 1.050


• Dans PostgreSQL, tous les noms des objets dans un schéma doivent être uniques, y compris les index.Les noms d'index doivent être uniques dans le schéma de la table de base. Dans SQL Server, un nomd'index peut être identique pour différentes tables.

Afin de garantir l'unicité des noms d'index, AWS SCT vous donne la possibilité de générer desnoms d'index uniques si vos noms d'index ne le sont pas. Pour cela, choisissez l'option Generateunique index names (Générer des noms d'index uniques) dans les propriétés du projet. Cette optionest activée par défaut. Si cette option est activée, les noms d'index uniques sont créés au formatIX_table_name_index_name. Si cette option est désactivée, les noms d'index ne sont pas modifiés.

• Une instruction GOTO et une étiquette peuvent être utilisées pour modifier l'ordre dans lequel lesinstructions sont exécutées. Toutes les instructions Transact-SQL qui suivent une instruction GOTOsont ignorées et le traitement continue au niveau de l'étiquette. Les instructions GOTO et les étiquettespeuvent être utilisées à n'importe quel endroit dans une procédure, un lot ou un bloc d'instructions. Lesinstructions GOTO peuvent également être imbriquées.

PostgreSQL n'utilise pas les instructions GOTO. Lorsqu'AWS SCT convertit le code qui contient uneinstruction GOTO, l'instruction est convertie afin d'utiliser une instruction LOOP BEGIN...END ouLOOP…END. Vous pouvez trouver des exemples de la façon dont AWS SCT convertit les instructionsGOTO dans le tableau suivant.

Instructions GOTO SQL Server et instructions PostgreSQL converties

Instruction SQL Server Instruction PostgreSQL

BEGIN .... statement1; .... GOTO label1; statement2; .... label1: Statement3; ....END

BEGIN label1: BEGIN .... statement1; .... EXIT label1; statement2; .... END; Statement3; ....END


BEGIN .... statement1; .... label1: LOOP statement2; .... CONTINUE label1; EXIT label1; END LOOP; statement3; .... statement4; ....END

BEGIN .... statement1; ....

BEGIN .... statement1; ....

Version 1.051


Instruction SQL Server Instruction PostgreSQL label1: statement2; .... statement3; .... statement4; ....END

label1: BEGIN statement2; .... statement3; .... statement4; .... END; END

• PostgreSQL ne prend pas en charge l'instruction MERGE. AWS SCT reproduit le comportement d'uneinstruction MERGE de la manière suivante :• Par une construction INSERT ON CONFLICT.• En utilisant l'instruction UPDATE FROM DML, par exemple MERGE sans clause WHEN NOT

MATCHED.• En utilisant une instruction CURSOR, par exemple avec une clause MERGE avec DELETE ou à l'aide

d'une instruction de condition MERGE ON complexe.• AWS SCT peut ajouter des déclencheurs de base de données à l'arborescence des objets lorsque la

cible est Amazon RDS.• AWS SCT peut ajouter des déclencheurs de niveau serveur à l'arborescence des objets lorsque la cible

est Amazon RDS.• AWS SCT peut ajouter des serveurs associés à l'arborescence des objets lorsque la cible est Amazon

RDS.• Lors de la migration de Microsoft SQL Server vers PostgreSQL, la fonction SUSER_SNAME intégrée est

convertie comme suit :• SUSER_SNAME – Renvoie le nom de connexion associé à un numéro d'identification de sécurité

(SID).• SUSER_SNAME(<server_user_sid>) – Non pris en charge.• SUSER_SNAME () CURRENT_USER – Renvoie le nom d'utilisateur du contexte d'exécution actuel.• SUSER_SNAME (NULL) - Renvoie NULL.

• La conversion de fonctions avec valeurs de table est prise en charge. Les fonctions avec valeurs de tablerenvoient une table et peuvent remplacer une table dans une requête.

• PATINDEX renvoie la position de départ de la première occurrence d'un modèle dans une expressionspécifiée sur tous les types de données texte et caractère. Il renvoie des zéros si le modèle n'est pastrouvé. Lors de la conversion de SQL Server vers Amazon RDS pour PostgreSQL, AWS SCT remplacele code d'application qui utilise PATINDEX par aws_sqlserver_ext.patindex(<pattern character>,<expression character varying>).

• Dans SQL Server, un type de table défini par l'utilisateur est un type qui représente la définition d'unestructure de table. Vous utilisez un type de table défini par l'utilisateur afin de déclarer les paramètres devaleur de table pour les procédures ou fonctions stockées. Vous pouvez également recourir à un type detable défini par l'utilisateur pour déclarer les variables de table que vous souhaitez utiliser dans un lot oudans le corps d'une procédure ou d'une fonction stockée. AWS SCT reproduit ce type dans PostgreSQLen créant une table temporaire.

Lors de la conversion de SQL Server vers PostgreSQL, AWS SCT convertit les objets du système SQLServer en objets reconnaissables dans PostgreSQL. Le tableau suivant montre la façon dont les objetssystème sont convertis.

Version 1.052


>Cas d'utilisation MS SQLServer

Substitution PostgreSQL

SYS.SCHEMAS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_SCHEMAS

SYS.TABLES AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_TABLES

SYS.VIEWS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_VIEWS

SYS.ALL_VIEWS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_ALL_VIEWS

SYS.TYPES AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_TYPES

SYS.COLUMNS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_COLUMNS

SYS.ALL_COLUMNS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_ALL_COLUMNS

SYS.FOREIGN_KEYS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_FOREIGN_KEYS

SYS.SYSFOREIGNKEYS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_SYSFOREIGNKEYS

SYS.FOREIGN_KEY_COLUMNSAWS_SQLSERVER_EXT.SYS_FOREIGN_KEY_COLUMNS

SYS.KEY_CONSTRAINTS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_KEY_CONSTRAINTS

SYS.IDENTITY_COLUMNS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_IDENTITY_COLUMNS

SYS.PROCEDURES AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_PROCEDURES

SYS.INDEXES AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_INDEXES

SYS.SYSINDEXES AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_SYSINDEXES

SYS.OBJECTS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_OBJECTS

SYS.ALL_OBJECTS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_ALL_OBJECTS

SYS.SYSOBJECTS AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_SYSOBJECTS

SYS.SQL_MODULES AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_SQL_MODULES

SYS.DATABASES AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_DATABASES

INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATAAWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_SCHEMATA

INFORMATION_SCHEMA.VIEWSAWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_VIEWS

INFORMATION_SCHEMA.TABLESAWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_TABLES

INFORMATION_SCHEMA.COLUMNSAWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_COLUMNS

INFORMATION_SCHEMA.CHECK_CONSTRAINTSAWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_CHECK_CONSTRAINTS

INFORMATION_SCHEMA.REFERENTIAL_CONSTRAINTSAWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_REFERENTIAL_CONSTRAINTS

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTSAWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_TABLE_CONSTRAINTS

INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGEAWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_KEY_COLUMN_USAGE

INFORMATION_SCHEMA.CONSTRAINT_TABLE_USAGEAWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_CONSTRAINT_TABLE_USAGE

INFORMATION_SCHEMA.CONSTRAINT_COLUMN_USAGEAWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_CONSTRAINT_COLUMN_USAGE

Version 1.053

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSQL Server vers Amazon RDS SQL Server

>Cas d'utilisation MS SQLServer

Substitution PostgreSQL

INFORMATION_SCHEMA.ROUTINESAWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_ROUTINES

SYS.SYSPROCESSES AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_SYSPROCESSES

sys.system_objects AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_SYSTEM_OBJECTS

Conversion de partitions SQL Server en partitions PostgreSQLversion 10Dans SQL Server, vous créez des partitions avec des fonctions de partition. Lorsque vous convertissez unetable SQL Server divisée en portions en une table PostgreSQL version 10 divisée en portions, vous devezêtre conscient de plusieurs problèmes potentiels :

• SQL Server vous permet de partitionner une table à l'aide d'une colonne sans contrainte NOT NULL.Dans ce cas, toutes les valeurs NULL sont dirigées vers la partition la plus à gauche. PostgreSQL neprend pas en charge les valeurs NULL pour le partitionnement RANGE.

• SQL Server vous permet de créer des clés primaires et uniques pour les tables partitionnées. PourPostgreSQL, vous créez des clés primaires ou uniques pour chaque partition directement. Parconséquent, la contrainte PRIMARY ou UNIQUE KEY doit être supprimée de la table parent lors de lamigration vers PostgreSQL. Les noms de clés qui en résultent sont au format

<original_key_name>_<partition_number>.• SQL Server vous permet de créer une contrainte de clé étrangère à partir de et vers des tables

partitionnées. PostgreSQL ne prend pas en charge les clés étrangères qui référencent des tablespartitionnées. De plus, PostgreSQL ne prend pas en charge les références de clé étrangère à partird'une table partitionnée vers une autre table.

• SQL Server vous permet de créer des index pour les tables partitionnées. Pour PostgreSQL, un indexdoit être créé pour chaque partition directement. Par conséquent, les index doivent être supprimés destables parents lors de la migration vers PostgreSQL. Les noms d'index qui en résultent sont au format<original_index_name>_<partition_number>.

• PostgreSQL ne prend pas en charge les index partitionnés.

Conversion de SQL Server vers Amazon RDS pourSQL ServerÉléments à prendre en compte lors de la migration d'un schéma et de code SQL Server vers Amazon RDSpour SQL Server :

• AWS SCT peut convertir un agent SQL Server afin de fournir des calendriers, des alertes et des tâchessur une base de données Amazon RDS pour une instance de base de données SQL Server. Après laconversion, vous pouvez utiliser une instance de base de données Amazon RDS pour SQL Server avecSQL Server Reporting Service (SSRS), SQL Server Analysis Services (SSAS) et SQL Server IntegrationServices (SSIS).

• Actuellement, Amazon RDS ne prend pas en charge les points de terminaison T-SQL supplémentairesou SQL Server Service Broker qui nécessitent que vous exécutiez la commande CREATE ENDPOINT.

• Amazon RDS offre une prise en charge limitée des serveurs associés. Lors de la conversion du coded'application SQL Server qui utilise des serveurs liés, AWS SCT convertit le code. Toutefois, assurez-vous de vérifier le comportement des objets qui utilisent des serveurs liés avant d'exécuter le codeconverti.

Version 1.054

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation de MySQL comme source

• Always-On est utilisé.• Le rapport d'évaluation AWS SCT fournit des metrics de serveur pour la conversion. Ces metrics sur

votre instance SQL Server sont les suivantes :• La mise en miroir de données est utilisée.• L'envoi de journaux SQL Server est configuré.• Un cluster de basculement est utilisé.• La messagerie de base de données est configurée. Amazon RDS ne prend pas en charge la

messagerie de base de données.• Le service de recherche en texte intégral est utilisé. Amazon RDS pour SQL Server possède une

recherche en texte intégral limitée et ne prend pas en charge les recherches sémantiques.• Data Quality Service (DQS) est installé. Amazon RDS ne prend pas en charge DQS. Nous vous

recommandons donc d'installer SQL Server sur une instance Amazon EC2.

Utilisation de MySQL comme source pour AWSSchema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les schémas et le code de l'application de MySQL vers lescibles suivantes :

• Amazon RDS pour PostgreSQL• Amazon Aurora (PostgreSQL)• Amazon RDS pour MySQL• Amazon Aurora (MySQL)


Rubriques• Privilèges pour MySQL en tant que base de données source (p. 55)• Connexion à MySQL en tant que base de données source (p. 55)

Privilèges pour MySQL en tant que base de donnéessourceLes privilèges requis pour MySQL en tant que source sont répertoriés ci-après :

• SELECT ON *.*• SELECT ON mysql.proc• SHOW VIEW ON *.*

Connexion à MySQL en tant que base de donnéessourceUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à votre base de données source MySQL avec AWSSchema Conversion Tool.

Version 1.055

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à MySQL en tant que source

Pour vous connecter à une base de données source MySQL

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to MySQL (Se connecter à MySQL).

La boîte de dialogue Connect to MySQL s'affiche.

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source MySQL. Utilisez lesinstructions fournies dans le tableau suivant.


Server name Entrez le nom DNS ou l'adresse IP du serveur de la base dedonnées source.



Note


Use SSL Sélectionnez cette option si vous voulez utiliser le protocoleSSL pour vous connecter à la base de données. Fournissez les

Version 1.056

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation de PostgreSQL comme source

Pour ce paramètre Procédez comme suitinformations supplémentaires suivantes, le cas échéant, dansl'onglet SSL :

• Require SSL : Sélectionnez cette option si vous souhaitez vousconnecter au serveur via SSL uniquement.

Note

Si vous choisissez Require SSL et que le serveurne prend pas en charge SSL, vous ne pouvez pasvous connecter au serveur. Si vous ne choisissez pasRequire SSL et que le serveur ne prend pas en chargeSSL, vous pouvez quand même vous connecter auserveur sans utiliser SSL. Pour plus d'informations,consultez Using Secure Connections.

• Verify Server Certificate : Sélectionnez cette option pour vérifierle certificat de serveur en utilisant un référentiel d'approbations.




MySql Driver Path Entrez le chemin d'accès au pilote à utiliser pour vous connecterà la base de données source. Pour plus d'informations, consultez Installation des pilotes de base de données requis (p. 8).




Utilisation de PostgreSQL comme Source pourAWS Schema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les données de PostgreSQL vers les cibles suivantes :

• Amazon RDS pour MySQL• Amazon Aurora (MySQL)• Amazon RDS pour PostgreSQL• Amazon Aurora (PostgreSQL)


Version 1.057

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/secure-connections.html

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSource : PostgreSQL

Rubriques• Privilèges pour PostgreSQL en tant que base de données source (p. 58)• Connexion à PostgreSQL en tant que source (p. 58)

Privilèges pour PostgreSQL en tant que base dedonnées sourceLes privilèges requis pour PostgreSQL en tant que source sont répertoriés ci-après :

• CONNECT ON DATABASE <database_name>• USAGE ON SCHEMA <database_name>• SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA <database_name>• SELECT ON ALL SEQUENCES IN SCHEMA <database_name>

Connexion à PostgreSQL en tant que sourceUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à votre base de données source PostgreSQL avec AWSSchema Conversion Tool.

Pour vous connecter à une base de données source PostgreSQL

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to PostgreSQL (Se connecter àPostgreSQL).

La boîte de dialogue Connect to PostgreSQL s'affiche.

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source PostgreSQL. Utilisez lesinstructions fournies dans le tableau suivant.

Version 1.058

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à PostgreSQL en tant que source




Database Tapez le nom de la base de données PostgreSQL.


Note







PostgreSQL Driver Path Entrez le chemin d'accès au pilote à utiliser pour vous connecterà la base de données source. Pour plus d'informations, consultez Installation des pilotes de base de données requis (p. 8).




Version 1.059

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation d'IBM Db2 LUW comme source

Utilisation d'IBM Db2 LUW comme source pourAWS Schema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les données depuis Db2 LUW vers les cibles suivantes. AWSSCT prend en charge Db2 LUW versions 9.1, 9.5, 9.7, 10.1, 10.5 et 11.1 en tant que source.

• Amazon RDS pour MySQL• Amazon Aurora avec compatibilité MySQL• Amazon RDS pour PostgreSQL• Amazon Aurora avec compatibilité PostgreSQL

Autorisations nécessaires lors de l'utilisation de Db2LUW en tant que sourceLes privilèges dont vous avez besoin pour vous connecter à une base de données DB2LUW, pour vérifierles privilèges disponibles et lire les métadonnées de schéma pour une source sont répertoriés ci-après :

• Privilège requis pour établir une connexion :

GRANT CONNECT ON DATABASE TO USER min_privs;• Privilège requis pour exécuter les instructions SQL :

GRANT EXECUTE ON PACKAGE NULLID.SYSSH200 TO USER MIN_PRIVS;• Privilèges requis pour obtenir les informations au niveau de l'instance :

• GRANT EXECUTE ON FUNCTION SYSPROC.ENV_GET_INST_INFO TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSIBMADM.ENV_INST_INFO TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSIBMADM.ENV_SYS_INFO TO USER MIN_PRIVS;

• Privilèges requis pour vérifier les privilèges accordés par le biais de rôles, de groupes et d'autorités :• GRANT EXECUTE ON FUNCTION SYSPROC.AUTH_LIST_AUTHORITIES_FOR_AUTHID TO USER

MIN_PRIVS;• GRANT EXECUTE ON FUNCTION SYSPROC.AUTH_LIST_GROUPS_FOR_AUTHID TO USER

MIN_PRIVS;• GRANT EXECUTE ON FUNCTION SYSPROC.AUTH_LIST_ROLES_FOR_AUTHID TO USER

MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSIBMADM.PRIVILEGES TO USER MIN_PRIVS;

• Privilèges requis sur les catalogues et tables système :• GRANT SELECT ON SYSCAT.ATTRIBUTES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.CHECKS TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.COLIDENTATTRIBUTES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.COLUMNS TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.DATAPARTITIONEXPRESSION TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.DATAPARTITIONS TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.DATATYPEDEP TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.DATATYPES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.HIERARCHIES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.INDEXCOLUSE TO USER MIN_PRIVS;Version 1.0

60

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSource : Db2 LUW

• GRANT SELECT ON SYSCAT.INDEXES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.INDEXPARTITIONS TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.KEYCOLUSE TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.MODULEOBJECTS TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.MODULES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.NICKNAMES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.PERIODS TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.REFERENCES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.ROUTINEPARMS TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.ROUTINES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.ROWFIELDS TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.SCHEMATA TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.SEQUENCES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.TABCONST TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.TABLES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.TRIGGERS TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.VARIABLEDEP TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.VARIABLES TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSCAT.VIEWS TO USER MIN_PRIVS;• GRANT SELECT ON SYSIBM.SYSDUMMY1 TO USER MIN_PRIVS;

• Pour exécuter des instructions SQL, le compte utilisateur a besoin d'un privilège pour utiliser au moinsl'une des charges de travail activées dans la base de données. Si aucune des charges de travailn'est affectée à l'utilisateur, vérifiez que la charge de travail utilisateur par défaut est accessible parl'utilisateur :

GRANT USAGE ON WORKLOAD SYSDEFAULTUSERWORKLOAD TO USER MIN_PRIVS;

Pour exécuter des requêtes, vous devez créer des espaces de table temporaires pour le système avec unetaille de page de 8 k, 16 k et 32 k, si elles n'existent pas déjà. Pour créer les espaces de table temporaires,exécutez les scripts suivants.

CREATE BUFFERPOOL BP8K IMMEDIATE ALL DBPARTITIONNUMS SIZE AUTOMATIC NUMBLOCKPAGES 0 PAGESIZE 8K; CREATE SYSTEM TEMPORARY TABLESPACE TS_SYS_TEMP_8K PAGESIZE 8192 BUFFERPOOL BP8K; CREATE BUFFERPOOL BP16K IMMEDIATE ALL DBPARTITIONNUMS SIZE AUTOMATIC NUMBLOCKPAGES 0 PAGESIZE 16K; CREATE SYSTEM TEMPORARY TABLESPACE TS_SYS_TEMP_BP16K PAGESIZE 16384 BUFFERPOOL BP16K; CREATE BUFFERPOOL BP32K

Version 1.061

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à Db2 LUW en tant que source

IMMEDIATE ALL DBPARTITIONNUMS SIZE AUTOMATIC NUMBLOCKPAGES 0 PAGESIZE 32K; CREATE SYSTEM TEMPORARY TABLESPACE TS_SYS_TEMP_BP32K PAGESIZE 32768 BUFFERPOOL BP32K;

Connexion à une source Db2 LUWUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à votre base de données source Db2 LUW avec AWSSchema Conversion Tool.

Pour vous connecter à une base de données source Db2 LUW

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to Source DB2 LUW (Se connecter à unebase de données source DB2 LUW).

La boîte de dialogue Connect to DB2 LUW (Se connecter à DB2 LUW) s'affiche.

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source Db2 LUW. Utilisez lesinstructions fournies dans le tableau suivant.




Version 1.062

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à Db2 LUW en tant que source


Database Entrez le nom de la base de données Db2 LUW.


Note




• Trust Store : Emplacement d'un référentiel d'approbationscontenant des certificats. Vous devez ajouter cet emplacementdans les paramètres globaux (Global Settings) avant qu'iln'apparaisse ici.


Pour plus d'informations sur la prise en charge de SSL pour Db2LUW, consultez la section Configurer les options de sécurité desconnexions.


Chemin d'accès au pilote DB2LUW

Entrez le chemin d'accès au pilote à utiliser pour vous connecterà la base de données source. Pour plus d'informations, consultez Installation des pilotes de base de données requis (p. 8).




Version 1.063

https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/connecting-ssl-support.html


AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurDB2LUW vers PostgreSQL

Conversion de DB2 LUW vers Amazon RDS pourPostgreSQL ou Amazon Aurora (PostgreSQL)Lorsque vous migrez IBM Db2 LUW vers PostgreSQL, AWS SCT peut convertir diverses instructions dedéclenchement utilisées avec Db2 LUW. Il s'agit notamment des instructions de déclenchement suivantes :

• Événements à déclencheur – Les événements INSERT, UPDATE et DELETE spécifient que l'actiondéclenchée s'exécute chaque fois que l'événement est appliqué à la table de l'objet ou à la vue de l'objet.Vous pouvez spécifier n'importe quelle combinaison d'événements INSERT, DELETE et UPDATE,mais vous ne pouvez spécifier chaque événement qu'une seule fois. AWS SCT prend en charge lesévénements déclencheurs simples et multiples. Concernant les événements, PostgreSQL possèdequasiment les mêmes fonctionnalités.

• Événement OF COLUMN – Vous pouvez spécifier un nom de colonne à partir d'une table de base. Ledéclencheur est activé uniquement par la mise à jour d'une colonne qui est identifiée dans la colonne desnoms de liste. PostgreSQL possède les mêmes fonctionnalités.

• Déclencheurs d'instruction – Ces déclencheurs indiquent que l'action déclenchée n'est appliquéequ'une seule fois pour l'ensemble de l'instruction. Vous ne pouvez pas spécifier ce type de granularitéde déclencheur pour un déclencheur BEFORE ou un déclencheur INSTEAD OF. Si cette valeur estspécifiée, un déclencheur UPDATE ou DELETE est activé, même si aucune ligne n'est affectée.PostgreSQL possède également cette fonctionnalité et la déclaration de déclenchement pour lesdéclencheurs d'instruction est identique pour PostgreSQL et Db2 LUW.

• Clauses de référencement – Elles spécifient les noms de corrélation pour les variables de transition etles noms de table pour les tables de transition. Les noms de corrélation identifient une ligne spécifiquedans l'ensemble des lignes affectées par l'opération SQL de déclenchement. Les noms de tableidentifient l'ensemble complet des lignes affectées. Chaque ligne affectée par une opération SQL dedéclenchement est disponible pour l'action déclenchée en identifiant les colonnes avec les noms decorrélation spécifiés. PostgreSQL ne prend pas en charge cette fonctionnalité, et utilise uniquement unnom de corrélation NOUVEAU ou ANCIEN.

• Déclencheurs INSTEAD OF – AWS SCT les prend en charge.

Conversion de tables partitionnées DB2 LUW en tablespartitionnées PostgreSQL version 10AWS SCT peut convertir des tables Db2 LUW en tables partitionnées PostgreSQL 10. Il existe plusieursrestrictions lors de la conversion d'une table partitionnée Db2 LUW en PostgreSQL :

• Vous pouvez créer une table partitionnée avec une colonne acceptant la valeur null dans Db2 LUW, etvous pouvez spécifier une partition pour stocker les valeurs NULL. Cependant, PostgreSQL ne prend pasen charge les valeurs NULL pour le partitionnement RANGE.

• Db2 LUW peut utiliser une clause INCLUSIVE ou EXCLUSIVE pour définir des valeursde limite de plage. PostgreSQL prend uniquement en charge INCLUSIVE pour une limitede début et EXCLUSIVE pour une limite de fin. Le nom de partition converti est au format<nom_table_origine>_<nom_partition_origine>.

• Vous pouvez créer des clés primaires ou uniques pour les tables partitionnées dans Db2 LUW. PourPostgreSQL, vous devez une clé primaire ou unique pour chaque partition directement. Les contraintesde clé primaire ou unique doivent être supprimées de la table parent. Le nom de clé converti est auformat <nom_clé_origine>_<nom_partition_origine>.

• Vous pouvez créer une contrainte de clé étrangère depuis et vers une table partitionnée dans Db2LUW. Cependant, PostgreSQL ne prend pas en charge les références de clé étrangère dans les tablespartitionnées. PostgreSQL ne prend pas non plus en charge les références de clé étrangère à partird'une table partitionnée vers une autre table.

Version 1.064

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation d'Amazon Redshift comme source

• Vous pouvez créer un index sur une table partitionnée dans Db2 LUW. Cependant, pour PostgreSQL,vous devez un index pour chaque partition directement. Les index doivent être supprimés de la tableparent. Le nom d'index converti est au format <nom_index_origine>_<nom_partition_origine>.

• Vous devez définir des déclencheurs de ligne sur les partitions individuelles, et non sur la tablepartitionnée. Les déclencheurs doivent être supprimés de la table parent. Le nom de déclencheurconverti est au format <nom_déclencheur_origine>_<nom_partition_origine>.

Utilisation d'Amazon Redshift comme source pourAWS Schema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les données d'Amazon Redshift vers les cibles suivantes :

• Amazon Redshift

Privilèges pour utiliser Amazon Redshift en tant quebase de données sourceLes privilèges requis pour utiliser Amazon Redshift comme source sont répertoriés ci-après :

• USAGE ON SCHEMA <schema_name>• SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA <schema_name>• SELECT ON PG_CATALOG.PG_STATISTIC• SELECT ON SVV_TABLE_INFO• SELECT ON TABLE STV_BLOCKLIST• SELECT ON TABLE STV_TBL_PERM

Connexion à Redshift en tant que sourceUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à votre base de données source Amazon Redshift avecAWS Schema Conversion Tool.

Pour vous connecter à une base de données source Amazon Redshift

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to Source Amazon Redshift (Se connecter àAmazon Redshift en tant que source).

La boîte de dialogue Connect to Amazon Redshift (Se connecter à Amazon Redshift) s'affiche.

Version 1.065

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à Redshift en tant que source

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source Amazon Redshift. Utilisez lesinstructions fournies dans le tableau suivant.




Database Entrez le nom de la base de données Amazon Redshift.


Note




Version 1.066

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation d'Oracle Data Warehouse comme source

Pour ce paramètre Procédez comme suit• Trust Store : Emplacement d'un référentiel d'approbations

contenant des certificats. Vous devez ajouter cet emplacementdans les paramètres globaux (Global Settings) avant qu'iln'apparaisse ici.


Pour plus d'informations sur la prise en charge de SSL pourAmazon Redshift, consultez la section Configurer les options desécurité des connexions.


Redshift Driver Path Entrez le chemin d'accès au pilote à utiliser pour vous connecterà la base de données source. Pour plus d'informations, consultez Installation des pilotes de base de données requis (p. 8).




Utilisation d'Oracle Data Warehouse comme sourcepour AWS Schema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les données d'Oracle DW vers Amazon Redshift.

connexion à une source, connexion à une cible, informations de référence, autorisations

Privilèges pour Oracle Data Warehouse en tant quesourceLes privilèges requis pour l'entrepôt de données Oracle en tant que source sont répertoriés ci-après :

• connect• select_catalog_role• select any dictionary

Version 1.067



AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à OracleDW en tant que source

Connexion à OracleDW en tant que sourceUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à votre base de données source d'entrepôt de donnéesOracle avec AWS Schema Conversion Tool.

Pour vous connecter à une base de données source d'entrepôt de données Oracle

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to Oracle DW (Se connecter à Oracle DW).

La boîte de dialogue Connect to Oracle s'affiche.

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source d'entrepôt de données Oracle.Utilisez les instructions fournies dans le tableau suivant.


Type Choisissez le type de connexion à la base de données. Selonle type choisi, fournissez les informations complémentairessuivantes :

• SID• Server name : Nom DNS ou adresse IP du serveur de votre


base de données source.• Oracle SID : ID du système Oracle (SID). Pour trouver le

SID Oracle, soumettez la requête suivante à votre base dedonnées Oracle :

Version 1.068

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à OracleDW en tant que source

Pour ce paramètre Procédez comme suitSELECT sys_context('userenv','instance_name')AS SID FROM dual;

• Service Name• Server name : Nom DNS ou adresse IP du serveur de votre


base de données source.• Service Name : Nom du service Oracle auquel se connecter.

• TNS Alias• TNS file path : Chemin d'accès au fichier qui contient les

informations de connexion de nom TNS (TransparentNetwork Substrate).

• TNS file path : Alias TNS de ce fichier à utiliser pour vousconnecter à la base de données source.

• TNS Connect Identifier• TNS identifier : Identificateur des informations de connexion

TNS inscrites.


Note



• SSL Authentication : Sélectionnez cette option pour utiliserl'authentification SSL pour la connexion.



• Key Store : Emplacement d'un magasin de clés contenant uneclé privée et des certificats. Cette valeur est obligatoire si SSLAuthentication est sélectionné. Sinon, elle est facultative.

• Trust Store Password : Mot de passe du magasin de clés. Cettevaleur est obligatoire si SSL Authentication est sélectionné.Sinon, elle est facultative.

Version 1.069

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation de Teradata comme source



Oracle Driver Path Entrez le chemin d'accès au pilote à utiliser pour vous connecterà la base de données source. Pour plus d'informations, consultez Installation des pilotes de base de données requis (p. 8).




Utilisation de Teradata comme source pour AWSSchema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les données de Teradata vers Amazon Redshift.

Privilèges pour Teradata en tant que sourceLes privilèges requis pour Teradata en tant que source sont répertoriés ci-après :

• SELECT ON DBC

Connexion à Teradata en tant que sourceUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à votre base de données source Teradata avec AWSSchema Conversion Tool.

Pour vous connecter à une base de données source Teradata

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to Teradata (Se connecter à Teradata).

La boîte de dialogue Connect to Teradata s'affiche.

Version 1.070

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à Teradata en tant que source

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source Teradata. Utilisez lesinstructions fournies dans le tableau suivant.




Database Tapez le nom de la base de données Teradata.


Note



Version 1.071

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à Teradata en tant que source


Encrypt Data Sélectionnez cette option si vous souhaitez chiffrer les donnéesque vous échangez avec la base de données.

Teradata Driver Path Entrez le chemin d'accès au pilote à utiliser pour vous connecterà la base de données source. Pour plus d'informations, consultez Installation des pilotes de base de données requis (p. 8).




Utilisation de l'authentification LDAP avec une source TeradataPour configurer l'authentification LDAP (Lightweight Directory Access Protocol) pour les utilisateursTeradata qui exécutent Microsoft Active Directory sous Windows, utilisez la procédure suivante.

Dans les exemples de la procédure, le domaine Active Directory est test.local.com. Le serveurWindows est DC et il est configuré avec les paramètres par défaut. Le compte utilisateur créé dans ActiveDirectory est test_ldap et utilise le mot de passe test_ldap.

1. Dans le répertoire /opt/teradata/tdat/tdgss/site, modifiez le fichierTdgssUserConfigFile.xml. Modifiez la section LDAP comme suit.

AuthorizationSupported="no"

LdapServerName="DC.test.local.com"LdapServerPort="389"LdapServerRealm="test.local.com"LdapSystemFQDN="dc= test, dc= local, dc=com"LdapBaseFQDN="dc=test, dc=local, dc=com"

Appliquez les modifications en exécutant la configuration comme suit.

#cd /opt/teradata/tdgss/bin#./run_tdgssconfig

2. Testez la configuration en exécutant la commande suivante.

# /opt/teradata/tdat/tdgss/14.10.03.01/bin/tdsbind -u test_ldap -w test_ldap

La sortie doit ressembler à ce qui suit.

LdapGroupBaseFQDN: dc=Test, dc=local, dc=comLdapUserBaseFQDN: dc=Test, dc=local, dc=comLdapSystemFQDN: dc= test, dc= local, dc=comLdapServerName: DC.test.local.comLdapServerPort: 389LdapServerRealm: test.local.comLdapClientUseTls: noLdapClientTlsReqCert: never

Version 1.072

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation de Netezza comme source

LdapClientMechanism: SASL/DIGEST-MD5LdapServiceBindRequired: noLdapClientTlsCRLCheck: noneLdapAllowUnsafeServerConnect: yesUseLdapConfig: noAuthorizationSupported: noFQDN: CN=test, CN=Users, DC=Anthem, DC=local, DC=comAuthUser: ldap://DC.test.local.com:389/CN=test1,CN=Users,DC=test,DC=local,DC=comDatabaseName: testService: tdsbind

3. Redémarrez TPA à l'aide de la commande suivante.

#tpareset -f "use updated TDGSSCONFIG GDO"

4. Créez le même utilisateur dans la base de données Teradata que dans Active Directory, commeindiqué ci-dessous.

CREATE USER test_ldap AS PERM=1000, PASSWORD=test_ldap;GRANT LOGON ON ALL TO test WITH NULL PASSWORD;

Si vous modifiez le mot de passe utilisateur dans Active Directory pour votre utilisateur LDAP, vous devezspécifier ce nouveau mot de passe lors de la connexion à Teradata en mode LDAP. En mode par défaut(DEFAULT), vous devez toujours vous connecter à Teradata LDAP avec le nom d'utilisateur LDAP et unmot de passe.

Utilisation de Netezza comme source pour AWSSchema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les données de Netezza vers Amazon Redshift.

Privilèges pour Netezza en tant que sourceLes privilèges requis pour Netezza en tant que source sont répertoriés ci-après :

• SELECT ON SYSTEM.DEFINITION_SCHEMA.SYSTEM VIEW• SELECT ON SYSTEM.DEFINITION_SCHEMA.SYSTEM TABLE• SELECT ON SYSTEM.DEFINITION_SCHEMA.MANAGEMENT TABLE• LIST ON <database_name>• LIST ON <database_name>.ALL.TABLE• LIST ON <database_name>.ALL.EXTERNAL TABLE• LIST ON <database_name>.ALL.VIEW• LIST ON <database_name>.ALL.MATERIALIZED VIEW• LIST ON <database_name>.ALL.PROCEDURE• LIST ON <database_name>.ALL.SEQUENCE• LIST ON <database_name>.ALL.FUNCTION• LIST ON <database_name>.ALL.AGGREGATE

Version 1.073

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à Netezza en tant que source

Connexion à Netezza en tant que sourceUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à votre base de données source Netezza avec AWSSchema Conversion Tool.

Pour vous connecter à une base de données source Netezza

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to Netezza (Se connecter à Netezza).

La boîte de dialogue Connect to Netezza s'affiche.

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source Netezza. Utilisez lesinstructions fournies dans le tableau suivant.





Note

AWS SCT ne se sert du mot de passe pour se connecterà votre base de données source que lorsque vous créezvotre projet ou choisissez l'option Connect to source(Se connecter à source) dans un projet, où sourcecorrespond à votre base de données source. Pour éviterd'exposer le mot de passe de votre base de donnéessource, AWS SCT ne stocke pas le mot de passe. Sivous fermez et rouvrez votre projet AWS SCT, vous êtes

Version 1.074

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation de Greenplum comme source

Pour ce paramètre Procédez comme suitinvité à entrer le mot de passe pour vous connecter à labase de données source, si nécessaire.


Chemin d'accès au piloteNetezza





Utilisation de Greenplum comme source pour AWSSchema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les données de Greenplum vers Amazon Redshift.

Privilèges pour Greenplum en tant que sourceLes privilèges requis pour Greenplum en tant que source sont répertoriés ci-après :

• CONNECT ON DATABASE <database_name>• USAGE ON SCHEMA <schema_name>

Connexion à Greenplum en tant que sourceUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à votre base de données source Greenplum avec AWSSchema Conversion Tool.

Pour vous connecter à une base de données source Greenplum

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to Greenplum (Se connecter à Greenplum).

La boîte de dialogue Connect to Greenplum s'affiche.

Version 1.075

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à Greenplum en tant que source

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source Greenplum. Utilisez lesinstructions fournies dans le tableau suivant.




Database Entrez le nom de la base de données Greenplum.


Note




Version 1.076

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation de Vertica comme source

Pour ce paramètre Procédez comme suit• Trust Store : Emplacement d'un référentiel d'approbations

contenant des certificats.• Trust Store Password : Mot de passe du référentiel

d'approbations.


Chemin d'accès au piloteGreenplum





Utilisation de Vertica comme source pour AWSSchema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les données de Vertica vers Amazon Redshift.

Privilèges pour Vertica en tant que sourceLes privilèges requis pour Vertica en tant que source sont répertoriés ci-après :

• USAGE ON SCHEMA <schema_name>• USAGE ON SCHEMA PUBLIC• GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA <schema_name>• SELECT ON ALL SEQUENCES IN SCHEMA <schema_name>• EXECUTE ON ALL FUNCTIONS IN SCHEMA <schema_name>• EXECUTE ON PROCEDURE <schema_name.procedure_name(procedure_signature)>

Connexion à Vertica en tant que sourceUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à votre base de données source Vertica avec AWSSchema Conversion Tool.

Pour vous connecter à une base de données source Vertica

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to Vertica (Se connecter à Vertica).

Version 1.077

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à Vertica en tant que source

La boîte de dialogue Connect to Vertica s'affiche.

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source Vertica. Utilisez les instructionsfournies dans le tableau suivant.




Database Tapez le nom de la base de données Vertica.


Note


Version 1.078

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation de SQL Server comme source



• Trust Store : Un référentiel d'approbations que vous configurezdans les paramètres globaux.

• Key Store : Un magasin de clés que vous configurez dans lesparamètres globaux.


Chemin d'accès au piloteVertica





Utilisation de Microsoft SQL Server DW commesource pour AWS Schema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour convertir les données d'un entrepôt de données Microsoft SQL Serververs Amazon Redshift.

Privilèges pour l'entrepôt de données Microsoft SQLServer en tant que sourceLes privilèges requis pour l'entrepôt de données Microsoft SQL Server en tant que source sont répertoriésci-après :

• VIEW DEFINITION• VIEW DATABASE STATE• SELECT ON SCHEMA :: <schema_name>

Répétez l'octroi pour chaque base de données dont vous convertissez le schéma.

En outre, accordez les privilèges suivants et exécutez l'octroi sur la base de données principale :

• VIEW SERVER STATE

Version 1.079

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à SQLServerDW en tant que source

Connexion à SQLServerDW en tant que sourceUtilisez la procédure suivante pour vous connecter à une base de données source d'entrepôt de donnéesMicrosoft SQL Server avec AWS Schema Conversion Tool.

Pour vous connecter une base de données source d'entrepôt de données Microsoft SQL Server

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez Connect to Microsoft SQL Server DW (Se connecterà Microsoft SQL Server DW).

La boîte de dialogue Connect to Microsoft SQL Server DW s'affiche.

2. Fournissez les informations de connexion à la base de données source d'entrepôt de donnéesMicrosoft SQL Server. Utilisez les instructions fournies dans le tableau suivant.


Server name Entrez le nom du service DNS (Domain Name Service) oul'adresse IP du serveur de la base de données source.


Instance name Tapez le nom de l'instance de la base de données SQL Server.Pour trouver le nom de l'instance, exécutez la requête SELECT@@servername; sur la base de données SQL Server.


Version 1.080

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConnexion à SQLServerDW en tant que source


Note


Use SSL Sélectionnez cette option si vous voulez utiliser le protocoleSSL (Secure Sockets Layer) pour vous connecter à la base dedonnées. Fournissez les informations supplémentaires suivantes,le cas échéant, dans l'onglet SSL :

• Trust Server Certificate : Sélectionnez cette option pourapprouver le certificat de serveur.

• Trust Store : Un référentiel d'approbations que vous configurezdans les paramètres globaux.


Sql Server Driver Path Entrez le chemin d'accès au pilote à utiliser pour vous connecterà la base de données source. Pour plus d'informations, consultez Installation des pilotes de base de données requis (p. 8).




Version 1.081

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurRapports d'évaluation de migration

Création de rapports de conversionLorsque vous envisagez une conversion de base de données, il est utile de créer des rapports pour vousaider à comprendre ce que cela implique. Vous pouvez créer des rapports avec AWS Schema ConversionTool.

Vous pouvez utiliser AWS SCT pour créer un rapport d'évaluation de migration de base de données. Cerapport comporte un résumé de vos tâches de conversion de schéma et les détails des éléments qui nepeuvent pas être convertis automatiquement vers votre base de données cible. Vous pouvez utiliser cerapport pour évaluer le volume du projet qui peut être réalisé à l'aide d'AWS Schema Conversion Tool,ainsi que ce dont vous avez encore besoin pour terminer la conversion. Pour créer un rapport d'évaluation,utilisez Create Report (Créer un rapport) dans le menu contextuel (clic droit) de la base de données dansAWS SCT.

Rubriques• Création de rapports d'évaluation avec AWS Schema Conversion Tool (p. 82)• Création de rapports de migration avec l'application Workload Qualification Framework (p. 86)

Création de rapports d'évaluation avec AWSSchema Conversion Tool

Le rapport d'évaluation de migration de base de données est un composant important généré par AWSSchema Conversion Tool pour vous aider à convertir votre schéma. Le rapport résume toutes les tâchesde conversion de schémas et détaille les éléments de l'action de schéma qui ne peuvent pas être convertisau moteur de base de données de votre instance DB cible. Vous pouvez consulter le rapport dansl'application. Pour ce faire, exportez-le sous la forme d'un fichier CSV (comma-separated value) ou PDF.

Le rapport d'évaluation de migration comprend les éléments suivants :

• Une synthèse• Une évaluation de licence• Un support cloud, indiquant tous les fonctions de la base de données source non disponibles sur la cible.• La configuration matérielle source actuelle• Des recommandations, y compris la conversion d'objets serveur, des suggestions de sauvegarde et les

modifications de serveur liées

Le rapport inclut des informations sur une instance de base de données Amazon RDS si vous avezsélectionné Amazon RDS comme cible, y compris les éléments suivants :

• La taille de stockage actuellement utilisée et la taille de stockage maximale pour l'instance de base dedonnées.

• Le nombre actuel de bases de données sur l'instance de base de données et le nombre maximal debases de données autorisées sur l'instance de base de données.

• Une liste des services de base de données et des objets de serveur qui ne sont pas disponibles surl'instance de base de données.

• Une liste des bases de données qui participent actuellement à la réplication. Amazon RDS ne prend pasen charge la réplication.

Ce rapport comprend également des estimations des efforts qui devront être fournis pour écrire le codeéquivalent pour votre instance de base de données cible qui ne peut pas être converti automatiquement.

Version 1.082

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation d'un rapport d'évaluation

de migration de la base de données

Ce champ Estimated Complexity (Complexité estimée) est exporté dans la version PDF du rapportd'évaluation, mais il n'est pas inclus dans la version CSV.

Si vous utilisez AWS SCT pour migrer votre schéma existant vers une instance de base de donnéesAmazon RDS, le rapport peut vous aider à analyser les exigences requises pour la migration vers le cloudAWS et la modification de votre type de licence.

Vous trouverez plus de détails dans les rubriques suivantes :

Rubriques• Création d'un rapport d'évaluation de migration de la base de données (p. 83)• Affichage du rapport d'évaluation (p. 84)• Enregistrement du rapport d'évaluation (p. 85)

Création d'un rapport d'évaluation de migration de labase de donnéesUtilisez la procédure suivante pour créer un rapport d'évaluation de la migration de base de données.

Pour créer un rapport d'évaluation de migration de base de données

1. Dans le volet gauche qui affiche le schéma de votre base de données source, choisissez l'objet deschéma pour lequel vous souhaitez créer un rapport d'évaluation.

2. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) pour l'objet, puis choisissez Create Report.

Version 1.083

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurAffichage du rapport d'évaluation

Affichage du rapport d'évaluationAprès avoir créé un rapport d'évaluation, la vue de ce dernier s'ouvre et affiche les onglets suivants :

• Summary (Résumé)• Action Items (Éléments d'action)

L'onglet Summary (Résumé) affiche les éléments qui ont été convertis automatiquement ou qui n'ont pasété convertis.

L'onglet Action Items (Éléments d'action) affiche les éléments qui ne peuvent pas être convertisautomatiquement, ainsi que des recommandations sur ce qu'il convient de faire dans ce cas.

Rubriques• Récapitulatif du rapport d'évaluation (p. 84)• Elément d'action du rapport d'évaluation (p. 85)

Récapitulatif du rapport d'évaluationL'onglet Summary affiche un récapitulatif du rapport d'évaluation de migration de base de données. Ilindique les éléments qui ont été convertis automatiquement et ceux qui ne l'ont pas été.

En ce qui concerne les éléments du schéma qui ne peuvent pas être convertis automatiquement pour lemoteur de base de données cible, ce récapitulatif comprend une estimation de l'effort nécessaire pour créerdes éléments de schéma dans votre instance DB cible équivalents à ceux présents dans votre source.

Version 1.084

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurEnregistrement du rapport d'évaluation

Ce rapport classe le temps estimé pour convertir ces éléments de schéma de la façon suivante :

• Simple – Actions qui peuvent être exécutées en moins d'une heure.• Moyen – Actions plus complexes qui peuvent être exécutées en une à quatre heures.• Important – Actions très complexes dont l'exécution prendra plus de quatre heures.

La section Évaluation de licence et prise en charge du cloud contient des informations sur le déplacementde votre schéma de base de données sur site existant vers une instance de base de données AmazonRDS qui exécute le même moteur. Par exemple, si vous voulez modifier les types de licence, cette sectiondu rapport vous indique quelles fonctions de votre base de données actuelle doivent être supprimées.

Elément d'action du rapport d'évaluationL'affichage de rapport d'évaluation comprend également un onglet Action Items. Cet onglet contient la listedes éléments qui ne peuvent pas être convertis automatiquement dans le moteur de base de données devotre instance de base de données Amazon RDS cible. Si vous sélectionnez un élément d'action dans laliste, AWS SCT met en évidence l'élément de votre schéma auquel s'applique l'élément d'action.

Le rapport contient également des recommandations sur la manière de convertir manuellement l'élémentde schéma. Pour plus d'informations sur la façon de gérer les conversions manuelles, consultez Gestiondes conversions manuelles dans AWS Schema Conversion Tool (p. 94).

Enregistrement du rapport d'évaluationVous pouvez enregistrer une copie locale du rapport d'évaluation de la migration de la base de donnéesdans un fichier PDF ou un fichier de valeurs séparées par des virgules (CSV). Le fichier CSV contientuniquement des informations sur l'élément d'action. Le fichier PDF contient les informations sur lerécapitulatif et les éléments d'action, comme illustré dans l'exemple suivant.

Version 1.085

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurRapports de migration WQF

Création de rapports de migration avec l'applicationWorkload Qualification Framework

Nous ne fournissons plus l'outil AWS Workload Qualification Framework (AWS WQF) en téléchargement.Si vous avez besoin d'aide pour évaluer une migration vers AWS avec WQF, nous vous recommandonsd'ouvrir une demande de support. Nous pouvons collaborer avec vous directement pour faire en sorte quece processus fonctionne pour vous.

Comme toujours, si vous avez des questions, n'hésitez pas à nous contacter à https://aws.amazon.com/contact-us/?nc1=f_m.

Version 1.086

https://aws.amazon.com/contact-us/?nc1=f_m

https://aws.amazon.com/contact-us/?nc1=f_m


Conversion des schémas de basede données à l'aide d'AWS SchemaConversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) pour convertir vos schémas de base dedonnées existants d'un moteur de base de données en un autre. La conversion d'une base de donnéesà l'aide de l'interface utilisateur AWS SCT est relativement simple, mais vous devez prendre en compteplusieurs éléments avant d'effectuer la conversion.

Par exemple, vous pouvez utiliser AWS SCT pour effectuer les opérations suivantes :

• Vous pouvez également utiliser AWS SCT pour copier un schéma de base de données sur site existantvers une instance de base de données Amazon RDS qui exécute le même moteur. Cette fonctionvous permet d'analyser les économies de coûts potentielles en cas de déplacement vers le cloud et dechangement de votre type de licence.

• Dans certains cas, les fonctionnalités de base de données ne peuvent pas être converties enfonctionnalités Amazon RDS équivalentes. Si vous hébergez et gérez vous-même une base de donnéessur la plateforme Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) vous pouvez imiter ces fonctionnalitésen remplaçant les services AWS par ces dernières.

• AWS SCT automatise une grande partie du processus de conversion de votre schéma de base dedonnées OLTP (traitement de transaction en ligne) en instance de base de données MySQL AmazonRelational Database Service (Amazon RDS), en cluster de base de données Amazon Aurora ou eninstance de base de données PostgreSQL. Les moteurs de base de données source et cible contiennentde nombreuses caractéristiques et fonctions, et AWS SCT tente de créer un schéma équivalent dansvotre instance de base de données Amazon RDS dans la mesure du possible. Si aucune conversiondirecte n'est possible, AWS SCT fournit une liste des actions possibles que vous pouvez effectuer.

Cette section comprend les rubriques suivantes:

Rubriques• Création de règles de mappage dans AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) (p. 88)• Conversion de votre schéma à l'aide de AWS Schema Conversion Tool (p. 90)• Gestion des conversions manuelles dans AWS Schema Conversion Tool (p. 94)• Mise à jour et actualisation de votre schéma converti dans AWS Schema Conversion Tool (p. 95)• Enregistrement et application de votre schéma converti dans AWS Schema Conversion Tool (p. 96)• Comparaison de schémas de base de données (p. 99)• Recherche d'objets transformés associés (p. 100)

AWS SCT prend en charge les conversions OLTP suivantes.

Base de données source Base de données cible sur Amazon RDS

Microsoft SQL Server (version 2008 ou ultérieure) Amazon Aurora (MySQL ou PostgreSQL),Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL

MySQL (version 5.5 ou ultérieure) Amazon Aurora (PostgreSQL), MySQL,PostgreSQL

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation de règles de mappage

Base de données source Base de données cible sur Amazon RDSVous pouvez migrer le schéma et les donnéesde MySQL vers un cluster de base de donnéesAmazon Aurora (MySQL) sans utiliser AWS SCT.Pour plus d'informations, consultez la section Migration de données vers un cluster de bases dedonnées Amazon Aurora.

Oracle (version 10.2 ou ultérieure) Amazon Aurora (MySQL ou PostgreSQL), MySQL,Oracle, PostgreSQL

PostgreSQL (version 9.1 ou ultérieure) Amazon Aurora (MySQL), MySQL, PostgreSQL

DB2 LUW (versions 9.5, 9.7, 10.5 et 11.1) Amazon Aurora (MySQL ou PostgreSQL), MySQL,PostgreSQL

Si vous voulez convertir un schéma d'entrepôt de données, consultez Conversion des schémas d'entrepôtde données en Amazon Redshift à l'aide de AWS Schema Conversion Tool (p. 101).

Pour convertir votre schéma de base de données vers Amazon RDS, effectuez les étapes généralessuivantes. Chaque étape est un lien qui renvoie vers une section donnant de plus amples informations.

• Création de règles de mappage dans AWS Schema Conversion Tool (p. 104) – Avant de convertirvotre schéma avec AWS SCT, vous pouvez définir des règles qui changent le type de données descolonnes, déplacent des objets d'un schéma vers un autre et modifient les noms des objets.

• Conversion de votre schéma à l'aide de AWS Schema Conversion Tool (p. 90) – AWS SCT crée uneversion locale du schéma converti pour vous permettre de le vérifier, mais il ne l'applique pas à votreinstance de base de données cible tant que vous n'êtes pas prêt.

• Création de rapports d'évaluation avec AWS Schema Conversion Tool (p. 82) – AWS SCT crée unrapport d'évaluation de la migration de base de données qui détaille les éléments de schéma qui nepeuvent pas être convertis automatiquement. Vous pouvez utiliser ce rapport pour identifier où vous avezbesoin de créer un schéma de votre instance de base de données Amazon RDS compatible avec votrebase de données source.

• Gestion des conversions manuelles dans AWS Schema Conversion Tool (p. 94) – Si vous avezdes éléments de schéma qui ne peuvent pas être convertis automatiquement, deux choix s'offrent àvous : mettre à jour le schéma source, puis relancer la conversion, ou créer des éléments de schémaéquivalents dans votre instance de base de données Amazon RDS cible.

• Mise à jour et actualisation de votre schéma converti dans AWS Schema Conversion Tool (p. 95)– Vous pouvez mettre à jour votre projet AWS SCT avec le schéma le plus récent de votre base dedonnées source.

• Enregistrement et application de votre schéma converti dans AWS Schema Conversion Tool (p. 96) –Si tout est en ordre, demandez à AWS SCT d'appliquer le schéma converti dans votre projet local à votreinstance de base de données Amazon RDS cible.

Création de règles de mappage dans AWS SchemaConversion Tool (AWS SCT)

Avant de convertir votre schéma avec AWS SCT, vous pouvez définir des règles qui changent le type dedonnées des colonnes, déplacent des objets d'un schéma vers un autre et modifient les noms des objets.Par exemple, si votre schéma source comporte un ensemble de tables nommé test_TABLE_NAME, vouspouvez configurer une règle qui remplace le préfixe test_ par le préfixe demo_ dans le schéma cible.

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Note

Vous pouvez uniquement créer des règles de mappage si les moteurs des bases de donnéessource et cible sont différents.

Vous pouvez créer des règles de mappage qui effectuent les tâches suivantes :

• Modifier le type de données• Déplacer des objets• Renommer des objets• Préfixe - ajouter un préfixe, supprimer un préfixe, remplacer un préfixe• Suffixe - ajouter un suffixe, supprimer un suffixe, remplacer un suffixe

Vous pouvez créer des règles de mappage pour les objets suivants :

• Base de données• Schéma• Tableau• Colonne

Création de règles de mappageVous pouvez créer des règles de mappage et les enregistrer dans le cadre de votre projet. Avec le projetouvert, utilisez la procédure suivante pour créer des règles de mappage.

Pour créer des règles de mappage

1. Choisissez Mapping Rules dans le menu Settings. La boîte de dialogue Mapping Rules s'affiche.

2. Choisissez Add new rule. Une nouvelle ligne est ajoutée à la liste de règles.3. Choisissez l'icône de modification pour configurer votre règle.

a. Sous Name, entrez un nom unique pour la règle.b. Sous For, choisissez le type d'objet auquel la règle s'applique.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation de règles de mappage pour des objets

c. Sous where, entrez le filtre à appliquer aux objets avant d'appliquer la règle de mappage. Laclause Where est évaluée à l'aide d'une clause Like. Vous pouvez entrer un nom exact poursélectionner un objet, ou spécifier un modèle afin de sélectionner plusieurs objets.

Les champs disponibles pour la clause where varient en fonction du type de l'objet. Par exemple,s"il s'agit du type d'objet schéma, un seul champ est disponible pour le nom de schéma.

d. Sous Actions, choisissez le type de règle de mappage que vous voulez créer.e. En fonction du type de règle, entrez une ou deux valeurs supplémentaires. Par exemple, pour

renommer un objet, entrez le nouveau nom de l'objet. Pour remplacer un préfixe, entrez l'ancien etle nouveau préfixes.

4. Une fois que vous avez configuré votre règle de mappage, choisissez Save pour enregistrer la règle.Vous pouvez également choisir Cancel pour annuler vos modifications.

5. Une fois que vous avez ajouté, modifié ou supprimé les règles, choisissez Save All pour enregistrertoutes vos modifications.

6. Choisissez Close pour fermer la boîte de dialogue Mapping Rules.

Vous pouvez utiliser l'icône bascule pour désactiver une règle de mappage sans la supprimer. Vouspouvez utiliser l'icône de copie pour dupliquer une règle de mappage existante. Vous pouvez utiliser l'icônede suppression pour supprimer une règle de mappage existante. Pour enregistrer toutes les modificationsapportées à vos règles de mappage, choisissez Save All.

Affichage des règles de mappage pour les objetsAprès avoir configuré vos règles de mappage, vous pouvez vérifier leur impact sur des objets spécifiquesde votre schéma avant de convertir ce dernier. Dans l'arborescence du schéma source, choisissez l'objetvoulu. Dans l'affichage principal, choisissez l'onglet Mapping. L'onglet Mapping s'ouvre et affiche la listede toutes les règles de mappage appliquées à l'objet. Vous pouvez voir le nom de l'objet dans le schémasource et son nouveau nom dans le schéma cible. Si vous avez des règles de type de données, le type dedonnées de la colonne est également affiché dans le schéma source et son nouveau type de données estaffiché dans le schéma cible.

Exportation des règles de mappageSi vous utilisez AWS Database Migration Service (AWS DMS) pour migrer vos données de la base dedonnées source vers la base de données cible, vous pouvez fournir des informations sur les règles demappage à AWS DMS. Pour plus d'informations sur les tâches, consultez la section Utilisation des tâchesde réplication AWS Database Migration Service.

Pour exporter des règles de mappage

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, dans l'arborescence du schéma source, ouvrez le menucontextuel (clic droit) et choisissez Export script for DMS (Exporter le script pour DMS). La boîte dedialogue d'enregistrement s'affiche.

2. Accédez à l'emplacement où vous souhaitez enregistrer votre script, puis choisissez Save. Vos règlesde mappage sont enregistrées sous forme de script JSON pouvant être utilisé par AWS DMS.

Conversion de votre schéma à l'aide de AWSSchema Conversion Tool

Une fois que vous avez connecté votre projet à votre base de données source et à votre instance de basede données cible Amazon RDS, votre projet AWS Schema Conversion Tool affiche le schéma de votre

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https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Tasks.html


AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConversion de schémas

base de données source dans le volet gauche. Le schéma est présenté sous forme d'arborescence, etchaque nœud de l'arborescence est « avec chargement différé ». Lorsque vous sélectionnez un nœuddans l'arborescence, AWS SCT demande les informations de schéma de votre base de données source àce moment-là.

Vous pouvez choisir des éléments de schéma de votre base de données source, puis convertir le schémaen schéma équivalent pour le moteur de base de données de votre instance DB cible. Vous pouvezchoisir n'importe quel élément de schéma de votre base de données source de convertir. Si l'élément deschéma que vous choisissez dépend d'un élément parent, puis AWS SCT génère également le schémade l'élément parent. Par exemple, si vous choisissez une colonne dans une table de convertir, AWS SCTgénère le schéma de la colonne, la table dans laquelle la colonne se trouve et la base de données danslaquelle la table se trouve.

Conversion de schémasPour convertir le schéma de votre base de données source, choisissez l'objet de schéma à convertir dansle volet gauche de votre projet. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) pour l'objet, puis choisissez Convertschema, comme indiqué ci-dessous.

Une fois que vous avez converti le schéma de votre base de données source, vous pouvez choisir deséléments de schéma dans le volet gauche de votre projet et afficher le schéma converti dans les panneauxcentraux de votre projet. Le panneau situé dans la partie centrale inférieure affiche les propriétés et lacommande SQL pour créer le schéma converti, comme illustré ci-après.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModification du schéma converti

Une fois que vous avez converti votre schéma, vous pouvez enregistrer votre projet. Les informations deschéma de votre base de données source sont enregistrées avec votre projet. Cette fonctionnalité signifieque vous pouvez travailler hors ligne sans être connecté à votre base de données source. AWS SCT seconnecte à votre base de données source pour mettre à jour le schéma dans votre projet si vous choisissezRefresh from Database (Actualiser depuis la base de données) pour votre base de données source. Pourplus d'informations, consultez Mise à jour et actualisation de votre schéma converti dans AWS SchemaConversion Tool (p. 95).

Vous pouvez créer un rapport d'évaluation de la migration de base de données des éléments qui nepeuvent pas être convertis automatiquement. Le rapport d'évaluation est utile pour identifier et résoudre leséléments de schéma qui ne peut pas être convertis automatiquement. Pour plus d'informations, consultezCréation de rapports d'évaluation avec AWS Schema Conversion Tool (p. 82).

Lorsqu'AWS SCT génère un schéma converti, il ne l'applique pas immédiatement à l'instance de basede données cible. En revanche, le schéma converti est stocké localement jusqu'à ce que vous soyezprêt à l'appliquer à l'instance DB cible. Pour plus d'informations, consultez Application de votre schémaconverti (p. 97).

Modification du schéma convertiVous pouvez modifier le schéma converti et enregistrer les modifications dans le cadre de votre projet.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSuppression d'un schéma converti

Pour modifier le schéma converti

1. Dans le volet gauche qui affiche le schéma de votre base de données source, sélectionnez l'élémentpour lequel vous voulez modifier le schéma converti.

2. Dans le volet situé dans la partie centrale inférieure qui affiche le schéma converti pour l'élémentsélectionné, choisissez l'onglet SQL.

3. Dans le texte affiché pour l'onglet SQL, modifiez le schéma comme requis. Le schéma estautomatiquement enregistré avec votre projet comme vous le mettez à jour.

Les modifications que vous apportez au schéma converti sont stockées avec votre projet lorsque vouseffectuez des mises à jour. Si vous convertissez nouvellement un élément de schéma de votre basede données source et que vous avez fait des mises à jour de schéma précédemment converti pour cetélément, ces mises à jour existantes sont remplacées par l'élément de schéma nouvellement converti basésur votre base de données source.

Suppression d'un schéma convertiJusqu'à ce que vous appliquiez le schéma à votre instance de base de données cible, AWS SCT stockeuniquement le schéma converti localement dans votre projet. Vous pouvez supprimer le schéma planifiéde votre projet en choisissant le nœud de l'arborescence pour votre instance DB cible, puis en choisissantRefresh from Database. Dans la mesure où aucun schéma n'a été écrit dans votre instance de base dedonnées cible, l'actualisation de la base de données supprime les éléments de schéma planifiés dans votreprojet AWS SCT pour correspondre à ce qui existe dans votre instance de base de données cible.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurGestion des conversions manuelles

Gestion des conversions manuelles dans AWSSchema Conversion Tool

Le rapport d'évaluation inclut une liste des éléments qui ne peuvent pas être convertis automatiquementvers le moteur de base de données de votre instance de base de données Amazon RDS cible. Pourchaque élément qui ne peut pas être converti, il y a un élément de l'action sur l'onglet Action Items.

Vous pouvez réagir aux éléments d'action du rapport d'évaluation des manières suivantes :

• Modifiez votre schéma de base de données source.• Modifiez votre schéma de base de données cible.

Modification de votre schéma sourcePour certains éléments, il peut être plus facile de modifier le schéma de base de données dans votrebase de données source en un schéma qui peut être converti automatiquement. Tout d'abord, vérifiez

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModification de votre schéma cible

que les nouvelles modifications sont compatibles avec l'architecture de votre application, puis mettez àjour le schéma dans votre base de données source. Enfin, actualisez votre projet avec les informations deschéma mises à jour. Vous pouvez ensuite convertir le schéma mis à jour et générer un nouveau rapportd'évaluation de la migration de la base de données. Les éléments d'action n'apparaissent plus pour leséléments qui ont été modifiés dans le schéma source.

L'avantage de ce processus est que le schéma mis à jour est toujours disponible lors de l'actualisation àparti de votre base de données source.

Modification de votre schéma ciblePour certains éléments, il peut être plus facile d'appliquer le schéma converti à votre base de donnéescible, et d'ajouter ensuite les éléments de schéma équivalent manuellement à votre base de données ciblepour les éléments qui n'ont pas pu être convertis automatiquement. Vous pouvez écrire tout le schémaqui peut être converti automatiquement à votre instance DB cible en appliquant le schéma. Pour plusd'informations, consultez Enregistrement et application de votre schéma converti dans AWS SchemaConversion Tool (p. 96).

Le schéma qui est écrit dans votre instance DB cible ne contient pas les éléments qui ne peuvent pasêtre convertis automatiquement. Après avoir appliqué le schéma à votre instance DB cible, vous pouvezalors créer manuellement un schéma dans votre instance DB cible qui est équivalent à celui de la base dedonnées source. Les éléments d'action dans le rapport d'évaluation de la migration de base de donnéescontiennent des suggestions sur la façon de créer le schéma équivalent.

Warning

Si vous créez manuellement le schéma de votre instance DB cible, enregistrez une copie den'importe quel travail manuel que vous faites. Si vous appliquez de nouveau le schéma convertià partir de votre projet à votre instance DB cible, il remplace le travail manuel que vous avezterminé.

Dans certains cas, vous ne pouvez pas créer de schéma équivalent dans votre instance DB cible.Vous devrez reconcevoir une partie de votre application et de votre base de données afin d'utiliser lesfonctionnalités disponibles dans le moteur de base de données pour votre instance de base de donnéescible. Dans d'autres cas, vous pourrez simplement ignorer le schéma qui ne peut pas être convertiautomatiquement.

Mise à jour et actualisation de votre schémaconverti dans AWS Schema Conversion Tool

Vous pouvez mettre à jour le schéma source et le schéma cible dans votre projet AWS Schema ConversionTool.

• Source – Si vous mettez à jour le schéma de votre base de données source, AWS SCT remplacele schéma de votre projet par le dernier schéma de votre base de données source. A l'aide de cettefonctionnalité, vous pouvez mettre à jour votre projet si les modifications ont été apportées au schéma devotre base de données source.

• Cible – Si vous mettez à jour le schéma de votre instance de base de donnée Amazon RDS cible, AWSSCT remplace le schéma de votre projet par le dernier schéma de votre instance de base de donnéescible. Si vous n'avez pas appliqué de schéma à votre instance de base de données cible, AWS SCTsupprime le schéma converti de votre projet. Vous pouvez ensuite convertir le schéma de votre base dedonnées source en une instance DB cible propre.

Vous mettez à jour le schéma dans votre projet AWS SCT en choisissant Refresh from Database(Actualiser depuis la base de données), comme indiqué ci-dessous.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurEnregistrement et application de votre schéma

Enregistrement et application de votre schémaconverti dans AWS Schema Conversion Tool

Lorsque AWS Schema Conversion Tool génère le schéma converti (comme indiqué dans Conversion devotre schéma à l'aide de AWS Schema Conversion Tool (p. 90)), il n'applique pas immédiatement leschéma converti à l'instance de base de données cible. Au lieu de cela, le schéma converti est stockélocalement dans votre projet jusqu'à ce que vous soyez prêt à l'appliquer à l'instance DB cible. A l'aide decette fonctionnalité, vous pouvez travailler avec des éléments de schéma qui ne peuvent pas être convertisautomatiquement à votre moteur de base de données cible. Pour plus d'informations sur les éléments quine peuvent pas être convertis automatiquement, consultez Création de rapports d'évaluation avec AWSSchema Conversion Tool (p. 82).

De manière facultative, l'outil peut enregistrer votre schéma converti en un fichier en tant que script SQLavant d'appliquer le schéma à votre instance DB cible. Vous pouvez faire appliquer par l'outil le schémaconverti directement à votre instance DB cible.

Enregistrement de votre schéma converti en un fichierVous pouvez enregistrer votre schéma converti sous forme de scripts SQL dans un fichier texte. Grâce àcette approche, vous pouvez modifier les scripts SQL générés à partir de AWS SCT pour les éléments quel'outil ne peut pas convertir automatiquement. Vous pouvez ensuite exécuter vos scripts mis à jour sur votreinstance DB cible pour appliquer votre schéma converti à votre base de données cible.

Pour enregistrer votre schéma converti sous forme de scripts SQL, ouvrez le menu contextuel (clic droit)pour l'élément de schéma, puis choisissez Save as SQL, comme indiqué ci-dessous.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurApplication de votre schéma converti

Application de votre schéma convertiUne fois que vous êtes prêt à appliquer votre schéma converti à l'instance de base de données AmazonRDS cible, choisissez l'élément de schéma dans le volet droit du projet. Ouvrez le menu contextuel (clicdroit) pour l'élément de schéma, puis choisissez Apply to database, comme indiqué ci-dessous.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSchéma du kit d'extension

Schéma du kit d'extensionLa première fois que vous appliquez votre schéma converti à votre instance de base de données cible,AWS SCT ajoute un schéma supplémentaire à cette dernière. Ce schéma met en œuvre les fonctionssystème de la base de données source nécessaires lors de l'écriture du schéma converti dans l'instanceDB cible. Le schéma est appelé schéma de kit d'extension.

Ne modifiez pas ce schéma ou vous risquez d'obtenir des résultats inattendus dans le schéma convertiécrit dans l'instance de base de données cible. Lorsque votre schéma est entièrement migré vers l'instancede base de données cible et que vous n'avez plus besoin de AWS SCT, vous pouvez supprimer le schémade kit d'extension.

Le schéma de kit d'extension est nommé selon votre base de données source, comme suit :

• Microsoft SQL Server: AWS_SQLSERVER_EXT• MySQL: AWS_MYSQL_EXT• Oracle: AWS_ORACLE_EXT• PostgreSQL: AWS_POSTGRESQL_EXT

Pour plus d'informations, consultez Utilisation des fonctions AWS Lambda du kit d'extension AWSSCT (p. 189).

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurComparaison de schémas

Comparaison de schémas de base de donnéesSi vous avez apporté des modifications à votre schéma source ou cible après la migration, vous pouvezcomparer les deux schémas de base de données à l'aide d'AWS SCT. Vous pouvez comparer les schémasde versions identiques ou antérieures au schéma source.

Les comparaisons de schémas suivantes sont prises en charge :

• Oracle avec Oracle, versions 12.1.0.2.0, 11.1.0.7.0, 11.2.0.1.0, 10• SQL Server avec SQL Server, versions 2016, 2014, 2012, 2008 RD2, 2008• PostgreSQL avec PostgreSQL et Aurora avec compatibilité PostgreSQL, versions 9.6, 9.5.9, 9.5.4• MySQL avec MySQL, versions 5.6.36, 5.7.17, 5.5

Vous pouvez spécifier des paramètres pour la comparaison de schémas sur l'onglet Compare Schema(Comparer un schéma) de la page Project Settings (Paramètres du projet).

Pour comparer des schémas, vous devez les sélectionner et AWS SCT indique alors les objets qui diffèrententre les deux schémas et ceux qui sont semblables.

Pour comparer deux schémas

1. Ouvrez un projet AWS SCT existant ou créez un projet et connectez-vous aux points de terminaisonsource et cible.

2. Choisissez le schéma que vous voulez comparer.3. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) et choisissez Compare Schema (Comparer un schéma).

AWS SCT indique les objets qui sont différents entre les deux schémas en ajoutant un cercle noir à l'icônede l'objet.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurObjets transformés associés

Vous pouvez appliquer les résultats de la comparaison de schémas à un seul objet, à une seule catégoried'objets, ou à l'ensemble du schéma. Choisissez la case en regard de la catégorie, de l'objet ou du schémaauquel vous voulez appliquer les résultats.

Recherche d'objets transformés associésAprès une conversion de schéma, il se peut qu'AWS SCT ait créé dans certains cas plusieurs objets pourun objet de schéma sur la base de données source. Par exemple, lorsque vous effectuez une conversiond'Oracle vers PostgreSQL, AWS SCT prend chaque déclencheur Oracle et le transforme en déclencheuret en fonction déclencheur sur la cible PostgreSQL. De même, lorsqu'AWS SCT convertit une fonction depackage ou une procédure Oracle vers PostgreSQL, il crée une fonction équivalente et une fonction INITqui doit être exécutée en tant que bloc init avant de pouvoir exécuter la procédure ou la fonction.

La procédure suivante vous permet de voir tous les objets associés qui ont été créés après une conversionde schéma.

Pour afficher les objets associés qui ont été créés lors d'une conversion de schémas

1. Après la conversion de schémas, choisissez l'objet converti dans l'arborescence cible.2. Choisissez l'onglet Related Converted Objects (Objets convertis associés).3. Affichez la liste des objets cible associés.

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Conversion des schémas d'entrepôtde données en Amazon Redshift àl'aide de AWS Schema ConversionTool

AWS Schema Conversion Tool automatise une grande partie du processus visant à convertir votre schémad'entrepôt de données en un schéma de base de données Amazon Redshift. Étant donné que les moteursde base de données source et cible peuvent contenir de nombreuses caractéristiques et fonctions, AWSSCT tente de créer un schéma équivalent dans votre base de données cible, dans la mesure du possible.Si aucune conversion directe n'est possible, AWS SCT fournit un rapport d'évaluation contenant une listedes actions possibles que vous pouvez effectuer. Avec AWS SCT, vous pouvez gérer les clés, mapper lestypes de données et les objets, et créer des conversions manuelles.

AWS SCT peut convertir les schémas d'entrepôt de données suivants dans Amazon Redshift.

• Base de données Greenplum (version 4.3 ou ultérieure)• Microsoft SQL Server (version 2008 ou ultérieure)• Netezza (version 7.0.3 ou ultérieure)• Oracle (version 10 ou ultérieure)• Teradata (version 13 ou ultérieure)• Vertica (version 7.2.2 ou ultérieure)

Si vous souhaitez convertir un schéma de base de données de traitement des transactions en ligne(OLTP), consultez Conversion des schémas de base de données à l'aide d'AWS Schema ConversionTool (p. 87).

Pour convertir un schéma d'entrepôt de base de données, vous effectuez les étapes suivantes.

1. Spécifiez la stratégie et les règles d'optimisation, et spécifiez le mappage que vous souhaitez qu'AWSSCT utilise. Vous pouvez définir des règles qui changent le type de données des colonnes, déplacentdes objets d'un schéma vers un autre et modifient les noms des objets.

Vous pouvez spécifier l'optimisation et le mappage dans Settings (Paramètres). Pour plus d'informationssur les stratégies d'optimisation, consultez Choix des stratégies d'optimisation et des règles à utiliseravec AWS Schema Conversion Tool (p. 102). Pour plus d'informations sur le mappage, consultez Création de règles de mappage dans AWS Schema Conversion Tool (p. 104)

2. Indiquez les statistiques relatives à votre entrepôt de données source afin qu'AWS SCT puisse optimiserla conversion de votre entrepôt de données. Vous pouvez collecter les statistiques directement à partirde la base de données, ou charger un fichier de statistiques existant. Pour plus d'informations surl'indication des statistiques relatives à l'entrepôt de données, consultez Collecte ou chargement desstatistiques pour AWS Schema Conversion Tool (p. 103).

3. Créez un rapport d'évaluation de la migration de base de données qui détaille les éléments de schémaqui ne peuvent pas être convertis automatiquement. Vous pouvez utiliser ce rapport pour identifieroù vous avez besoin de créer manuellement un schéma dans votre base de données cible qui estcompatible avec votre base de données source. Pour plus d'informations sur le rapport d'évaluation,consultez Création de rapports d'évaluation avec AWS Schema Conversion Tool (p. 82).

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurChoix des règles et des stratégies d'optimisation

4. Convertir le schéma. AWS SCT crée une version locale du schéma converti pour vous permettre dele vérifier, mais il ne l'applique pas à votre base de données cible tant que vous n'êtes pas prêt. Pourplus d'informations sur la conversion, consultez Conversion de votre schéma à l'aide de AWS SchemaConversion Tool (p. 106).

5. Une fois que vous convertissez votre schéma, vous pouvez gérer et modifier vos clés. La gestion desclés est le cœur d'une conversion d'entrepôt de données. Pour plus d'informations sur la gestion desclés, consultez Gestion et personnalisation des clés dans AWS Schema Conversion Tool (p. 110).

6. Si vous avez des éléments de schéma qui ne peuvent pas être convertis automatiquement, deuxchoix s'offrent à vous : mettre à jour le schéma source, puis relancer la conversion, ou créer deséléments de schéma équivalents dans votre base de données cible. Pour plus d'informations sur laconversion manuelle des éléments de schéma, consultez Gestion des conversions manuelles dansAWS Schema Conversion Tool (p. 115). Pour plus d'informations sur la mise à jour de votre schémasource, consultez Mise à jour et actualisation de votre schéma converti dans AWS Schema ConversionTool (p. 116).

7. Lorsque vous êtes prêt, vous pouvez appliquer le schéma converti à votre base de données cible. Pourplus d'informations sur l'enregistrement et l'application du schéma converti, consultez Enregistrement etapplication de votre schéma converti dans AWS Schema Conversion Tool (p. 117).

Choix des stratégies d'optimisation et des règles àutiliser avec AWS Schema Conversion Tool

Pour optimiser la façon dont AWS Schema Conversion Tool convertit votre schéma d'entrepôt de données,vous pouvez choisir les stratégies et les règles que l'outil va utiliser. Après la conversion de votre schémaet la vérification des clés suggérés, vous pouvez ajuster vos règles ou modifier votre stratégie afin d'obtenirles résultats souhaités.

Pour choisir vos stratégies d'optimisation et règles

1. Choisissez Settings, puis Projet Settings. La boîte de dialogue Current project settings s'affiche.2. Dans le volet gauche, choisissez Optimization Strategies. Les stratégies d'optimisation apparaissent

dans le volet droit avec les valeurs par défaut sélectionnées.3. Pour Strategy Sector, choisissez la stratégie d'optimisation que vous voulez utiliser. Choisissez parmi

les éléments suivants :

• Use metadata, ignore statistical information (Utiliser les métadonnées, ignorer les informationsstatistiques) – Dans cette stratégie, seules les informations des métadonnées sont utilisées pour lesdécisions d'optimisation. Par exemple, s'il existe plusieurs index sur une table source, l'ordre de tride la base de données source est utilisé, et le premier index devient une clé de distribution.

• Ignore metadata, use statistical information (Ignorer les métadonnées, utiliser les informations

statistiques) – Dans cette stratégie, les décisions d'optimisation s'appuient uniquement sur lesinformations statistiques. Cette stratégie s'applique uniquement aux tables et aux colonnes pourlesquelles les statistiques sont fournis. Pour plus d'informations, consultez Collecte ou chargementdes statistiques pour AWS Schema Conversion Tool (p. 103).

• Use metadata and use statistical information (Utiliser les métadonnées et les informations

statistiques) – Dans cette stratégie, à la fois les métadonnées et les statistiques sont utilisées pourles décisions d'optimisation.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCollecte ou téléchargement des statistiques

4. Une fois que vous choisissez votre stratégie d'optimisation, vous pouvez choisir les règles que vousvoulez utiliser. Choisissez parmi les éléments suivants :

• Choix de la clé de distribution et des clés de tri en utilisant les métadonnées• Choix de la table des faits et la dimension appropriée pour le classement• Analyse de la cardinalité des colonnes d'index• Recherche des tables et des colonnes les plus utilisées à partir de la table QueryLog

Pour chaque règle, vous pouvez saisir un poids pour la clé de tri et un poids pour la clé de distribution.AWS SCT utilise les poids choisis lors de la conversion de votre schéma. Plus tard, lorsque vousvérifiez les clés suggérées, vous pouvez revenir ici et modifier vos paramètres si vous n'êtes passatisfait des résultats. Pour plus d'informations, consultez Gestion et personnalisation des clés dansAWS Schema Conversion Tool (p. 110).

Collecte ou chargement des statistiques pour AWSSchema Conversion Tool

Pour optimiser la façon dont AWS Schema Conversion Tool convertit votre schéma d'entrepôt de données,vous pouvez fournir les statistiques de votre base de données source que l'outil peut utiliser. Vous pouvezcollecter les statistiques directement à partir de la base de données, ou charger un fichier de statistiquesexistant.

Pour fournir et vérifier les statistiques

1. Ouvrez votre projet et connectez-vous à votre base de données source.2. Choisissez un objet de schéma dans le volet gauche de votre projet et ouvrez le menu de contexte

(clic droit) pour l'objet. Choisissez Collect Statistics ou Upload Statistics comme le suggère l'illustrationci-dessous.

3. Choisissez un objet de schéma dans le volet gauche de votre projet, puis choisissez l'onglet Statistics.Vous pouvez vérifier les statistiques pour l'objet.

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Plus tard, lorsque vous vérifiez les clés suggérées, vous pouvez collecter des statistiquessupplémentaires et répéter l'opération si vous n'êtes pas satisfait des résultats. Pour plusd'informations, consultez Gestion et personnalisation des clés dans AWS Schema ConversionTool (p. 110).

Création de règles de mappage dans AWS SchemaConversion Tool

Avant de convertir votre schéma avec AWS Schema Conversion Tool, vous pouvez définir des règles quichangent le type de données des colonnes, déplacent des objets d'un schéma vers un autre et modifientles noms des objets. Par exemple, si votre schéma source comporte un ensemble de tables nommétest_TABLE_NAME, vous pouvez configurer une règle qui remplace le préfixe test_ par le préfixe demo_dans le schéma cible.

Note

Vous pouvez uniquement créer des règles de mappage si les moteurs des bases de donnéessource et cible sont différents.

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Vous pouvez créer des règles de mappage qui effectuent les tâches suivantes :

• Modifier le type de données• Déplacer des objets• Renommer des objets• Préfixe - ajouter un préfixe, supprimer un préfixe, remplacer un préfixe• Suffixe - ajouter un suffixe, supprimer un suffixe, remplacer un suffixe

Vous pouvez créer des règles de mappage pour les objets suivants :

• Base de données• Schéma• Tableau• Colonne

Création de règles de mappageVous pouvez créer des règles de mappage et les enregistrer dans le cadre de votre projet. Avec le projetouvert, utilisez la procédure suivante pour créer des règles de mappage.

Pour créer des règles de mappage

1. Choisissez Mapping Rules dans le menu Settings. La boîte de dialogue Mapping Rules s'affiche. Levolet supérieur contient des règles de mappage (transformation).

2. Dans le volet Tranformation Rules, choisissez Add new rule.3. Configurez votre règle de transformation.

a. Sous Name, entrez un nom unique pour la règle.b. Sous For, choisissez le type d'objet auquel la règle s'applique.c. Sous where, entrez le filtre à appliquer aux objets avant d'appliquer la règle de mappage. La

clause Where est évaluée à l'aide d'une clause Like. Vous pouvez entrer un nom exact poursélectionner un objet, ou spécifier un modèle afin de sélectionner plusieurs objets.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurAffichage des règles de mappage pour les objets

Les champs disponibles pour la clause where varient en fonction du type de l'objet. Par exemple,s"il s'agit du type d'objet schéma, un seul champ est disponible pour le nom de schéma.

d. Sous Actions, choisissez le type de règle de mappage que vous voulez créer.e. En fonction du type de règle, entrez une ou deux valeurs supplémentaires. Par exemple, pour

renommer un objet, entrez le nouveau nom de l'objet. Pour remplacer un préfixe, entrez l'ancien etle nouveau préfixes.

4. Une fois que vous avez configuré votre règle de mappage, choisissez Save pour enregistrer la règle.Vous pouvez également choisir Cancel pour annuler vos modifications.

5. Une fois que vous avez ajouté, modifié ou supprimé les règles, choisissez Save All pour enregistrertoutes vos modifications.

6. Choisissez Close pour fermer la boîte de dialogue Mapping Rules.

Vous pouvez utiliser l'icône bascule pour désactiver une règle de mappage sans la supprimer. Vouspouvez utiliser l'icône de copie pour dupliquer une règle de mappage existante. Vous pouvez utiliser l'icônede suppression pour supprimer une règle de mappage existante. Pour enregistrer toutes les modificationsapportées à vos règles de mappage, choisissez Save All.

Affichage des règles de mappage pour les objetsAprès avoir configuré vos règles de mappage, vous pouvez vérifier leur impact sur des objets spécifiquesde votre schéma avant de convertir ce dernier. Dans l'arborescence du schéma source, choisissez l'objetvoulu. Dans l'affichage principal, choisissez l'onglet Mapping. L'onglet Mapping s'ouvre et affiche la listede toutes les règles de mappage appliquées à l'objet. Vous pouvez voir le nom de l'objet dans le schémasource et son nouveau nom dans le schéma cible. Si vous avez des règles de type de données, le type dedonnées de la colonne est également affiché dans le schéma source et son nouveau type de données estaffiché dans le schéma cible.

Exportation des règles de mappageSi vous utilisez AWS Database Migration Service (AWS DMS) pour migrer vos données de la base dedonnées source vers la base de données cible, vous pouvez fournir des informations sur les règles demappage à AWS DMS. Pour plus d'informations sur les tâches, consultez la section Utilisation des tâchesde réplication AWS Database Migration Service.

Pour exporter des règles de mappage

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, dans l'arborescence du schéma source, ouvrez le menucontextuel (clic droit) et choisissez Export script for DMS (Exporter le script pour DMS). La boîte dedialogue d'enregistrement s'affiche.

2. Accédez à l'emplacement où vous souhaitez enregistrer votre script, puis choisissez Save. Vos règlesde mappage sont enregistrées sous forme de script JSON pouvant être utilisé par AWS DMS.

Conversion de votre schéma à l'aide de AWSSchema Conversion Tool

Une fois que vous avez connecté votre projet à votre base de données source et à votre base de donnéescible, votre projet AWS Schema Conversion Tool affiche le schéma de votre base de données source dansle volet gauche. Le schéma est présenté sous forme d'arborescence, et chaque nœud de l'arborescenceest « avec chargement différé ». Lorsque vous sélectionnez un nœud dans l'arborescence, AWS SCTdemande les informations de schéma de votre base de données source à ce moment-là.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConversion de schémas

Vous pouvez choisir des éléments de schéma de votre base de données source, puis convertir le schémaen schéma équivalent pour le moteur de base de données de votre base de données cible. Vous pouvezchoisir n'importe quel élément de schéma de votre base de données source de convertir. Si l'élément deschéma que vous choisissez dépend d'un élément parent, puis AWS SCT génère également le schémade l'élément parent. Par exemple, si vous choisissez une colonne dans une table de convertir, AWS SCTgénère le schéma de la colonne, la table dans laquelle la colonne se trouve et la base de données danslaquelle la table se trouve.

Conversion de schémasPour convertir le schéma de votre base de données source, choisissez l'objet de schéma à convertir dansle volet gauche de votre projet. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) pour l'objet, puis choisissez Convertschema, comme indiqué ci-dessous.

Une fois que vous avez converti le schéma de votre base de données source, vous pouvez choisir deséléments de schéma dans le volet gauche de votre projet et afficher le schéma converti dans les panneauxcentraux de votre projet. Le panneau situé dans la partie centrale inférieure affiche les propriétés et lacommande SQL pour créer le schéma converti, comme illustré ci-après.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModification du schéma converti

Une fois que vous avez converti votre schéma, vous pouvez enregistrer votre projet. Les informations deschéma de votre base de données source sont enregistrées avec votre projet. Cette fonctionnalité signifieque vous pouvez travailler hors ligne sans être connecté à votre base de données source. AWS SCT seconnecte à votre base de données source pour mettre à jour le schéma dans votre projet si vous choisissezRefresh from Database (Actualiser depuis la base de données) pour votre base de données source. Pourplus d'informations, consultez Mise à jour et actualisation de votre schéma converti dans AWS SchemaConversion Tool (p. 116).

Vous pouvez créer un rapport d'évaluation de la migration de base de données des éléments qui nepeuvent pas être convertis automatiquement. Le rapport d'évaluation est utile pour identifier et résoudre leséléments de schéma qui ne peut pas être convertis automatiquement. Pour plus d'informations, consultezCréation de rapports d'évaluation avec AWS Schema Conversion Tool (p. 82).

Lorsque AWS SCT génère un schéma converti, il ne l'applique pas immédiatement à la base dedonnées cible. En revanche, le schéma converti est stocké localement jusqu'à ce que vous soyez prêt àl'appliquer à la base de données cible. Pour plus d'informations, consultez Application de votre schémaconverti (p. 118).

Modification du schéma convertiVous pouvez modifier le schéma converti et enregistrer les modifications dans le cadre de votre projet.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSuppression d'un schéma converti

Pour modifier le schéma converti

1. Dans le volet gauche qui affiche le schéma de votre base de données source, sélectionnez l'élémentpour lequel vous voulez modifier le schéma converti.

2. Dans le volet situé dans la partie centrale inférieure qui affiche le schéma converti pour l'élémentsélectionné, choisissez l'onglet SQL.

3. Dans le texte affiché pour l'onglet SQL, modifiez le schéma comme requis. Le schéma estautomatiquement enregistré avec votre projet comme vous le mettez à jour.

Les modifications que vous apportez au schéma converti sont stockées avec votre projet lorsque vouseffectuez des mises à jour. Si vous convertissez nouvellement un élément de schéma de votre basede données source et que vous avez fait des mises à jour de schéma précédemment converti pour cetélément, ces mises à jour existantes sont remplacées par l'élément de schéma nouvellement converti basésur votre base de données source.

Suppression d'un schéma convertiJusqu'à ce que vous appliquiez le schéma à votre base de données cible, AWS SCT stocke uniquement leschéma converti localement dans votre projet. Vous pouvez supprimer le schéma planifié de votre projet enchoisissant le nœud de l'arborescence pour votre base de données cible, puis en choisissant Refresh fromDatabase. Parce qu'aucun schéma n'a été écrit dans votre base de données cible, l'actualisation de la basede données supprime les éléments de schéma planifiés dans votre projet AWS SCT pour correspondre àce qui existe dans votre base de données cible.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurGestion et personnalisation des clés

Gestion et personnalisation des clés dans AWSSchema Conversion Tool

Une fois que vous convertissez votre schéma avec AWS Schema Conversion Tool, vous pouvez gérer etmodifier vos clés. La gestion des clés est le cœur d'une conversion d'entrepôt de données.

Pour gérer les clés, sélectionnez une table de votre base de données cible, puis choisissez l'onglet KeyManagement illustré ci-dessous.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurRubriques connexes

Le volet de gauche contient des suggestions de clés et comprend l'évaluation de confiance pour chaquesuggestion. Vous pouvez choisir une des suggestions, ou vous pouvez personnaliser la clé en l'éditantdans le volet droit.

Si les choix de la clé ne ressemblent pas à vos attentes, vous pouvez modifier vos stratégies d'optimisationet retenter la conversion. Pour plus d'informations, consultez Choix des stratégies d'optimisation et desrègles à utiliser avec AWS Schema Conversion Tool (p. 102).

Rubriques connexes• Choix de la meilleure clé de tri• Choisir le meilleur style de distribution

Création et utilisation du rapport d'évaluation dansAWS Schema Conversion Tool

AWS Schema Conversion Tool crée un rapport d'évaluation de migration de base de données pour vousaider à convertir votre schéma. Le rapport d'évaluation de la migration de la base de données fournitdes informations importantes à propos de la conversion du schéma de votre base de données source àvotre base de données cible. Le rapport résume toutes les tâches de conversion de schéma et détaille leséléments d'action de schéma qui ne peuvent pas être convertis vers le moteur de base de données devotre base de données cible. Ce rapport comprend également des estimations des efforts qui devront êtrefournis pour écrire le code équivalent dans votre base de données cible qui ne peuvent pas être convertiesautomatiquement.

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https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_best-practices-sort-key.html

https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_best-practices-best-dist-key.html

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation d'un rapport d'évaluation

de migration de la base de données

Création d'un rapport d'évaluation de migration de labase de donnéesUtilisez la procédure suivante pour créer un rapport d'évaluation de la migration de base de données.

Pour créer un rapport d'évaluation de migration de base de données

1. Dans le volet gauche qui affiche le schéma de votre base de données source, choisissez l'objet deschéma pour lequel vous souhaitez créer un rapport d'évaluation.

2. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) pour l'objet, puis choisissez Create Report.

Récapitulatif du rapport d'évaluationAprès avoir créé un rapport d'évaluation, l'affichage du rapport d'évaluation s'ouvre et affiche l'ongletSummary. L'onglet Summary affiche un récapitulatif du rapport d'évaluation de migration de base dedonnées. Il indique les éléments qui ont été convertis automatiquement et ceux qui ne l'ont pas été.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurEléments d'action

En ce qui concerne les éléments du schéma qui ne peuvent pas être convertis automatiquement pour lemoteur de base de données cible, ce récapitulatif comprend une estimation de l'effort nécessaire pour créerdes éléments de schéma dans votre instance DB cible équivalents à ceux présents dans votre source.

Ce rapport classe le temps estimé pour convertir ces éléments de schéma de la façon suivante :

• Simple – Actions qui peuvent être exécutées en moins d'une heure.• Moyen – Actions plus complexes qui peuvent être exécutées en une à quatre heures.• Important – Actions très complexes dont l'exécution prendra plus de quatre heures.

Elément d'action du rapport d'évaluationL'affichage de rapport d'évaluation comprend également un onglet Action Items. Cet onglet contient uneliste des éléments qui ne peuvent pas être convertis automatiquement pour le moteur de base de donnéesde votre base de données cible. Si vous sélectionnez un élément d'action dans la liste, AWS SCT met enévidence l'élément de votre schéma auquel s'applique l'élément d'action.

Le rapport contient également des recommandations sur la manière de convertir manuellement l'élémentde schéma. Pour plus d'informations sur la façon de gérer les conversions manuelles, consultez Gestiondes conversions manuelles dans AWS Schema Conversion Tool (p. 115).

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurEnregistrement du rapport d'évaluation

Enregistrement du rapport d'évaluationVous pouvez enregistrer une copie locale du rapport d'évaluation de la migration de la base de donnéesdans un fichier PDF ou un fichier de valeurs séparées par des virgules (CSV). Le fichier CSV contientuniquement des informations sur l'élément d'action. Le fichier PDF contient les informations sur lerécapitulatif et les éléments d'action, comme illustré dans l'exemple suivant.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurGestion des conversions manuelles

Gestion des conversions manuelles dans AWSSchema Conversion Tool

Le rapport d'évaluation inclut une liste des éléments qui ne peuvent pas être convertis automatiquementpour le moteur de base de données de votre base de données cible. Pour chaque élément qui ne peut pasêtre converti, il y a un élément de l'action sur l'onglet Action Items.

Vous pouvez réagir aux éléments d'action du rapport d'évaluation des manières suivantes :

• Modifiez votre schéma de base de données source.• Modifiez votre schéma de base de données cible.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModification de votre schéma source

Modification de votre schéma sourcePour certains éléments, il peut être plus facile de modifier le schéma de base de données dans votrebase de données source en un schéma qui peut être converti automatiquement. Tout d'abord, vérifiezque les nouvelles modifications sont compatibles avec l'architecture de votre application, puis mettez àjour le schéma dans votre base de données source. Enfin, actualisez votre projet avec les informations deschéma mises à jour. Vous pouvez ensuite convertir le schéma mis à jour et générer un nouveau rapportd'évaluation de la migration de la base de données. Les éléments d'action n'apparaissent plus pour leséléments qui ont été modifiés dans le schéma source.

L'avantage de ce processus est que le schéma mis à jour est toujours disponible lors de l'actualisation àparti de votre base de données source.

Modification de votre schéma ciblePour certains éléments, il peut être plus facile d'appliquer le schéma converti à votre base de donnéescible, et d'ajouter ensuite les éléments de schéma équivalent manuellement à votre base de données ciblepour les éléments qui n'ont pas pu être convertis automatiquement. Vous pouvez écrire tout le schémaqui peut être converti automatiquement pour votre base de données cible en appliquant le schéma. Pourplus d'informations, consultez Enregistrement et application de votre schéma converti dans AWS SchemaConversion Tool (p. 117).

Le schéma qui est écrit dans votre base de données cible ne contient pas les éléments qui ne peuventpas être convertis automatiquement. Après avoir appliqué le schéma à votre base de données cible, vouspouvez alors créer manuellement un schéma dans votre base de données cible qui est équivalent à celuide la base de données source. Les éléments d'action dans le rapport d'évaluation de la migration de basede données contiennent des suggestions sur la façon de créer le schéma équivalent.

Warning

Si vous créez manuellement le schéma de votre base de données cible, enregistrez une copie den'importe quel travail manuel que vous faites. Si vous appliquez de nouveau le schéma convertià partir de votre projet à votre base de données cible, il remplace le travail manuel que vous avezterminé.

Dans certains cas, vous ne pouvez pas créer de schéma équivalent dans votre base de données cible.Vous devrez reconcevoir une partie de votre application et de votre base de données afin d'utiliser lesfonctionnalités disponibles dans le moteur de base de données pour votre base de données cible. Dansd'autres cas, vous pourrez simplement ignorer le schéma qui ne peut pas être converti automatiquement.

Mise à jour et actualisation de votre schémaconverti dans AWS Schema Conversion Tool

Vous pouvez mettre à jour le schéma source et le schéma cible dans votre projet AWS Schema ConversionTool.

• Source – Si vous mettez à jour le schéma de votre base de données source, AWS SCT remplacele schéma de votre projet par le dernier schéma de votre base de données source. A l'aide de cettefonctionnalité, vous pouvez mettre à jour votre projet si les modifications ont été apportées au schéma devotre base de données source.

• Target (Cible) – Si vous mettez à jour le schéma de votre base de données cible, AWS SCT remplace

le schéma de votre projet par le dernier schéma de votre base de données cible. Si vous n'avez pas

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurEnregistrement et application de votre schéma

appliqué un schéma à votre base de données cible, AWS SCT supprime le schéma converti de votreprojet. Vous pouvez ensuite convertir le schéma de votre base de données source en une base dedonnées cible propre.

Vous mettez à jour le schéma dans votre projet AWS SCT en choisissant Refresh from Database(Actualiser depuis la base de données), comme indiqué ci-dessous.

Enregistrement et application de votre schémaconverti dans AWS Schema Conversion Tool

Lorsque AWS Schema Conversion Tool génère le schéma converti (comme indiqué dans Conversion devotre schéma à l'aide de AWS Schema Conversion Tool (p. 106)), il n'applique pas immédiatement leschéma converti à la base de données cible. Au lieu de cela, le schéma converti est stocké localementdans votre projet jusqu'à ce que vous soyez prêt à l'appliquer à la base de données cible. A l'aide de cettefonctionnalité, vous pouvez travailler avec des éléments de schéma qui ne peuvent pas être convertisautomatiquement pour votre moteur de base de données cible. Pour plus d'informations sur les élémentsqui ne peuvent pas être convertis automatiquement, consultez Création de rapports d'évaluation avec AWSSchema Conversion Tool (p. 82).

De manière facultative, l'outil peut enregistrer votre schéma converti en un fichier en tant que script SQLavant d'appliquer le schéma à votre base de données cible. Vous pouvez également faire que l'outilapplique le schéma converti directement à votre base de données cible.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurEnregistrement de votre schéma converti en un fichier

Enregistrement de votre schéma converti en un fichierVous pouvez enregistrer votre schéma converti sous forme de scripts SQL dans un fichier texte. Grâce àcette approche, vous pouvez modifier les scripts SQL générés à partir de AWS SCT pour les éléments quel'outil ne peut pas convertir automatiquement. Vous pouvez ensuite exécuter vos scripts mis à jour sur votrebase de données cible pour appliquer votre schéma converti à votre base de données cible.

Pour enregistrer votre schéma converti sous forme de scripts SQL, ouvrez le menu contextuel (clic droit)pour l'élément de schéma, puis choisissez Save as SQL, comme indiqué ci-dessous.

Application de votre schéma convertiUne fois que vous êtes prêt à appliquer votre schéma converti à votre base de données cible, choisissezl'élément de schéma dans le volet droit du projet. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) pour l'élément deschéma, puis choisissez Apply to database, comme indiqué ci-dessous.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSchéma du kit d'extension

Schéma du kit d'extensionLa première fois que vous appliquez votre schéma converti à votre instance de base de données cible,AWS SCT ajoute un schéma supplémentaire à cette dernière. Ce schéma met en œuvre les fonctionssystème de la base de données source nécessaires lors de l'écriture du schéma converti dans l'instanceDB cible. Le schéma est appelé schéma de kit d'extension.

Ne modifiez pas ce schéma ou vous risquez d'obtenir des résultats inattendus dans le schéma convertiécrit dans l'instance de base de données cible. Lorsque votre schéma est entièrement migré vers l'instancede base de données cible et que vous n'avez plus besoin de AWS SCT, vous pouvez supprimer le schémade kit d'extension.

Le schéma de kit d'extension est nommé selon votre base de données source, comme suit :

• Greenplum : AWS_GREENPLUM_EXT• Microsoft SQL Server: AWS_SQLSERVER_EXT• Netezza : AWS_NETEZZA_EXT• Oracle: AWS_ORACLE_EXT• Teradata: AWS_TERADATA_EXT• Vertica : AWS_VERTICA_EXT

Pour plus d'informations, consultez Utilisation du kit d'extension AWS Schema Conversion Tool (p. 187).

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurBibliothèques Python

Bibliothèques PythonPour créer des fonctions personnalisées dans Amazon Redshift, vous utilisez le langage Python. Utilisezle kit d'extension AWS SCT pour installer des bibliothèques Python pour votre base de données AmazonRedshift. Pour plus d'informations, consultez Utilisation du kit d'extension AWS Schema ConversionTool (p. 187).

Optimisation de Amazon Redshift en utilisant AWSSchema Conversion Tool

Vous pouvez utiliser AWS Schema Conversion Tool pour exécuter votre base de données AmazonRedshift. Lorsque vous utilisez votre base de données Amazon Redshift comme source et une base dedonnées Amazon Redshift de test comme cible, AWS SCT vous recommande d'avoir recours à des clés detri et de distribution pour optimiser votre base de données.

Optimisation de votre base de données AmazonRedshiftUtilisez la procédure suivante pour optimiser votre base de données Amazon Redshift.

Pour optimiser votre base de données Amazon Redshift.

1. Prenez un instantané manuel de votre cluster Amazon Redshift en guise de sauvegarde. Vouspouvez le supprimer une fois que vous avez terminé l'optimisation du cluster Amazon Redshift et quevous avez testé toutes les modifications effectuées. Pour plus d'informations, consultez la sectionInstantanés Amazon Redshift.

2. Choisissez l'objet de schéma à convertir dans le volet gauche de votre projet. Ouvrez le menucontextuel (clic droit) de l'objet, puis choisissez Collect Statistics.

AWS SCT utilise les statistiques pour faire des suggestions pour des clés de tri et de distribution.3. Choisissez l'objet de schéma à optimiser dans le volet gauche de votre projet. Ouvrez le menu

contextuel (clic droit) de l'objet, puis choisissez Run Optimization.

AWS SCT fait des suggestions pour les clés de tri et de distribution.4. Pour passer en revue les suggestions, développez le nœud de tables sous votre schéma dans le volet

gauche de votre projet, puis choisissez une table. Choisissez l'onglet Key Management comme illustréci-après.

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https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/working-with-snapshots.html

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurOptimisation de votre base de données Amazon Redshift

Le volet de gauche contient des suggestions de clés et comprend l'évaluation de confiance pourchaque suggestion. Vous pouvez choisir une des suggestions, ou vous pouvez personnaliser la clé enl'éditant dans le volet droit.

5. Vous pouvez créer un rapport contenant les suggestions d'optimisation. Pour créer le rapport,procédez comme suit :

a. Choisissez l'objet de schéma que vous avez optimisé dans le volet gauche de votre projet. Ouvrezle menu contextuel (clic droit) pour l'objet, puis choisissez Create Report.

Le rapport s'ouvre dans la fenêtre principale et l'onglet Summary s'affiche. Le nombre d'objetscomportant des suggestions d'optimisation s'affiche dans le rapport.

b. Choisissez l'onglet Action Items pour afficher les suggestions de clés sous forme de rapport.c. Vous pouvez enregistrer une copie locale du rapport d'optimisation dans un fichier PDF ou

un fichier de valeurs séparées par des virgules (CSV). Le fichier CSV contient uniquementdes informations sur l'élément d'action. Le fichier PDF contient à la fois le récapitulatif et lesinformations sur les éléments d'action.

6. Pour appliquer les optimisations proposées pour votre base de données, choisissez un objet dans levolet droit de votre projet. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) de l'objet, puis choisissez Apply todatabase.

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Conversion des processus ETL enAWS Glue

Outre la migration de votre schéma et de vos données à l’aide de AWS SCT, vous pouvez égalementmigrer les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). Cela implique la conversionde la logique métier associée aux processus ETL située soit à l'intérieur des entrepôts de données sources,soit dans des scripts externes exécutés séparément. Au terme de la migration, les processus ETL sontexécutés dans AWS Glue. Vous exécutez la migration ETL vers AWS Glue en tant que projet distinct parrapport à la conversion de vos instructions et données du langage de définition de données (DDL).

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Actuellement, seules les conversions Oracle etl et Teradata BTEQ vers AWS Glue sont prises en charge.

Rubriques• Prérequis (p. 124)• Présentation du catalogue de données AWS Glue (p. 124)• Limitations de la conversion avec AWS Glue (p. 124)• Conversion à l’aide de AWS Glue dans l'interface utilisateur AWS SCT (p. 125)• Conversion à l'aide de l'API Python pour AWS Glue (p. 130)

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurPrérequis

PrérequisAvant de commencer, vous devez exécuter les actions suivantes :

• Migrer toutes les bases de données sources que vous comptez transférer vers AWS.• Migrer la cible des entrepôts de données vers AWS.• Établir une liste de tous les codes impliqués dans votre processus ETL.• Établir une liste de toutes les informations de connexion nécessaires pour chaque base de données.

Présentation du catalogue de données AWS GlueDans le cadre du processus de conversion, AWS Glue charge des informations concernant les basesde données source et cible. Il organise ces informations en catégories, dans une structure appeléearborescence. Cette structure comprend les éléments suivants :

• Connexions – paramètres de connexion• Analyseurs – liste des analyseurs, un analyseur par schéma• Bases de données – conteneurs contenant des tables• Tables – définitions des qui représentent les données dans les tables• Tâches ETL – logique métier qui effectue le travail ETL• Déclencheurs – logique qui contrôle à quel moment une tâche ETL s'exécute dans AWS Glue (que ce

soit à la demande, selon la planification ou sur déclenchement par des événements de tâche)

Le AWS Glue catalogue de données est un index de l'emplacement, du schéma et des métriquesd'exécution de vos données. Lorsque vous utilisez AWS Glue et AWS SCT, le catalogue de données AWSGlue contient des références à des données qui sont utilisés en tant que sources et cibles de vos tâchesETL dans AWS Glue. Pour créer votre entrepôt de données, vous devez cataloguer ces données.

Les informations du catalogue de données vous permettent de créer et de surveiller vos tâches ETL. Enrègle générale, vous devez exécuter un analyseur pour effectuer l'inventaire des données de vos magasinsde données, mais il y a d'autres manières d'ajouter des tables de métadonnées à votre catalogue dedonnées.

Lorsque vous définissez une table dans votre catalogue de données, vous l'ajoutez à une base dedonnées. Une base de données est utilisée pour organiser des tables dans AWS Glue.

Limitations de la conversion avec AWS GlueLes limitations suivantes s'appliquent à la conversion à l'aide de AWS SCT avec AWS Glue.

Ressource Limite par défaut

Nombre de bases de données pour chaque compte 10 000

Nombre de tables pour chaque base de données 100 000

Nombre de partitions pour chaque table 1 000 000

Nombre de versions de table pour chaque table 100 000

Nombre de tables pour chaque compte 1 000 000

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConversion à l’aide de AWS Glue

dans l'interface utilisateur AWS SCT

Nombre de partitions pour chaque compte 10,000,000

Nombre de versions de table pour chaque compte 1 000 000

Nombre de connexions pour chaque compte 1 000

Nombre d'analyseurs par compte 25

Nombre de tâches pour chaque compte 25

Nombre de déclencheurs pour chaque compte 25

Nombre d'exécutions de tâches simultanées parcompte

30

Nombre d'exécutions de tâches simultanées pourchaque tâche

3

Nombre de tâches pour chaque déclencheur 10

Nombre de points de terminaison dedéveloppement par compte

5

Nombre maximum de DPU utilisés par un point determinaison de développement en une seule fois

5

Nombre maximum d'unités de traitement dedonnées (DPU) utilisées par un rôle en une seulefois

100

Longueur du nom de la base de données Illimité

Pour la compatibilité avec d'autres magasins demétadonnées, tels qu'Apache Hive, le nom estmodifié de façon à utiliser des lettres minuscules.

Note

Si vous prévoyez d'accéder à la base dedonnées depuis Athena, fournissez unnom avec uniquement des caractèresalphanumériques et des traits desoulignement.

Longueur du nom de la connexion Illimité

Longueur du nom de l'analyseur Illimité

Conversion à l’aide de AWS Glue dans l'interfaceutilisateur AWS SCT

Dans les sections suivantes, vous trouverez une description du processus à suivre pour convertir ETL enutilisant AWS Glue avec AWS SCT. Pour cet exemple, nous convertissons une base de données Oraclevers Amazon Redshift, ainsi que les processus ETL utilisés avec les bases de données sources et lesentrepôts de données.

Rubriques

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurÉtape 1 : Création d'un projet

• Étape 1 : Création d'un projet (p. 126)• Étape 2 : Création d'une tâche AWS Glue (p. 129)

Étape 1 : Création d'un projetPour commencer, lancez un nouveau projet. Pour ce faire, démarrez AWS SCT et choisissez File (Fichier),New Project (Nouveau projet). Entrez un nom et un emplacement pour l'enregistrement de votre nouveauprojet.

Choisissez Entrepôt de données (OLAP), puis choisissez vos moteurs de base de données source et cible.

Assurez-vous d’avoir activé Utiliser AWS Glue dans les paramètres du projet. Pour afficher les paramètresdu projet, choisissez Settings (Paramètres), Project Settings (Paramètres du projet).

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Pour terminer la préparation de l'importation de vos processus ETL, établissez des connexions à vosmoteurs de base de données source et cible. Choisissez les éléments de menu commençant par les motsConnect to (Se connecter à). Ces étiquettes sont personnalisées pour afficher les moteurs de base dedonnées que vous avez choisis lors de la création du projet. Par exemple, si vous avez choisi Oracle etAmazon Redshift, le menu affiche les options Connect to Oracle (Se connecter à Oracle) et Connect toAmazon Redshift (Se connecter à).

Après avoir choisi l'option de connexion à votre base de données source, saisissez vos informations deconnexion. Vous savez que la connexion est terminée lorsque SCT affiche une liste de vos objets de basede données.

Après avoir choisi l'option de connexion à votre base de données cible, saisissez vos informations deconnexion. Ensuite, choisissez l'onglet AWS Glue qui s'affiche. Pour Copy from AWS profile (Copier depuisle profil AWS), choisissez le profil que vous souhaitez utiliser. Le profil devrait renseigner automatiquementla clé d'accès AWS, la clé secrète et le dossier du compartiment Amazon S3. Si ce n'est pas le cas,saisissez ces informations vous-même. Une fois que vous avez sélectionné OK, AWS Glue analyse lesobjets et charge les métadonnées dans le catalogue de données AWS Glue. La capture d'écran suivantemontre un exemple de cet écran. Pour l'exemple, nous utilisons Amazon Redshift comme base de donnéescible.

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Note

En fonction de vos paramètres de sécurité, il est possible qu'un message d'avertissement s'affichepour indiquer que votre compte ne dispose pas de privilèges suffisants pour certains des schémassur le serveur. Si vous avez accès aux schémas que vous utilisez, vous pouvez ignorer sansrisque ce message.

AWS Glue crée une base de données sur les serveurs de base de données source et cible pour faciliterla conversion ETL. La base de données sur le serveur cible contient le catalogue de données AWS Glue.Pour localiser des objets spécifiques, utilisez le bouton de recherche du panneau de la source ou de lacible.

Pour voir comment un objet spécifique est converti, recherchez un élément que vous souhaitez convertir,puis choisissez Convert schema (Convertir le schéma) à partir de son menu contextuel (clic droit). AWSSCT le transforme en script.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurÉtape 2 : Création d'une tâche AWS Glue

Une fois la transformation terminée, le script est stocké sur le serveur cible, dans le dossier Scriptsdu Catalogue de données AWS Glue. Vous pouvez l'afficher dans le volet de votre base de donnéessource sur la droite de l'écran. Pour charger le script vers S3, sélectionnez-le, puis choisissez Save to S3(Enregistrer dans S3) dans le menu contextuel (clic droit).

Étape 2 : Création d'une tâche AWS GlueAprès avoir enregistré le script dans S3, vous pouvez le choisir, puis choisir Configurer une tâche AWSGlue pour ouvrir l’assistant et configurer la tâche AWS Glue. L'assistant facilite cette configuration.

Sur le premier onglet, Design Data Flow (Concevoir le flux de données), vous permet de choisir unestratégie d'exécution et la liste de scripts que vous souhaitez inclure dans cette tâche. Vous pouvez choisirdes paramètres pour chaque script. Vous pouvez également réorganiser les scripts afin qu'ils s'exécutentdans l'ordre correct.

La deuxième étape (ou le deuxième onglet) de l'assistant vous permet d'attribuer un nom à votre tâche etde configurer directement les paramètres pour AWS Glue. Vous pouvez configurer les paramètres suivantssur cet écran :

• Rôle IAM• Noms et chemins des fichiers de script• Chiffrer le script à l'aide du chiffrement côté serveur avec des clés gérées Amazon S3– (SSE-S3)• Répertoire temporaire• Chemin de la bibliothèque Python générée• Chemin de la bibliothèque Python de l'utilisateur• Chemin des .jars dépendant (chemin pour les fichiers .jar dépendants)• Chemin de fichiers référencés• DPU simultanées pour chaque tâche exécutée• Simultanéité maximum• Délai d'expiration de la tâche en minutes.• Seuil de notification de délai (minutes)• Nombre de nouvelles tentatives• Configuration de la sécurité• Chiffrement côté serveur

Version 1.0129

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConversion à l'aide de l'API Python pour AWS Glue

À la troisième étape, ou dans le troisième onglet, vous choisissez la connexion configurée vers le point determinaison cible.

Une fois que vous avez fini de configurer la tâche, elle s'affiche dans les tâches ETL du catalogue dedonnées AWS Glue. Si vous choisissez la tâche, les paramètres s'affichent afin que vous puissiez lesexaminer ou les modifier. Pour créer une tâche dans AWS Glue, choisissez Create AWS Glue Job (Créerune tâche) dans le menu contextuel (clic droit) pour la tâche. Cette opération a pour effet d'appliquer ladéfinition du schéma. Pour actualiser l’affichage, choisissez Refresh from database (Actualiser à partir de labase de données) dans le menu contextuel (clic droit).

À ce stade, vous pouvez afficher votre tâche dans la console AWS Glue. Pour cela, connectez-vous à AWSManagement Console et ouvrez la console AWS Glue à l’adresse https://console.aws.amazon.com/glue/.

Vous pouvez tester la nouvelle tâche pour vous assurer qu'elle fonctionne correctement. Vérifiez lesdonnées de votre table source, puis assurez-vous que la table cible est vide. Exécutez la tâche et vérifiez ànouveau. Vous pouvez consulter les journaux d'erreurs depuis la console AWS Glue.

Conversion à l'aide de l'API Python pour AWS GlueDans les sections suivantes, vous trouverez une description d'une conversion qui appelle les opérationsd’API AWS Glue dans Python. Pour plus d’informations, consultez Programmation de scripts ETL AWSGlue dans Python dans le Manuel du développeur AWS Glue.

Étape 1 : Créer une base de donnéesLa première étape consiste à créer une base de données dans un AWS Glue catalogue de données àl’aide de l’API du kit SDK AWS. Lorsque vous définissez une table dans le catalogue de données, vousl'ajoutez à une base de données. La première étape consiste à créer une base de données dans un AWSGlue.

L’exemple suivant illustre la méthode create_database de l’API Python pour AWS Glue.

response = client.create_database( DatabaseInput={ 'Name': 'database_name’, 'Description': 'description', 'LocationUri': 'string', 'Parameters': { 'parameter-name': 'parameter value' } })

Si vous utilisez Amazon Redshift, le nom de la base de données est formé comme suit.

{redshift_cluster_name}_{redshift_database_name}_{redshift_schema_name}

Le nom complet du cluster Amazon Redshift pour cet exemple est le suivant :

rsdbb03.apq1mpqso.us-west-2.redshift.amazonaws.com

Vous trouverez ci-dessous un exemple de nom de base de données bien formé. Dans ce cas, rsdbb03 estle nom, qui est la première partie du nom complet du point de terminaison du cluster. La base de donnéesest nommée dev et le schéma est ora_glue.

Version 1.0130

https://console.aws.amazon.com/glue/

https://docs.aws.amazon.com//glue/latest/dg/aws-glue-programming-python.html

https://docs.aws.amazon.com//glue/latest/dg/aws-glue-programming-python.html

https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/webapi/API_CreateDatabase.html

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurÉtape 2 : Créer une connexion

rsdbb03_dev_ora_glue

Étape 2 : Créer une connexionCréez une connexion dans un catalogue de données à l'aide de l'API du kit SDK AWS.

L’exemple suivant illustre l’utilisation de la méthode create_connection de l’API Python pour AWSGlue.

response = client.create_connection( ConnectionInput={ 'Name': 'Redshift_abcde03.aabbcc112233.us-west-2.redshift.amazonaws.com_dev', 'Description': 'Created from SCT', 'ConnectionType': 'JDBC', 'ConnectionProperties': { 'JDBC_CONNECTION_URL': 'jdbc:redshift://aabbcc03.aabbcc112233.us-west-2.redshift.amazonaws.com:5439/dev', 'USERNAME': 'user_name', 'PASSWORD': 'password' }, 'PhysicalConnectionRequirements': { 'AvailabilityZone': 'us-west-2c', 'SubnetId': 'subnet-a1b23c45', 'SecurityGroupIdList': [ 'sg-000a2b3c', 'sg-1a230b4c', 'sg-aba12c3d', 'sg-1abb2345' ] } })

Les paramètres utilisés dans create_connection sont les suivants :

• Name (Chaîne UTF-8) – obligatoire. Pour Amazon Redshift, le nom de la connexion est formécomme suit : Redshift_{Endpoint-name}_{redshift-database-name}, par exemple :Redshift_abcde03_dev

• Description (Chaîne UTF-8) – votre description de la connexion.• ConnectionType (Chaîne UTF-8) – obligatoire, le type de connexion. À l'heure actuelle, seul JDBC est

pris en charge ; SFTP n'est pas pris en charge.• ConnectionProperties (dict) – obligatoire, une liste de paires clé-valeur utilisées comme paramètres

pour cette connexion, dont l’URL de connexion JDBC, le nom d’utilisateur et le mot de passe.• PhysicalConnectionRequirements (dict) – exigences en matière de connexion physique, qui

incluent ce qui suit :• SubnetId (Chaîne UTF-8) – ID du sous-réseau utilisé par la connexion.• SecurityGroupIdList (liste) – Liste des ID de groupe de sécurité utilisés par la connexion.• AvailabilityZone (Chaîne UTF-8) – obligatoire, la zone de disponibilité qui contient le point de

terminaison. Ce paramètre est obsolète.

Étape 3 : Création d'un analyseur AWS GlueEnsuite, vous créez un analyseur AWS Glue pour renseigner le catalogue AWS Glue. Pour en savoir plus,consultez Catalogage des tables avec un analyseur dans le AWS Glue Guide du développeur. La premièreétape consiste à créer une base de données dans un catalogue de données à l'aide de l'API du kit SDKAWS. Avant de commencer, vous devez d'abord supprimer une version précédente de celle-ci à l'aide del'opération delete_crawler.

Version 1.0131

https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/webapi/API_CreateConnection.html

https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-api-catalog-connections.html

https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-crawler.html

https://docs.aws.amazon.com//glue/latest/webapi/API_CreateCrawler.html

https://docs.aws.amazon.com//glue/latest/webapi/API_CreateCrawler.html

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurÉtape 3 : Création d'un analyseur AWS Glue

Lorsque vous créez votre analyseur, quelques considérations s'appliquent :

• Pour le nom de l’analyseur, utilisez le format<redshift_node_name>_<redshift_database_name>_<redshift_shema_name>, parexemple : abcde03_dev_ora_glue

• Utilisez un rôle IAM qui existe déjà. Pour plus d’informations sur la création des rôles IAM, consultezCréation des rôles IAM dans le IAM Guide de l'utilisateur.

• Utilisez le nom du rôle de métrique que vous avez créé à l'étape précédente.• Utilisez le paramètre ConnectionName, qui est obligatoire.• Pour le paramètre path, utilisez le chemin d'accès à la cible JDBC, par exemple : dev/ora_glue/%

L'exemple suivant supprime un analyseur existant, puis en crée un nouveau, à l'aide de l'API Python pourAWS Glue.

response = client.delete_crawler( Name='crawler_name')

response = client.create_crawler( Name='crawler_name', Role= ‘IAM_role’, DatabaseName='database_name’, Description='string', Targets={ 'S3Targets': [ { 'Path': 'string', 'Exclusions': [ 'string', ] }, ], 'JdbcTargets': [ { 'ConnectionName': ‘ConnectionName’, 'Path': ‘Include_path’, 'Exclusions': [ 'string', ] }, ] }, Schedule='string', Classifiers=[ 'string', ], TablePrefix='string', SchemaChangePolicy={ 'UpdateBehavior': 'LOG'|'UPDATE_IN_DATABASE', 'DeleteBehavior': 'LOG'|'DELETE_FROM_DATABASE'|'DEPRECATE_IN_DATABASE' }, Configuration='string')

Après avoir créé l'analyseur, exécutez un analyseur qui se connecte à un ou plusieurs magasins dedonnées, détermine les structures de données et écrit les tables dans le catalogue de données. Vouspouvez exécuter votre analyseur sur un calendrier, comme illustré ci-après.

response = client.start_crawler( Name='string'

Version 1.0132

https://docs.aws.amazon.com//IAM/latest/UserGuide/id_roles_create.html

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurÉtape 3 : Création d'un analyseur AWS Glue

)

Étant donné que nous utilisons Amazon Redshift en tant que cible pour cet exemple, des types de donnéesAmazon Redshift sont mappés au type de données Glue de la façon suivante après l'exécution del’analyseur.

Amazon Redshift Type de données AWS Glue Type de données

smallint smallint

integer int

bigint bigint

decimal decimal(18,0)

decimal(p,s) decimal(p,s)

real double

double precision double

boolean boolean

char chaîne

varchar chaîne

varchar(n) chaîne

date date

timestamp timestamp

timestamptz timestamp

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation d'un agent de réplication

AWS SCT avec AWS DMS

Utilisation d'AWS SchemaConversion Tool avec le serviceAWS Database Migration ServiceUtilisation d'un agent de réplication AWS SCT avecAWS DMS

Pour les migrations de bases de données très volumineuses, vous pouvez utiliser un agent de réplicationAWS SCT (aws-schema-conversion-tool-dms-agent) pour copier les données de votre base de donnéessur site vers Amazon S3 ou un appareil Amazon Snowball Edge. L'agent de réplication fonctionneconjointement à AWS DMS et peut s'exécuter en arrière-plan alors qu'AWS SCT est fermé.

Lors de l'utilisation d'Amazon Snowball Edge, l'agent AWS SCT réplique les données vers l'appareilAmazon Snowball. L'appareil est ensuite envoyé à AWS, et les données sont chargées dans uncompartiment Amazon S3. Pendant ce temps, l'agent AWS SCT continue de s'exécuter. L'agent récupèreensuite les données sur Amazon S3 et les copie vers le point de terminaison cible.

Pour plus d'informations, consultez Utilisation des agents d'extraction de données (p. 135).

Utilisation d'un agent d'extraction de données AWSSCT avec AWS DMS

AWS SCT fournit un agent d'extraction de données (aws-schema-conversion-tool-extractor) pour faciliterles migrations depuis Apache Cassandra vers Amazon DynamoDB. Cassandra et DynamoDB sontdes bases de données NoSQL, mais elles diffèrent dans l'architecture système et la représentationdes données. AWS SCT fournit des flux de travail basés sur un assistant pour l'automatisation duprocessus de migration à partir de Cassandra vers DynamoDB. De plus, ce service s'intègre avecAWS Database Migration Service (AWS DMS) pour effectuer la migration.

Pour plus d'informations, consultez Utilisation des agents d'extraction de données (p. 135).

Version 1.0134

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurMigration de données à partir d'un entrepôtde données sur site vers Amazon Redshift

Utilisation des agents d'extraction dedonnées

Dans certains scénarios de migration, les bases de données source et cible sont très différentes les unesdes autres et requièrent une transformation de données supplémentaire. AWS SCT est extensible, de sorteque vous pouvez traiter ces scénarios en utilisant un agent — un programme externe et intégré à AWSSCT, mais effectue la transformation de données ailleurs (par exemple, sur une instance Amazon EC2).En outre, un agent AWS SCT peut interagir avec d'autres services AWS en votre nom — par exemple encréant et en gérant des tâches AWS Database Migration Service pour vous.

Les rubriques suivantes décrivent ces scénarios plus en détail et expliquent comment utiliser les agentsAWS SCT au cours du processus de migration.

Rubriques• Migration de données à partir d'un entrepôt de données sur site vers Amazon Redshift (p. 135)• Migration de données depuis Apache Cassandra vers Amazon DynamoDB (p. 159)

Migration de données à partir d'un entrepôt dedonnées sur site vers Amazon Redshift

Vous pouvez utiliser un agent AWS SCT pour extraire des données de votre entrepôt sur site et effectuerleur migration vers Amazon Redshift. L'agent extrait les données et les charge sur Amazon S3 ou, pour lesmigrations à grande échelle, sur un appareil AWS Snowball Edge. Vous pouvez ensuite utiliser AWS SCTpour copier les données vers Amazon Redshift.

Amazon S3 est un service de stockage et d'extraction. Pour stocker un objet dans Amazon S3, chargez lefichier correspondant dans un compartiment Amazon S3. Lorsque vous chargez un fichier, vous pouvezdéfinir les autorisations sur l'objet, ainsi que celles liées aux métadonnées.

Migrations à grande échelle

Les migrations de données à grande échelle peuvent inclure plusieurs téraoctets d'informations, et êtreralenties par des performances réseau et par la quantité de données à déplacer. AWS Snowball Edge estun service AWS que vous pouvez utiliser pour transférer les données vers le cloud plus rapidement quene le ferait le réseau à l'aide d'une appliance AWS. Un appareil AWS Snowball Edge peut contenir jusqu'à100 To de données. Il utilise le chiffrement 256 bits et un module TPM (Trusted Platform Module) standardconçu pour assurer la sécurité et la traçabilité de vos données de bout en bout. AWS SCT est compatiblesavec les appareils AWS Snowball Edge.

Lorsque vous utilisez AWS SCT et un appareil AWS Snowball Edge, vous effectuez la migration de vosdonnées en deux étapes. Tout d'abord, vous utilisez AWS SCT pour traiter les données en local, puis lesdéplacer vers l'appareil AWS Snowball Edge. Vous envoyez ensuite l'appareil à AWS selon la procédureAWS Snowball Edge, puis AWS charge automatiquement les données dans un compartiment Amazon S3.Puis, lorsque les données sont disponibles sur Amazon S3, vous utilisez AWS SCT pour assurer lamigration des données vers Amazon Redshift. Les agents d'extraction de données peuvent fonctionner enarrière-plan tandis qu'AWS SCT est fermé.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurMigration de données à partir d'un entrepôtde données sur site vers Amazon Redshift

Le schéma suivant illustre le scénario pris en charge.

Les agents d'extraction de données sont actuellement pris en charge pour les entrepôts de données sourcesuivants :

• Base de données Greenplum (version 4.3 ou ultérieure)• Microsoft SQL Server (version 2008 ou ultérieure)• Netezza (version 7.0.3 ou ultérieure)• Oracle (version 10 ou ultérieure)• Teradata (version 13 ou ultérieure)• Vertica (version 7.2.2 ou ultérieure)

Vous pouvez vous connecter aux points de terminaison FIPS pour Amazon Redshift si vous avez besoinde respecter les exigences de sécurité de la norme FIPS (Federal Information Processing Standard). Lespoints de terminaison FIPS sont disponibles dans les régions AWS suivantes :

• Région USA Est (Virginie du N.) (redshift-fips.us-east-1.amazonaws.com)• Région USA Est (Ohio) (redshift-fips.us-east-2.amazonaws.com)• Région USA Ouest (Californie du Nord) (redshift-fips.us-west-1.amazonaws.com)• Région USA Ouest (Oregon) (redshift-fips.us-west-2.amazonaws.com)

Reportez-vous aux informations contenues dans les rubriques suivantes pour savoir comment utiliser lesagents d'extraction de données.

Rubriques• Paramètres prérequis pour Amazon S3 et sécurité des agents d'extraction de données (p. 137)• Installation des agents d'extraction (p. 138)

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurParamètres prérequis

• Enregistrement des agents d'extraction auprès d'AWS Schema Conversion Tool (p. 141)• Masquage et récupération d'informations pour un agent AWS SCT (p. 142)• Création de filtres d'extraction de données dans AWS Schema Conversion Tool (p. 144)• Tri des données avant la migration à l'aide d'AWS SCT (p. 144)• Création, exécution et surveillance d'une tâche d'extraction de données AWS SCT (p. 145)• Extraction de données à l'aide d'un périphérique AWS Snowball Edge (p. 148)• Sortie d'une tâche d'extraction de données (p. 153)• Utilisation du partitionnement virtuel avec AWS Schema Conversion Tool (p. 155)• Migration d'objets binaires volumineux (LOB) vers Amazon Redshift (p. 158)• Bonnes pratiques et dépannage des agents d'extraction de données (p. 159)

Paramètres prérequis pour Amazon S3 et sécurité desagents d'extraction de donnéesAvant d'utiliser les agents d'extraction de données, stockez vos informations de compartiment Amazon S3et configurez le magasin de clés et le référentiel d'approbations de votre protocole SSL (Secure SocketsLayer).

Paramètres Amazon S3Une fois que vos agents ont extrait les données, ils les chargent dans votre compartiment Amazon S3.Avant de continuer, vous devez fournir les informations d'identification pour vous connecter à votrecompte AWS et votre compartiment Amazon S3. Vous stockez vos informations d'identification et lesdétails du compartiment dans un profil dans les paramètres globaux de l'application, puis vous associezle profil à votre projet AWS SCT. Le cas échéant, choisissez Global Settings pour créer un profil. Pourplus d'informations, consultez Utilisation des profils du service AWS dans l'AWS Schema ConversionTool (p. 13).

Paramètres de sécuritéAWS Schema Conversion Tool et les agents d'extraction peuvent communiquer via le protocole SSL. Pouractiver SSL, configurez un référentiel d'approbations et un magasin de clés.

Pour configurer la communication avec votre agent d'extraction

1. Démarrez l'AWS Schema Conversion Tool.2. Ouvrez le menu Settings, puis choisissez Global Settings. La boîte de dialogue Global settings

s'affiche.

Choisissez l'onglet Security comme illustré ci-après.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurInstallation des agents

3. Choisissez Generate Trust and Key Store, ou Select existing Trust and Key Store.

Si vous choisissez Generate Trust and Key Store, indiquez le nom et le mot de passe du référentield'approbations et du magasin de clés, ainsi que le chemin d'accès à l'emplacement des fichiersgénérés. Vous utiliserez ces fichiers au cours d'étapes ultérieures.

Si vous choisissez Select existing Trust and Key Store, indiquez le mot de passe et le nom de fichierdu référentiel d'approbations et du magasin de clés. Vous utiliserez ces fichiers au cours d'étapesultérieures.

4. Une fois le référentiel d'approbations et le magasin de clés spécifiés, choisissez OK pour fermer laboîte de dialogue Global Settings.

Installation des agents d'extractionNous vous recommandons d'installer plusieurs agents d'extraction et d'effectuer ces installations sur desordinateurs autres que l'ordinateur qui exécute AWS Schema Conversion Tool.

Les agents d'extraction sont actuellement pris en charge sur les systèmes d'exploitation suivants :

• macOS• Microsoft Windows• Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 6.0• Ubuntu Linux (versions 14.04 et ultérieures)

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Utilisez la procédure suivante pour installer des agents d'extraction. Répétez cette procédure pour chaqueordinateur sur lequel vous souhaitez installer un agent d'extraction.

Pour installer un agent d'extraction

1. Si vous n'avez pas encore téléchargé le fichier du programme d'installation d'AWS SCT, suivez lesinstructions décrites dans Installation, vérification et mise à jour d'AWS Schema Conversion Tool (p. 4)pour le télécharger. Le fichier .zip qui contient le fichier du programme d'installation d'AWS SCTcontient également le fichier du programme d'installation de l'agent d'extraction.

2. Recherchez le fichier du programme d'installation de l'agent d'extraction dans un sous-dossier nomméagents. Le fichier correct pour chaque système d'exploitation sur lequel vous souhaitez installer l'agentd'extraction est illustré ci-après.

Système d'exploitation Nom de fichier

macOS aws-schema-conversion-tool-extractor-1.0.build-number.dmg

Microsoft Windows aws-schema-conversion-tool-extractor-1.0.build-number.msi

RHEL aws-schema-conversion-tool-extractor-1.0.build-number.x86_64.rpm

Ubuntu Linux aws-schema-conversion-tool-extractor-1.0.build-number.deb

3. Pour installer l'agent d'extraction sur un ordinateur distinct, copiez le fichier du programme d'installationvers ce dernier.

4. Exécutez le fichier du programme d'installation. Suivez les instructions ci-dessous correspondant àvotre système d'exploitation.

Système d'exploitation Instructions d'installation

macOS Dans le Finder, ouvrez aws-schema-conversion-tool-extractor-1.0.build-number.dmg.

Faites glisser aws-schema-conversion-tool-extractor-1.0.build-number.dmg vers le dossier Applications.

Microsoft Windows Double-cliquez sur le fichier pour exécuter le programme d'installation.

RHEL Exécutez la commande suivante dans le dossier où vous avez téléchargéou déplacé le fichier :

sudo rpm -ivh aws-schema-conversion-tool-extractor-1.0.build-number.x86_64.rpm

Ubuntu Linux Exécutez la commande suivante dans le dossier où vous avez téléchargéou déplacé le fichier :

sudo dpkg -i aws-schema-conversion-tool-extractor-1.0.build-number.deb

5. Installez les pilotes Java Database Connectivity (JDBC) pour votre moteur de base de donnéessource. Vous trouverez des instructions et des liens de téléchargement à la page Installation despilotes de base de données requis (p. 8). Suivez les instructions qui concernent uniquement votre

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moteur de base de données source et pas celles qui s'appliquent à votre moteur de base de donnéescible.

6. Copiez le référentiel d'approbations et le magasin de clés SSL (.zip ou fichiers individuels) que vousavez générés lors d'une procedure précédente. Si vous copiez le fichier .zip vers un nouvel ordinateur,extrayez les fichiers individuels de ce fichier .zip sur le nouvel ordinateur.

Vous pouvez placer les fichiers où vous le souhaitez. Notez cependant les emplacements car, dansune autre procédure, vous devrez indiquer à l'agent où trouver les fichiers.

Poursuivez l'installation de votre agent d'extraction en exécutant la procédure décrite dans la section ci-après.

Configuration des agents d'extractionUtilisez la procédure suivante pour configurer des agents d'extraction. Répétez cette procédure sur chaqueordinateur sur lequel un agent d'extraction est installé.

Pour configurer votre agent d'extraction

• Depuis l'emplacement où vous avez installé l'agent, exécutez le programme de configuration. PourRHEL et Ubuntu, le fichier s'appelle sct-extractor-setup.sh. Pour macOS et Microsoft Windows,il s'appelle AWS SCT Data Extractor Agent et vous pouvez double-cliquer sur le fichier pourl'exécuter.

Le programme de configuration vous invite à fournir des informations. Pour chaque invite, une valeurpar défaut apparaît. Vous pouvez accepter la valeur par défaut ou taper une nouvelle valeur. Spécifiezles informations suivantes :

• Le moteur de l'entrepôt de données.• Le numéro de port sur lequel l'agent est en mode écoute.• L'emplacement où vous avez installé les pilotes JDBC.• Le dossier de travail. Les données que vous avez extraites sont placées dans un sous-dossier de

cet emplacement. Le dossier de travail peut figurer sur un autre ordinateur que celui où est installél'agent et un même dossier de travail peut être partagé par plusieurs agents installés sur différentsordinateurs.

• L'emplacement du fichier de magasin de clés.• Le mot de passe du magasin de clés.• L'emplacement du fichier de référentiel d'approbations.• Le mot de passe du référentiel d'approbations.

Le programme de configuration met à jour le fichier de paramètres de l'agent d'extraction. Le fichier deparamètres se nomme Settings.properties et se trouve à l'emplacement où vous avez installé l'agentd'extraction. Vous trouverez ci-dessous un exemple de fichier de paramètres.

port=8888vendor=ORACLEdriver.jars=<driver path>/Install/Drivers/ojdbc7.jarlocation=<output path>/dmt/8888/outextractor.log.folder=<log path>/dmt/8888/logextractor.storage.folder=<storage path>/dmt/8888/storageextractor.start.fetch.size=20000extractor.out.file.size=10485760ssl.option=OFF#ssl.option=ON#ssl.keystore.path=<key store path>/dmt/8888/vault/keystore

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurEnregistrement des agents

#ssl.truststore.path=<trust store path>/dmt/8888/vault/truststore

Démarrage des agents d'extractionUtilisez la procédure suivante pour démarrer des agents d'extraction. Répétez cette procédure sur chaqueordinateur sur lequel un agent d'extraction est installé.

Les agents d'extraction agissent en tant qu'écouteurs. Lorsque vous démarrez un agent avec cetteprocédure, celui-ci commence à écouter les instructions. Vous enverrez aux agents des instructions pourextraire des données de votre entrepôt de données dans une section ultérieure.

Pour démarrer votre agent d'extraction

• Sur l'ordinateur où l'agent d'extraction a été installé, exécutez la commande indiquée ci-après pourvotre système d'exploitation.

Système d'exploitation Commande de démarrage

macOS Exécutez le fichier StartAgent.command.

Microsoft Windows Double-cliquez sur le fichier de commandes StartAgent.bat.

RHEL Exécutez la commande suivante dans le chemin d'accès au dossier oùvous avez installé l'agent :

sudo initctl start sct-extractor

Ubuntu Linux Exécutez la commande suivante dans le chemin d'accès au dossier oùvous avez installé l'agent. Utilisez la commande appropriée pour votreversion d'Ubuntu.

Ubuntu 14.04: sudo initctl start sct-extractor

Ubuntu 15.04 et versions ultérieures : sudo systemctl start sct-extractor

Pour vérifier le statut de l'agent, exécutez la même commande en remplaçant start par status.

Pour arrêter un agent, exécutez la même commande en remplaçant start par stop.

Enregistrement des agents d'extraction auprès d'AWSSchema Conversion ToolVous gérez vos agents d'extraction à l'aide d'AWS SCT. Les agents d'extraction agissent en tantqu'écouteurs. Lorsqu'ils reçoivent des instructions d'AWS SCT, ils extraient des données de votre entrepôtde données.

Utilisez la procédure suivante pour enregistrer des agents d'extraction auprès de votre projet AWS SCT.

Pour enregistrer un agent d'extraction

1. Démarrez AWS Schema Conversion Tool et ouvrez un projet.2. Ouvrez le menu View, puis choisissez Data Migration View. L'onglet Agents s'affiche. Si vous avez

déjà enregistré des agents, ces derniers apparaissent dans une grille située dans la partie supérieurede l'onglet, comme illustré ci-après.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurMasquage et récupération

d'informations pour un agent AWS SCT

3. Choisissez Register. La boîte de dialogue New Agent Registration s'affiche.

Note

Une fois que vous avez enregistré un agent auprès d'un projet AWS SCT, vous ne pouvezpas enregistrer ce même agent auprès d'un autre projet. Si vous n'utilisez plus un agentdans un projet AWS SCT, vous pouvez annuler son enregistrement. Vous pouvez ensuitel'enregistrer dans un autre projet.

4. Saisissez vos informations dans la boîte de dialogue New Agent Registration :

a. Dans Description, tapez une description de l'agent.b. Pour Host Name, tapez le nom d'hôte ou l'adresse IP de l'ordinateur sur lequel l'agent est installé.c. Dans Port, tapez le numéro de port sur lequel l'agent est en mode écoute.d. Choisissez S'inscrire pour inscrire l'agent auprès de votre projet AWS SCT.

5. Répétez les étapes précédentes pour enregistrer plusieurs agents auprès de votre projet AWS SCT.

Masquage et récupération d'informations pour unagent AWS SCTUn agent AWS SCT chiffre une grande quantité d'informations, par exemple les mots de passe pour lesréférentiels d'approbations et les magasins de clés de l'utilisateur, les comptes de base de données, lesinformations de compte AWS et des éléments similaires. Pour ce faire, il utilise un fichier spécial nomméseed.dat. Par défaut, l'agent crée ce fichier dans le dossier de travail de l'utilisateur qui configure l'agentpour la première fois.

Dans la mesure où différents utilisateurs peuvent configurer et exécuter l'agent, le chemind'accès à seed.dat est stocké dans le paramètre {extractor.private.folder} du fichiersettings.properties. Lorsque l'agent démarre, il peut utiliser ce chemin pour trouver le fichier

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurMasquage et récupération

d'informations pour un agent AWS SCT

seed.dat afin d'accéder aux informations du référentiel d'approbations et du magasin de clés de la basede données qu'il utilise.

Il se peut que vous ayez besoin de récupérer les mots de passe stockés par un agent dans les cassuivants :

• Si l'utilisateur perd le fichier seed.dat et que l'emplacement et le port de l'agent AWS SCT n'ont paschangé.

• Si l'utilisateur perd le fichier seed.dat et que l'emplacement et le port de l'agent AWS SCT ont changé.Dans ce cas, la modification se produit généralement parce que l'agent a été migré vers un autre hôte ouport et que les informations contenues dans le fichier seed.dat ne sont plus valides.

Dans de tels cas, si un agent est démarré sans SSL, il démarre, puis accède au stockage de l'agent crééprécédemment. Il passe ensuite à l'état Waiting for recovery (En attente de récupération).

Cependant, dans ces cas, si un agent est démarré avec SSL, vous ne pouvez pas le redémarrer. Eneffet, l'agent ne peut pas déchiffrer les mots de passe pour accéder aux certificats stockés dans le fichiersettings.properties. Dans ce type de démarrage, l'agent ne parvient pas à démarrer. Une erreursimilaire à la suivante est écrite dans le journal : « The agent could not start with SSL mode enabled.Please reconfigure the agent. Reason: The password for keystore is incorrect. » (L'agent n'a pas pudémarrer avec le mode SSL activé. Veuillez reconfigurer l'agent. Raison : le mot de passe du keystore estincorrect.)

Pour corriger ce problème, créez un nouvel agent et configurez-le afin qu'il utilise les mots de passeexistants pour accéder aux certificats SSL. Pour cela, procédez comme suit.

Une fois que vous effectuez cette procédure, l'agent doit s'exécuter et accéder à l'état Waiting for recovery(En attente de récupération). AWS SCT envoie automatiquement les mots de passe requis à un agentdans l'état Waiting for recovery (En attente de récupération). Lorsque l'agent dispose des mots de passe, ilredémarre toutes les tâches. Aucune autre action n'est requise de la part de l'utilisateur sur SCT.

Pour reconfigurer l'agent et restaurer les mots de passe afin d'accéder aux certificats SSL

1. Installez un nouvel agent AWS SCT et exécutez la configuration.2. Modifiez la propriété agent.name dans le fichier instance.properties pour indiquer le nom de

l'agent pour lequel le stockage a été créé, afin que le nouvel agent fonctionne avec le stockage del'agent existant.

Le fichier instance.properties est stocké dans le dossier privé de l'agent, qui est nommé enutilisant la convention suivante : {output.folder}\dmt\{hostName}_{portNumber}\.

3. Remplacez le nom de {output.folder} par celui du dossier de sortie de l'agent précédent.

À ce stade, AWS SCT tente toujours d'accéder à l'ancien extracteur sur les anciens hôte et port. Parconséquent, l'extracteur inaccessible est à l'état FAILED (ÉCHEC). Vous pouvez ensuite modifierl'hôte et le port.

4. Modifiez l'hôte et/ou le port de l'ancien agent à l'aide de la commande Modify pour rediriger le flux dedemandes vers le nouvel agent.

Lorsqu'AWS SCT peut effectuer un test ping sur le nouvel agent, AWS SCT reçoit le statut Waiting forrecovery (En attente de récupération) de l'agent. AWS SCT récupère ensuite automatiquement les mots depasse pour l'agent.

Chaque agent qui fonctionne avec le stockage de l'agent met à jour un fichier spécial appeléstorage.lck et situé dans {output.folder}\{agentName}\storage\. Ce fichier contient l'IDréseau de l'agent et le délai avant le verrouillage du stockage. Lorsque l'agent fonctionne avec le stockagede l'agent, il met à jour le fichier storage.lck et étend le bail du stockage de 10 minutes toutes les

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation de filtres d'extraction de données

5 minutes. Aucune autre instance ne peut fonctionner avec le stockage de cet agent avant l'expiration dubail.

Création de filtres d'extraction de données dans AWSSchema Conversion ToolAvant d'extraire vos données avec AWS Schema Conversion Tool, vous pouvez configurer des filtres quiréduisent la quantité de données extraites. Vous pouvez créer des filtres d'extraction de données à l'aidede clauses WHERE pour diminuer la quantité de données extraites. Par exemple, vous pouvez écrire uneclause WHERE qui sélectionne les données à partir d'une seule table.

Vous pouvez créer des filtres d'extraction de données et les enregistrer dans le cadre de votre projet. Avecle projet ouvert, utilisez la procédure suivante pour créer des filtres d'extraction de données.

Pour créer des filtres d'extraction de données

1. Dans le menu Settings, choisissez Mapping Rules. La boîte de dialogue Mapping Rules s'affiche. Levolet supérieur contient des règles de transformation et le volet inférieur contient des règles de filtrage.

2. Dans le volet Filtering Rules, choisissez Add new rule.3. Configurez votre filtre:

a. Pour Nom, tapez le nom du filtre.b. Pour Where schema name like, entrez le filtre à appliquer aux schémas. Dans ce filtre, une clause

WHERE est évaluée à l'aide d'une clause LIKE. Vous pouvez entrer un nom exact pour choisir unschéma ou spécifier un modèle afin de choisir plusieurs schémas.

c. Pour table name like, entrez le filtre à appliquer aux tables. Dans ce filtre, une clause WHERE estévaluée à l'aide d'une clause LIKE. Vous pouvez entrer un nom exact pour choisir une table ouspécifier un modèle afin de choisir plusieurs tables.

d. Pour Where clause, tapez une clause WHERE pour filtrer les données.4. Une fois que vous avez configuré votre filtre, choisissez Save pour enregistrer votre filtre ou Cancel

pour annuler vos modifications.5. Une fois l'ajout, l'édition ou la suppression des filtres terminée, choisissez Save All pour enregistrer

toutes vos modifications, puis choisissez Close.

Pour désactiver un filtre sans le supprimer, vous pouvez utiliser l'icône bascule. Pour dupliquer un filtreexistant, utilisez l'icône de copie. Pour supprimer un filtre existant, utilisez l'icône de suppression. Pourenregistrer toutes les modifications apportées à vos filtres, choisissez Save All.

Tri des données avant la migration à l'aide d'AWS SCTLe tri des données avant la migration avec AWS SCT offre certains avantages. Si vous triez vosdonnées préalablement, AWS SCT peut redémarrer l'agent d'extraction au dernier point enregistréaprès une défaillance. De plus, si vous migrez des données vers Amazon Redshift et que vous les triezpréalablement, AWS SCT peut insérer plus rapidement les données dans Amazon Redshift.

Ces avantages sont liés à la façon dont AWS SCT crée des requêtes d'extraction de données. Danscertains cas, AWS SCT utilise la fonction analytique DENSE_RANK dans ces requêtes. Toutefois,DENSE_RANK peut utiliser beaucoup de temps et de ressources serveur pour trier l'ensemble de donnéesqui résulte de l'extraction. Par conséquent, si AWS SCT peut fonctionner sans cette fonction, il le fait.

Pour trier des données avant la migration à l'aide d'AWS SCT

1. Ouvrez un projet AWS SCT.

Version 1.0144

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation, exécution et surveillance d'une tâche AWS SCT

2. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) de l'objet, puis choisissez Create Local Task.3. Choisissez l'onglet Advanced et, pour Sorting Strategy, choisissez une option :

• Never use sorting (Ne jamais utiliser le tri) – L'agent d'extraction n'utilise pas la fonction analytiqueDENSE_RANK et redémarre depuis le début en cas de défaillance.

• Use sorting if possible (Utiliser le tri si possible) – L'agent d'extraction utilise DENSE_RANK si latable dispose d'une clé primaire ou d'une contrainte unique.

• Use sorting after first fail (recommended) (Utiliser le tri après le premier échec [recommandé]) –L'agent d'extraction essaie d'abord d'obtenir les données sans utiliser DENSE_RANK. Si la premièretentative échoue, l'agent d'extraction reconstitue la requête en utilisant DENSE_RANK et conservesa position en cas de défaillance.

4. Définissez des paramètres supplémentaires comme décrit ci-dessous, puis choisissez Create pourcréer votre tâche d'extraction de données.

Création, exécution et surveillance d'une tâched'extraction de données AWS SCTUtilisez les procédures suivantes pour créer, exécuter et surveiller des tâches d'extraction de données.

Version 1.0145


Pour affecter des tâches à des agents et migrer des données

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, après avoir converti votre schéma, choisissez une ou plusieurstables dans le volet gauche de votre projet.

Vous pouvez choisir toutes les tables, cependant, nous ne recommandons pas cette pratique car ellerisque d'altérer les performances. Nous vous recommandons de créer plusieurs tâches pour plusieurstables en fonction de la taille de ces dernières dans votre entrepôt de données.

2. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) pour chaque table, puis choisissez Create Task. La boîte dedialogue Create Local Task s'ouvre, comme illustré ci-après.

3. Pour Task Name, entrez un nom pour la tâche.4. Pour Migration Mode, choisissez l'une des valeurs suivantes :

• Extract Only (Extraire uniquement) – Extrayez vos données et enregistrez-les dans vos dossiers detravail locaux.

• Extract and Upload (Extraire et charger) – Extrayez vos données et chargez-les dans Amazon S3.• Extract, Upload and Copy (Extraire, charger et copier) – Extrayez vos données, chargez-les dans

Amazon S3 et copiez-les dans votre entrepôt de données Amazon Redshift.5. Choisissez Extract LOBs pour extraire les objets de grande taille. Si vous n'avez pas besoin d'extraire

des objets de grande taille, vous pouvez décocher la case. Cela permet de réduire la quantité dedonnées qui sont extraites.

6. Si vous souhaitez voir des informations détaillées sur une tâche, choisissez Enable Task Logging.Vous pouvez utiliser le journal des tâches pour déboguer les problèmes.

Si vous activez la journalisation des tâches, choisissez le niveau de détails à afficher. Les niveaux sontles suivants, avec chaque niveau comprenant tous les messages du niveau précédent :

• ERROR – La plus petite quantité de détails.• WARNING

• INFO

• DEBUG

• TRACE – La plus grande quantité de détails.Version 1.0

146


7. Choisissez Test Task (Tester la tâche) pour vérifier que vous pouvez vous connecter à votre dossierde travail, au compartiment Amazon S3 et à l'entrepôt de données Amazon Redshift. La vérificationdépend du mode de migration que vous avez choisi.

8. Choisissez Create pour créer la tâche.9. Répétez les étapes précédentes afin de créer des tâches pour toutes les données que vous souhaitez

migrer.

Pour exécuter et surveiller des tâches

1. Pour View (Affichage), choisissez Data Migration View (Afficher la migration des données). L'ongletAgents s'affiche.

2. Choisissez l'onglet Tasks. Vos tâches apparaissent dans la grille supérieure, comme illustré ci-après.Vous pouvez voir le statut d'une tâche dans la grille supérieure et celui de ses sous-tâches dans lagrille inférieure.

3. Choisissez une tâche dans la grille supérieure et développez-la. Selon le mode de migration que vousavez choisi, vous voyez la tâche divisée en Extract, Upload et Copy.

4. Choisissez Start pour une tâche afin de la démarrer. Vous pouvez surveiller le statut de vos tâchespendant leur exécution. Les sous-tâches s'exécutent en parallèle. Les opérations d'extraction, dechargement et de copie s'exécutent aussi en parallèle.

5. Si vous avez activé la journalisation lorsque vous avez configuré la tâche, vous pouvez afficher lejournal:

a. Choisissez Download Log. Un message apparaît avec le nom du dossier qui contient le fichierjournal. Ignorez le message.

b. Un lien apparaît dans l'onglet Task details. Cliquez sur le lien pour ouvrir le dossier qui contient lefichier journal.

Vous pouvez fermer AWS SCT et vos agents et vos tâches continuent de s'exécuter. Vous pouvez rouvrirAWS SCT ultérieurement pour vérifier le statut de vos tâches et afficher les journaux des tâches.

Version 1.0147

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurExtraction de données à l'aide d'unpériphérique AWS Snowball Edge

Extraction de données à l'aide d'un périphérique AWSSnowball EdgePour utiliser AWS SCT et AWS Snowball Edge, vous devez suivre plusieurs étapes. La migration impliqueune première tâche en local, lors de laquelle AWS SCT utilise un agent d'extraction pour déplacer lesdonnées vers l'appareil AWS Snowball Edge. Ensuite, une opération intermédiaire a lieu afin qu'AWS copieles données depuis l'appareil AWS Snowball Edge vers un compartiment Amazon S3. Enfin, AWS SCTcharge les données à partir du compartiment Amazon S3 vers Amazon Redshift.

Les sections suivantes fournissent un guide étape par étape de chacune de ces tâches. La procéduresuppose qu'AWS SCT soit installé et que vous ayez configuré et enregistré un agent d'extraction sur unemachine dédiée.

Les étapes suivantes doivent se produire pour migrer des données depuis un magasin de données localvers un magasin de données AWS à l'aide d'AWS Snowball Edge.

1. Créez une tâche AWS Snowball Edge à l'aide de la console AWS Snowball. Pour plus d'informations,consultez Création d'une tâche d'importation dans la documentation AWS Snowball.

2. Déverrouillez l'appareil AWS Snowball Edge à l'aide de la machine Linux locale dédiée.3. Créez un projet dans AWS SCT avec l'agent d'extraction de données enregistré.4. Installez le pilote de votre base de données source sur la machine dédiée où vous avez installé

l'extracteur de données.5. Créez et définissez les autorisations pour le compartiment Amazon S3 à utiliser.6. Créez Tâche locale et DMS dans SCT.7. Exécutez et surveillez la tâche locale et DMS dans SCT.8. Exécutez la tâche AWS SCT et surveillez la progression dans SCT.

Procédures étape par étape pour la migration des données àl'aide d'AWS SCT et d'AWS Snowball EdgeLes sections suivantes fournissent des informations détaillées sur les étapes de la migration.

Étape 1 : Créer une tâche AWS Snowball Edge

Créez une tâche AWS Snowball en suivant les étapes décrites dans la section Mise en route d'AWSSnowball Edge : votre première tâche de la documentation AWS Snowball.

Étape 2 : Déverrouiller l'appareil AWS Snowball Edge

Vous devez exécuter les commandes qui déverrouillent et fournissent les informations d'identificationà l'appareil Snowball Edge à partir de la machine sur laquelle vous avez installé l'agent DMS. De cettemanière, vous pouvez être sûr que l'agent DMS se connecte à l'appareil AWS Snowball Edge. Pourplus d'informations sur le déverrouillage de l'appareil AWS Snowball Edge, consultez Déverrouillage del'appareil Snowball Edge .

Par exemple, la commande suivante affiche le compartiment Amazon S3 utilisé par l'appareil.

aws s3 ls s3://<bucket-name> --profile <Snowball Edge profile> --endpoint http://<Snowball IP>:8080 --recursive

Version 1.0148

https://docs.aws.amazon.com/snowball/latest/ug/create-import-job.html

http://docs.aws.amazon.com/snowball/latest/developer-guide/common-get-start.html

http://docs.aws.amazon.com/snowball/latest/developer-guide/common-get-start.html

http://docs.aws.amazon.com/snowball/latest/developer-guide/unlockappliance.html

http://docs.aws.amazon.com/snowball/latest/developer-guide/unlockappliance.html


Étape 3 : Créer un projet AWS SCTCréez ensuite un projet AWS SCT.

Pour créer un nouveau projet dans AWS SCT

1. Démarrez AWS SCT, puis choisissez Nouveau projet pour Fichier. La boîte de dialogue New Projects'affiche.

2. Ajoutez les informations du projet suivantes.


Project Name Saisissez un nom pour votre projet, qui est stockélocalement sur votre ordinateur.


OLTP Choisissez Base de données transactionnelle (OLTP).

Moteur DB source Choisissez votre magasin de données source.

Moteur DB cible Choisissez votre magasin de données cible.

3. Choisissez OK pour créer votre projet AWS SCT.4. Testez votre connexion (facultatif).

Étape 4 : Installer le pilote de base de données source pour l'agent DMS surl'ordinateur LinuxPour que la migration réussisse, l'agent DMS doit être en mesure de se connecter à la base de donnéessource. Pour que cela soit possible, vous installez le pilote de base de données de votre base de donnéessource. Le pilote requis varie en fonction de la base de données.

Pour redémarrer l'agent DMS après l'installation du pilote de base de données, modifiez le répertoirede travail en <product_dir>/bin et utilisez les étapes énumérées ci-dessous pour chaque base dedonnées source.

cd <product_dir>/bin./arep.ctl stop./arep.ctl start

Pour installer sur Oracle

Installez Oracle Instant Client pour Linux (x86-64) version 11.2.0.3.0 ou version ultérieure.

De plus, si ce n'est déjà inclus dans votre système, vous devez créer un lien symbolique dans lerépertoire $ORACLE_HOME\lib. Ce lien doit être appelé libclntsh.so et doit pointer vers une versionspécifique de ce fichier. Par exemple, sur un client Oracle 12c :

lrwxrwxrwx 1 oracle oracle 63 Oct 2 14:16 libclntsh.so -> /u01/app/oracle/home/lib/libclntsh.so.12.1

De plus, la variable d'environnement LD_LIBRARY_PATH doit être ajoutée au répertoire Oracle lib etau script site_arep_login.sh sous le dossier lib de l'installation. Ajoutez le script s'il n'existe pas.

vi cat <product dir>/bin/site_arep_login.sh

Version 1.0149


export ORACLE_HOME=/usr/lib/oracle/12.2/client64; export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$ORACLE_HOME/lib

Pour installer sur Microsoft SQL Server

Installer le pilote Microsoft ODBC

Mettez à jour site_arep_login.sh avec le code suivant.

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/microsoft/msodbcsql/lib64/

Pilote ODBC Simba

Installer le pilote Microsoft ODBC

Modifiez le fichier simba.sqlserverodbc.ini comme suit

DriverManagerEncoding=UTF-16ODBCInstLib=libodbcinst.so

Pour installer sur SAP Sybase

Le client ODBC 64 bits SAP Sybase ASE doit être installé

Si le répertoire d'installation est /opt/sap, mettez à jour site_arep_login.sh avec

export SYBASE_HOME=/opt/sapexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$SYBASE_HOME/ DataAccess64/ODBC/lib:$SYBASE_HOME/DataAccess/ODBC/ lib:$SYBASE_HOME/OCS-16_0/lib:$SYBASE_HOME/OCS-16_0/ lib3p64:$SYBASE_HOME/OCS-16_0/lib3p

/etc/odbcinst.ini doit inclure ces entrées

[Sybase]Driver=/opt/sap/DataAccess64/ODBC/lib/libsybdrvodb.soDescription=Sybase ODBC driver

Pour installer sur MySQL

Installez MySQL Connector/ODBC pour Linux, version 5.2.6 ou ultérieure

Assurez-vous que le fichier /etc/odbcinst.ini contient une entrée pour MySQL, comme dans l'exemplesuivant

[MySQL ODBC 5.2.6 Unicode Driver]Driver = /usr/lib64/libmyodbc5w.so UsageCount = 1

Version 1.0150


Pour installer sur PostgreSQL

Installez postgresql94-9.4.4-1PGDG.<version du système d'exploitation>.x86_64.rpm. Il s'agit dupackage qui contient l'exécutable psql.

Par exemple, postgresql94-9.4.4-1PGDG.rhel7.x86_64.rpm est le package requis pour Red Hat 7.

Installez le pilote ODBC postgresql94-odbc-09.03.0400-1PGDG.<version du systèmed'exploitation>.x86_64 ou version ultérieure pour Linux, où <version du système d'exploitation> est lesystème d'exploitation de l'ordinateur de l'agent.

Par exemple, postgresql94-odbc-09.03.0400-1PGDG.rhel7.x86_64 est le client requis pour Red Hat 7.

Assurez-vous que le fichier /etc/odbcinst.ini contient une entrée pour PostgreSQL, comme dansl'exemple suivant

[PostgreSQL]Description = PostgreSQL ODBC driverDriver = /usr/pgsql-9.4/lib/psqlodbc.soSetup = /usr/pgsql-9.4/lib/psqlodbcw.soDebug = 0CommLog = 1UsageCount = 2

Étape 5 : Configurer AWS SCT pour accéder au compartiment Amazon S3

Pour plus d'informations sur la configuration d'un compartiment Amazon S3, consultez Utilisation descompartiments Amazon S3 dans la documentation Amazon S3.

Étape 6 : Création d'une tâche locale et DMS

Ensuite, vous créez la tâche qui est la tâche de migration de bout en bout. La tâche inclut deux sous-tâches. Une sous-tâche migre les données depuis la base de données source vers l'appliance AWSSnowball Edge. L'autre sous-tâche prend les données que l'appliance charge dans un compartimentAmazon S3 et les migre vers la base de données cible.

Pour créer la tâche de migration de bout en bout

1. Démarrez AWS SCT, choisissez Afficher, puis choisissez Vue de la migration de base de données(locale et DMS).

2. Dans le volet gauche où figure le schéma de votre base de données source, choisissez l'objet deschéma à migrer. Ouvrez le menu contextuel (clic droit) de l'objet, puis choisissez Créer une tâchelocale et DMS.

Version 1.0151

http://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/UsingBucket.html

http://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/UsingBucket.html


3. Ajoutez les informations sur votre tâche.


Nom de la tâche Tapez un nom pour la tâche.

Agent Choisissez Agent DMS.

Instance de réplication Choisissez l'instance de réplication AWS DMS que voussouhaitez utiliser.

Type de migration Choisissez le type de migration de votre choix.

Choisissez Migrer les données existantes pour migrerle contenu du schéma choisi. Ce processus est appeléchargement complet dans AWS DMS.

Choisissez Migrer les données existantes et répliquer lesmodifications en cours pour migrer le contenu du schémachoisi et capturer l'ensemble des modifications en coursapportées à la base de données. Ce processus est appeléchargement complet et capture des données modifiéesdans AWS DMS.

Mode de préparation des tables cibles Sélectionnez le mode de préparation que vous voulezutiliser.

Tronquer : les tables sont tronquées sans incidence sur lesmetadonnées de la table.

Supprimer les tables sur la cible : les tables sontsupprimées et de nouvelles tables sont créées à leur place.

Ne rien faire : les données et metadonnées des tablescibles ne sont pas modifiées.

Rôle IAM Choisissez le rôle IAM prédéfini autorisé à accéder aucompartiment Amazon S3 et à la base de données cible.Pour plus d'informations sur les autorisations requisespour accéder à un compartiment Amazon S3, consultezParamètres Amazon S3 (p. 137).

Version 1.0152

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSortie d'une tâche d'extraction de données


Journalisation Choisissez Activer pour qu'AWS CloudWatch crée lesjournaux pour la migration. Vous serez facturé pour ceservice. Pour plus d'informations sur AWS CloudWatch,consultez Fonctionnement d'Amazon CloudWatch.

Description Tapez une description de la tâche.

Utiliser Snowball Cochez cette case pour utiliser Snowball.

Nom de la tâche Choisissez le nom de la tâche AWS Snowball que vousavez créée.

Adresse IP Snowball Saisissez l'adresse IP de l'appliance AWS Snowball.

Port Entrez la valeur de port de l'appliance AWS Snowball.

Clé d'accès AWS S3 locale Entrez la clé d'accès AWS du compte que vous utilisezpour la migration.

Clé secrète AWS S3 locale Entrez la clé secrète AWS du compte que vous utilisezpour la migration.

4. Choisissez Create pour créer la tâche.

Étape 7 : Exécution et surveillance de la tâche SCT

Vous pouvez démarrer la tâche locale et DMS lorsque toutes les connexions aux points de terminaison ontréussi. Cela implique toutes les connexions de la tâche locale, qui inclut les connexions depuis l'agent DMSvers la base de données source, le compartiment Amazon S3 intermédiaire et l'appareil AWS Snowball,ainsi que les connexions pour la tâche DMS, qui inclut les connexions depuis le compartiment Amazon S3intermédiaire vers la base de données cible sur AWS.

Vous pouvez surveiller les journaux de l'agent DMS en choisissant Afficher le journal. Les détails du journalincluent les journaux du serveur de l'agent (Journal de l'agent) et de la tâche locale en cours d'exécution(Journal de la tâche). Étant donné que la connexion du point de terminaison est assurée par le serveur (carla tâche locale n'est pas en cours d'exécution et qu'il n'y a pas de journaux de tâche), les problèmes deconnexion sont répertoriés sous l'onglet Journal de l'agent.

Sortie d'une tâche d'extraction de donnéesUne fois vos tâches de migration terminées, vos données sont prêtes. Utilisez les informations suivantespour déterminer comment continuer en fonction du mode de migration que vous avez choisi et del'emplacement de vos données.

Version 1.0153

http://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/cloudwatch_architecture.html

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurSortie d'une tâche d'extraction de données

Mode demigration

Emplacement des données

Extraction,chargement etcopie

Les données sont déjà dans votre entrepôt de données Amazon Redshift. Vouspouvez vérifier que les données sont bien là et commencer à les utiliser. Pour plusd'informations, consultez la section Connexion aux clusters à partir des outils client etdu code.

Extraction etchargement

Les agents d'extraction ont enregistré vos données en tant que fichiers dansvotre compartiment Amazon S3. Vous pouvez utiliser la commande COPYd'Amazon Redshift pour charger vos données dans Amazon Redshift. Pour plusd'informations, consultez la section Chargement de données à partir d'Amazon S3 dela documentation d'Amazon Redshift.

Votre compartiment Amazon S3 contient plusieurs dossiers correspondant aux tâchesd'extraction que vous avez configurées. Lorsque vous chargez vos données dansAmazon Redshift, spécifiez le nom du fichier manifeste créé par chaque tâche. Lefichier manifeste apparaît dans le dossier des tâches dans votre compartiment S3,comme illustré ci-après.

Extractionuniquement

Les agents d'extraction ont enregistré vos données en tant que fichiers dans votredossier de travail. Copiez manuellement vos données dans votre compartimentAmazon S3 et poursuivez avec les instructions pour Extract and Upload (Extraire etcharger).

Version 1.0154

https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/connecting-via-client-tools.html

https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/connecting-via-client-tools.html

https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_Loading-data-from-S3.html

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation du partitionnement virtuel

Utilisation du partitionnement virtuel avec AWSSchema Conversion ToolIl est souvent plus facile de gérer les grandes tables non partitionnées en créant des sous-tâches quicréent des partitions virtuelles des données de la table à l'aide des règles de filtrage. Dans AWS SCT,vous pouvez créer des partitions virtuelles pour vos données migrées. Il existe trois types de partitions, quifonctionnent avec des types de données spécifiques :

• Le type de partition RANGE fonctionne avec les types de données numérique, de date et d'heure.• Le type de partition LIST fonctionne avec les types de données numérique, de caractère, de date et

d'heure.• Le type de partition DATE AUTO SPLIT fonctionne avec les types de données de date et d'heure.

AWS SCT valide les valeurs que vous fournissez pour la création d'une partition. Par exemple, si voustentez de partitionner une colonne avec le type de données NUMERIC mais que vous fournissez desvaleurs d'un autre type, AWS SCT génère une erreur.

Limite la création de partitionnement virtuelLes limitations à la création d'une partition virtuelle sont les suivantes :

• Vous ne pouvez utiliser le partitionnement virtuel que pour les tables non partitionnées.• Vous ne pouvez utiliser le partitionnement virtuel que dans la vue de migration des données.• Vous ne pouvez pas utiliser l'option UNION ALL VIEW avec le partitionnement virtuel.

Type de partition RANGELe type de partition RANGE partitionne les données en fonction d'une plage de valeurs de colonne pourles types de données numérique, de date et d'heure. Ce type de partition crée une clause WHERE etvous fournissez la plage de valeurs pour chaque partition. Vous spécifiez une liste des valeurs pour lacolonne partitionnée dans la zone Values. Vous pouvez charger les informations de valeur en utilisant unfichier .csv.

Par exemple, vous pouvez créer plusieurs partitions en fonction d'une plage de valeurs que vousfournissez. Dans l'exemple suivant, les valeurs de partitionnement de LO_TAX sont spécifiées pour créerplusieurs partitions.

Partition1: WHERE LO_TAX <= 10000.9Partition2: WHERE LO_TAX > 10000.9 AND LO_TAX <= 15005.5Partition3: WHERE LO_TAX > 15005.5 AND LO_TAX <= 25005.95

Pour créer une partition virtuelle RANGE

1. Ouvrez l'application AWS SCT.2. Choisissez le mode Data Migration View.3. Choisissez la table dans laquelle vous souhaitez configurer le partitionnement virtuel. Ouvrez le menu

contextuel (clic droit) de la table, puis choisissez Add Virtual Partitioning.4. Dans la boîte de dialogue Add Virtual Partitioning, saisissez les informations comme suit :

Version 1.0155


Option Action

Partition Type Choisissez RANGE. L'interface utilisateur de la boîte de dialogue varie enfonction du type que vous choisissez.

Nom de la colonne Choisissez la colonne à partitionner.

Column Type Choisissez le type de données des valeurs de la colonne.

Valeurs Ajoutez de nouvelles valeurs en tapant chaque valeur dans la zone NewValue, puis en choisissant le signe plus pour ajouter la valeur.

Load From File (Facultatif) Indiquez le nom du fichier .csv contenant les valeurs departition.

5. Choisissez OK.

Type de partition LISTLe type de partition LIST partitionne les données en fonction de valeurs de colonne pour les types dedonnées numérique, de caractère, de date et d'heure. Ce type de partition crée une clause WHERE etvous fournissez les valeurs pour chaque partition. Vous spécifiez une liste des valeurs pour la colonnepartitionnée dans le champ Values. Vous pouvez charger les informations de valeur en utilisant unfichier .csv.

Par exemple, vous pouvez créer plusieurs partitions en fonction d'une valeur que vous fournissez. Dansl'exemple suivant, les valeurs de partitionnement de LO_ORDERKEY sont spécifiées pour créer plusieurspartitions.

Partition1: WHERE LO_ORDERKEY = 1Partition2: WHERE LO_ORDERKEY = 2Partition3: WHERE LO_ORDERKEY = 3…PartitionN: WHERE LO_ORDERKEY = USER_VALUE_N

Vous pouvez également créer une partition par défaut pour les valeurs non incluses dans celles spécifiées.

Pour créer une partition virtuelle LIST



Option Action

Partition Type Choisissez LIST. L'interface utilisateur de la boîte de dialogue varie enfonction du type que vous choisissez.


New Value Tapez ici une valeur à ajouter à l'ensemble de valeurs de partitionnement.

Version 1.0156


Option Action

Include Other Values Choisissez cette option pour créer une partition par défaut dans laquellesont stockées toutes les valeurs qui ne répondent aux critères departitionnement.

Load From File (Facultatif) Indiquez le nom du fichier .csv contenant les valeurs departition.

5. Choisissez OK.

Type de partition DATE AUTO SPLITLe type de partition DATE AUTO SPLIT partitionne les données de types date et heure, en fonction d'unintervalle spécifié entre une date de début et une date de fin. Vous spécifiez la plage de données etl'intervalle (jour, semaine, mois ou année). Si vous ne spécifiez pas de date de début ou de date de fin, cesdates prennent par défaut la valeur de la date du jour.

Par exemple, vous pouvez créer plusieurs partitions en fonction d'une plage de dates que vous fournissez.Dans l'exemple suivant, la plage de valeurs de partitionnement de LO_ORDERDATE est spécifiée pourcréer plusieurs partitions.

Partition1: WHERE LO_ORDERDATE >= ‘1954-10-10’ AND LO_ORDERDATE < ‘1954-10-24’Partition2: WHERE LO_ORDERDATE >= ‘1954-10-24’ AND LO_ORDERDATE < ‘1954-11-06’Partition3: WHERE LO_ORDERDATE >= ‘1954-11-06’ AND LO_ORDERDATE < ‘1954-11-20’…PartitionN: WHERE LO_ORDERDATE >= USER_VALUE_N AND LO_ORDERDATE <= ‘2017-08-13’

Pour créer une partition virtuelle DATE AUTO SPLIT



Option Action

Partition Type Choisissez DATE AUTO SPLIT. L'interface utilisateur de la boîte dedialogue varie en fonction du type que vous choisissez.


Date de début Tapez une date de début.

Date de fin Tapez une date de fin.

Intervalle Entrez l'unité d'intervalle et choisissez la valeur de cette unité.

5. Choisissez OK.

Version 1.0157

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation d'objets binaires volumineux (LOB)

Migration d'objets binaires volumineux (LOB) versAmazon RedshiftAmazon Redshift ne prend pas en charge le stockage des objets binaires volumineux (LOB). Toutefois, sivous avez besoin de migrer un ou plusieurs objets LOB vers Amazon Redshift, AWS SCT peut effectuerla migration. Pour ce faire, AWS SCT utilise un compartiment Amazon S3 pour stocker les objets LOB etinscrit l'URL du compartiment S3 dans les données migrées stockées dans Amazon Redshift.

Pour migrer des objets binaires volumineux (LOB) vers Amazon Redshift

1. Ouvrez un projet AWS SCT.2. Pour Actions, choisissez Create Local Task (Créer une tâche locale).3. Choisissez l'onglet Advanced.4. Pour S3 bucket LOBs folder, entrez le nom du dossier dans un compartiment S3 dans lequel vous

souhaitez stocker les objets LOB.

5. Choisissez Create pour créer la tâche.

Version 1.0158

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurBonnes pratiques et dépannage

Bonnes pratiques et dépannage des agentsd'extraction de donnéesVoici quelques bonnes pratiques et suggestions de dépannage relatives à l'utilisation des agentsd'extraction.

Problème Suggestions de dépannage

Les performances sont lentes Pour améliorer les performances, nous vous recommandons deprocéder comme suit :

• Installez plusieurs agents.• Installez des agents sur des ordinateurs proches de votre entrepôt

de données.• N'exécutez pas toutes les tables sur une seule tâche d'agent.

Délais d'attente en cas de conflit Evitez d'avoir un nombre trop élevé d'agents accédant simultanémentà votre entrepôt de données.

Un agent s'arrête temporairement Si un agent s'arrête, chacune de ses tâches apparaît comme ayantéchoué dans AWS SCT. Si vous attendez un peu, il arrive parfoisqu'une reprise de l'agent se produise. Dans ce cas, le statut de sestâches est mis à jour dans AWS SCT.

Un agent s'arrête définitivement Si l'ordinateur qui exécute un agent s'arrête de façon définitive alorsque celui-ci est en train d'exécuter une tâche, vous pouvez remplacercet agent par un autre afin de poursuivre l'exécution de la tâche.Vous pouvez le remplacer par un nouvel agent uniquement si ledossier de travail de l'agent d'origine ne se trouve pas sur le mêmeordinateur que l'agent d'origine. Pour le remplacer par un nouvelagent, procédez comme suit :

• Installez un agent sur un nouvel ordinateur.• Configurez le nouvel agent avec les mêmes paramètres, y compris

le numéro de port et le dossier de travail, que l'agent d'origine.• Démarrez l'agent. Une fois l'agent démarré, la tâche découvre le

nouvel agent disponible et continue de s'exécuter sur celui-ci.

Migration de données depuis Apache Cassandravers Amazon DynamoDB

Vous pouvez utiliser un agent d'extraction de données AWS SCT pour extraire les données d'ApacheCassandra et de les migrer vers Amazon DynamoDB. L'agent s'exécute sur une instance Amazon EC2,d'où il extrait les données depuis Cassandra, les écrit sur le système de fichiers local et les charge surun compartiment Amazon S3. Vous pouvez ensuite utiliser AWS SCT pour copier les données versDynamoDB.

Amazon DynamoDB est un service de base de données NoSQL. Pour stocker des données dansDynamoDB, vous créez des tables de base de données, puis chargez les données dans les tables. L'agentd'extraction AWS SCT pour Cassandra automatise le processus de création de tables DynamoDB quicorrespondent à leurs homologues Cassandra, puis de remplissage de ces tables DynamoDB avec lesdonnées provenant de Cassandra.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurMigration de données depuis ApacheCassandra vers Amazon DynamoDB

Le processus d'extraction des données peut ajouter un traitement considérable à un cluster Cassandra.C'est la raison pour laquelle vous n'exécutez pas l'agent d'extraction directement sur vos données deproduction dans Cassandra. Pour éviter d'interférer avec les applications de production, AWS SCT vousaide à créer un clone de centre de données—copie autonome des données Cassandra que vous souhaitezmigrer vers DynamoDB. L'agent peut ensuite lire les données depuis le clone et les rendre disponible pourAWS SCT, sans affecter vos applications de production.

Lorsque l'agent d'extraction des données s'exécute, il lit les données à partir du centre de données clone etles écrit sur un compartiment Amazon S3. AWS SCT lit ensuite les données depuis Amazon S3 et les écritsur Amazon DynamoDB.

Le schéma suivant illustre le scénario pris en charge :

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConditions préalables pour migrer

depuis Cassandra vers DynamoDB

Si vous découvrez Cassandra, apprenez à connaître la terminologie suivante :

• Un nœud est un seul ordinateur (physique ou virtuel) exécutant le logiciel Cassandra.• Un serveur est une entité logique composée de 256 nœuds au plus.• Un rack représente un ou plusieurs serveurs.• Un centre de données est un ensemble de racks.• Un cluster est un ensemble de centres de données.

Pour plus d'informations, consultez la page Wikipédia relative à Apache Cassandra.

Reportez-vous aux informations contenues dans les rubriques suivantes pour savoir comment migrerdepuis Apache Cassandra vers Amazon DynamoDB.

Rubriques• Conditions préalables pour migrer depuis Cassandra vers DynamoDB (p. 161)• Création d'un projet AWS SCT (p. 163)• Création d'un centre de données clone (p. 166)• Installation, configuration et exécution de l'agent d'extraction de données (p. 172)• Migration de données depuis le centre de données clone vers Amazon DynamoDB (p. 176)• Activités post-migration (p. 180)

Conditions préalables pour migrer depuis Cassandravers DynamoDBAvant de commencer, vous devez exécuter plusieurs tâches préalables de migration, comme décrit danscette section.

Versions de Cassandra prise en chargeAWS SCT prend en charge les versions suivantes d’Apache Cassandra :

• 3.11.2• 3.1.1• 3.0• 2.2• 2.1.20 ou version ultérieure.

Les autres versions de Cassandra ne sont pas prises en charge.

Paramètres Amazon S3Lorsque l'agent d'extraction des données AWS SCT s'exécute, il lit les données à partir de votre clone decentre de données et les écrit dans un compartiment Amazon S3. Avant de continuer, vous devez fournirles informations d'identification pour vous connecter à votre compte AWS et votre compartiment AmazonS3. Vous stockez vos informations d'identification et les détails du compartiment dans un profil dans lesparamètres globaux de l'application, puis vous associez le profil à votre projet AWS SCT. Le cas échéant,choisissez Global Settings pour créer un profil. Pour plus d'informations, consultez Utilisation des profils duservice AWS dans l'AWS Schema Conversion Tool (p. 13).

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https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Cassandra

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurConditions préalables pour migrer

depuis Cassandra vers DynamoDB

Instance Amazon EC2 du centre de données cloneDans le cadre du processus de migration, vous aurez besoin de créer le clone d'un centre de donnéesCassandra existant. Ce clone s'exécute sur une instance Amazon EC2 que vous allouez à l'avance.L'instance exécute une installation Cassandra autonome pour héberger votre centre de données cloneindépendamment de votre centre de données Cassandra existant.

La nouvelle instance Amazon EC2 doit satisfaire aux exigences suivantes :

• Système d'exploitation : Ubuntu ou CentOS.• Java JDK 8 doit être installé. (Les autres versions ne sont pas prises en charge.)

Pour lancer une nouvelle instance, consultez Amazon EC2 Management Console à l'adresse https://console.aws.amazon.com/ec2/.

Paramètres de sécuritéAWS SCT communique avec l'agent d'extraction des données à l'aide du protocole Secure Sockets Layer(SSL). Pour activer SSL, configurez un magasin d'approbations et un magasin de clés :

1. Lancez AWS SCT.2. Dans le menu Settings (Paramètres), choisissez Global Settings (Paramètres globaux).3. Choisissez l'onglet Security (Sécurité) comme illustré ci-après :

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https://console.aws.amazon.com/ec2/


AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation d'un projet AWS SCT

4. Choisissez Generate Trust and Key Store, ou Select existing Trust and Key Store.

Si vous choisissez Generate Trust and Key Store, indiquez le nom et le mot de passe du référentield'approbations et du magasin de clés, ainsi que le chemin d'accès à l'emplacement des fichiersgénérés. Vous utiliserez ces fichiers au cours d'étapes ultérieures.

Si vous choisissez Select existing Trust and Key Store, indiquez le mot de passe et le nom de fichierdu référentiel d'approbations et du magasin de clés. Vous utiliserez ces fichiers au cours d'étapesultérieures.

5. Une fois le référentiel d'approbations et le magasin de clés spécifiés, choisissez OK pour fermer laboîte de dialogue Global Settings.

Création d'un projet AWS SCTUne fois que vous avez effectué les étapes décrites dans Conditions préalables pour migrer depuisCassandra vers DynamoDB (p. 161), vous êtes prêt à créer un nouveau projet AWS SCT pour votremigration. Procédez comme suit :

1. Dans le menu Fichier, choisissez Nouveau projet.

Ajoutez les informations suivantes :

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Project Name Saisissez un nom pour votre projet, qui est stockélocalement sur votre ordinateur.


NoSQL database (Base de donnéesNoSQL)

Choisissez NoSQL database (Base de données NoSQL).

Source Database Engine (Moteur debase de données source)

Choisissez Cassandra.

Target Database Engine (Moteur debase de données cible)

Choisissez Amazon DynamoDB.

Choisissez OK pour créer votre projet AWS SCT.2. Dans la barre de menus, choisissez Connect to Cassandra (Connexion à Cassandra).


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Server name Tapez le nom d'hôte ou l'adresse IP de votre clusterCassandra.

Server port Tapez le numéro de port au niveau duquel Cassandraécoute les demandes de connexion. Par exemple : 9042

Nom utilisateur Tapez un nom d'utilisateur valide pour vous connecter aucluster Cassandra.

Mot de passe : Tapez le mot de passe associé au nom d'utilisateur.

3. Choisissez OK. AWS SCT teste la connexion pour s'assurer de pouvoir accéder à votre clusterCassandra.

4. Dans la barre de menus, choisissez Connect to Cassandra (Connexion à Amazon DynamoDB).



Copy from AWS profile (Copier depuisle profil AWS)

Si vous avez déjà configuré vos informationsd'identification AWS, choisissez le nom d'un profil existant.

Clé d'accès AWS Saisissez votre clé d'accès AWS.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation d'un centre de données clone


Clé secrète AWS Tapez la clé secrète associée à votre clé d'accès AWS.

Région Choisissez une région AWS. AWS SCT vos données versAmazon DynamoDB dans cette région.

5. Choisissez OK. AWS SCT teste la connexion pour s'assurer de pouvoir accéder à DynamoDB.

Création d'un centre de données clonePour éviter d'interférer avec les applications de production qui utilisent votre cluster Cassandra, AWS SCTcrée un clone de centre de données et y copie vos données de production. Le centre de données clone agiten tant que zone de transit, afin que AWS SCT puisse effectuer d'autres activités de migration à l'aide duclone plutôt que de votre centre de données de production.

Pour commencer le processus de clonage, suivez cette procédure :

1. Dans la fenêtre AWS SCT, sur le côté gauche (source), développez le nœud Datacenters et choisissezl'un de vos centres de données Cassandra existants.

2. Dans le menuActions, choisissez Clone Datacenter pour Extract (Centre de données clone pourextraire).

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3. Lisez le texte d'introduction, puis choisissez Next (Suivant) pour continuer.4. Dans la fenêtre Clone Datacenter for Extract (Centre de données clone pour extraire), ajoutez les

informations suivantes :


Private IP:SSH port (IP privée : portSSH)

Saisissez l'adresse IP privée et le port SSH desnœuds de votre cluster Cassandra. Par exemple:172.28.37.102:22

Public IP:SSH port (IP publique : portSSH)

Saisissez l'adresse IP publique et le port SSH du nœud.Par exemple: 41.184.48.27:22

OS User (Utilisateur SE) Tapez un nom d'utilisateur valide pour vous connecter aunœud.

OS Password (Mot de passe SE) Entrez le mot de passe associé au nom d'utilisateur.

Key path (Chemin de la clé) Si vous avez une clé SSH privée (fichier .pem) pour cenœud, choisissez Browse (Parcourir) pour accéder àl'emplacement où la clé privée est stockée.

Passphrase (Phrase secrète) Si votre clé SSH privée est protégée par une phrasesecrète, tapez-la ici.

Utilisateur JMX Tapez le nom d'utilisateur JMX pour accéder à votrecluster Cassandra.

JMX password (Mot de passe JMX) Tapez le mot de passe associé à l'utilisateur JMX.

Choisissez Next (Suivant) pour continuer. AWS SCT se connecte au nœud Cassandra, où il exécute lacommande nodetool status commande.

5. Dans la fenêtre Source Cluster Parameters (Paramètres du cluster source), acceptez les valeurs pardéfaut et choisissez Next (Suivant) pour continuer.

6. Dans la fenêtre Node Parameters (Paramètres du nœud), vérifiez les détails de connexion de tous lesnœuds du cluster source. AWS SCT remplit certains de ces détails automatiquement ; toutefois, vousdevez fournir les informations manquantes.

Note

Au lieu d'entrer dans toutes les données ici, vous pouvez les charger en masse à la place.Pour ce faire, choisissez Export (Exporter) pour créer un fichier .csv. Vous pouvez ensuitemodifier ce fichier, en ajoutant une nouvelle ligne pour chaque nœud de votre cluster. Lorsquevous avez terminé, choisissez Upload (Charger). AWS SCT va lire le fichier .csv et l'utiliserpour remplir la fenêtre Node parameters (Paramètres de nœud).

Choisissez Next (Suivant) pour continuer. AWS SCT vérifie que la configuration du nœud est valide.7. Dans la fenêtre Configure Target Datacenter (Configurer le centre de données cible), vérifiez

les valeurs par défaut. En particulier, notez le champ Datacenter suffix (Suffixe du centre dedonnées) : quand AWS SCT crée votre centre de données clone, il le nomme de manière similaireau centre de données source, mais avec le suffixe que vous fournissez. Par exemple, si le centrede données source est nommé my_datacenter, le suffixe _tgt entraînera pour le clone le nommy_datacenter_tgt.

8. Toujours dans la fenêtre Configure Target Datacenter, choisissez Add new node (Ajouter un nouveaunœud) :

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Version 1.0169


9. Dans la fenêtre Add New Node (Ajouter un nouveau nœud), ajoutez les informations nécessaires pourvous connecter à l'instance Amazon EC2 que vous avez créée dans Instance Amazon EC2 du centrede données clone (p. 162).

Lorsque les paramètres vous conviennent, choisissez Add (Ajouter). Le nœud s'affiche dans la liste :

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurInstallation, configuration et exécution

de l'agent d'extraction de données

10. Choisissez Next pour continuer. La boîte de dialogue de confirmation suivante s'affiche :

Choisissez OK pour continuer. AWS SCT redémarre votre centre de données source, un nœud à lafois.

11. Vérifiez les informations contenues dans la fenêtre Datacenter Synchronization (Synchronisation ducentre de données). Si votre cluster exécute Cassandra version 2, AWS SCT copie toutes les donnéesvers le centre de données clone. Si votre cluster exécute Cassandra version 3, vous pouvez choisir lesespace de clés (s) que vous voulez copier sur le centre de données clone.

12. Lorsque vous êtes prêt à commencer la réplication de données sur votre centre de données clone,choisissez Start (Démarrer).

La réplication de données commencera immédiatement. AWS SCT affiche une barre de progressionafin de pouvoir surveiller le processus de réplication. Notez que la réplication peut prendre du temps,en fonction de la quantité de données du centre de données source. Si vous devez annuler l'opérationavant qu'elle ne soit entièrement terminée, choisissez Cancel (Annuler).

Lorsque la réplication est terminée, choisissez Next (Suivant) pour continuer.13. Dans la fenêtre Summary (Récapitulatif), AWS SCT affiche un rapport illustrant l'état de votre cluster

Cassandra, ainsi que les étapes suivantes.

Vérifiez les informations du rapport, puis choisissez Finish (Terminer) pour compléter l'Assistant.

Installation, configuration et exécution de l'agentd'extraction de donnéesMaintenant que vous avez un clone de votre centre de données, vous êtes prêt à commencer à utiliserl'agent d'extraction de données AWS SCT pour Cassandra. Cet agent est disponible dans le cadre de ladistribution AWS SCT (pour plus d'informations, consultez Installation, vérification et mise à jour d'AWSSchema Conversion Tool (p. 4)).

Note

Nous vous recommandons d'exécuter l'agent sur une instance Amazon EC2. L'instance EC2 doitsatisfaire aux exigences suivantes :

• Système d'exploitation : Ubuntu ou CentOS.• 8 UC virtuelles, au minimum.• Au moins 16 Go de RAM.

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Si vous n'avez pas déjà une instance Amazon EC2 qui répond à ces exigences, accédez à laconsole de gestion Amazon EC2 (https://console.aws.amazon.com/ec2/) et lancez une nouvelleinstance avant de continuer.

Suivez la procédure ci-dessous pour installer, configurer et exécuter l'agent d'extraction de données AWSSCT pour Cassandra :

1. Connectez-vous à votre instance Amazon EC2.2. Vérifiez que vous exécutez la version Java 1.8.x installée :

java -version

3. Installez le package sshfs :

sudo yum install sshfs

4. Installez le package expect :

sudo yum install expect

5. Modifiez le fichier /etc/fuse.conf et supprimez la mise en commentaire de la chaîneuser_allow_other :

# mount_max = 1000user_allow_other

6. L'agent d'extraction de données AWS SCT pour Cassandra est disponible dans le cadre de ladistribution AWS SCT (pour plus d'informations, consultez Installation, vérification et mise à jour d'AWSSchema Conversion Tool (p. 4)). Vous pouvez trouver l'agent dans le fichier .zip qui contient le fichierdu programme d'installation AWS SCT dans le répertoire agents. Vous trouverez ci-dessous lesversions de l'agent disponibles :

Nom de fichier Système d'exploitation

aws-cassandra-extractor-n.n.n.deb Ubuntu

aws-cassandra-extractor-n.n.n.x86_64.rpm CentOS

Choisissez le fichier qui est approprié pour votre instance Amazon EC2. Utilisez scp utilitaire pourcharger ce fichier sur votre instance Amazon EC2.

7. Installez l'agent d'extraction de données AWS SCT pour Cassandra. (Remplacez n.n.n par le numérode version.)

• Pour Ubuntu :

sudo dpkg -i aws-cassandra-extractor-n.n.n.deb

• Pour CentOS :

sudo yum install aws-cassandra-extractor-n.n.n.x86_64.rpm

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Pendant le processus d'installation, vous serez invité à sélectionner le Cassandra version que voussouhaitez utiliser. Choisissez la version 3 ou 2, comme approprié.

8. Une fois l'installation terminée, passez en revue les répertoires suivants pour vous assurer qu'ils ontété créés avec succès :

• /var/log/cassandra-data-extractor/— pour les journaux de l'agent d'extraction.• /mnt/cassandra-data-extractor/— pour le montage des dossiers d'accueil et de données.• /etc/cassandra-data-extractor/— pour le fichier de configuration de l'agent (agent-settings.yaml).

9. Pour permettre à l'agent de communiquer avec AWS SCT, vous devez disposer d'un magasind'approbations et d'un magasin de clés disponibles. (Vous avez créé ceux-ci dans Paramètres desécurité (p. 162).) Utilisez scp utilitaire pour charger ces fichiers sur votre instance Amazon EC2.

L'utilitaire de configuration (voir l'étape suivante) nécessite que vous spécifiiez le magasind'approbations et le magasin de clés. Par conséquent, vous avez besoin qu'ils soient disponibles.

10. Exécutez l'utilitaire de configuration :

sudo java -jar /usr/share/aws-cassandra-extractor/aws-cassandra-extractor.jar --configure

L'utilitaire vous invite à saisir plusieurs valeurs de configuration. Vous pouvez utiliser l'exemple suivantcomme guide, tout en remplaçant vos propres valeurs :

Enter the number of data providers nodes [1]: 1Enter IP for Cassandra node 1: 34.220.73.140Enter SSH port for Cassandra node <34.220.73.140> [22]: 22Enter SSH login for Cassandra node <34.220.73.140> : centosEnter SSH password for Cassandra node <34.220.73.140> (optional):Is the connection to the node using a SSH private key? Y/N [N] : YEnter the path to the private SSH key for Cassandra node <34.220.73.140>: /home/centos/my-ec2-private-key.pemEnter passphrase for SSH private key for Cassandra node <34.220.73.140> (optional):Enter the path to the cassandra.yaml file location on the node <34.220.73.140>: /etc/cassandra/conf/Enter the path to the Cassandra data directories on the node <34.220.73.140>: /u01/cassandra/data===== Mounting process started =====Node [34.220.73.140] mounting started.Will be executed command:sudo sshfs [email protected]:/etc/cassandra/ /mnt/aws-cassandra-data-extractor/34.220.73.140_node/conf/ -p 22 -o allow_other -o StrictHostKeyChecking=no -o IdentityFile=/home/ubuntu/dbbest-ec2-oregon_s.pem > /var/log/aws-cassandra-data-extractor/dmt-cassandra-v3/conf_34.220.73.140.log 2>&1Will be executed command:sudo sshfs [email protected]:/u01/cassandra/data/ /mnt/aws-cassandra-data-extractor/34.220.73.140_node/data/data -p 22 -o allow_other -o StrictHostKeyChecking=no -o IdentityFile=/home/ubuntu/dbbest-ec2-oregon_s.pem > /var/log/aws-cassandra-data-extractor/dmt-cassandra-v3/data_34.220.73.140.log 2>&1===== Mounting process was over =====Enable SSL communication Y/N [N] : YPath to key store: /home/centos/Cassandra_keyKey store password:123456Re-enter the key store password:123456Path to trust store: /home/centos/Cassandra_trustTrust store password:123456Re-enter the trust store password:123456Enter the path to the output local folder: /home/centos/out_data

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=== Configuration aws-agent-settings.yaml successful completed === If you want to add new nodes or change it parameters, you should edit the configuration file /etc/aws-cassandra-data-extractor/dmt-cassandra-v3/aws-agent-settings.yaml

Note

Lorsque l'utilitaire de configuration est terminé, vous pouvez voir le message suivant :Change the SSH private keys permission to 600 to secure them. You canalso set permissions to 400.Vous pouvez utiliser la commande chmod pour modifier les autorisations, comme dansl'exemple suivant :

chmod 400 /home/centos/my-ec2-private-key.pem

11. Une fois la configuration terminée, vérifiez les répertoires et fichiers suivants :

• /etc/cassandra-data-extractor/agent-settings.yaml— le fichier de paramètres pourl'agent.

• $HOME/out_data— un répertoire d'extraction des fichiers de sortie.• /mnt/cassandra-data-extractor/34.220.73.140_node/conf— un dossier d'accueil

Cassandra vide. (Remplacez 34.220.73.140 par votre adresse IP.)• /mnt/cassandra-data-extractor/34.220.73.140_node/data/data— un fichier de

données Cassandra vide. (Remplacez 34.220.73.140 par votre adresse IP.)

Si ces répertoires ne sont pas montés, utilisez la commande suivante pour les monter :

sudo java -jar /usr/share/aws-cassandra-extractor/aws-cassandra-extractor.jar -mnt

12. Montez les répertoires Cassandra d'accueil et de données :

sudo java -jusr/share/cassandra-extractor/rest-extraction-service.jar -mnt

Une fois le processus de montage terminé, vérifiez le dossier d'accueil Cassandra et le dossier dedonnées Cassandra, comme illustré dans l'exemple suivant. (Remplacez 34.220.73.140 par votreadresse IP.)

ls -l /mnt/cassandra-data-extractor/34.220.73.140_node/confls -l /mnt/cassandra-data-extractor/34.220.73.140_node/data/data

13. Démarrez l'agent d'extraction de données AWS SCT pour Cassandra :

sudo systemctl start aws-cassandra-extractor

Note

Par défaut, l'agent s'exécute sur le port 8080. Vous pouvez modifier cela en modifiant lefichier agent-settings.yaml.

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurMigration de données depuis le centre dedonnées clone vers Amazon DynamoDB

Migration de données depuis le centre de donnéesclone vers Amazon DynamoDBVous êtes maintenant prêt à effectuer la migration à partir du centre de données clone vers AmazonDynamoDB avec AWS SCT. AWS SCT gère les flux de travail entre les agents d'extraction de donnéesAWS SCT pour Cassandra, AWS Database Migration Service (AWS DMS) et DynamoDB. Vous effectuezle processus de migration entièrement dans l'interface AWS SCT et AWS SCT gère toutes les composantsexternes en votre nom.

Pour migrer vos données, exécutez la procédure suivante :

1. Dans le menu View (Affichage), choose Data migration view (Affichage de la migration de données).2. Choisissez l'onglet Agents.3. Si vous n'avez pas encore enregistré l'agent d'extraction de données AWS SCT, le message suivant

s'affiche :

Choisissez Register.4. Dans la fenêtre New agent registration (Nouvelle inscription d'agent), ajoutez les informations

suivantes :


Description Fournissez une brève description pour cet agent.

Nom d'hôte Tapez le nom d'hôte de l'instance Amazon EC2 que vousavez utilisée pour Installation, configuration et exécution del'agent d'extraction de données (p. 172)

Port Entrez le numéro de port de l'agent. (Le numéro de portpar défaut est 8080.)

Mot de passe : Si vous utilisez SSL, laissez ce champ vide. Sinon, tapez lemot de passe pour la connexion à l'hôte.

Use SSL Si vous utilisez SSL, sélectionnez cette option pour activerl'onglet SSL.

Si vous utilisez SSL, choisissez l'onglet SSL et ajoutez les informations suivantes :


Trust store (Magasin d'approbations) Choisissez le magasin d'approbations que vous avezconfiguré dans Installation, configuration et exécution del'agent d'extraction de données (p. 172).

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Key store (Magasin de clés) Choisissez le magasin de clés que vous avez configurédans Installation, configuration et exécution de l'agentd'extraction de données (p. 172).

Lorsque les paramètres vous conviennent, choisissez Register (Enregistrer). AWS SCT tentera de seconnecter à l'agent d'extraction de données AWS SCT pour Cassandra.

5. Sur le côté gauche de la fenêtre AWS SCT, choisissez le centre de données Cassandra que vous avezcréé dans Création d'un centre de données clone (p. 166).

6. Dans le menu Actions, choisissez Create Local & DMS Task (Créer une tâche locale et DMS).7. Dans la fenêtre Create Local & DMS Task (Créer une tâche locale et DMS), entrez les informations

suivantes :


Nom de la tâche Saisissez un nom abrégé pour la tâche AWS DMS à créer.

Instance de réplication Choisissez l'instance de réplication AWS DMS que voussouhaitez utiliser.

Type de migration Choisissez l'option Migrate existing data and replicateongoing changes (Migrer les données existantes etrépliquer les modifications en cours). Cela permet demigrer les tables de votre centre de données cloneCassandra vers DynamoDB, puis de capturer toutesles modifications en cours. Ce processus est appeléchargement complet et capture des données modifiéesdans AWS DMS.

Mode de préparation des tables cibles Si vous possédez déjà des tables correspondantes dansDynamoDB et que vous souhaitez les supprimer avant lamigration, choisissez Drop tables on target (Supprimer lestables sur la cible). Sinon, laissez le paramètre à sa valeurpar défaut (Do nothing (Ne rien faire)).

Rôle IAM Choisissez le rôle IAM prédéfini autorisé à accéder aucompartiment Amazon S3 et à la base de données cible(Amazon DynamoDB). Pour plus d'informations sur lesautorisations requises pour accéder à un compartimentAmazon S3, consultez

Lorsque l'agent d'extraction des données AWS SCTs'exécute, il lit les données à partir de votre clone de centrede données et les écrit dans un compartiment Amazon S3.Avant de continuer, vous devez fournir les informationsd'identification pour vous connecter à votre compte AWSet votre compartiment Amazon S3. Vous stockez vosinformations d'identification et les détails du compartimentdans un profil dans les paramètres globaux de l'application,puis vous associez le profil à votre projet AWS SCT. Lecas échéant, choisissez Global Settings pour créer unprofil. Pour plus d'informations, consultez Utilisation desprofils du service AWS dans l'AWS Schema ConversionTool (p. 13).

Version 1.0177


Pour ce paramètre Procédez comme suit (p. 161).

Logging level (Niveau dejournalisation)

Choisissez le niveau de journalisation approprié pour latâche de migration.

Description Tapez une description pour la tâche.

Chiffrement des données Choisissez Enable (Activer) ou Disable (Désactiver).

Delete files from the local directory(Supprimer des fichiers du répertoirelocal)

Choisissez cette option pour supprimer les fichiers dedonnées à partir du répertoire local de l'agent une fois qu'ila chargé les fichiers sur Amazon S3.

Compartiment S3 Tapez le nom d'un compartiment Amazon S3 pour lequelvous avez des privilèges d'écriture.

Lorsque les paramètres vous conviennent, choisissez Create.8. Choisissez l'onglet Tasks (Tâches), où vous devez voir la tâche que vous avez créée. Pour démarrer

la tâche, choisissez Start (Démarrer).

Vous pouvez surveiller la progression des tâches, comme illustré dans la capture d'écran suivante :

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurActivités post-migration

Activités post-migrationSi vous n'avez plus besoin de la migration et que vous voulez supprimer la tâche de migration, procédezcomme suit :

1. Choisissez l'onglet Tasks.2. Si votre tâche est en cours d'exécution, sélectionnez Stop (Arrêter).3. Pour supprimer la tâche, choisissez Delete (Supprimer).

Si vous n'avez plus besoin d'utiliser l'agent d'extraction de données AWS SCT pour Cassandra, procédezcomme suit :

1. Choisissez l'onglet Agents.2. Choisissez l'agent dont vous n'avez plus besoin.3. Choisissez Unregister (Annuler l'inscription).

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AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurPrésentation de la conversion de code SQL d'application

Conversion de code SQLd'application à l'aide d'AWS SchemaConversion Tool

Lorsque vous convertissez votre schéma de base de données à partir d'un moteur à un autre, vous devezégalement mettre à jour le code SQL dans vos applications pour interagir avec le nouveau moteur debase de données au lieu de l'ancien. Vous pouvez afficher, analyser, modifier et enregistrer le code SQLconverti.

Vous pouvez aussi utiliser AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) pour convertir le code SQL en codeC++, C#, Java ou dans un autre code d'application. Pour la conversion d'Oracle vers PostgreSQL, vouspouvez utiliser AWS SCT pour convertir le code SQL*Plus en PSQL.

Présentation de la conversion de code SQLd'application

Pour convertir le code SQL dans votre application, vous effectuez les étapes détaillées suivantes :

• Créez un projet de conversion d'application – Le projet de conversion d'application est un enfant duprojet de conversion du schéma de base de données. Chaque projet de conversion de schéma debase de données peut avoir un ou plusieurs projets de conversion d'application enfant. Pour plusd'informations, consultez Création de projets de conversion d'application dans AWS Schema ConversionTool (p. 181).

• Analysez et convertissez votre code SQL – AWS SCT analyse votre application, extrait le code SQLet crée une version locale du code SQL converti pour vous permettre de le passer en revue et de lemodifier. L'outil ne change pas le code de votre application jusqu'à ce que vous soyez prêt. Pour plusd'informations, consultez Analyse et conversion de votre code SQL à l'aide d'AWS Schema ConversionTool (p. 184).

• Créez un rapport d'évaluation d'application – Celui-ci fournit des informations importantes à propos de laconversion du code SQL d'application à partir de votre schéma de base de données source vers votreschéma de base de données cible. Pour plus d'informations, consultez Création et utilisation du rapportd'évaluation (p. 185).

• Modifiez votre code SQL converti, appliquez-lui des modifications et enregistrez-les – Lerapport d'évaluation inclut la liste des éléments de code SQL qui ne peuvent pas être convertisautomatiquement. Pour ces éléments, vous pouvez modifier le code SQL manuellement pour exécuterla conversion. Pour plus d'informations, consultez Modification et enregistrement de votre code SQLconverti avec AWS Schema Conversion Tool (p. 186).

Création de projets de conversion d'applicationdans AWS Schema Conversion Tool

Dans AWS Schema Conversion Tool, le projet de conversion d'application est un enfant du projet deconversion du schéma de base de données. Chaque projet de conversion de schéma de base de données

Version 1.0181

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation de projets de conversion d'application

peut avoir un ou plusieurs projets de conversion d'application enfant. Utilisez la procédure suivante pourcréer un projet de conversion d'application.

Pour créer un projet de conversion d'application

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, choisissez New Application (Nouvelle application) dans le menuApplications.

La boîte de dialogue New application conversion project s'affiche.

2. Ajoutez les informations du projet suivantes.


Application Project Name Saisissez un nom pour votre projet de conversion d'application.Chaque projet de conversion du schéma de base de donnéespeut avoir un ou plusieurs projets de conversion d'application

Version 1.0182

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation de projets de conversion d'application

Pour ce paramètre Procédez comme suitenfant. Choisissez par conséquent un nom logique si vous ajoutezplus de projets plus tard.

Emplacement Saisissez l'emplacement du code source pour votre application.

Project language Choisissez l'une des méthodes suivantes :

• JAVA• C++• C#• Any

Style de paramètre SQL pour labase de données cible

Choisissez l'une des méthodes suivantes :

• Same as in source• Positional (?)• Indexed (:1)• Indexed ($1)• Named (@name)• Named (:name)

Select source database schema Dans l'arborescence source, sélectionnez le schéma utilisé parvotre code d'application.

3. Choisissez OK pour créer votre projet de conversion d'application.

La fenêtre de projet s'ouvre.

4. La première fois que vous créez un projet de conversion d'application, la fenêtre de projet s'ouvreautomatiquement. Pour ouvrir un projet de conversion d'application existant, sélectionnez le nœuddu projet dans l'arborescence source, ouvrez le menu contextuel (clic droit) et choisissez Manageapplication.

Version 1.0183

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurAnalyse et conversion de votre code SQL

5. Vous pouvez ajouter des projets de conversion d'application supplémentaires en choisissant NewApplication dans le menu Applications, ou en sélectionnant le nœud Applications dans l'arborescencesource, en ouvrant le menu contextuel (clic droit), puis en choisissant Add application.

Analyse et conversion de votre code SQL à l'aided'AWS Schema Conversion Tool

Utilisez la procédure suivante pour analyser et convertir votre code SQL à l'aide d'AWS SchemaConversion Tool.

Pour analyser et convertir votre code SQL

1. Dans le projet de conversion d'application, sélectionnez Analyze.

AWS SCT analyse votre code d'application et extrait le code SQL. Une liste de tous les codes SQLextraits s'affiche dans le volet Parsed SQL Scripts au bas de la fenêtre. L'élément sélectionné dans laliste apparaît également dans le volet Extracted SQL script.

2. Vous pouvez analyser chaque élément de code SQL dans la liste et lorsque vous êtes prêt, cliquez surConvert pour convertir le SQL en SQL pour votre base de données cible.

Note

Vous pouvez modifier le code converti SQL dans une procédure ultérieure.

Version 1.0184

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurCréation et utilisation du rapport d'évaluation

Création et utilisation du rapport d'évaluationLe rapport d'évaluation d'application fournit des informations importantes à propos de la conversion ducode SQL d'application à partir de votre schéma de base de données source à votre schéma de base dedonnées cible. Le rapport détaille tout le code SQL extrait de l'application, tout le code SQL converti etles éléments d'action pour SQL qui ne peut pas être converti. Le rapport inclut également des estimationsde la quantité d'effort qu'il faudra pour convertir manuellement le code SQL qui ne peut pas être convertiautomatiquement.

Création d'un rapport d'évaluation d'applicationUtilisez la procédure suivante pour créer un rapport d'évaluation d'application.

Pour créer un rapport d'évaluation d'application

1. Dans la fenêtre de projet de conversion d'application, choisissez Create Report dans le menu Actions.

Le rapport est créé et s'affiche dans la fenêtre de projet de conversion d'application.2. Vérifiez l'onglet Summary.

L'onglet Summary illustré ci-dessous, affiche les informations résumées du rapport d'évaluationd'application. Il indique les éléments du code SQL qui ont été convertis automatiquement et ceux quine l'ont pas été.

Version 1.0185

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModification et enregistrement de votre code SQL converti

3. Choisissez l'onglet SQL Conversion Actions et vérifiez les informations.

L'onglet SQL Conversion Actions contient une liste d'éléments de code SQL qui ne peuvent pas êtreconverties automatiquement. Il existe également des recommandations sur la manière de convertirle code SQL manuellement. Vous modifiez votre code SQL converti à une étape ultérieure. Pourplus d'informations, consultez Modification et enregistrement de votre code SQL converti avec AWSSchema Conversion Tool (p. 186).

4. Vous pouvez enregistrer une copie locale du rapport d'évaluation d'application dans un fichier PDF ouun fichier de valeurs séparées par des virgules (CSV). Le fichier PDF contient à la fois le récapitulatifet les informations sur les éléments d'action. Le fichier CSV contient uniquement des informations surl'élément d'action.

Modification et enregistrement de votre code SQLconverti avec AWS Schema Conversion Tool

Le rapport d'évaluation inclut une liste des éléments de code SQL qui ne peuvent pas être convertisautomatiquement. Pour chaque élément qui ne peut pas être converti, il y a un élément d'action dansl'onglet SQL Conversion Actions. Pour ces éléments, vous pouvez modifier le code SQL manuellementpour exécuter la conversion.

Utilisez la procédure suivante pour modifier votre code SQL converti, appliquer les modifications et lesenregistrer.

Pour modifier, appliquer des modifications à votre code converti de SQL et l'enregistrer

1. Modifiez votre code SQL converti directement dans le volet Target SQL script. S'il n'y a aucun codeconverti affiché, vous pouvez cliquer dans le volet et commencer à taper.

2. Une fois que vous avez terminé de modifier votre code SQL converti, choisissez Apply. A ce stade, lesmodifications sont enregistrées dans la mémoire, mais pas encore écrites dans votre fichier.

3. Choisissez Save pour enregistrer vos modifications dans votre fichier.

Important

Lorsque vous choisissez Save, vous remplacez votre fichier d'origine. Faites une copie devotre fichier d'origine avant d'enregistrer afin de conserver un enregistrement de votre coded'application d'origine.

Version 1.0186

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation du schéma de base de données du kit d'extension

Utilisation du kit d'extension AWSSchema Conversion Tool

Le kit d'extension AWS SCT est un module complémentaire qui émule les fonctions présentes dans la basede données source et requises pour convertir les objets vers la base de données cible. Avant d'installer lekit d'extension AWS SCT, vous devez convertir votre schéma de base de données.

Le kit d'extension AWS SCT comprend les éléments suivants :

• Schéma de base de données – Comprend des fonctions, des procédures et des tables SQL destinéesà émuler certains objets OLTP et OLAP (par exemple, séquence) ou des fonctions intégrées non prisesen charge à partir de la base de données source. Le nom de ce schéma est au format aws_<databaseengine name>_ext.

• Bibliothèque Python personnalisée (pour sélectionner les bases de données OLAP) – Comprend unensemble de fonctions Python qui émulent les fonctions de base de données intégrées non prises encharge. Utilisez cette bibliothèque lorsque vous effectuez une migration de l'une des bases de donnéesprises en charge vers Amazon Redshift.

Pour plus d'informations sur cette bibliothèque, consultez Utilisation de la bibliothèque Pythonpersonnalisée pour le kit d'extension AWS SCT (p. 188).

• Fonctions AWS Lambda (pour sélectionner les bases de données OLTP) – Comprend des fonctionsAWS Lambda qui émulent une fonctionnalité de base de données complexe, telle que la planification destravaux et l'envoi d'e-mails.

Les sections suivantes traitent du kit d'extension AWS SCT.

Rubriques• Utilisation du schéma du kit d'extension (p. 187)• Utilisation de la bibliothèque Python personnalisée pour le kit d'extension AWS SCT (p. 188)• Utilisation des fonctions AWS Lambda du kit d'extension AWS SCT (p. 189)

Vous pouvez appliquer le kit d'extension AWS SCT de deux façons :

• AWS SCT applique automatiquement le kit d'extension lorsque vous appliquez un script de base dedonnées cible en choisissant Apply To Target (Appliquer à la cible) dans le menu contextuel. AWS SCTapplique le kit d'extension avant qu'il s'applique à tous les autres objets de schéma.

• Pour appliquer manuellement le kit d'extension, choisissez la base de données cible, puis choisissezApply Extension Pack dans le menu contextuel. Dans la plupart des cas, l'application automatique estsuffisante. Toutefois, vous pouvez vouloir appliquer le kit s'il est accidentellement supprimé.

Chaque fois que le kit d'extension AWS SCT est appliqué à un magasin de données cible, les composantssont écrasés. Chaque composant possède un numéro de version et AWS SCT vous avertit si la versiondu composant actuel est antérieure à celle appliquée. Vous pouvez contrôler ces notifications dans lesparamètres de notification (Notification Settings) dans la section Global Settings de Settings.

Utilisation du schéma du kit d'extensionLorsque vous convertissez le schéma de votre base de données ou de votre entrepôt de données, AWSSCT ajoute un schéma supplémentaire à votre base de données cible. Ce schéma met en œuvre les

Version 1.0187

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurLa bibliothèque Python personnalisée pour le kit d'extension

fonctions système SQL de la base de données source nécessaires lors de l'écriture du schéma convertidans la base de données cible. Ce schéma supplémentaire est appelé schéma du kit d'extension.

Le schéma du kit d'extension des bases de données OLTP est nommé en fonction de la base de donnéessource, comme suit :

• Microsoft SQL Server: AWS_SQLSERVER_EXT• MySQL: AWS_MYSQL_EXT• Oracle: AWS_ORACLE_EXT• PostgreSQL: AWS_POSTGRESQL_EXT

Le schéma du kit d'extension des applications d'entrepôt de données OLAP est nommé en fonction dumagasin de données source, comme suit :

• Greenplum : AWS_GREENPLUM_EXT• Microsoft SQL Server: AWS_SQLSERVER_EXT• Netezza : AWS_NETEZZA_EXT• Oracle: AWS_ORACLE_EXT• Teradata: AWS_TERADATA_EXT• Vertica : AWS_VERTICA_EXT

Utilisation de la bibliothèque Python personnaliséepour le kit d'extension AWS SCT

Dans certains cas, AWS Schema Conversion Tool ne peut pas convertir les fonctionnalités de base dedonnées en fonctionnalités Amazon Redshift équivalentes. Le kit d'extension AWS SCT contient unebibliothèque Python personnalisée qui émule certaines fonctionnalités de base de données source surAmazon Redshift.

Si vous convertissez une base de données transactionnelle, consultez plutôt Utilisation des fonctions AWSLambda du kit d'extension AWS SCT (p. 189).

Dans les deux cas suivants, vous pouvez installer le kit d'extension manuellement :

• Vous avez supprimé accidentellement le schéma du kit d'extension de votre base de données cible.• Vous voulez télécharger des bibliothèques Python personnalisées pour émuler des fonctions de base de

données.

Utilisation des services AWS pour télécharger desbibliothèques Python personnaliséesL'assistant du kit d'extension AWS SCT vous permet d'installer la bibliothèque Python personnalisée.

Application du kit d'extensionUtilisez la procédure suivante pour appliquer le kit d'extension.

Pour appliquer le kit d'extension

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, dans l'arborescence de base de données cible, ouvrez le menucontextuel, puis choisissez Apply Extension Pack (Appliquer le kit d'extension).

Version 1.0188

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurLes fonctions Lambda du kit d'extension

L'assistant Kit d'extension s'affiche.2. Lisez la page d'accueil, puis choisissez Next.3. Dans la page AWS Services Settings, procédez comme suit :

• Si vous réinstallez uniquement le schéma du kit d'extension, choisissez Skip this step for now, puisNext.

• Si vous téléchargez la bibliothèque Python, fournissez les informations d'identification requisespour vous connecter à votre compte AWS. Vous pouvez utiliser vos informations d'identificationAWS Command Line Interface (AWS CLI) si vous avez installé l'interface de ligne de commandeAWS CLI. Vous pouvez également utiliser les informations d'identification précédemment stockéesdans un profil dans les paramètres globaux de l'application et associées au projet. Le cas échéant,choisissez Navigate to Project Settings pour associer un autre profil au projet. Le cas échéant,choisissez Global Settings pour créer un profil. Pour plus d'informations, consultez Utilisation desprofils du service AWS dans l'AWS Schema Conversion Tool (p. 13).

4. Dans la page Python Library Upload, procédez comme suit :


• Si vous téléchargez la bibliothèque Python, indiquez le chemin d'accès Amazon S3, puis choisissezUpload Library to S3 (Charger la bibliothèque sur S3).

Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Next.5. Dans la page Functions Emulation, choisissez Create Extension Pack. Des messages affichent l'état

des opérations du kit d'extension.

Lorsque vous avez terminé, choisissez Finish.

Utilisation des fonctions AWS Lambda du kitd'extension AWS SCT

Le pack d'extension AWS Schema Conversion Tool contient des fonctions Lambda de courrierélectronique, de planification des tâches et d'autres fonctions de bases de données hébergées sur laplateforme Amazon EC2.

Version 1.0189

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurUtilisation de services AWS pour émuler

les fonctions de base de données

Utilisation des fonctions AWS Lambda pour émuler lafonctionnalité de base de donnéesDans certains cas, les fonctionnalités de base de données ne peuvent pas être converties enfonctionnalités Amazon RDS équivalentes. Par exemple, Oracle envoie des appels par e-mail qui utilisentUTL_SMTP et Microsoft SQL Server peut utiliser un planificateur de tâches. Si vous hébergez et gérezvous-même une base de données sur Amazon EC2, vous pouvez émuler ces fonctionnalités en remplaçantles services AWS par ces dernières.

L'assistant du kit d'extension AWS SCT vous permet d'installer, de créer et de configurer des fonctionsLambda afin d'émuler les fonctions de messagerie, de planification des tâches, ainsi que d'autres fonctions.

Application du kit d'extensionUtilisez la procédure suivante pour appliquer le kit d'extension.

Important

Les fonctions d'émulation de service AWS sont uniquement prises en charge pour les bases dedonnées installées et auto-gérées sur Amazon EC2. N'installez pas les fonctions d'émulation deservice si votre base de données cible se trouve sur une instance de base de données AmazonRDS.

Pour appliquer le kit d'extension

1. Dans AWS Schema Conversion Tool, dans l'arborescence de base de données cible, ouvrez le menucontextuel, puis choisissez Apply Extension Pack (Appliquer le kit d'extension).

L'assistant Kit d'extension s'affiche.2. Lisez la page d'accueil, puis choisissez Next.3. Dans la page AWS Services Settings, procédez comme suit :


• Si vous installez des services AWS, entrez les informations d'identification requises pour vousconnecter à votre compte AWS. Vous pouvez utiliser vos informations d'identification AWSCommand Line Interface (AWS CLI) si vous avez installé l'interface de ligne de commande AWSCLI. Vous pouvez également utiliser les informations d'identification précédemment stockées dansun profil dans les paramètres globaux de l'application et associées au projet. Le cas échéant,choisissez Navigate to Project Settings pour associer un autre profil au projet. Le cas échéant,choisissez Global Settings pour créer un profil. Pour plus d'informations, consultez Utilisation desprofils du service AWS dans l'AWS Schema Conversion Tool (p. 13).

4. Dans la page Email Sending Service, procédez comme suit :

Version 1.0190

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurApplication du kit d'extension


• Si vous installez des services AWS et qu'il existe déjà une fonction Lambda, vous pouvez la fournir.Sinon, l'assistant la crée à votre place. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Next.

5. Dans la page Job Emulation Service, procédez comme suit :


• Si vous installez des services AWS et qu'il existe déjà une fonction Lambda, vous pouvez la fournir.Sinon, l'assistant la crée à votre place. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Next.

6. Dans la page Functions Emulation, choisissez Create Extension Pack. Des messages affichent l'étatdes opérations du kit d'extension.

Lorsque vous avez terminé, choisissez Finish.

Version 1.0191

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurOptions générales de gestion etde performances de mémoire

Bonnes pratiques pour AWS SchemaConversion Tool

Vous trouverez ci-dessous des informations sur les bonnes pratiques et options permettant d'utiliser AWSSchema Conversion Tool.

Options générales de gestion et de performancesde mémoire

Vous pouvez configurer AWS Schema Conversion Tool avec divers paramètres de performances demémoire. L'augmentation de la mémoire accélère les performances de votre conversion mais utilise plus deressources mémoire sur votre ordinateur de bureau.

Pour définir votre option de gestion de mémoire, choisissez Global Settings dans le menu Settings etchoisissez l'onglet Performance and Memory. Choisissez l'une des options suivantes :

• Fast conversion, but large memory consumption (Conversion rapide, mais grande consommation demémoire) – Cette option optimise la vitesse de la conversion, mais peut nécessiter plus de mémoire pourle cache de référence d'objet.

• Low memory consumption, but slower conversion (Faible consommation de mémoire, mais conversionplus lente) – Cette option réduit la quantité de mémoire utilisée, mais entraîne une conversion plus lente.Utilisez cette option si votre bureau dispose d'une quantité limitée de mémoire.

• Balance speed with memory consumption (Équilibrer la vitesse et la consommation de mémoire) – Cetteoption offre un compromis entre l'utilisation de la mémoire et la vitesse de conversion.

Configuration de mémoire supplémentairePour convertir des schémas de base de données volumineux, par exemple une base de donnéescomportant 3 500 procédures stockées, vous pouvez configurer la quantité de mémoire disponible pourAWS Schema Conversion Tool.

Pour modifier la quantité de mémoire utilisée par AWS SCT

1. Recherchez le dossier où se trouve le fichier de configuration (C:\Program Files\AWS SchemaConversion Tool\App).

2. Ouvrez le fichier de configuration AWS Schema Conversion Tool.cfg avec Notepad ou votreéditeur de texte préféré.

3. Modifiez la section JVMUserOptions afin de définir la quantité de mémoire minimale et maximaledisponible. L'exemple suivant définit les quantités minimale et maximale de mémoire sur 4 Go et40 Go, respectivement.

[JVMUserOptions]-Xmx48960m -Xms4096m

Version 1.0192

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurJe ne peux pas charger d'objets à partird'une base de données source Oracle

Résolution de problèmes avec AWSSchema Conversion Tool

Ci-dessous, vous pouvez trouver des informations sur le dépannage des problèmes avec AWS SchemaConversion Tool (AWS SCT).

Je ne peux pas charger d'objets à partir d'une basede données source Oracle

Lorsque vous tentez de charger le schéma à partir d'une base de données Oracle, l'une des erreurssuivantes peu survenir.

Cannot load objects tree.

ORA-00942: table or view does not exist

Ces erreurs se produisent car l'utilisateur dont vous avez utilisé l'ID pour vous connecter à la base dedonnées Oracle n'a pas les autorisations nécessaires pour lire le schéma, comme requis par AWS SCT.

Vous pouvez résoudre le problème en accordant à l'utilisateur l'autorisation select_catalog_role,ainsi que une autorisation pour n'importe quel dictionnaire dans la base de données. Ces autorisationspermettent l'accès en lecture seule pour les vues et les tables système qui est requis par AWS SCT.L'exemple suivant crée un ID d'utilisateur nommé min_privs et accorde à l'utilisateur avec cet ID lesautorisations minimales requises pour convertir le schéma à partir d'une base de données source Oracle.

create user min_privs identified by min_privs;grant connect to min_privs;grant select_catalog_role to min_privs; grant select any dictionary to min_privs;

Version 1.0193

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurNotes de mise à jour – 640

Notes de mise à jour pour AWSSchema Conversion Tool

Cette section contient les notes de mise à jour pour AWS Schema Conversion Tool, à partir de la version1.0 611.

Notes de mise à jour pour AWS SchemaConversion Tool build 640

Les modifications apportées à AWS Schema Conversion Tool versions 1.0.636, 1.0.637, 1.0.638, 1.0.639et 1.0.640 sont fusionnées dans la version AWS Schema Conversion Tool 1.0.640.

Note

Les modifications apportées à AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) build 1.0.640s'appliquent à Windows, Ubuntu et Fedora. Elles ne s'appliquent pas à macOS.

Dans les tableaux suivants, vous trouverez les listes des fonctions et des correctifs de bogues pour lesversions AWS Schema Conversion Tool combinées dans la version 1.0.640. Ces tableaux regroupent lesfonctions et les correctifs de bogues en fonction du moteur source.

Rubriques• Modifications de la version 1.0.640 pour Oracle (p. 194)• Modifications de la version 1.0.640 pour Microsoft SQL Server (p. 198)• Modifications de la version 1.0.640 pour MySQL (p. 200)• Modifications de la version 1.0.640 pour PostgreSQL (p. 201)• Modifications de la version 1.0.640 pour Db2 LUW (p. 203)• Modifications de la version 1.0.640 pour Teradata (p. 203)• Modifications de la version 1.0.640 pour les autres moteurs (p. 204)

Modifications de la version 1.0.640 pour OracleLe tableau suivant répertorie les modifications du build 1.0.640 dans lesquelles Oracle est le moteursource.

Source Cible Nouveautés, améliorations ou correctifs

Oracle PostgreSQL/Aurora aveccompatibilitéPostgreSQL

Amélioration des performances des fonctions suivantes lorsqu'elles sontutilisées dans une clause WHERE :

• aws_oracle_ext.to_date• aws_oracle_ext.to_char• aws_oracle_ext.to_number• aws_oracle_ext.sysdate• aws_oracle_ext.sys_context

Version 1.0194

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModifications de la version 1.0.640 pour Oracle


ALL RDSMariaDB 10.4

Ajout de la prise en charge de RDS MariaDB 10.4 pour tous lesfournisseurs de traitement transactionnel en ligne (OLTP).

Oracle PostgreSQL/AuroraPostgreSQL

Ajout de la prise en charge de DBMS_UTILITY.GET_TIME.

Ajout des émulations suivantes :

• DBMS_UTILITY.GET_TIME• DBMS_UTILITY.FORMAT_CALL_STACK• DBMS_UTILITY.CURRENT_INSTANCE

Oracle MariaDB/MySQL/AuroraMySQL/MicrosoftSQL ServerMode=Oracle/PostgreSQL/AuroraPostgreSQL/RDS Oracle

Ajout de la prise en charge des clauses de partage pourTABLE(DATA,EXTENDED DATA), VIEW(DATA,EXTENDED DATA) etSEQUENCE(DATA)

Oracle PostgreSQL/AuroraPostgreSQL/Oracle RDS

La définition DEFAULT d'une colonne peut être étendue pour que laclause DEFAULT soit appliquée pour une insertion NULL explicite.

La clause DEFAULT a une nouvelle clause ON NULL. Cette nouvelleclause demande à la base de données d'affecter une valeur de colonnepar défaut spécifiée lorsqu'une instruction INSERT tente d'affecter unevaleur qui correspond à NULL.

Oracle MariaDB/MariaDB(MODESQL=ORACLE)

Ajout de la prise en charge des « colonnes d'identité », qui s'incrémententautomatiquement au moment de l'insertion.

ALL ALL Mise à niveau de JDK 8 vers Amazon Corretto JDK 11. Pour plusd'informations, y compris les liens de téléchargement, consultez Qu'est-cequ'Amazon Corretto 11 ? dans le Guide de l'utilisateur Corretto 11.

ALL ALL Ajout d'informations au rapport d'évaluation sur les incohérences possiblesdans la base de données de l'utilisateur.

Oracle MariaDB10.2/MariaDB10.3/MySQL/AuroraMySQL/PostgreSQL/AuroraPostgreSQL

La clause DEFAULT comporte une nouvelle clause ON NULL, qui indique àla base de données d'affecter une valeur de colonne par défaut spécifiéelorsqu'une instruction INSERT tente d'affecter une valeur qui correspond àNULL.

Version 1.0195

https://docs.aws.amazon.com/corretto/latest/corretto-11-ug/what-is-corretto-11.html




Oracle Oracle RDS/MySQL/AuroraMySQL/PostgreSQL/AuroraPostgreSQL

Ajout de la prise en charge des colonnes IDENTITY.

Oracle MySQL 8.x Ajout de la prise en charge de la contrainte CHECK.


Mise en œuvre de la vérification ANYDATA IS NULL/IS NOT NULL avecla routine extpack.

Mise en œuvre de l'émulation de la fonction VALUE utilisée dans unerequête basée sur la fonction TABLE de XMLSequence.

Ajout de la prise en charge de DBMS_LOB pour les routines intégréessuivantes :

• DBMS_LOB.CREATETEMPORARY• DBMS_LOB.FREETEMPORARY• DBMS_LOB.APPEND

ALL SQL Server SQL Server 2019 : ajout de la prise en charge du nouvel attribut d'indexOPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY.

SQL Server 2017 : ajout de la prise en charge des types de table de basede données Graph Node et Edge.

SQL Server 2016 : ajout de la prise en charge de TEMPORAL TABLES.

ALL ALL Mise en œuvre de la possibilité de remplacer les partitions physiques pardes partitions virtuelles. Les extracteurs d'entrepôt de données extraientles données en fonction des partitions virtuelles créées.

Oracle AmazonRedshift

Mise en œuvre de la conversion des attributs de curseur dans les blocsimbriqués.

Amazon Redshift ne prend pas en charge les collections. Les variablesassociées sont converties en VARCHAR. Toutes les opérations decollecte autres que l'attribution d'une variable à une autre sont rejetées, ycompris l'accès aux éléments de collecte et d'initiation.

Mise en œuvre du style de distribution implémenté Amazon Redshift =AUTO.

Version 1.0196




Si un mot non réservé dans Oracle est réservé dans PostgreSQL, ce quisuit est vrai :

• Si le mot est entre guillemets, il conserve sa casse et reste cité.• Si le mot n'est pas entre guillemet, il est converti en majuscules et

entouré de guillemets.

Mise en œuvre de la possibilité d'utiliser des fonctions comme entrée pourles fonctions LTRIM, RTRIM et TRIM.

Les expressions SELECT DISTINCT, ORDER BY doivent apparaître dansla liste de sélection.

Pour les paramètres de curseur qui suivent après un paramètre avec unevaleur DEFAULT, AWS SCT ajoute la clause DEFAULT IS NULL.

Les paramètres du curseur source OUT sont convertis en paramètres decurseur IN.

Nouvelle mise en œuvre de la variable de package en ajoutant l'option« Mise en œuvre logique des variables de package » sous « Paramètresde conversion ». Les paramètres disponibles sont : « variables desession » et « objets globaux plv8 ». La valeur par défaut est « variablesde session ».

Mise en œuvre de la prise en charge du pragmaAUTONOMOUS_TRANSACTION avec dblink et pg_background.

Oracle ALL Mise en œuvre de la vue SYS_%_TAB_COMMENTS.

Oracle PostgreSQL Les entrées de variables dans les filtres ne sont pas prises en chargedans PostgreSQL. Lors de la conversion depuis Oracle vers PostgreSQL,si un filtre de variable est détecté, une exception est désormais signalée.

Oracle AmazonRedshift

Mise en œuvre du code stocké FOR..LOOP Amélioration de la conversiondu curseur.

Mise en œuvre de l'invocation de code stocké de fonction/procédures avecles paramètres par défaut.

Mise en œuvre de la capacité du code stocké à effectuer une opération demise à jour (UPDATE) avec alias sans clause WHERE.

Les fonctions de code stocké implémentées préforment les cassessupplémentaires avec SELECT FROM dual.

Mise en œuvre des paramètres et des variables de package %ROWTYPEde code stocké.

Mise en œuvre du code stocké utilisé pour JAVA et les procéduresexternes.

Mise en œuvre du package Oracle standard dans le code stocké.

Version 1.0197

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModifications de la version 1.0.640

pour Microsoft SQL Server

Modifications de la version 1.0.640 pour Microsoft SQLServerLe tableau suivant répertorie les modifications du build 1.0.640 dans lesquelles Microsoft SQL Server est lemoteur source.


MicrosoftAzure/MicrosoftSQL Server

PostgreSQL/AuroraPostgreSQL/MySQL/AuroraMySQL

Ajout de la prise en charge des index COLUMN STORE.

ALL RDSMariaDB 10.4


Azure/SQLServer

MariaDB/MySQL/AuroraMySQL/PostgreSQL/AuroraPostgreSQL

Ajout de la prise en charge de l'attribut d'indexOPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY.

Azure/SQLServer

MySQL/AuroraMySQL/PostgreSQL/AuroraPostgreSQL

Ajout de la prise en charge des types de table de base de données etEdge.

Azure/SQLServer

MariaDB/MySQL/AuroraMySQL/PostgreSQL/AuroraPostgreSQL

Ajout de la prise en charge de TEMPORAL TABLES.



Azure/SQLServer

MySQL/AuroraMySQL/PostgreSQL/AuroraPostgreSQL/MariaDB

Ajout de la prise en charge du traitement DML pour l'architecturegraphique de SQL Server.

Version 1.0198



AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModifications de la version 1.0.640

pour Microsoft SQL Server


SQL Server AuroraPostgreSQL

Ajout d'une option pour convertir les paramètres sans le préfixe par_.

Azure/SQLServer

MySQL 8.x Ajout de la prise en charge de la contrainte CHECK.





SQL Server AWS Glue(shellPython)

Améliorations de conversion, notamment :

• Mise en œuvre de la conversion des fonctions intégrées enPython.String.

• Mise en œuvre EXECUTE et EXEC dans le code stocké.• Mise en œuvre avec les types de table.

Azure/SQLServer

PostgreSQL/AuroraPostgreSQL

Mise en œuvre rendant les procédures $TMP facultatives.

SQL Server MySQL/AuroraMySQL

Opérations arithmétiques étendues avec dates.

Émulation de construction pour TOP (expression) WITH TIES.

Après l'appel des procédures avec la variable refcursor générée out, lerefcursor se ferme maintenant.

La définition d'un niveau d'isolement GLOBAL n'est pas prise en chargedans Aurora MySQL. Seule la portée de la session peut être modifiée.Le comportement par défaut des transactions consiste à utiliser leslectures répétées (REPEATABLE READ) et les lectures constantes. Il peutêtre nécessaire de modifier les applications conçues pour être utiliséesavec READ COMMITTED. Alternativement, elles peuvent remplacerexplicitement la valeur par défaut par READ COMMITTED.

Version 1.0199

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModifications de la version 1.0.640 pour MySQL


SQL Server AWS Glue(shellPython)

Les instructions SQL Server produisent un jeu de résultats complet, maiscertains scénarios privilégient un traitement des résultats une ligne à lafois. L'ouverture d'un curseur au niveau d'un jeu de résultats permet detraiter ce jeu de résultats une ligne à la fois. Vous pouvez affecter uncurseur à une variable ou à un paramètre avec un type de données decurseur.

Mise en œuvre intégrant une série d'instructions Transact-SQL pour lecode stocké afin qu'un groupe d'instructions Transact-SQL puisse êtreexécuté même si Python ne prend pas en charge les instructions SQLServer BEGIN et END comme contrôle de flux.

Les instructions SQL Server LABEL et GOTO ne sont pas prises encharge par AWS Glue. Si AWS SCT identifie une instruction LABEL dansle code, elle est ignorée. Si AWS SCT identifie une instruction GOTO, elleest commentée.

SQL Server AmazonRedshift

Mise en œuvre du traitement conditionnel des instructions Transact-SQLpour le code stocké en implémentant le contrôle IF ... ELSE.

Mise en œuvre intégrant une série d'instructions Transact-SQL pour lecode stocké afin qu'un groupe d'instructions Transact-SQL puisse êtreexécuté en tant que bloc. Prend en charge les blocs BEGIN ... ENDimbriqués.

Mise en œuvre de SET et SELECT dans le code stocké.

Mise en œuvre de CREATE INDEX dans Amazon Redshift (qui ne prendpas en charge les index) en créant une clé de tri spécifiée par l'utilisateursur les tables.

Modifications de la version 1.0.640 pour MySQLLe tableau suivant répertorie les modifications du build 1.0.640 dans lesquelles MySQL est le moteursource.


ALL RDSMariaDB 10.4


MySQL PostgreSQL 12.xAjout de la prise en charge des colonnes générées.



MySQL PostgreSQL/AuroraPostgreSQL 11.

Ajout de la prise en charge des éléments suivants :

• Transactions incorporées dans les procédures stockées SQL.• Possibilité d'appeler des procédures stockées SQL.

Version 1.0200



AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModifications de la version 1.0.640 pour PostgreSQL

Source Cible Nouveautés, améliorations ou correctifs• Possibilité de créer des procédures stockées SQL.





Modifications de la version 1.0.640 pour PostgreSQLLe tableau suivant répertorie les modifications du build 1.0.640 dans lesquelles PostgreSQL est le moteursource.


ALL RDSMariaDB 10.4


PostgreSQL MySQL 8.x MySQL prend désormais en charge la création de parties de clé d'indexfonctionnelles qui indexent les valeurs d'expression plutôt que les valeursde colonne. Les parties de clés fonctionnelles permettent l'indexationde valeurs (JSON, par exemple), qui ne peuvent normalement pas êtreindexées.

MySQL prend désormais en charge Now CTE et Recursive CTE.



PostgreSQL 11.xPostgreSQL/AuroraPostgreSQL 11.

Ajout de la prise en charge des éléments suivants :

• Transactions incorporées dans les procédures stockées SQL.• Possibilité d'appeler des procédures stockées SQL.• Possibilité de créer des procédures stockées SQL.

PostgreSQL MySQL 8.x Ajout de la prise en charge de MySQL pour les index par ordredécroissant. DESC dans une définition d'index n'est plus ignoré, maisprovoque le stockage des valeurs clés dans l'ordre décroissant.

Ajout de la prise en charge de MySQL pour l'utilisation d'expressionscomme valeurs par défaut dans les spécifications de type de données,y compris les expressions comme valeurs par défaut pour les types dedonnées BLOB, TEXT, GEOMETRY et JSON.

Version 1.0201



AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModifications de la version 1.0.640 pour PostgreSQL

Source Cible Nouveautés, améliorations ou correctifsPlusieurs fonctions d'agrégation existantes peuvent désormais êtreutilisées en tant que fonctions de fenêtrage :

• AVG()

• BIT_AND()

• BIT_OR()

• BIT_XOR()

• COUNT()

• JSON_ARRAYAGG()

• JSON_OBJECTAGG()

• MAX()

• MIN()

• STDDEV_POP()

• STDDEV()

• STD()

• STDDEV_SAMP()

• SUM()

• VAR_POP()

• VARIANCE()

• VAR_SAMP()

MySQL prend en charge les fonctions de fenêtrage qui, pour chaque ligned'une requête, effectuent un calcul à l'aide de lignes liés à cette ligne.

• CUME_DIST()

• DENSE_RANK()

• FIRST_VALUE()

• LAG()

• LAST_VALUE()

• LEAD()

• NTH_VALUE()

• NTILE()

• PERCENT_RANK()

• RANK()

• ROW_NUMBER()

PostgreSQL MySQL 8.x Ajout de la prise en charge de la contrainte CHECK.





Version 1.0202

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModifications de la version 1.0.640 pour Db2 LUW



ALL Ajout de l'émulation sysindexes des vues système.

S'il existe une instruction SELECT dans une procédure sans spécifierINTO, le paramètre INOUT p_refcur de type refcursor est créé pour uneprocédure sur la cible.

Modifications de la version 1.0.640 pour Db2 LUWLe tableau suivant répertorie les modifications du build 1.0.640 dans lesquelles DB2 LUW est le moteursource.


ALL RDSMariaDB 10.4




DB2 LUW MySQL Ajout de la prise en charge des contraintes CHECK.





Modifications de la version 1.0.640 pour TeradataLe tableau suivant répertorie les modifications du build 1.0.640 pour les autres moteurs source.


ALL RDSMariaDB 10.4


Teradata AmazonRedshift

Ajout de la prise en charge des instructions MERGE et QUALIFY.

Suppression de la clause LOCKING ROWS FOR ACCESS dans lesinstructions Teradata.

Ajout de la prise en charge de la fonction CAST.

Version 1.0203



AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModifications de la version 1.0.640 pour les autres moteurs



Teradata Teradata Améliorations mises en œuvre dans REGEXP_INSTR() etREGEXP_SUBSTR().





Teradata ALL Ajout de la prise en charge de REGEXP_INSTR() et REGEXP_SUBSTR().


Teradata AmazonRedshift

Mise en œuvre de la possibilité d'enregistrer le code SQL del'arborescence source dans un seul fichier ou plusieurs fichiers par étapedans les paramètres du projet : Enregistrer sous SQL, Appliquer, puisListe déroulante : Fichier unique/Plusieurs fichiers.

Améliorations apportées aux conversions de vues et de procédures.

Teradata ALL Ajout de la prise en charge de Teradata version 16.20

Modifications de la version 1.0.640 pour les autresmoteursLe tableau suivant répertorie les modifications du build 1.0.640 pour les autres moteurs source.


ALL RDSMariaDB 10.4


SAP ASE MariaDB Mise en œuvre suivantes :

• MariaDB 10.4• Instruction EXECUTE IMMEDIATE• Définitions DEFAULT• Prise en charge des contraintes CHECK

SAP ASE PostgreSQL 12.xAjout de la prise en charge des colonnes générées.

Version 1.0204



AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurModifications de la version 1.0.640 pour les autres moteurs




SAP ASE MySQL 8.0.17 Ajout de la prise en charge des contraintes CHECK.




Vertica AmazonRedshift

Ajout de la prise en charge du style de distribution = AUTO.


AmazonRedshift

AmazonRedshift

Les fonctions intégrées non prises en charge dans les instructions DMLsont remplacées par NULL en tant qu'espace réservé.

Sybase PostgreSQL Ajout de la prise en charge des fonctions natives.

SAP ASE MySQL/AuroraMySQL

Le niveau d'isolement par défaut pour Aurora MySQL est REPEATABLEREAD. La définition d'un niveau d'isolement GLOBAL n'est pas priseen charge dans Aurora MySQL. Seule la portée de la session peutêtre modifiée. Le comportement par défaut des transactions consisteà utiliser les lectures répétées (REPEATABLE READ) et les lecturesconstantes. Il peut être nécessaire de modifier les applications conçuespour fonctionner avec READ COMMITTED. Vous pouvez égalementremplacer explicitement la valeur par défaut par READ COMMITTED.

SAP ASE PostgreSQL Ajout de la prise en charge de la fonction CONVERT sans le packd'extension.

SAP ASE ALL Ajout de l'émulation sysindexes des vues système.

S'il existe une instruction SELECT dans une procédure sans spécifierINTO, le paramètre INOUT p_refcur de type refcursor est créé pour uneprocédure sur la cible.

Version 1.0205





Greenplum AmazonRedshift

Mise en œuvre de CREATE TEMPORARY TABLE comme suit :

Les tables temporaires Greenplum ont des paramètres GLOBAL etLOCAL. Ces mots clés sont présents pour la compatibilité standardSQL, mais n'ont aucun effet dans une base de données Greenplum. La nouvelle table est créée en tant que table temporaire. Les tablestemporaires sont automatiquement supprimées à la fin d'une session,ou éventuellement à la fin de la transaction en cours (voir ON COMMIT).Les tables permanentes existantes portant le même nom ne sont pasvisibles pour la session active tant que la table temporaire existe, saufsi elles sont référencées avec des noms qualifiés de schéma. Tous lesindex créés sur une table temporaire sont également automatiquementtemporaires.

Notes de mise à jour pour la build 635 AWSSchema Conversion Tool

Les modifications pour les versions AWS Schema Conversion Tool 1.0.633 et 1.0.634 sont fusionnéesdans la version AWS Schema Conversion Tool 1.0.635.

Le tableau suivant présente les fonctions et les correctifs de bogues pour la version 1.0.635 AWS SchemaConversion Tool.


ALL ALL SCT UI - AWS Glue. Formation de tâches - Tâches courantes

ALL Amazon Redshift Pilote JDBC mis à jour vers 1.2.36.1060. Améliorations pourCREATE TABLE. Prise en charge des colonnes avec option :GENERATE BY DEFAULT AS IDENTITY.

ALL AuroraPostgreSQL 11

Prend désormais en charge Aurora PostreSQL 11 en tant quecible

ALL Microsoft SQLServer

Prend désormais en charge WAIT FOR DELAY.

ALL Oracle CORRECTIF : la fonction TO_CHAR(number) renvoie désormaisle résultat correct.

ALL PostgreSQL CORRECTIF : la fonction analytique (PERCENTILE_CONT) avecordre défini effectue désormais une conversion correcte.

Microsoft AzureSQL/MicrosoftSQL Server


Prise en charge de la détermination du nom du schéma après lesinstructions DDL.

Greenplum Amazon Redshift Améliorations de la DDL et du code stocké pour les élémentssuivants. CREATE TEMPORARY TABLE. TRUNCATE TABLE enfonction. Opérateur PERFORM. Examinez et diminuez le « tempsestimé pour une résolution manuelle » et le niveau de gravité desIA. NEXTVAL dans SELECT. CORRECTIF : AI 14006 incorrecte

Version 1.0206


Source Cible Nouveautés, améliorations ou correctifssur certaines colonnes de type VARCHAR. Meilleure descriptionpour AI 14014.

Microsoft SQLServer

AWS Glue (shellPython)

Améliorations du code stocké pour les éléments suivants.Opérateurs. Instructions SET. Syntaxe DECLARE. CREATEPROCEDURE. Fonctions intégrées converties en Python.Expressions arithmétiques avec types d’opérandes mixtesLangage de contrôle de flux : IF/ELSE, WHELL, RETOUR, CASE,WAITFOR. Utilisation de séquences. Gestion des erreurs deprocédure,

Microsoft SQLServer


Opérations arithmétiques étendues avec dates. Émulation pourTOP (expression) WITH TIES.

Netezza Amazon Redshift Améliorations du code stocké. CREATE TABLE AS, CREATEVIEW AS. Révision et améliorations du mappage des types dedonnées. CORRECTIF : Indicateur de procédure OBFUSCATEcorrigé ainsi que AI 15089.

Netezza Amazon Redshift Améliorations du code stocké pour les éléments suivants.Améliorations des instructions DDL. Objets DROP. Paramètressystème SET. AppConversion analysable. Instructions DML.Mappage des types de données. Fonctions intégrées DateTime.Prise en charge des fonctions et des intervalles du système.

Oracle Amazon Redshift Améliorations du code stocké pour les éléments suivants.Packages Oracle standard. Instruction INSERT dans la boucle ducurseur.

Oracle AWS Glue(mode Spark)

Prise en charge du mappage des types de données aux typesde données Python. Amélioration de la formation de chaînesSparkSQL. Amélioration de la formation de chaînes SQL pg8000.


Amélioration du tableau associatif et de la logique globaledes tables imbriquées. Amélioration du flux d'initialisationpour les collections globales. Prise en charge de la fonctionTO_TIMESTAMP, réglage dbms_lock, lockmode/timeout.


Implémentation des variables locales/globales de déclaration dansune procédure/fonction qui sont utilisées dans des procédures/fonctions imbriquées. Prise en charge de la transmissiond'arguments/variables en tant que paramètres de curseurexplicites. CORRECTIF : problème de conversion de curseurlocal. CORRECTIF : ordre de tri des variables de package dans lafonction init cible.


Améliorations pour les éléments suivants : IS NULL/SET NULLconversion. Conversion des variables de type enregistrement depackage. Paramètre de mappage de type personnalisé pour lesvariables NUMBER. Tableau associatif et logique locale des tablesimbriquées. OVER dans les vues. Valeurs par défaut pour lescollections globales. Déclencheurs de la table temporaire globale.Prend désormais en charge ANYDATA. Les insertions multiplessont désormais prises en charge.

Version 1.0207



PostgreSQL Microsoft SQLServer

CORRECTIF : fonctionnement désormais correct des mises à jouret des suppressions avec jointures

PostgreSQL Microsoft SQLServer

CORRECTIF : SCT n'ignore plus le mot-clé DESC dans lesrequêtes RANK OVER.

SAP ASE PostgreSQL/AuroraPostgreSQL

Amélioration de la prise en charge des éléments suivants :CONVERT(char(x), varchar,0) avec 3 arguments. SELECT VAR= expression/SELECT VAR = (SELECT ... FROM...). Indexessur les tables temporaires. Indicateurs de requête. ROLLBACKTRIGGER/ROLLBACK TRIGGER WITH RAISEERROR. HAVINGavec des colonnes qui ne sont pas dans la clause GROUPBY. HAVING sans GROUP BY. La conversion d'un appel deprocédure avec des paramètres et avec un refcursor généré estmaintenant correcte. Définissez la gestion de la session en cours.CORRECTIF : jointures externes Sybase aux jointures externesstandard ANSI. Émulations pour les objets système, host_id(),host_name(), SQL GET_APPCONTEXT, @@SPID, fonctionSUSER_NAME. CORRECTIF : résolution correcte des colonnesde tables temporaires.

SAP ASE PostgreSQL/AuroraPostgreSQL

Amélioration de la prise en charge de l'utilisation de SET pour lasession en cours.

SQL Server PostgreSQL CORRECTIF : VARCHAR ne se convertit plus en VARCHAR(1).

SQL Server PostgreSQL CORRECTIF : la fonction SQL Server DATEDIFF fonctionnedésormais correctement.

Sybase PostgreSQL Conversions améliorées pour les instructions UPDATE.

Teradata Amazon Redshift Convertit désormais EXECUTE IMMEDIATE. Prend désormais encharge le style de distribution = AUTO.

Teradata AWS Glue(mode Spark)

Améliorations générales de conversion. Amélioration de laformation de chaînes SparkSQL, formation de chaînes SQLpg8000.

Résolution :

• Assistant Projet - Autorisation d'exécution au niveau de l'instance• Correction des problèmes de conversion pour Teradata

Notes de mise à jour pour la build 632 AWSSchema Conversion Tool

Le tableau suivant présente les fonctions et les correctifs de bogues pour la version 1.0.632 AWS SchemaConversion Tool.

Version 1.0208



ALL ALL Interface utilisateur SCT - Ajout d'un nouvel onglet pour afficherles erreurs qui se produisent lors de l'application de scripts.

SAP-ASE ALL Vous pouvez maintenant enregistrer l'arborescence source en tantque SQL.

Oracle PostgreSQLou AuroraPostgreSQL

• Convertit désormais les littéraux de chaîne vides en NULLpartout : métadonnées d'objet, instructions analysables, scripts,instructions SQL dans le code source de l'application, etc.

• REPLACE a désormais le même comportement dans Oracle etPostgreSQL.

• Accepte désormais plus de 100 arguments, qui n'étaient pasautorisés pour les fonctions et les procédures par défaut.

• Les fonctions aws_oracle_ext.instr ne renvoient plus de mauvaisrésultat.

• Les fonctions LEAST et GREATEST fonctionnent maintenant dela même manière.

• La fonction Extpack immutable_concat_ws ne doit plus êtreutilisée à la place de standard concat_ws dans les vues.

• Implémentation de la fonction extpack concat immuable.• Le synonyme public n'est désormais plus développé dans les

vues.• Ajout de la prise en charge de

dbms_application_info.set_module.• Prise en charge des variables de type nombre précédemment

incompatibles pour les codes d'erreur.• Prend désormais en charge FETCH BULK COLLECT INTO.• Prend désormais en charge SAVEPOINT, ROLLBACK TOSAVEPOINT à l'intérieur des fonctions.

• Prend désormais en charge le curseur avecSELECT...INTO....

• Prend désormais en charge la variable de collection du packageen tant que valeur DEFAULT du paramètre d'entrée de routine.

• La déclaration de type d'un paramètre ou d'une variable estbasée sur la colonne d'affichage %TYPE d'un système.

• Prend désormais en charge les tables imbriquées globales de%ROWTYPE.

• Prise en charge des packages avec des sous-types %TYPE.• Correction : L'insertion dans le champ de l'élément de la

collection provoquait une erreur de transformateur.

SAP ASE PostgreSQLou AuroraPostgreSQL

• Prend désormais en charge la conversion correcte del'instruction UPDATE à plusieurs tables avec une tabletemporaire non résolue.

• Résolution correcte des objets lorsque le nom du schéma n'estpas spécifié ou que seul le nom de la base de données estutilisé.

• Prend désormais en charge la fonction CONVERT (kitd'extension).

Version 1.0209



Netezza Redshift • Code stocké. Amélioration de la prise en charge du contrôle destransactions (COMMIT/ROLLBACK).

• Modification du niveau de gravité de « critique » à « élevé »pour l'IA 15028 non résolue. Ajout du traitement de l'opérateur /=/ dans les requêtes.

• Réduction du « temps estimé pour résoudre manuellement »pour les IA 15001, 15002, 15003.

• Conversion de l'opérateur /=/ dans les instructions SQL.• Amélioration du mappage des types de données indiqués entre

guillemets (par exemple "VARCHAR", "TIME", etc.).

Amazon RDSpour Oracle

Redshift Correction : pour une erreur de commande COPY qui s'estproduite lors du chargement vers Redshift à partir de RDS Oracleà l'aide de l'agent d'extraction de données SCT sur n'importequel système d'exploitation d'environnement japonais. Ajout de lacommande « ALTER SESSION SET NLS_DATE_LANGUAGE ='ENGLISH' » pour Oracle avant l'extraction de données.

Résolution :

• CORRECTIF : Faute d'orthographe dans le menu des paramètres actuels du projet• CORRECTIF : Impossible de convertir en majuscules avec la règle de mappage (lorsque PostgreSQL

était la cible)

Notes de mise à jour pour AWS SchemaConversion Tool Build 631

Le tableau suivant présente les fonctions et les correctifs de bogues pour AWS Schema Conversion Toolversion 1.0.631.


Oracle et OracleData Warehouse

Tous Ajout de la prise en charge du mécanisme de décompte et dunombre de lignes de code SQL

Oracle MariaDB(10.2/10.3/10.3SQLMODE=ORACLE)

Les requêtes hiérarchiques utilisant la syntaxe Oracle CONNECTBY sont transférées vers les expressions de table courantes (WITHRECURSIVE)

Oracle MariaDB

MySQL

MySQL (Aurora)

Jointure complexe corrigée avec la table s'affichant des deuxcôtés de la jointure

SAP ASE MySQL Prise en charge de la fonction CONVERT

SAP ASE MySQL

MySQL (Aurora)

CORRECTIF : conversion d'INSERT avec implémentationSELECT à plusieurs tables et conversion de l'instruction UPDATEà plusieurs tables avec une implémentation de table temporaire

Version 1.0210



Microsoft SQLServer

MySQL

MySQL (Aurora)

CORRECTIF : définition de schéma et d'objet incorrects lorsquevous appelez un objet et que vous ne spécifiez pas de schéma

Les objets système sans schéma sont désormais convertis enl'état.

SAP ASE MySQL

MySQL (Aurora)

Correction : conversion incorrecte de INSERT avec SELECT àplusieurs tables

Microsoft SQLServer

PostgreSQL Le commentaire du bloc try/catch est désormais transféré vers lacible

Amélioration de la prise en charge des paramètres de procédurestockés avec les valeurs par défaut

CORRECTIF : suppression du code entier de la procédure quandALTER TABLE et ENABLE/DISABLE TRIGGER ALL sont utilisés

SAP ASE PostgreSQL Prise en charge de la fonction CONVERT

Oracle PostgreSQL Prise en charge de la conversion de code ProC vers ECPG

Amélioration de la prise en charge de la conversion RAWTOHEX/HEXTORAW/UTL_RAW

Amélioration de la prise en charge des curseurs globaux pourautoriser les commandes FETCH et OPEN dans des routinesstockées distinctes. Avec cette amélioration, le curseur peut êtreouvert dans une procédure, récupéré dans une autre procédure etfermé dans une troisième procédure.

Option permettant de basculer entre la procédure et la fonctionpour PostgreSQL 11

DBMS_XMLGEN and DBMS_XMLQUERY

Créer des synonymes publics pour les procédures stockées

Microsoft SQLServer

PostgreSQL

PostgreSQL(Aurora)

Amélioration de la précision dans la définition de schéma et d'objetlorsqu'un appel de procédure spécifie uniquement le nom de basede données

Les objets système sans schéma sont désormais convertis enl'état

Version 1.0211



Oracle PostgreSQL

PostgreSQL(Aurora)

Amélioration de la prise en charge des curseurs globaux pourautoriser les commandes FETCH et OPEN dans des routinesstockées distinctes. Avec cette amélioration, le curseur peut êtreouvert dans une procédure, récupéré dans une autre procédure etfermé dans une troisième procédure.

Les alias de colonne d'une sous-requête sont désormais convertiscorrectement.

Prise en charge de la fonction REVERSE

Prise en charge des paramètres dans un bloc anonyme

Ajout d'une option pour convertir ROWID en varchar(36). Àl'aide de cette nouvelle option, vous pouvez créer un DOMAIN pourMyRowid en tant que varchar(36) NOT NULL, puis convertirle type de données ROWID et la colonne AS MyRowid, puis créerune SEQUENCE pour chaque colonne et la remplacer par défautpar NEXTVAL().Émulation de la vue système

Prise en charge de FORALL MERGE

Prise en charge du curseur global avec des paramètres de type%TYPE et améliorations des conversions à partir d'Oracle :

Prise en charge du curseur global avec les paramètres de type%TYPE et prise en charge du curseur global avec les paramètresde type %TYPE

Prise en charge de la création de la fonction d'initialisation pour unpackage sans variables

AI levée sur la routine avec plus de 100 arguments

Conversion correcte de DECODE en CASE avec NULL

Transformation pour SQL récursif si une colonne autre que lacolonne de connexion est nécessaire.

Utilisation des attributs %FOUND et %NOTFOUND des curseursexplicites locaux

Appels aux fonctions avec le résultat d'un type de collection àl'aide d'une notation nommée

Fonctions avec le résultat d'un type de collection et des valeursd'argument par défaut

Version 1.0212



Greenplum Redshift Déclaration FUNCTION (DROP/CREATE PROCEDURE)

Déclaration de variables et de constantes

Affectations et expressions de variables

Langage de contrôle de flux. FOR

Curseurs

Dynamic SQL v1. (rejet avec AI)

Mappage de type de données Greenplum PL/pgSql - Redshift PL/pgSQL

Structure PL/pgSQL (BEGIN... END, sous-blocs, étiquettes)

Commentaires

Langage de contrôle de flux. RETURN / RETURN NEXT

Langage de contrôle de flux. IF-THEN-ELSE

Langage de contrôle de flux. EXIT / CONTINUE en boucles

Langage de contrôle de flux. Boucle simple

Langage de contrôle de flux. WHILE

Instructions courantes. Appel d'une autre procédure/fonctiondéfinie par l'utilisateur

Résultats RETURNS SETOF dans les fonctions Redshift(plpythonu)

Renvoie la valeur VOID à Redshift (plythonu)

Microsoft SQLServer

Redshift Prise en charge des procédures stockées

Amélioration de la prise en charge du code stocké pour le contrôledes transactions (COMMIT, ROLLBACK)

Netezza Redshift Les procédures Netezza ne sont plus converties en fonctionsPython

Prise en charge des affectations, de SELECT en variables,commentaires de procédure et autres cas supplémentaires.

Oracle Redshift Amélioration de la prise en charge des packages PL/SQL

Amélioration de la prise en charge du code stocké pour le contrôledes transactions (COMMIT, ROLLBACK)

Version 1.0213



Teradata Redshift Prise en charge du contrôle des transactions (COMMIT,ROLLBACK) dans le code stocké.

Exécutez les fonctions et les procédures stockées.

Retour des curseurs du jeu de résultats

Instructions de diagnostic

Prise en charge des instructions DDL pour CREATE TABLE etCREATE VOLATILE TABLE

Résolution :

• CORRECTIF : impossible de convertir la fonction SQL Server SYSDATETIMEOFFSET en PG• CORRECTIF : échec de la connexion de test de profil de service pour Amazon ETL Service (SCT 626)• CORRECTIF : problèmes de conversion de la table Teradata en Redshift• CORRECTIF : 2chec de la connexion testée du profil de service global pour Amazon ETL Service• CORRECTIF : Le rapport d'évaluation SCT ne peut pas enregistrer les caractères multioctets au format

PDF• CORRECTIF : L'agent autonome DMS prend désormais en charge S3 comme cible pour la tâche locale

DMS• CORRECTIF : Vous pouvez désormais voir les tables système SAP ASE dans l'arborescence de l'objet.• CORRECTIF : dans les conversions de SQL Server vers PostgreSQL, SCT prend désormais en charge

les commentaires dans les blocs try/catch.


La version AWS Schema Conversion Tool 1.0 630 a été fusionnée avec la version AWS SchemaConversion Tool 1.0 631. Pour les modifications qui ont été fusionnées, consultez Notes de mise à jourpour AWS Schema Conversion Tool Build 631 (p. 210).


Le tableau suivant présente les fonctions et les correctifs de bogues pour la version 1.0.629 d'AWSSchema Conversion Tool.

Nouvelle fonction ouamélioration

Description

ALL ALL

Redshift Pour les conversions depuis Netezza, prise en charge du code stocképour les éléments suivants :

Version 1.0214



Description

• Procédures stockées

Pour les conversions depuis Microsoft SQL Server :

• Ajout de la possibilité d'imprimer le code source de la procédurestockée CLR

• OBJECT_ID

Pour les conversions d'Oracle, prise en charge du code stocké pour leséléments suivants :

• Packages PL/SQL

Pour les conversions depuis Teradata :

• Gestion des exceptions• Gestion des conditions• Instructions DDL• Instructions DDL : autres objets CREATE• Instructions DML : prise en charge améliorée

SAP ASE Prise en charge de SAP ASE 12.5 comme source

DynamoDB Pour les conversions depuis Cassandra :

• Améliorations de la migration et correctifs de bogues• Extraction de type de collection pour tuple et frozen

MySQL 8 Pour les conversions depuis Oracle, ajout de la prise en charge desrequêtes hiérarchiques utilisant Oracle CONNECT BY, convertissantdésormais la syntaxe en WITH Queries (CTE), modificateurRECURSIVE compris.

MySQL et Aurora MySQL Pour les conversions depuis SAP ASE :

• Prise en charge des messages définis par l'utilisateur ajoutés à latable système sysusermessages pour une utilisation par n'importequelle application. Utilisez sp_addmessage pour ajouter desmessages à sysusermessages; utilisez sp_getmessage pourrécupérer des messages qui seront utilisés par print et raiserror.

• Correction de la mauvaise conversion de RAISERROR.

Version 1.0215



Description

PostgreSQL Pour les conversions depuis Oracle, prise en charge des élémentssuivants :

• Options pour ignorer les déclencheurs et contraintes désactivés• Affecter l'opération d'un tableau ou d'une table imbriquée globale

d'enregistrement imbriqué• Fonctions EXTRACT, EXTRACTVALUE• Contextes d'application locaux et globaux avec le kit d'extension, y

compris une catégorie d'objet supplémentaire dans l'arborescence etles règles d'objets.

• Méthodes XMLSEQUENCE, XMLELEMENT et XMLTYPE• Amélioration de la prise en charge du curseur global pour convertir les

commandes OPEN et FETCH dans des routines stockées distinctes.Désormais, le curseur peut être ouvert dans une procédure, récupérédans une autre et fermé dans la troisième.

• Correction :les alias de colonne dans la sous-sélection ne sont plusconvertis de manière incorrecte

• La jonction complexe Fixed SCT Transformer Error n'affiche plus letableau des deux côtés de la jointure.

Pour les conversions depuis Microsoft SQL Server, prise en charge duSQL dynamique.

PostgreSQL et AuroraPostgreSQL

Pour les conversions depuis Oracle,dbms_application_info.set_action peut être émulé par lekit d'extension. De plus, lorsque la référence SQL%bulk_exceptionsentraînait une erreur de transformateur, ces exceptions doiventdésormais être rejetées avec l'IA.

Résolution :

• Les déclencheurs et les procédures peuvent désormais être convertis de SQL Server vers MySQL• SCT peut désormais convertir un schéma de 6 000 procédures en conversions de SQL Server vers

Aurora PostgreSQL• Correction de l'impossibilité d'utiliser AWS Glue dans la région Virginie du Nord• Les procédures source SQL Server ne sont plus bloquées pendant la conversion de schéma• Correctifs de bogues et améliorations d'ordre général



Version 1.0216



Description

Substitutions de service Pour les conversions de DB2 vers Aurora MySQL :

• Émulation d'envoi d'e-mails• Émulation de prise en charge de fichier• Émulation de tâche

Pour les conversions de DB2 vers Aurora PostgreSQL :

• Émulation d'envoi d'e-mails• Émulation de prise en charge de fichier• Émulation de package UTL_File

Pour les conversions de Microsoft SQL Server vers MySQL,PostgreSQL, Aurora MySQL ou Aurora PostgreSQL :

• Émulation de planificateur SQL Server

Pour les conversions d'Oracle vers MySQL ou Aurora MySQL :

• Émulation de prise en charge de fichier• Émulation de packages OWA_• Émulation de mise en file d'attente Oracle• Émulation de packages HTP/HTF/OWA_*

Pour les conversions d'Oracle vers PostgreSQL ou Aurora PostgreSQL :

• Émulation de prise en charge de fichier• Émulation de packages OWA_• Émulation de mise en file d'attente Oracle• Émulation de package UTL_FILE

Redshift Pour les conversions de Microsoft SQL Server, prise en charge du codestocké pour les éléments suivants :

• Procédures stockées et SQL dynamique

Pour les conversions d'Oracle, prise en charge du code stocké pour leséléments suivants :

• Curseurs dans les procédures• MERGE

• EXECUTE IMMEDIATE est pris en charge dans les procédures et aamélioré la prise en charge de SQL dynamique

• Sous-programmes imbriqués dans les procédures

Pour les conversions depuis Teradata, prise en charge du code stocképour les éléments suivants :

Version 1.0217



Description

• Curseurs dans les procédures• MERGE

• QUALIFY

• Variables DECLARE et SET

SAP ASE Prise en charge de SAP ASE 15.0 comme source

DynamoDB Pour les conversions depuis Cassandra, prise en charge des élémentssuivants :

• Extraction de types de collection (SET, LIST, MAP)• Améliorations et correctifs généraux

MySQL 8 Pour les conversions depuis DB2 ou SAP ASE, prise en charge desinstances sensibles à la casse

Version 1.0218



Description

PostgreSQL 11 Pour les conversions depuis DB2, prise en charge des élémentssuivants :

• Prise en charge des transactions intégrées et de CALL pour lesprocédures stockées SQL. Dans les procédures appelée par lacommande CALL, ainsi que dans les blocs de code anonyme(commande DO), il est possible de mettre fin à des transactions à l'aidedes commandes COMMIT et ROLLBACK. Une nouvelle transaction estdémarrée automatiquement après qu’une transaction est terminéeà l'aide de ces commandes, il n'y a donc pas de commande STARTTRANSACTION distincte. (Notez que BEGIN et END ont un sensdifférent dans PL/pgSQL.)

Pour les conversions depuis Microsoft SQL Server, prise en charge deséléments suivants :

• Prise en charge de T-SQL dynamique. Prise en charge de l'appel deprocédures stockées à l'aide de CALL dans les requêtes dynamiques.

Pour les conversions depuis Oracle, prise en charge des élémentssuivants :

• Prise en charge des conversions SQL* Plus, y compris les procédureset le SQL dynamique. CALL pour les procédures stockées dans lesrequêtes dynamiques.

• Ajout d'une option permettant de modifier le mappage de typede données par défaut pour les colonnes avec PK et FK faisantréférence à une PK modifiée. Par exemple, vous pouvez convertir unnombre avec une échelle et une précision jusqu'à un bigint, à des finsd'amélioration des performances. Auparavant, lorsque des donnéesde type nombre étaient migrées d'Oracle vers PostgreSQL, SCTutilisait par défaut la conversion numérique dans PostgreSQL. Si lenombre dans Oracle était utilisé avec une échelle et une précision,cette conversion était acceptable. Mais, s'il s'agissait d'un nombreentier avec un index PK sur la colonne, sa conversion en numériquedans PostgreSQL pouvait entraîner des problèmes de performances.

• Prise en charge de la conversion de %TYPE en type de donnéesintégré. SCT remplace %TYPE par un nouveau type de données, selonles règles de mappage appropriées.

• Remplacement du mappage par défaut des arguments de fonction etde procédure pour que NUMBER soit converti en NUMERIC, plutôt qu'enDOUBLE PRECISION

Pour les conversions depuis SAP ASE, prise en charge des élémentssuivants :

• CREATE PROCEDURE with RETURN

• Prise en charge de l'appel de procédures stockées à l'aide de CALLdans les requêtes dynamiques.

Version 1.0219



Description

• Prise en charge de FOREIGN KEYsur les tables partitionnées.PostgreSQL 11 ne prend pas en charge que les clés étrangères àpartir d'une table partitionnée vers une table (non partitionnée)

• Prise en charge des index sur les tables partitionnées. Unefois que vous avez indexé la table principale, PostgreSQL créeautomatiquement un index configuré de manière identique sur lespartitions enfants existantes et sur les tables partitionnées futures.

• Prise en charge de PRIMARY KEY sur les tables partitionnées. Dans laversion 11, vous pouvez ajouter une clé primaire à la table principale.Cette opération crée la clé PRIMARY KEY sur toutes les tables enfantsexistantes et les tables de partition futures. Si PARTITION est ajouté, iln'est pas nécessaire de créer une clé primaire manuellement.

• Prise en charge des déclencheurs sur les tables partitionnées.Une fois que vous avez créé le déclencheur sur la table principale,PostgreSQL crée automatiquement le déclencheur sur toutes lestables enfants (ce comportement est similaire à celui pour les index).

PostgreSQL et AuroraPostgreSQL

Pour les conversions depuis Sybase, UDT est converti en DOMAIN

Résolution :

• Ajout de la prise en charge de la création d'un rapport SCT.• Correction : Problème lorsque SCT ne récupérait pas automatiquement le point de terminaison DMS

pour Aurora PostgreSQL• Correction : Problème lorsque Apply to database (Appliquer à la base de données) était grisé pour

plusieurs schémas• Correctifs de bogues et améliorations d'ordre général


Le tableau suivant présente les fonctions et les correctifs de bogues pour AWS Schema Conversion Toolversion 1.0.627.


Description

Prise en charge desconversions en procéduresstockées dans AmazonRedshift

Amélioration de la prise en charge des fonctionnalités suivantes lorsde la conversion des procédures stockées Microsoft SQL Server enAmazon Redshift :

• Améliorations de la prise en charge de DDL• Tables temporaires• Déclaration PROCEDURE• Gestion des erreurs de procédure• Instructions SET• Langage de contrôle de flux

Version 1.0220



Description

• Opérateurs• CURSORS

• Expressions arithmétiques avec types d’opérandes mixtes

Version 1.0221



Description

PostgreSQL 11 Améliorations de la conversion vers PostgreSQL :

• Pour les sources DB2 :• La fonctionnalité de partition DEFAULT stocke les tuples qui ne sont

pas mappées à une autre partition. Avant PostgreSQL 11, ces lignesauraient provoqué une erreur. Une ligne qui n'est pas mappée à unetable de partition est insérée dans la partition par défaut.

• Impossible de créer des index couvrants à l'aide de la clauseINCLUDE de CREATE INDEX

• CREATE PROCEDURE définit une nouvelle procédure. CREATE ORREPLACE PROCEDURE va créer un autre procédure ou remplacerune définition existante. Pour être en mesure de définir uneprocédure, l'utilisateur doit avoir le privilège USAGE sur le langage.

• Une fois que le déclencheur est créé sur la table principale, elle créeautomatiquement le déclencheur sur toutes les tables enfants (cecomportement est similaire à celui vu pour les index).

• Une fois que l'index est créé sur la table principale, il créeautomatiquement l'index avec la même configuration sur toutesles partitions enfants existants et s'occupe également de tous lesfutures tables de partition.

• PostgreSQL 11 ne prend pas en charge que les clés étrangèresd'une table partitionnée vers une table (non partitionnée)

• Dans la version 11, PRIMARY KEY peut être ajouté à la tableprincipale qui créera la PRIMARY KEY sur toutes les tables enfantexistantes et toutes les tables de partition futures. IF PARTITIONest ajoutée, vous n'avez donc pas besoin de créer des clésprimaires manuellement

• Pour les sources Microsoft SQL Server :• Impossible de créer des index couvrants à l'aide de la clauseINCLUDE de CREATE INDEX

• Dans les procédures appelée par la commande CALL, ainsique dans les blocs de code anonyme (commande DO), il estpossible de mettre fin à des transactions à l'aide des commandesCOMMIT et ROLLBACK. Une nouvelle transaction est démarréeautomatiquement après qu’une transaction est terminée à l'aidede ces commandes, il n'y a donc pas de commande STARTTRANSACTION distincte. (Notez que BEGIN et END ont un sensdifférent dans PL/pgSQL.)

• Syntaxe CALL des procédures stockées SQL• CREATE PROCEDURE définit une nouvelle procédure. CREATE ORREPLACE PROCEDURE va créer un autre procédure ou remplacerune définition existante. Pour être en mesure de définir uneprocédure, l'utilisateur doit avoir le privilège USAGE sur le langage.

• Une fois que le déclencheur est créé sur la table principale, elle créeautomatiquement le déclencheur sur toutes les tables enfants (cecomportement est similaire à celui vu pour les index).


Version 1.0222



Description

• PostgreSQL 11 ne prend pas en charge que les clés étrangèresd'une table partitionnée vers une table (non partitionnée)

• Dans la version 11, PRIMARY KEY peut être ajouté à la tableprincipale qui créera la PRIMARY KEY sur toutes les tables enfantexistantes et toutes les tables de partition futures. SI PARTITIONest ajouté, vous n'avez pas besoin de créer les clés primairesmanuellement

• Pour les sources Oracle :• Dans les procédures appelée par la commande CALL, ainsi

que dans les blocs de code anonyme (commande DO), il estpossible de mettre fin à des transactions à l'aide des commandesCOMMIT et ROLLBACK. Une nouvelle transaction est démarréeautomatiquement après qu’une transaction est terminée à l'aidede ces commandes, il n'y a donc pas de commande STARTTRANSACTION distincte. (Notez que BEGIN et END ont un sensdifférent dans PL/pgSQL.)

• Syntaxe CALL des procédures stockées SQL• CREATE PROCEDURE définit une nouvelle procédure. CREATE

OR REPLACE PROCEDURE crée une nouvelle procédure ouremplacer une définition existante. Pour être en mesure de définirune procédure, l'utilisateur doit avoir le privilège USAGE sur lelangage.

• Pour les sources SAP ASE :• Syntaxe CALL des procédures stockés SQL• Dans les procédures appelée par la commande CALL, ainsi

que dans les blocs de code anonyme (commande DO), il estpossible de mettre fin à des transactions à l'aide des commandesCOMMIT et ROLLBACK. Une nouvelle transaction est démarréeautomatiquement après qu’une transaction est terminée à l'aidede ces commandes, il n'y a donc pas de commande STARTTRANSACTION distincte. (Notez que BEGIN et END ont un sensdifférent dans PL/pgSQL.)

• CREATE PROCEDURE définit une nouvelle procédure. CREATE ORREPLACE PROCEDURE va créer un autre procédure ou remplacerune définition existante. Pour être en mesure de définir uneprocédure, l'utilisateur doit avoir le privilège USAGE sur le langage.

• Les instructions UPDATE qui changent une colonne de clé departition déplacent désormais les lignes affectées vers les partitionsappropriées

• La fonctionnalité de partition DEFAULT de PostgreSQL 11 stockeles tuples qui ne sont pas mappés avec une autre partition. AvantPostgreSQL 11, ces lignes auraient provoqué une erreur. Une lignequi n'est pas mappée à une table de partition est insérée dans lapartition par défaut.


• Partitionnement de hachage – La table est partitionnée en spécifiantun module et un reste pour chaque partition. Chaque partition

Version 1.0223



Description

contient les lignes pour lesquelles la valeur de hachage de la clé departition divisée par le module spécifié produira le reste spécifié.

Version 1.0224



Description

MySQL 8 SCT prend désormais en charge les instances sensibles à la cassepour les conversions depuis Oracle, Microsoft SQL Server, Azure,PostgreSQL et MySQL. SCT propose désormais la possibilité de créeret d'utiliser la base de données, la table et les noms de déclencheur enminuscules.

Les améliorations de la conversion vers MySQL sont les suivantes.

• Pour les sources DB2 :• MySQL prend désormais en charge les index décroissant : DESC

dans une définition d'index n'est plus ignoré, mais provoque lestockage des valeurs de clé par ordre décroissant. Auparavant, lesindex pouvaient être analysés dans l'ordre inverse, mais avec unepénalité de performance. Un index décroissant peut être analysésen ordre avant, ce qui est plus efficace. Les index décroissantspermettent également à l'optimiseur d'utiliser les index à plusieurscolonnes lorsque l’ordre d'analyse le plus efficace mêle l’ordrecroissant pour certaines colonnes et l’ordre décroissant pourd'autres.

• MySQL prend désormais en charge la création de parties de cléd'index fonctionnelles qui indexent les valeurs d'expression plutôtque les valeurs de colonne. Les parties de clés fonctionnellespermettent l'indexation de valeurs qui ne peuvent pas être indexées,comme les valeurs JSON.

• MySQL prend désormais en charge CTE (Common TableExpressions) et CTE WITH récursif

• Une table dérivée peut désormais être précédée du mot-cléLATERAL pour spécifier qu’elle est autorisée à se reporter auxcolonnes de tables précédentes dans la même clause FROM. Lestables dérivées latérales rendent possibles certaines opérationsSQL qui ne peuvent pas être effectuées avec des tables dérivéesnon latérales ou qui nécessitent des solutions moins efficaces

• Plusieurs fonctions d'agrégation existantes peuvent désormais êtreutilisés en tant qeue fonctions de fenêtrage.• AVG()

• BIT_AND()

• BIT_OR()

• BIT_XOR()

• COUNT()

• JSON_ARRAYAGG()


• MAX()

• MIN()

• STDDEV_POP()

• STDDEV()

• STD()

• STDDEV_SAMP()

• SUM()

• VAR_POP()

Version 1.0225



Description

• VARIANCE()

• VAR_SAMP()

• MySQL prend en charge les fonctions de fenêtrage qui, pour chaqueligne d'une requête, effectuent un calcul à l'aide de lignes liés à cetteligne.• CUME_DIST()

• DENSE_RANK()

• FIRST_VALUE()

• LAG()

• LAST_VALUE()

• LEAD()

• NTH_VALUE()

• NTILE()

• PERCENT_RANK()

• RANK()

• ROW_NUMBER()

• Pour les sources Microsoft SQL Server et Azure SQL DB :• Plusieurs fonctions d'agrégation existantes peuvent désormais être

utilisés en tant qeue fonctions de fenêtrage.• AVG()

• BIT_AND()

• BIT_OR()

• BIT_XOR()

• COUNT()

• JSON_ARRAYAGG()


• MAX()

• MIN()

• STDDEV_POP()

• STDDEV()

• STD()

• STDDEV_SAMP()

• SUM()

• VAR_POP()

• VARIANCE()

• VAR_SAMP()

• WITH (Common Table Expressions) – MySQL prend en charge CTEet CTE récursif


• FIRST_VALUE()

• LAG()

Version 1.0226



Description

• LAST_VALUE()

• LEAD()

• Tables dérivées latérales• MySQL prend désormais en charge les index décroissant : DESC


• MySQL prend désormais en charge l'utilisation des expressionscomme valeurs par défaut dans les spécifications de type dedonnées. Cela inclut l'utilisation d'expressions comme valeurs pardéfaut pour les types JSON de données BLOB, TEXT, GEOMETRY, et,qui précédemment n'a pas pu être attribuées les valeurs par défaut.

• Pour les sources Oracle :• Une table dérivée peut désormais être précédée du mot-cléLATERAL pour spécifier qu’elle est autorisée à se reporter auxcolonnes de tables précédentes dans la même clause FROM. Lestables dérivées latérales rendent possibles certaines opérationsSQL qui ne peuvent pas être effectuées avec des tables dérivéesnon latérales ou qui nécessitent des solutions moins efficaces

• InnoDB prend en charge les options NOWAIT et SKIP LOCKEDavec les instructions de lecture de verrouillage SELECT ... FORSHARE et SELECT ... FOR UPDATE. NOWAIT entraîne le retourimmédiat de l'instruction si une ligne demandée est verrouilléepar une autre transaction. SKIP LOCKED supprime les lignesverrouillées du jeu de résultats.

• WITH (Common Table Expressions) – MySQL prend en charge CTEet CTE récursif

• Plusieurs fonctions d'agrégation existantes peuvent désormais êtreutilisés en tant qeue fonctions de fenêtrage.• AVG()

• BIT_AND()

• BIT_OR()

• BIT_XOR()

• COUNT()

• JSON_ARRAYAGG()


• MAX()

• MIN()

• STDDEV_POP()

• STDDEV()

• STD()

• STDDEV_SAMP()

Version 1.0227



Description

• SUM()

• VAR_POP()

• VARIANCE()

• VAR_SAMP()

• MySQL implémente la prise en charge des expressions régulièrescomme suit.• NOT REGEXP

• REGEXP

• REGEXP_INSTR()

• REGEXP_LIKE()

• REGEXP_REPLACE()

• REGEXP_SUBSTR()

• RLIKE


• DENSE_RANK()

• FIRST_VALUE()

• LAG()

• LAST_VALUE()

• LEAD()

• NTH_VALUE()

• NTILE()

• PERCENT_RANK()

• RANK()

• ROW_NUMBER()

• Pour les sources SAP ASE :• MySQL prend désormais en charge les index décroissant : DESC


• MySQL prend désormais en charge la création de parties de cléd'index fonctionnelles qui indexent les valeurs d'expression plutôtque les valeurs de colonne. Les parties de clés fonctionnellespermettent l'indexation de valeurs qui ne peuvent pas être indexées,comme les valeurs JSON.

• MySQL prend désormais en charge l'utilisation des expressionscomme valeurs par défaut dans les spécifications de type dedonnées. Cela inclut l'utilisation d'expressions comme valeurs par

Version 1.0228

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurRelease Notes – 626


Description

défaut pour les types JSON de données BLOB, TEXT, GEOMETRY, et,qui précédemment n'a pas pu être attribuées les valeurs par défaut.

AWS Glue Les améliorations de la conversion vers AWS Glue sont les suivantes.

• Amélioration de la conversion des paramètres des procédures.• Possibilité d'ajouter des guillemets pour les caractères spéciaux dans

les scripts AWS Glue.• Correctifs, améliorations et polissage de la conversion de Teradata

BTEQ en AWS Glue.• Améliorations et correctifs pour la conversion d'Oracle en AWS Glue.

DynamoDB Améliorations et correctifs pour les migrations depuis Cassandra versDynamoDB.

Oracle SCT prend désormais en charge le partitionnement INTERVAL dans lessources Oracle.

Résolution :

• Ajout de la prise en charge de MySQL 8 en tant que destination dans AWS SCT.• Champs Nom d'utilisateur/Mot de passe champs ne sont plus requises pour le proxy AWS DMS.• Correctif : SCT est désormais en mesure de lire tous les objets de base lorsque le schéma complet est

sélectionné (Oracle Amazon Aurora PostgreSQL).• Correctif : une clé composite (b, a) ne se change plus en (a, b) lors de la conversion de SQL Server vers

Aurora MySQL.• Correctif : affichage des erreurs de conversion (SQL Server vers PostgreSQL).• Correctif : pour les conversions depuis SAP ASE, possibilité supplémentaire de spécifier le jeu de

caractères sur la connexion serveur.




Description

PostgreSQL 11 PostgreSQL 11 est désormais pris en charge en tant que cible. Lesprincipales fonctionnalités sont décrites ci-après.

• Création d'une partition « default » pour les lignes qui ne s'intègrentpas automatiquement à une partition existante.

• Création de clés étrangères à partir d'une table partitionnée vers unetable partitionnée.

• Création d'un index unique sur la table principale. Cet index gère lesindex avec la même configuration sur les tables enfants existantes etles futures tables partitionnées.

Version 1.0229

AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurRelease Notes – 626


Description

• Lorsque vous créez un déclencheur sur la table principale, celle-cicrée automatiquement les déclencheurs sur toutes les tables enfants.

• Lorsque vous UPDATE une colonne de clé de partition afin qu'elles’intègre à une autre partition, cette ligne est déplacée vers la partitionappropriée.

• Utilisation de partitions HASH en spécifiant un module à appliquer à laclé de partition. Le reste du module est utilisé pour identifier la partitionde cette ligne.

MySQL 8.0 MySQL 8.0 est désormais pris en charge en tant que cible. Lesprincipales fonctionnalités sont décrites ci-après.

• L’utilisation de DESC dans une définition d'index stocke désormaisles valeurs de clé par ordre décroissant. Auparavant, l'analyse de cesindex dans l'ordre inverse entraînait une pénalité de performance.Maintenant, un index décroissant peut être analysé de manièreefficace (en avançant, plutôt que l'inverse). Les index décroissantspermettent également à l'optimiseur d'utiliser les index à plusieurscolonnes lorsque l’ordre d'analyse le plus efficace mêle l’ordrecroissant pour certaines colonnes et l’ordre décroissant pour d'autres.

• Utilisation d'expressions comme valeurs par défaut dans lesspécifications du type de données. Cette utilisation inclut les types dedonnées BLOB, TEXT, GEOMETRY et JSON.

• Création de clés d'index fonctionnelles qui indexent les valeursd'expression plutôt que les valeurs de colonne. Les parties de clésfonctionnelles permettent l'indexation de valeurs qui ne peuvent pasêtre indexées, comme les valeurs JSON.

SAP ASE 15.5 SAP ASE 15.5 est maintenant pris en charge en tant que source.

Azure SQL/Microsoft SQLServer vers MySQL/AuroraMySQL

Vous pouvez désormais utiliser les colonnes d'identité dans les tablestemporaires et les fonctions à valeurs de table.

Vous pouvez désormais utiliser INSERT INTO pour les tables avec unecolonne d'identité.

Cassandra vers DynamoDB Améliorations de la migration et correctifs de bogues

Ajout d’un processus de compactage dans l'assistant.

Remplacement de l’utilitaire telnet par netcat dans l'assistant.

DB2 vers MariaDB 10.3 (SQL MODE=ORACLE) Les routines de module et les références devariables sont désormais pris en charge.

DB2 vers MySQL/AuroraMySQL

Service de substitution - prise en charge des fichiers.

Netezza vers Redshift Les colonnes de table contenant DEFAULT 'now(0)' sont désormaisdéfinies avec la valeur DEFAULT SYSDATE.

Oracle vers MariaDB 10,3 (SQL MODE=ORACLE) Routines de module, références de variables etutilisation de séquences désormais prises en charge.

Version 1.0230



Description

Oracle vers MySQL/AuroraMySQL

Service de substitution - prise en charge des fichiers.

Oracle vers AWS Glue La fonction intégrée pour FORMAT MODELS est maintenant prise encharge.

SAP ASE vers MySQL/AuroraMySQL

Les variables globales sont maintenant prises en charge.

SAP ASE vers PostgreSQL/Aurora PostgreSQL

Les variables globales sont maintenant prises en charge.

Teradata BTEQ vers AWSGlue

Prise en charge des fonctions intégrées pour les ensembles BITBYTE etPERIOD.

Problèmes résolus :

• Résolution des erreurs de convertisseur internes pour la migration Microsoft SQL Server vers MySQL.• Résolution des problèmes dans le rapport d'évaluation de conversion d'application.• Résolution des problèmes pour le partitionnement d’intervalle Oracle.• Conversions vers AWS Glue corrigées et affinées.• Correctifs de bogues et améliorations d'ordre général




Description

Conversion BTEQ Teradata Vous pouvez désormais convertir les scripts Teradata BTEQ vers AWSGlue.

DB2 vers MariaDB 10.3 Vous pouvez désormais utiliser les curseurs avec des paramètres.

DB2 pour MariaDB 10.3 (SQLMODE = ORACLE)

Pour les conversions de DB2 vers MariaDB 10.3 en utilisant SQLMODE=ORACLE, les éléments suivants sont désormais pris en charge :

• Variables %TYPE et %ROWTYPE• Variables de structure dans des curseurs locaux ROW• Déclaration des variables scalaires• Déclaration d'une valeur de variable par défaut• Conversion de modules de packages.• CREATE PROCEDURE p1 (param OUT INT)

• CREATE PROCEDURE p1 (a IN OUT INT)

• Utilisation de AS avant le corps de la fonction

Version 1.0231



Description

• Utilisation d’IS avant le corps de la fonction.

Oracle vers MariaDB 10,3 Pour les conversions d'Oracle vers MariaDB 10.3, vous pouvez utiliserles variables %TYPE et %ROWTYPE.

Oracle vers MariaDB 10.3(SQL MODE = ORACLE)

Pour les conversions d'Oracle vers MariaDB 10.3 en utilisant SQLMODE=ORACLE, les éléments suivants sont désormais pris en charge :

• Variables %TYPE et %ROWTYPE• Routines de package (fonctions et procédures)• SELECT UNIQUE

• GLOBAL CURSORS

• Bloc d’initialisation de package BEGIN..END• Package sans le corps• Variables et constantes locales• Variables et constantes globales

Microsoft SQL Server versMySQL/Aurora MySQL

Pour les conversions à partir de SQL Server vers MySQL/AuroraMySQL, les éléments suivants sont désormais pris en charge :

• sp_prepexec() avec SQL dynamique• sp_execute() avec SQL dynamique• sp_unprepare() avec SQL dynamique

SAP ASE SAP ASE 15.7 est maintenant pris en charge.


• Ajout de notifications pour la fermeture d'un projet et la perte potentielle de connexions d’agents dedonnées.

• Résolution des problèmes de conversion d'Oracle vers PostgreSQL.• Résolution des problèmes avec SCT Oracle vers PostgreSQL - Problème to_date.• Correction et amélioration de bogues généraux




Description

Convertissez Oracle ETLpour AWS Glue

Vous pouvez maintenant convertir des tâches Oracle ETL vers ETL enfonction AWS Glue pour travailler avec Amazon Redshift.

Microsoft SQL Server, Oracle,et IBM Db2 LUW conversions

Ajout de la prise en charge de RDS for MariaDB 10.2 et 10.3 en tant quecible

Version 1.0232



Description

vers Amazon RDS pourMariaDB

SAP ASE à RDS pourMySQL et Amazon Auroraavec compatibilité MySQLconversions

Ajout de la prise en charge des conversions d'objets de base dedonnées SAP ASE vers MySQL

Prise en charge de l'extensionOrafce lors de la conversionOracle vers PostgreSQL

Vous pouvez utiliser l'extension Orafce en tant que destination lors de laconversion vers PostgreSQL en mode de compatibilité Oracle


• Résolution d'un problème lors de l'utilisation des profils AWS dans AWS SCT dans les régions de Pékinet Ningxia.

• Résolution d'un problème lors des conversions de SQL Server vers RDS for PostgreSQL/AuroraPostgreSQL, qui fait que SCT ne renvoie rien lors de la conversion d'une procédure stockée.

• Correction d'une erreur de partition virtuelle dans les agents d'extraction de données à partir de labuild 623

• Correction et amélioration de bogues généraux



Note

Dans le tableau suivant, « PostgreSQL » doit être interprété comme signifiant à la fois PostgreSQLet Amazon Aurora PostgreSQL.


Description

Conversion de SAP ASE versPostgreSQL

Ajout de SAP ASE en tant que base de données source.

Émulation de la fonctionNLSSORT d'Oracle pour laconversion vers PostgreSQL

La fonction NLSSORT est utilisée pour remplacer une chaîne decaractères par la chaîne de tri équivalente utilisée par le mécanisme detri linguistique. Dans le cas d'un tri binaire, la chaîne de tri est identiqueà la chaîne d'entrée. Dans le tri linguistique, chaque caractère d'unechaîne est remplacé par d'autres valeurs binaires.

Émulation de la fonctionDBTIMEZONE d'Oraclepour la conversion versPostgreSQL

La fonction Oracle/PLSQL DBTIMEZONE renvoie le fuseau horaire dela base de données en tant que décalage de fuseau horaire (au formatsuivant : '[+|-]TZH:TZM') ou un nom de région de fuseau horaire.

Version 1.0233



Description

Émulation de la fonctionLNNVL d'Oracle pour laconversion vers PostgreSQL

La fonction Oracle/PLSQL LNNVL est utilisée dans la clause WHEREd'une instruction SQL pour évaluer une condition lorsqu'un desopérandes peut contenir une valeur NULL.

Émulation de la fonctionTO_SINGLE_BYTE d'Oraclepour la conversion versPostgreSQL

La fonction Oracle/PLSQL TO_SINGLE_BYTE renvoie une valeur decaractère avec tous les caractères multioctets convertis en caractèrescodés sur un octet. Pour utiliser cette fonction, le jeu de caractères devotre base de données doit contenir à la fois des caractères codés surun octet et des caractères multioctets.

Émulation de la fonctionTO_MULTI_BYTE d'Oraclepour la conversion versPostgreSQL

La fonction Oracle/PLSQL TO_MULTI_BYTE renvoie une valeur decaractère avec tous les caractères codés sur un octet convertis encaractères multioctets. Pour utiliser cette fonction, le jeu de caractèresde votre base de données doit contenir à la fois des caractères codéssur un octet et des caractères multioctets.

Émulation de la fonctionROUND(date [; fmt ]) d'Oraclepour la conversion versPostgreSQL

La fonction Oracle/PLSQL ROUND renvoie une date arrondie à uneunité de mesure spécifique.

Émulation de la fonctionMEDIAN d'Oracle pour laconversion vers PostgreSQL

La fonction Oracle/PLSQL MEDIAN renvoie la moyenne d'uneexpression.

Émulation de la fonctionLISTAGG d'Oracle pour laconversion vers PostgreSQL

La fonction Oracle/PLSQL LISTAGG concatène les valeursde measure_column pour chaque GROUPE en fonction deorder_by_clause.

Émulation de la fonctionNANVL d'Oracle pour laconversion vers PostgreSQL

La fonction Oracle/PLSQL NANVL vous permet de remplacer unevaleur par un nombre à virgule flottante tel que BINARY_FLOAT ouBINARY_DOUBLE lorsqu'une valeur NaN (« Not a Number ») estrencontrée. Elle est essentiellement utilisée pour convertir des valeursNaN en valeurs NULL ou 0.

Émulation de la fonctionINSTRB d'Oracle pour laconversion vers PostgreSQL

La fonction Oracle/PLSQL INSTRB renvoie l'emplacement d'une sous-chaîne dans une chaîne, en utilisant des octets au lieu de caractères.

Émulation de la fonctionSUBSTRB d'Oracle pour laconversion vers PostgreSQL

La fonction Oracle/PLSQL SUBSTRB renvoie une portion de chaîne,débutant à la position spécifiée dans la chaîne. La fonction SUBSTRBcalcule les longueurs à l'aide d'octets à renvoyer.

Émulation de la fonctionLENGTHB d'Oracle pour laconversion vers PostgreSQL

La fonction Oracle/PLSQL LENGTHB renvoie la longueur de la chaînespécifiée, en utilisant des octets au lieu de caractères.

MSSQL : conversion descripts vers PostgreSQL

Convertissez des scripts, le DML et le DDL en un code ou descomposants équivalents.

MSSQL : émulationd'OBJECT_NAME(@@PROCID)pour la conversion versPostgreSQL

La fonction Microsoft SQL Server OBJECT_NAME(@@PROCID)renvoie l'identifiant (ID) d'objet du module T-SQL actuel.

Version 1.0234



Description

MSSQL : émulationd'OBJECT_SCHEMA_NAME(@@PROCID) pour laconversion vers PostgreSQL

La fonction SQL Server OBJECT_SCHEMA_NAME(@@PROCID)renvoie le nom du schéma de base de données pour les objets définispar le schéma.

MSSQL : émulation de la vueSysobject pour la conversionvers MySQL, Aurora MySQLou MariaDB

La vue sysobject peut être émulée par Ext.Pack lors d'une conversion deSQL Server vers MySQL, Aurora MySQL ou MariaDB.

« Mode de comparaison » deSCT modifié pour le modulede réplication DDL pourPostgreSQL

Lorsque vous comparez deux schémas PostgreSQL avec SCT, vous nedevez plus déployer le schéma du service.

Amélioration de larègle des « petitestables » (DISTSTYLE=ALL)pour Redshift

La règle des petites tables prend en compte le nombre de lignes dans latable, plutôt que sa taille.

Amélioration du contrôle de lacompression ZSTD

En fonction des paramètres, le SCT définit la compression ZSTD pardéfaut dans toutes les colonnes qui ne sont pas incluses dans SortKey(DistKey - facultatif).


• Résolution d'un problème lié au double encodage UTF-8 dans les extracteurs de données pour lesmigrations de Netezza vers Redshift.

• Résolution d'un problème de désérialisation YAML non sécurisée dans les fichiers de configurationCassandra.

• Amélioration de la conversion de SQL Server vers PostgreSQL.• Résolution d'un problème d'échec de la connexion au cluster Cassandra lorsque la version est 2.1.20.

SCT prend désormais en charge la migration depuis Cassandra 2.1.20.




Description

Agent AWS DMS pour AWSSCT.

Si vous utilisez l'agent AWS DMS local pour migrer les données versun appareil AWS Snowball Edge ou vers Amazon S3, notez les pointssuivants :

• Si vous avez des tâches existantes en cours d'exécution avec l'agentDMS local version 2.4.1, vous devez migrer ces tâches vers ladernière version de l'agent DMS.

Version 1.0235



Description

• Ne mettez pas à niveau AWS Schema Conversion Tool tant quel'agent DMS ne l'a pas été.

• Les composants suivants doivent utiliser le même numéro de versionde moteur de réplication :• L'agent DMS local.• L'instance DMS pour la tâche à distance.

Microsoft SQL Server versPostgreSQL : conversion descript

Lorsque vous utilisez SQL Server en tant que source, un nouvel éléments'affiche dans le panneau source : « Scripts SQL ». Si vous choisissezActions | Load Scripts (Chargement de scripts) dans le menu AWS SCT,vous pouvez choisir un ou plusieurs fichiers .sql à convertir. Au cours dela conversion, AWS SCT réécrit les scripts à utiliser avec PostgreSQL.Les résultats sont affichés dans le panneau cible : « Scripts SQL ».

Le rapport d'évaluation AWS SCT met en évidence les problèmesrencontrés lors de la conversion des scripts.

Les extracteurs de donnéesautorisent le remplacementde la valeur NULL

La commande COPY peut remplacer les valeurs NULL par une autrevaleur :

• COPY … FROM … NULL AS 'MyReplacementValue' …

• CREATE EXTERNAL TABLE … USING (REMOTESOURCE …NULLVALUE 'MyReplacementValue' …)

Prise en charge de lacompression ZSTD dansRedshift

Possibilité de choisir la compression ZSTD pour les colonnes de la table.Nouveaux paramètres de projet pour choisir des options de conversion :

• N'utilisez pas la compression ZSTD.• Utilisez la compression ZSTD pour toutes les colonnes.• Utilisez la compression ZSTD pour toutes les colonnes sauf Distkey et

Sortkey.

Entrepôt de données Oracle :prise en charge de plusieursfichiers lors de la générationde script

Nouveaux paramètres de projet pour l'enregistrement de scripts SQL :

• Fichier unique - tous les SQL seront générés dans un seul fichier.• Plusieurs fichiers - chaque fichier contient des instructions SQL, y

compris l'ID et le nom de l'étape. Les scripts doivent être exécutés unpar un, par ordre d'ID.

Problèmes résolus

• Microsoft SQL Server : impossible de créer des rapports d'évaluation pour une instance nommée.• Oracle vers PostgreSQL : message d'erreur erroné qui indique que les vues matérialisées ne sont pas

prises en charge.• Microsoft SQL Server vers PostgreSQL : Dynamic SQL converti de manière incorrecte.• Rapports d'évaluation : les fichiers PDF contenant des caractères multioctets ne peuvent pas être

enregistrés.• Microsoft SQL Server vers PostgreSQL : les conversions échouent avec NullPointerException.• Extracteurs de données OLAP : correction de bogues pour le partitionnement virtuel. (Pour plus

d'informations, consultez https://aws.amazon.com/blogs/database/use-virtual-partitioning-in-the-aws-schema-conversion-tool.)

Version 1.0236

https://aws.amazon.com/blogs/database/use-virtual-partitioning-in-the-aws-schema-conversion-tool

https://aws.amazon.com/blogs/database/use-virtual-partitioning-in-the-aws-schema-conversion-tool


• Utilisation de AWS SCT pour créer une tâche dans AWS DMS : corrections de bogues. Nousrecommandons la mise à niveau vers la build 622 AWS SCT si vous avez besoin d'exécuter une tâcheAWS DMS.




Description

Microsoft SQL Server versMySQL : Améliorations

Les fonctions de date et d'heure suivantes sont pris en charge par le kitd'extension AWS SCT : DATETIMEFROMPARTS, DATETIME2FROMPARTSet TIMEFROMPARTS.

La fonction CHECKSUM est maintenant prise en charge.

Microsoft SQL Server versPostgreSQL : Améliorations

La fonction OBJECT_ID est prise en charge par le kit d'extension AWSSCT.

Dans SQL Server, vous pouvez spécifier ELEMENTS XSINIL dans unerequête pour générer des éléments XML, même pour les valeurs NULLdu jeu de résultats. AWS SCT reconnaît la directive XSINIL lors d'uneconversion de SQL Server vers PostgreSQL, et la convertit en fonctionde la sémantique PostgreSQL.

AWS SCT prend en charge l'utilisation de la fonction NEWID dans lesscripts SQL enregistrés. Pour activer ce comportement :

• Dans la barre de menu AWS SCT, choisissez Settings (Settings(Paramètres)) | Project settings (Paramètres du projet).

• Choisissez Save as SQL and Apply (Enregistrer en tant que SQL etappliquer).

• Pour Source database uses "newid()" function (La base de donnéessource utilise la fonction "newid()"), choisissez Yes (Oui).

• Choisissez OK.

Enregistrement de SQLpour la création d'unearborescence source

Vous pouvez enregistrer les instructions SQL générées par AWS SCTpour créer l'arborescence source. Dans cette version, les moteurs debase de données suivants sont désormais pris en charge : MySQL,PostgreSQL et Azure.

Prise en charge d'AmazonAurora PostgreSQL 10 entant que cible

Amazon Aurora avec compatibilité PostgreSQL prend désormais encharge la version majeure 10.4 de PostgreSQL. AWS SCT prendentièrement en charge l'utilisation de cette nouvelle version en tant quecible.

Utilisation de Netezza commesource : Améliorations

AWS SCT reconnaît les tables EXTERNAL dans Netezza. Ceci permet àAWS SCT d'accéder à des données externes, comme si celles-ci étaientstockées de manière native dans Netezza.

Pour de meilleures performances, AWS SCT utilise la compressionparallèle lors de la lecture des données à partir de Netezza.

Version 1.0237



Description

L'agent d'extraction AWS SCT utilise la commande Redshift COPYpour copier des données depuis Netezza vers Redshift. Vous pouvezcontrôler le comportement de la commande COPY en utilisant lesparamètres suivants :

• extractor.redshift.copying.thread.pool.size—Nombrede commandes COPY que l'agent peut s'exécuter simultanément. Lavaleur par défaut est 1, ce qui signifie que l'agent exécute toutes lescommandes COPY de manière séquentielle.

• extractor.redshift.copy.command.count.threshold—Nombre maximal de commandes COPY qui peuvent s'exécuter enmême temps. La valeur par défaut est 5.

Lorsque l'agent d'extraction lit des données à partir d'une seuletable de grande taille, il écrit les données dans plusieurs tablesplus petites dans Amazon Redshift. À la fin de la migration, cestables intermédiaires sont regroupées en une seule grande tabledans Redshift. Pour limiter le nombre de tables intermédiairesautorisées dans Redshift, vous pouvez modifier le paramètreextractor.redshift.staging.table.count.threshold. Lavaleur par défaut est 100.

Pour plus d'informations sur comment définir ces paramètres, consultezConfiguration des agents d'extraction (p. 140).


• Microsoft SQL Server vers MySQL : AWS SCT prend en charge les opérations arithmétiques avecplusieurs types d'opérandes.

• Le partitionnement virtuel AWS SCT prend entièrement en charge les colonnes qui contiennent desdonnées NULL. Pour plus d'informations, consultez Utilisation du partitionnement virtuel avec AWSSchema Conversion Tool (p. 155).




Description

Enregistrer des instructionsCREATE dans des scriptsSQL

AWS SCT vous permet d'enregistrer les instructions SQL qui sontutilisées pour créer des objets de base de données (CREATE TABLE,CREATE VIEW, CREATE FUNCTION, etc.). Vous pouvez enregistrertoutes les déclarations dans un seul script SQL, enregistrer chaquedéclaration dans un fichier de script SQL distinct ou enregistrer chaquedéclaration dans son propre script SQL.

Version 1.0238



Description

Pour modifier ce comportement, choisissez les paramètres Settings(Paramètres) | Project (Projet) dans la barre de menu AWS SCT, puisSave as SQL and Apply (Enregistrer en tant que SQL et appliquer).

Microsoft SQL Serververs MySQL : Prise encharge des fonctionsCHECKSUM, ISNUMERIC etNEWSEQUENTIALID

Ces fonctions sont prises en charge par le pack d'extension AWS SCT.

Oracle vers MySQL : Prise encharge de MERGE

L'instruction Oracle MERGE est utilisée pour insérer, mettre à jour ousupprimer des lignes, selon que ces mêmes lignes existent actuellementdans la table. (Cette opération est parfois appelée « upsert ».) MySQLne prend pas en charge l'instruction MERGE ; toutefois, AWS SCT peutmigrer les instructions MERGE compatibles avec MySQL INSERT,UPDATE et DELETE.

Microsoft SQL Server versMySQL : Données de typeTIMESTAMP

AWS SCT peut migrer des données de type TIMESTAMP de SQLServer vers MySQL.

Microsoft SQL Server versPostgreSQL : FonctionsOPENXML

AWS SCT peut migrer des fonctions OPENXML de SQL Server versMySQL.

Oracle vers MySQL :Curseurs globaux

Oracle prend en charge les curseurs globaux, où un curseur défini dansune unité de programme (procédure stockée, fonction ou déclencheur)est accessible en dehors de l'unité de programme où il est défini. MySQLne prend pas en charge les curseurs globaux ; cependant, AWS SCTfournit une fonctionnalité équivalente en modifiant l'unité de code duprogramme sur la cible MySQL.

Oracle vers MySQL :Données spatiales

AWS SCT peut migrer des données, des fonctions et des objets spatiauxd'Oracle vers MySQL.

Oracle vers MySQL :TIMESTAMP WITH TIMEZONE

Ce type de données est pris en charge par le kit d'extension AWS SCT.

Taille de LOB définie parl'utilisateur avec AWSSnowball

Vous pouvez désormais définir la taille maximale pour les grands objets(LOB) lors de l'utilisation de l'agent AWS SCT DMS et d'AWS Snowball.

Problèmes résolus

• Oracle vers PostgreSQL : Problèmes de conversion mineurs résolus.• Les partitions ne suppriment plus les valeurs null.

Version 1.0239





Description

Prise en charge de lamigration depuis ApacheCassandra vers AmazonDynamoDB

Vous pouvez utiliser AWS SCT avec un agent d'extraction de donnéesAWS pour effectuer une migration de puis Apache Cassandra versAmazon DynamoDB. Pour plus d'informations, consultez Migration dedonnées depuis Apache Cassandra vers Amazon DynamoDB (p. 159).

Prise en charge de Vertica 9en tant que source demigration

Vous pouvez désormais utiliser Vertica version 9 comme source demigration. Pour plus d'informations, consultez Utilisation de Verticacomme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 77).

Microsoft SQL Server versMySQL : prise en chargede la valeur RETURN de laprocédure stockée

MySQL ne prend pas en charge le mot clé RETURN dans lesprocédures stockées ; toutefois, les paramètres OUT sont pris encharge.

Prise en charge d'Azure SQLDatabase comme source

Vous pouvez désormais effectuer une migration depuis Azure SQLDatabase vers MySQL, PostgreSQL ou Amazon Aurora (aveccompatibilité MySQL ou PostgreSQL).

Problèmes résolus

• Microsoft SQL Server vers PostgreSQL : AWS SCT prend en charge les opérations arithmétiques avecplusieurs types d'opérandes.

• Oracle Advanced Queuing (AQ) est pris en charge lors de la migration vers Amazon RDS pour Oracle.




Description

Dynamic SQL dans leslittéraux de chaîne

Vous pouvez exécuter une chaîne de commande ou une chaîne decaractères au sein d'un travail par lot Transact-SQL ou de l'un desmodules suivants : procédure stockée système, procédure stockéedéfinie par l'utilisateur, procédure stockée CLR, fonction définie parl'utilisateur à valeur scalaire ou procédure stockée étendue. L'instructionEXECUTE peut être utilisée pour envoyer des commandes directesaux serveurs liés. En outre, le contexte dans lequel une chaîne ou unecommande est exécutée peut être explicitement défini. Les métadonnées

Version 1.0240



Description

du jeu de résultats peuvent être définies via les options WITH RESULTSETS.

Microsoft SQL Server versPostgreSQL : donnéesspatiales

AWS SCT prend en charge la conversion des données spatiales de SQLServer vers PostgreSQL.

SQL Server vers MySQL :données spatiales

AWS SCT prend en charge la conversion des données spatiales de SQLServer vers MySQL.

SQL Server versPostgreSQL :@@ROWCOUNT

AWS SCT prend en charge la fonction Microsoft SQL Server@@ROWCOUNT de SQL Server vers PostgreSQL.

Oracle vers MySQL : Chaînesde formatage pour la fonctionde conversion TO_CHAR

La fonction Oracle TO_CHAR accepte une grande variété de caractèresde formatage. AWS SCT prend en charge ces chaînes de formataged'Oracle vers MySQL.

Oracle vers MySQL : Laclause WITH prend en chargeles instructions INSERT etUPDATE

AWS SCT prend en charge les instructions UPDATE et INSERT quiutilisent la clause WITH, d'Oracle vers MySQL.

Oracle vers MySQL : Chaînesde formatage pour la fonctionde conversion TO_NUMBER

La fonction Oracle TO_NUMBER accepte une grande variété decaractères de formatage. AWS SCT prend en charge ces chaînes deformatage d'Oracle vers MySQL.

SQL Server vers MySQL :sp_sequence_get_range

La fonction Microsoft SQL Server sp_sequence_get_range renvoie uneplage de valeurs de séquence à partir d'un objet de séquence. AWSSCT prend en charge cette fonction de SQL Server vers MySQL.

SQL Server versPostgreSQL : PARSE

AWS SCT prend en charge la fonction Microsoft SQL Server PARSE deSQL Server vers PostgreSQL.

SQL Server - EnregistrementSQL pour la création d'unearborescence source

Vous pouvez enregistrer les instructions SQL générées par AWS SCTpour créer l'arborescence source.


• Les extracteurs de données SCT émettent désormais des commandes COPY pour Redshift.• Redshift : La fonction de fenêtre count(distinct) a besoin d'une réécriture vers Redshift DENSE_RANK.• La conversion des requêtes à l'aide des fonctions Oracle FROM_TZ et EXTRACT est désormais

correctement traduite en équivalents Redshift via extract et convert_timezone.• Le rapport d'évaluation signale de façon incohérente le nombre d'objets de code sur l'instance de base

de données source.• La fonction Oracle INSTR a été réécrite en fonction intégrée Redshift dans la plupart des cas.• Ajout de PostgreSQL 9.x - Prise en charge de la comparaison des schémas PostgreSQL 10.

Version 1.0241





Description

Oracle et Amazon RDS pourOracle – Objets au niveau duserveur Oracle

AWS SCT ajoute la prise en charge des profils utilisateur, les rôlesutilisateur, les programmations d'événements, et bien plus encore. Pourplus d'informations, consultez Conversion d'Oracle vers Amazon RDSpour Oracle (p. 42).

Microsoft SQL Serververs Amazon RDS pourSQL Server – Le rapportd'évaluation comprend desmétriques supplémentaires

Le rapport d'évaluation AWS SCT inclut des informations sur l'instancede base de données Amazon RDS, ainsi que les services SQL Serveren cours d'utilisation par la base de données source. Pour plusd'informations, consultez Conversion de SQL Server vers Amazon RDSpour SQL Server (p. 54).

Oracle vers Amazon RDSpour Oracle – Le rapportd'évaluation comprend desmetrics supplémentaires

Le rapport d'évaluation AWS SCT inclut des informations sur l'instancede base de données Amazon RDS, ainsi que les services Oracleen cours d'utilisation par la base de données source. Pour plusd'informations, consultez Conversion d'Oracle vers Amazon RDS pourOracle (p. 42).

Oracle vers PostgreSQL 10 –horodatage sans colonnes defuseau horaire

AWS SCT prend en charge l'horodatage sans colonnes de fuseauhoraire.

Oracle vers PostgreSQL 10 –colonnes RowID

Vous pouvez convertir des pseudo-colonnes ROWID en colonnes dedonnées. Pour plus d'informations, consultez Conversion de OracleROWID vers PostgreSQL (p. 36).

SQL Server vers PostgreSQL– Séparation de l'instructionMERGE

AWS SCT convertit l'instruction MERGE lors de la migration versPostgreSQL. Pour plus d'informations, consultez Utilisation de MicrosoftSQL Server comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 45).

Oracle vers MySQL –SELECT et clause WITH

AWS SCT convertit une clause WITH lors de la migration vers MySQL.Pour plus d'informations, consultez Conversion d'Oracle vers AmazonRDS pour MySQL ou Amazon Aurora (MySQL) (p. 38)

SQL Server vers MySQL – Kitd'extension

Le kit d'extension AWS SCT sépare quelques fonctions, y comprisISDATE, FORMAT, PATINDEX et CONVERT.

SQL Server vers PostgreSQL– types de tables définies parl'utilisateur

Vous pouvez utiliser des types de tables définies par l'utilisateur pourspécifier les structures de table. Pour plus d'informations, consultez Utilisation de Microsoft SQL Server comme source pour AWS SchemaConversion Tool (p. 45).

Oracle – EnregistrementSQL pour la création d'unearborescence source

Vous pouvez enregistrer les instructions SQL générées par AWS SCTpour créer l'arborescence source.

Problèmes résolus

Version 1.0242


• Améliorations du rapport d'évaluation pour les objets au niveau du serveur.• Traitement incorrect résolu des objets se terminant par END bloc.• Ajout de la date de génération du rapport d'évaluation dans le fichier PDF.• Logique ajoutée à la génération de scripts pour plusieurs fichiers dans l'option Enregistrer sous SQL.




Description

Microsoft SQL Server versPostgreSQL - Prise en chargede SUSER_SNAME

AWS SCT ajoute la prise en charge de la conversion deSUSER_SNAME. Pour plus d'informations, consultez Conversion deSQL Server en PostgreSQL (p. 50).

SQL Server vers PostgreSQL- Prise en charge desfonctions avec valeurs detable

AWS SCT ajoute la prise en charge de la conversion des fonctions avecvaleurs de table. Pour plus d'informations, consultez Conversion deSQL Server en PostgreSQL (p. 50).

Oracle vers Amazon RDSpour Oracle - Tâches Oracle

AWS SCT ajoute la prise en charge de nombreux types de tâches Oracledans Amazon RDS pour Oracle.

Oracle vers Amazon RDSpour Oracle - Oracle RAC

Amazon RDS pour Oracle ne prend pas en charge Oracle RAC.Envisagez d'utiliser un déploiement multi-AZ sur une instance AmazonRDS pour assurer la haute disponibilité.

Oracle vers Amazon RDSpour Oracle - Oracle DataGuard et Active Data Guard

Amazon RDS pour Oracle ne prend pas en charge Oracle Data Guard etActive Data Guard. Envisagez d'utiliser un déploiement multi-AZ sur uneinstance Amazon RDS pour assurer la haute disponibilité.

Oracle vers Amazon RDSpour Oracle - Réplicationcontinue

Amazon RDS pour Oracle ne prend pas en charge la réplicationcontinue. Vous pouvez utiliser AWS Database Migration Service si vousavez besoin d'une réplication continue vers une cible sur Amazon RDS.

Oracle vers Amazon RDSpour Oracle - Audits

Amazon RDS pour Oracle ne prend pas en charge les audits Oracleunifiés. Amazon RDS pour Oracle prend en charge les auditstraditionnels et les audits détaillés (package DBMS_FGA).

Oracle vers Amazon RDSfor Oracle - Objets deplanification

AWS SCT prend en charge la conversion des objets OracleDBMS_SCHEDULER lors de la migration vers Amazon RDS pourOracle.

SQL Server vers MySQL -Fonctions avec valeurs detable

MySQL ne prend pas en charge les fonctions avec valeurs de table àinstructions multiples. AWS SCT simule les fonctions avec valeurs detable lors d'une conversion en créant des tables temporaires. Pour plusd'informations, consultez Utilisation de Microsoft SQL Server commesource pour AWS Schema Conversion Tool (p. 45).

Mises à jour du rapportd'évaluation AWS SCT

Les mises à jour du rapport d'évaluation AWS SCT comprennent leséléments suivants :

Version 1.0243



Description

• Affichage de la taille des bases de données sur une instance de basede données Amazon RDS

• Affichage de la quantité de stockage utilisée sur une instance de basede données Amazon RDS

• Affichage du nombre de bases de données sur une instance de basede données Amazon RDS

• Affichage indiquant si des bases de données incluses dans unemigration sont déjà utilisées pour la réplication

SQL Server vers AmazonRDS pour SQL Server -Service Broker et points determinaison

Actuellement, Amazon RDS ne prend pas en charge les points determinaison T-SQL supplémentaires ou Service Broker qui utilisent lacommande CREATE ENDPOINT. Pour plus d'informations, consultez Utilisation de Microsoft SQL Server comme source pour AWS SchemaConversion Tool (p. 45).

Db2 LUW versPostgreSQL 10 - Tablespartitionnées

AWS SCT peut convertir des tables Db2 LUW en tables partitionnéesPostgreSQL 10.

Problèmes résolus

• Db2 LUW vers Amazon RDS pour MySQL ou Amazon Aurora (MySQL). Ajout de la possibilité d'afficherSQL cible pour plusieurs objets transformés associés.

• DB2 LUW vers Amazon RDS pour PostgreSQL ou Amazon Aurora (PostgreSQL). Ajout de la possibilitéd'afficher SQL cible pour plusieurs objets transformés associés.

• MySQL vers Amazon RDS pour PostgreSQL ou Amazon Aurora (PostgreSQL). Ajout de la possibilitéd'afficher SQL cible pour plusieurs objets transformés associés.

• OLAP. Ajout de la possibilité d'afficher SQL cible pour plusieurs objets transformés associés.• Problème AWS SCT lié à la conversion MySQL vers MySQL corrigé.




Description

Microsoft SQL Server versMySQL - Prise en charge del'instruction MERGE

MySQL ne prend pas en charge l'instruction MERGE, mais AWS SCTpeut émuler l'instruction en utilisant la clause INSERT ON DUPLICATAKEY et les instructions UPDATE FROM et DELETE FROM. Pour plusd'informations, consultez Conversion de SQL Server en MySQL (p. 49).

SQL Server vers PostgreSQL- Prise en charge de lacréation des noms d'indexuniques

AWS SCT vous permet de générer des noms d'index uniques si vosnoms d'index ne le sont pas. Pour cela, choisissez l'option Generateunique index names (Générer des noms d'index uniques) dans lespropriétés du projet. Pour plus d'informations, consultez Conversion deSQL Server en PostgreSQL (p. 50).

Version 1.0244



Description

Oracle vers PostgreSQL -Empêcher le chevauchementdes valeurs de séquence debase de données

Pour les projets de migration Oracle vers PostgreSQL, choisissezl'option Populate converted sequences with the last values generatedon the source side (Renseigner les séquences converties avec lesdernières valeurs générées côté source) dans l'onglet des paramètresde conversion de Project Settings (Paramètres du projet). Pour plusd'informations, consultez Conversion d'Oracle vers Amazon RDS pourPostgreSQL ou Amazon Aurora (PostgreSQL) (p. 35).

Oracle vers PostgreSQL- Prise en chargedu partitionnementPostgreSQL 10

AWS SCT peut émuler des partitions et des sous-partitions lors dela conversion d'un schéma d'une base de données Oracle vers unebase de données PostgreSQL. Pour plus d'informations, consultez Conversion d'Oracle vers Amazon RDS pour PostgreSQL ou AmazonAurora (PostgreSQL) (p. 35).

SQL Server versPostgreSQL - Prise encharge du partitionnementPostgreSQL 10

AWS SCT peut émuler des partitions et des sous-partitions lors de laconversion d'un schéma d'une base de données SQL Server vers unebase de données PostgreSQL. Pour plus d'informations, consultez Conversion de SQL Server en PostgreSQL (p. 50).

SQL Server vers MySQL- Prise en charge del'instruction GOTO

MySQL n'utilise pas l'instruction GOTO. Lorsqu'AWS SCT convertitle code qui contient l'instruction GOTO, l'instruction est convertie afind'utiliser une instruction LOOP BEGIN...END ou LOOP…END.

SQL Server vers PostgreSQL- Prise en charge del'instruction GOTO

PostgreSQL n'utilise pas l'instruction GOTO. Lorsqu'AWS SCT convertitle code qui contient l'instruction GOTO, l'instruction est convertie afind'utiliser une instruction LOOP BEGIN...END ou LOOP…END.

Oracle vers PostgreSQL- Prise en charge del'instruction GOTO

PostgreSQL n'utilise pas l'instruction GOTO. Lorsqu'AWS SCT convertitle code qui contient l'instruction GOTO, l'instruction est convertie afind'utiliser une instruction LOOP BEGIN...END ou LOOP…END.

DB2 LUW vers PostgreSQL- Prise en charge desdéclencheurs de DB2 versPostgreSQL

AWS SCT peut convertir les différentes instructions TRIGGER utiliséesavec DB2 LUW. Pour plus d'informations, consultez Conversion deDB2 LUW vers Amazon RDS pour PostgreSQL ou Amazon Aurora(PostgreSQL) (p. 64)

SQL Server vers AmazonRDS pour SQL Server - Priseen charge des déclencheursau niveau de la base dedonnées

AWS SCT peut ajouter des déclencheurs de base de données àl'arborescence des objets lorsque la cible est Amazon RDS pour SQLServer.

SQL Server vers AmazonRDS pour SQL Server - Priseen charge des déclencheursde niveau serveur, desserveurs associés et desagents SQL Server

AWS SCT prend désormais en charge les déclencheurs de niveauserveur, les serveurs associés et les agents SQL Server. Pour plusd'informations, consultez Utilisation de Microsoft SQL Server commesource pour AWS Schema Conversion Tool (p. 45).

Oracle vers Amazon RDSpour Oracle - Prise en chargedes objets de répertoire, desespaces de table, et des rôleset privilèges d'utilisateur

AWS SCT peut ajouter des objets de répertoire à l'arborescence desobjets. Pour plus d'informations, consultez Utilisation de Microsoft SQLServer comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 45).

Version 1.0245



Description

Prise en charge de DB2version 10.1

AWS SCT prend désormais en charge IBM Db2 LUW version 10.1.

Ajout de la prise encharge des régionsgouvernementales isolées

AWS SCT prend désormais en charge des régions gouvernementalesisolées.

Problèmes résolus

• AWS Profile. Utilisation des informations d'identification fédérées.• DB2 vers PostgreSQL. Conversion de déclencheurs DB2.• Migration OLAP. Paramètres du projet actuel - Valeur de seuil biaisée. Modification de la prise en charge

du pourcentage.• Rapport d'évaluation. Indique les tables LOB sans clé primaire.• Des bogues d'interface utilisateur ont été corrigés.




Description

Oracle vers PostgreSQL :rapport d'évaluation pour laconversion SQL*Plus

AWS SCT peut convertir des fichiers SQL*Plus en PSQL. Le rapportd'évaluation montre comment AWS SCT a converti les fichiers SQL*Plusen PSQL. Pour plus d'informations, consultez Utilisation d'Oracle commesource pour AWS Schema Conversion Tool (p. 31).

Prise en charge de laversion 5.7 compatible avecAurora MySQL

Ajout de la prise en charge de la conversion de schémas Aurora MySQL5.7.

Db2 LUW 9.1 Ajout de la prise en charge de Db2 LUW version 9.1.

Migration de données OLTP.Compression des données.

La compression des données durant la migration est maintenantfacultative lorsque vous configurez une tâche à l'aide d'un agent deréplication.

Oracle vers Oracle RDS :prise en charge des liens debase de données

Les migrations Oracle vers Oracle RDS prennent désormais en chargeles liens de base de données. Pour plus d'informations, consultezUtilisation d'Oracle comme source pour AWS Schema ConversionTool (p. 31).

Oracle vers PostgreSQL :conversion SELECT INTOBULK COLLECT (VARRAY)

Les instructions SQL utilisant BULK COLLECT (VARRAY) peuventdésormais être converties lors de la migration d'Oracle vers PostgreSQL.

Version 1.0246



Description

Conversion de commentairesOracle

Ajout de la prise en charge de la conversion des commentaires Oracleau format utilisé par le moteur de base de données cible. Pour plusd'informations, consultez Utilisation d'Oracle comme source pour AWSSchema Conversion Tool (p. 31).

Émulation des objets dusystème Oracle

Ajout de la prise en charge de la conversion des objets du systèmeOracle vers PostgreSQL. Pour plus d'informations, consultez Utilisationd'Oracle comme source pour AWS Schema Conversion Tool (p. 31).

Oracle vers PostgreSQL :ROWNUM converti en LIMIT

Ajout de la prise en charge de la conversion ROWNUM.

Microsoft SQL Serverpour Microsoft SQL ServerRDS : BULK INSERT etOPENROWSET()

Ajout de la prise en charge de la conversion de BULK INSERT etOPENROWSET()

Microsoft SQL Server pourMicrosoft SQL Server RDS :Liens à l'intérieur des objetsde stockage

AWS SCT prend désormais en charge les liens à l'intérieur desobjets stockés au cours d'une migration vers Amazon RDS. Pour plusd'informations, consultez Utilisation de Microsoft SQL Server commesource pour AWS Schema Conversion Tool (p. 45).

Microsoft SQL Server versPostgreSQL : PATINDEX

AWS SCT prend désormais en charge la conversion PATINDEX aucours d'une migration vers PostgreSQL. Pour plus d'informations,consultez Utilisation de Microsoft SQL Server comme source pour AWSSchema Conversion Tool (p. 45).

Microsoft SQL Server versPostgreSQL : Accès auxobjets du système

Les objets du système SQL Server sont désormais convertis en objetsdans PostgreSQL. Pour plus d'informations, consultez Utilisation deMicrosoft SQL Server comme source pour AWS Schema ConversionTool (p. 45).

Microsoft SQL Server versPostgreSQL : Création defonctions en ligne

Ajout de la prise en charge des fonctions en ligne. Pour plusd'informations, consultez Utilisation de Microsoft SQL Server commesource pour AWS Schema Conversion Tool (p. 45).

Problèmes résolus

• Mappage des types. Correction de bogues et améliorations.• Conversion OLAP. Stratégies d'optimisation. Correction de la possibilité de réinitialiser les stratégies.• Oracle vers PostgreSQL. Correction de bogues et améliorations des conversions SQL dynamiques• Conversion des scripts SQL*Plus. Correction de bogues et améliorations• Conversion d'Oracle vers PostgreSQL. Correction de la reconnaissance des variables de liaison.• Ajout de la possibilité de mettre à jour les informations sur le serveur en cliquant sur Update server info

(Mettre à jour les informations sur le serveur) au niveau du serveur.• Netezza. Correction du problème de conversion du schéma des objets en minuscules.• Gestion de caractères spécifiques dans les noms des nœuds de l'arborescence de navigation AWS SCT

dérivés de noms de fichier• Des bogues d'interface utilisateur ont été corrigés.

Version 1.0247





Description

Prise en charge DB2 LUW Ajout de la prise en charge de la migration d'une base de données DB2en tant que source. Pour plus d'informations, consultez Conversiondes schémas de base de données à l'aide d'AWS Schema ConversionTool (p. 87).

Conversion d'Oracle versPostgreSQL. Ajout de laconversion de fichiersSQL*Plus

Vous pouvez désormais convertir des fichiers SQL*Plus.

Ajout d'un onglet Snowballpour la migration de donnéesOLTP

Un nouvel onglet Snowball a été ajouté pour la migration de donnéesOLTP. Il indique le statut actuel de l'appareil Snowball utilisé dans unprojet donné. Pour plus d'informations, consultez Utilisation des agentsd'extraction de données (p. 135).

Conversion d'Oracle versPostgreSQL. Convertissezdu code Oracle Spatial enPostGISouvrir

Conversion d'Oracle vers PostgreSQL. Le code Oracle Spatial estconverti en PostGIS.

La comparaison de schémaprend désormais en chargeOracle 10

Vous pouvez désormais exécuter une comparaison de schéma avecOracle 10. Pour plus d'informations, consultez Comparaison de schémasde base de données (p. 99)

Conversion d'Oracle versPostgreSQL. Conversionde type implicite de base dedonnées Oracle gérée dansPostgreSQL

Lors de la conversion d'Oracle vers PostgreSQL, SCT ajoute laconversion de type de données.

Microsoft SQL Server,Authentification Windows

SQL Server. Ajout de la prise en charge du mode de connexion avecauthentification Windows.

Conversion de SQL Server enPostgreSQL

Ajout de la prise en charge du type CITEXT. Vous pouvez désormais lechoisir avec le type de données mappint.

Conversion d'Oracle versPostgreSQL

Autres améliorations apportées aux conversions SQL dynamiques pourEXECUTE IMMEDIATE, DBMS_SQL et Cursors.


Ajout de la prise en charge de la conversion SELECT INTO BULKCOLLECT d'Oracle vers PostgreSQL.


Il est désormais possible de convertir une matrice associative Oracle enPostgreSQL.

Mappage des types :améliorations apportées au

Ajout de la possibilité de sélectionner des types de données sources enfonction de leur longueur et précision.

Version 1.0248



Description

mappage personnalisé destypes

Paramètres de profil AWS Ajout de la possibilité de sélectionner un profil par défaut dans lesparamètres de profil AWS.

Conversion de Greenplum enRedshift

Intégration de la conversion des fonctions SQL en fonctions scalairesSQL définies par l'utilisateur Redshift.

Problèmes résolus

Date de signalement Description

après la version 612 • Conversion d'Oracle vers Redshift. CAST vers CHAR fonctionne, maispas CAST vers CHARACTER.

• Les commentaires sur les tables ne sont pas créés dans le DDL de labase de données Oracle source.

• La non-correspondance des types n'est pas signalée dans le rapportd'évaluation.

• Conversion d'Oracle vers PostgreSQL. Conversion incorrecte descaractères majuscules pleine chasse du nom de table en caractèresminuscules pleine chasse.

• Impossible de fermer la fenêtre Global Settings en cliquant sur lebouton OK.

• Oracle vers Redshift. Résultat différent avec to_date et l'opération deréécriture par soustraction.

• Des bogues d'interface utilisateur ont été corrigés.




Description

Mappage de type de donnéespersonnalisé

Vous pouvez désormais définir des règles de mappage pour changerle type de données d'objets de stockage. Vous définissez le type dedonnées qui doit être modifié dans l'onglet Mapping Rules (Règles demappage).

Option What's New(Nouveautés) ajoutée

Une nouvelle option « What's New » (Nouveautés) sous le menu d'aidevous montre toutes les fonctions qui ont été ajoutées pour cette version.

La comparaison de schémaprend désormais en chargeOracle 10

Vous pouvez désormais exécuter une comparaison de schéma avecOracle 10.

Version 1.0249



Description

Conversion d'Oracle versPostgreSQL.

La migration d'Oracle vers PostgreSQL prend désormais en charge

• les variables globales• les tableaux associatifs• le formatage des chaînes pour la fonction TO_NUMBER• la conversion de DBMS_SQL avec le package DYNAMIC SQL• la conversion de plusieurs sous-programmes imbriqués avec des

variables globales

Ajout de la prise en chargedu chargement de certainsattributs de fonction etcontraintes de domainePostgreSQL

Ajout de la prise en charge des attributs de fonction PostgreSQLIMMUTABLE, STABLE et VOLATILE.

Ajout de la prise en charge du chargement de contraintes de domainePostgreSQL.

Problèmes résolus


après la version 611 • APPLY est reconnu comme un mot-clé pour Oracle.• Résolution d'erreurs lors de l'exécution d'une comparaison de schéma

pour un projet Oracle à Oracle.• Améliorations générales en fonction de commentaires et correctifs de

bogues pour les migrations de Microsoft SQL Server vers MicrosoftSQL Server.

• Absence de DROP FOREIGN KEY CONSTRAINTS lorsque vousutilisez Save as SQL (Enregistrer sous SQL) pour les migrationsd'Oracle vers PostgreSQL.

• Correctifs de bogues de conversion de la fonction TRUNC TO_DATEpour les migrations d'Oracle vers Redshift.

• Améliorations générales en fonction de commentaires et correctifs debogues pour les migrations de PostgreSQL vers PostgreSQL.

• Améliorations générales en fonction de commentaires et correctifs debogues pour les migrations de MySQL vers MySQL.

• Améliorations générales en fonction de commentaires et correctifs debogues pour les migrations d'Oracle vers Oracle.

• Des bogues d'interface utilisateur ont été corrigés.• Réécriture de NUMTOINTERVL() en un littéral d'intervalle Redshift

pour les migrations d'Oracle vers Redshift.• Optimisation des performances.



Version 1.0250



Description

Comparaison de schémaMySQL avec MySQL

Ajout de la possibilité de comparer MySQL aux bases de donnéesMySQL. Pour en savoir plus, consultez Comparaison de schémas debase de données.

Conversion des instructionsdynamiques d'Oracle versPostgreSQL

Ajout de la première version du support de conversion du packageDBMS_SQL. Pour en savoir plus, consultez Conversion de migrationsDynamic SQL pour Oracle vers PostgreSQL.

Conversion d'instructionGOTO d'Oracle versPostgreSQL

PostgreSQL ne prend pas en charge l'opérateur GOTO dans desfonctionnalités telles qu'Oracle, mais il peut être converti à l'aided'instructions de boucle BEGIN/END ou LOOP/END.

Ouverture du fichier journal àpartir d'un message d'erreur

Lorsque vous rencontrez une erreur, vous pouvez cliquer dessuset accéder directement au fichier journal associé au lieu d'avoir à lerechercher dans le système source.

Ajout du champ EstimatedComplexity (Complexitéestimée) au fichier PDFexporté du rapportd'évaluation

Le champ Estimation de la complexité est exporté dans la version .pdf durapport d'évaluation, mais il n'est pas inclus dans la version .csv. Pour ensavoir plus, consultez Création et utilisation du rapport d'évaluation dansAWS Schema Conversion Tool.

Migration de données OLAP.Ajout de la possibilité de nepas supprimer les fichiers surS3 après la copie de Redshift

Après une migration vers Amazon Redshift, l'agent peut conserverou supprimer les fichiers chargés. Pour en savoir plus, consultez Optimisation d'Amazon Redshift à l'aide d'AWS Schema ConversionTool.

Migration de données OLAP.Ajout de la prise en chargede la migration d'objets LOBpour Greenplum, Vertica,Netezza et Microsoft SQLServer.

Ajout de la possibilité de migrer les colonnes LOB. Pour plusd'informations, consultez Migration d'objets binaires volumineux (LOB)vers Amazon Redshift.

Ajout de la possibilité de voirles objets associés pour lesconversions telles qu'Oraclevers MySQL ou Aurora pourMySQL et Microsoft SQLvers MySQL ou Aurora pourMySQL.

Lorsqu'AWS SCT transforme un objet source en plusieurs objets cible,vous pouvez maintenant voir la liste complète des objets associésqui ont été créés. Pour en savoir plus, consultez Recherche d'objetstransformés associés.

Extracteurs de donnéesOLAP. Ajout de la possibilitéde récupérer l'agent après laréinstallation

Pendant l'installation ou la configuration, vous pouvez récupérer l'agentsi le port ou l'emplacement a changé. Pour en savoir plus, consultezMasquage et récupération d'informations pour un agent AWS SCT.

Possibilité de masquer lesschémas dans l'arborescence

Vous pouvez choisir les objets et informations de vos schémas à afficherdans l'arborescence. Pour en savoir plus, consultez Masquage desschémas dans l'arborescence d'AWS SCT.

Prise en charge dupartitionnement virtuel

Vous pouvez désormais gérer de grandes tables non partitionnées encréant des sous-tâches qui créent des partitions virtuelles des donnéesde la table à l'aide des règles de filtrage. Pour plus d'informations,

Version 1.0251

https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Converting.SchemaCompare.html

https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Converting.SchemaCompare.html

https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Converting.DynamicSQL.html

https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Converting.DynamicSQL.html

https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Converting.DW.RedshiftOpt.html





https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/Agents.DW.html#Agents.DW.LOBs

https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/Agents.DW.html#Agents.DW.LOBs

https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Converting.RelatedObjects.html

https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Converting.RelatedObjects.html

https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/Agents.DW.html#Agents.DW.Recovering

https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_.HidingSchemas

https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_.HidingSchemas



Description

consultez Utilisation du partitionnement virtuel avec AWS SchemaConversion Tool (p. 155).

Problèmes résolus


après la version 608 • Migration de données OLTP. Ajout de la possibilité d'actualiser lesjournaux de tâches/d'agent.

• Comparaison d'Oracle avec un schéma Oracle. La comparaison dessynonymes publics a été corrigée.

• La possibilité de masquer le schéma système dans la vued'arborescence a été corrigée.

• Ajout d'une infobulle pour le filtre d'arborescence. Permet à l'utilisateurde charger des fichiers .csv avec les objets qui doivent être filtrés.

• La conversion du NUMTOINTERVAL Oracle en littéral d'intervalleRedshift a été corrigée, le cas échéant.

• Conversion d'Oracle vers Redshift. La migration d'un SUBSTRRedshift avec une deuxième constante de paramètre (début desubstr) en une expression simple plutôt qu'une instruction CASE a étécorrigée.

• Migration de données OLAP. Ajout d'une description pour lepartitionnement virtuel.

Version 1.0252


Historique du documentLe tableau suivant décrit les modifications majeures apportées au Guide de l'utilisateur AWS SchemaConversion Tool depuis janvier 2018.

Vous pouvez vous abonner à un flux RSS afin de recevoir les notifications des mises à jour de cettedocumentation.

update-history-change update-history-description update-history-date

Builds AWS SCT#1.0.636-1.0.640

Mise à niveau de JDK 8 versAmazon Corretto JDK 11. Ajoutde tables identifiant d'autresmises à niveau, modifications etcorrectifs.

June 22, 2020

AWS Workload QualificationFramework (AWS WQF)

AWS SCT ne fournit plus l'outilAWS Workload QualificationFramework (AWS WQF) entéléchargement.

June 19, 2020

Builds AWS SCT #1.0.635 Pilote JDBC Amazon Redshiftmis à jour vers 1.2.36.1060. Ajoutd'Aurora PostResql 11 en tantque cible. Prise en charge del'interface utilisateur SCT pour lestâches courantes de formation detâches AWS Glue.

February 10, 2020

Builds AWS SCT #1.0.632 Interface utilisateur SCT - Ajoutd'un nouvel onglet pour afficherles erreurs qui se produisentlors de l'application de scripts.Vous pouvez maintenantenregistrer l'arborescencesource en tant que SQL lorsde la conversion depuis SAPASE. Améliorations pour lesconversions en PostgreSQL ouAurora PostgreSQL ou Redshift.

November 19, 2019

Builds AWS SCT #1.0.631 et#1.0.630 (regroupées)

Meilleure prise en chargedes ROWID dans Oracle etpour les objets système dansMicrosoft SQL Server et SAPASE. Meilleure gestion desspécificateurs manquants deschémas SQL Server. Meilleureprise en charge des conversionsde Greenplum vers Redshift.Amélioration de la prise encharge de la conversion du codestocké lors de la migration versAmazon Redshift, MariaDB,MySQL et PostgreSQL.

September 30, 2019

Version 1.0253

https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_ReleaseNotes.html

https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_ReleaseNotes.html

https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP-WQF

https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP-WQF

https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_ReleaseNotes.html#CHAP_ReleaseNotes.635





AWS SCT build #1.0.629 Prise en charge des procéduresstockées pour les conversionsdepuis Netezza. Améliorationde la prise en charge desconversions vers AmazonRedshift, DynamoDB, MySQL etPostgreSQL. Ajout de la prise encharge de SAP ASE 12.5 en tantque source

August 20, 2019

AWS SCT build #1.0.628 Prise en charge de l'émulationde service pour les conversionsdepuis DB2, SQL Server etOracle. Améliorations desconversions vers AmazonRedshift, y compris une prise encharge accrue pour les curseurset des procédures stockées.

June 22, 2019

AWS SCT build #1.0.627 Prise en charge des conversionsà partir de SQL Server versdes procédures stockées dansAmazon Redshift. Améliorationspour la conversion versPostgreSQL 11 et MySQL 8.0.

May 31, 2019

AWS SCT build 1.0.626 11 PostgreSQL et MySQL 8.0sont maintenant pris en chargeen tant que cibles. SAP ASE 15.5est maintenant pris en charge entant que source.

April 26, 2019

AWS SCT build 1.0.625 Les mises à jour incluent lapossibilité de convertir TeradataBTEQ vers AWS Glue, la priseen charge des conversions pourMariaDB 10.3 avec prise encharge du mode de compatibilitéOracle, prise en charge de SAPASE 15.7 et les substitutionsde service pour émuler lesfonctionnalités manquantes.

March 25, 2019

Version 1.0254







Build AWS SCT n° 1.0.624 Les mises à jour incluent lapossibilité de convertir OracleETL vers AWS Glue, et la priseen charge des conversions deMicrosoft SQL Server, Oracleet IBM Db2 LUW vers AmazonRDS pour MariaDB. Nous avonségalement ajouté la prise encharge des conversions de SAPASE vers RDS pour MySQLet Amazon Aurora avec lacompatibilité MySQL. De plus,nous avons ajouté la prise encharge pour l'extension Orafce aucours de la conversion d'Oraclevers PostgreSQL.

February 22, 2019

Build AWS SCT n° 1.0.623 Les mises à jour incluent lapossibilité de convertir les basesde données SAP ASE et lacapacité de conversion desscripts T-SQL, DML et DDL enun code ou des composantséquivalents. Nous avonségalement ajouté les émulationsOracle et Microsoft SQL Serverpour améliorer les conversions.

January 25, 2019

Build AWS SCT n° 1.0.622 Les mises à jour incluentl'application WorkloadQualification Framework, quianalyse la charge de travailpour une migration complète,y compris les modificationsde bases de données etd'application.

December 20, 2018

Build AWS SCT #1.0.621 Les mises à jour incluentla prise en charge d'AuroraPostgreSQL 10 en tant que cible,et la possibilité de migrer à partirde Netezza à l'aide d'options detable externe.

November 21, 2018

Build AWS SCT #1.0.620 Les mises à jour incluent lapossibilité d'enregistrer desscripts SQL et la prise en chargedes curseurs globaux lors de lamigration vers MySQL.

October 22, 2018

Build AWS SCT #1.0.619 Les mises à jour incluent laprise en charge de la migrationdepuis Apache Cassandra versDynamoDB, et la prise en chargede Vertica 9 en tant que source.

September 20, 2018

Version 1.0255








Build AWS SCT #1.0.618 Les mises à jour incluent devastes rapports d'évaluation, laprise en charge de la conversiondes ROWID Oracle et la prise encharge des tables SQL Serverdéfinies par l'utilisateur.

August 24, 2018

Build AWS SCT #1.0.617 Les mises à jour incluent devastes rapports d'évaluation, laprise en charge de la conversiondes ROWID Oracle et la prise encharge des tables SQL Serverdéfinies par l'utilisateur.

July 24, 2018

Build AWS SCT #1.0.616 Les mises à jour incluent la priseen charge de RDS lors de laconversion d'Oracle vers AmazonRDS pour Oracle, la conversiond'objets de planification Oracleet la prise en charge des tâchesOracle, du partitionnement deDb2 LUW version 10.1.

June 26, 2018

Build AWS SCT #1.0.615 Les mises à jour incluent la priseen charge des instructions GOTOSQL Server vers PostgreSQL, lepartitionnement PostgreSQL 10et Db2 LUW version 10.1.

May 24, 2018

Build AWS SCT #1.0.614 Les mises à jour incluent laprise en charge d'Oracle versles liens de base de donnéesOracle, des fonctions en ligneSQL Server vers PostgreSQL etde l'émulation des objets systèmeOracle.

April 25, 2018

Build AWS SCT #1.0.613 Les mises à jour incluent la priseen charge de Db2 LUW, de laconversion des fichiers SQL*Pluset de l'authentification WindowsMicrosoft SQL Server.

March 28, 2018

Build AWS SCT #1.0.612 Les mises à jour incluent la priseen charge du mappage de typede données personnalisé, de lacomparaison de schémas pourOracle 10 et de la conversion devariables globales Oracle versPostgreSQL.

February 22, 2018

Version 1.0256








AWS Schema Conversion Tool Guide de l'utilisateurMises à jour antérieures

Build AWS SCT #1.0.611 Les mises à jour incluent laprise en charge de la conversiondes instructions dynamiquesd'Oracle vers PostgreSQL, del'ouverture du fichier journalen sélectionnant un messaged'erreur et de la possibilité demasquer les schémas dans unearborescence.

January 23, 2018

Mises à jour antérieuresLe tableau suivant décrit les modifications majeures apportées au Guide de l'utilisateur AWS SchemaConversion Tool avant janvier 2018.

Version Modification Description Date demodification

1.0.608 Prise en chargedes points determinaisonFIPS pourAmazon S3

Vous pouvez maintenant demander à AWS SCTde se connecter à Amazon S3 et à AmazonRedshift à l'aide des points de terminaison FIPSafin de respecter les exigences de sécurité dela norme FIPS (Federal Information ProcessingStandard). Pour plus d'informations, consultezStockage d'informations d'identificationAWS (p. 14).

17 novembre 2017

1.0.607 Prise en chargedes points determinaisonFIPS pourAmazon S3

Vous pouvez maintenant demander à AWS SCTde se connecter à Amazon S3 et à AmazonRedshift à l'aide des points de terminaison FIPSafin de respecter les exigences de sécurité dela norme FIPS (Federal Information ProcessingStandard). Pour plus d'informations, consultezStockage d'informations d'identificationAWS (p. 14).

30 octobre 2017

1.0.607 Les tâchesd'extractionde donnéespeuvent ignorerles objets LOB

Lorsque vous créez des tâches d'extractionde données, vous pouvez désormais choisird'ignorer les objets LOB afin de réduire laquantité de données à extraire. Pour plusd'informations, consultez Création, exécutionet surveillance d'une tâche d'extraction dedonnées AWS SCT (p. 145).

30 octobre 2017

1.0.605 Accès au journaldes tâchesdes agentsd'extraction dedonnées

Vous pouvez désormais accéder au journaldes tâches des agents d'extraction dedonnées à partir d'un lien pratique dansl'interface utilisateur AWS Schema ConversionTool. Pour plus d'informations, consultezCréation, exécution et surveillance d'une tâched'extraction de données AWS SCT (p. 145).

28 août 2017

1.0.604 Améliorations duconvertisseur

Le moteur AWS Schema Conversion Tool a étéamélioré pour offrir de meilleures conversionspour les migrations hétérogènes.

24 juin 2017

Version 1.0257




1.0.603 Les agentsd'extractionde donnéesprennent encharge les filtres

Vous pouvez désormais filtrer les donnéesextraites par les agents des instructions àpartir de votre entrepôt de données. Pour plusd'informations, consultez Création de filtresd'extraction de données dans AWS SchemaConversion Tool (p. 144).

16 juin 2017

1.0.603 AWS SCTprend en chargedes versionsd'entrepôtde donnéessupplémentaires

Vous pouvez désormais utiliser AWS SchemaConversion Tool pour convertir vos schémasTeradata 13 et Oracle Data Warehouse 10 enschémas Amazon Redshift équivalents. Pourplus d'informations, consultez Conversion desschémas d'entrepôt de données en AmazonRedshift à l'aide de AWS Schema ConversionTool (p. 101).

16 juin 2017

1.0.602 Les agentsd'extractionde donnéesprennent encharge desentrepôtsde donnéessupplémentaires

Vous pouvez désormais utiliser des agentsd'extraction de données pour extraire desdonnées de vos entrepôts de donnéesMicrosoft SQL Server. Pour plus d'informations,consultez Utilisation des agents d'extraction dedonnées (p. 135).

11 mai 2017

1.0.602 Les agentsd'extractionde donnéespeuvent copierdes donnéesvers AmazonRedshift

Les agents d'extraction de données disposentdésormais de trois modes de chargement. Vouspouvez maintenant spécifier si vous souhaitezseulement vos données, extraire vos donnéeset seulement les charger dans Amazon S3ou extraire, charger et copier vos donnéesdirectement vers Amazon Redshift. Pour plusd'informations, consultez Création, exécutionet surveillance d'une tâche d'extraction dedonnées AWS SCT (p. 145).

11 mai 2017

1.0.601 AWS SCTprend en chargedes entrepôtsde donnéessupplémentaires

Vous pouvez désormais utiliser AWS SchemaConversion Tool pour convertir vos schémasVertica and Microsoft SQL Server en schémasAmazon Redshift équivalents. Pour plusd'informations, consultez Conversion desschémas d'entrepôt de données en AmazonRedshift à l'aide de AWS Schema ConversionTool (p. 101).

18 avril 2017

1.0.601 Les agentsd'extractionde donnéesprennent encharge desentrepôtsde donnéessupplémentaires

Vous pouvez désormais utiliser des agentsd'extraction de données pour extraire desdonnées de vos entrepôts de donnéesGreenplum, Netezza, et Vertica. Pour plusd'informations, consultez Utilisation des agentsd'extraction de données (p. 135).

18 avril 2017

Version 1.0258



1.0.601 Les agentsd'extractionde donnéesprennent encharge dessystèmesd'exploitationsupplémentaires

Vous pouvez désormais installer des agentsd'extraction de données sur des ordinateursexécutant des systèmes d'exploitationmacOS et Microsoft Windows. Pour plusd'informations, consultez Installation des agentsd'extraction (p. 138).

18 avril 2017

1.0.601 Les agentsd'extractionde donnéeschargent versAmazon S3automatiquement

Les agents d'extraction de données chargentdésormais vos données extraites vers AmazonS3 automatiquement. Pour plus d'informations,consultez Sortie d'une tâche d'extraction dedonnées (p. 153).

18 avril 2017

1.0.600 Agentsd'extraction dedonnées

Vous pouvez désormais installer des agentsd'extraction de données qui extraient desdonnées de votre entrepôt de données et lespréparent en vue d'une utilisation avec AmazonRedshift. Vous pouvez utiliser AWS SchemaConversion Tool pour enregistrer les agentset créer des tâches d'extraction de donnéespour ces derniers. Pour plus d'informations,consultez Utilisation des agents d'extraction dedonnées (p. 135).

16 février 2017

1.0.600 Retours desclients

Vous pouvez maintenant fournir descommentaires sur AWS Schema ConversionTool. Vous pouvez générer un rapportde bogue, soumettre une demande defonctionnalité ou fournir des informationsgénérales. Pour plus d'informations, consultezFournir des commentaires client (p. 3).

16 février 2017

1.0.502 Intégration àAWS DMS

Vous pouvez désormais utiliser AWSSchema Conversion Tool pour créer despoints de terminaison et des tâches AWSDMS. Vous pouvez exécuter et surveillerles tâches à partir d'AWS SCT. Pour plusd'informations, consultez Utilisation d'AWSSchema Conversion Tool avec le serviceAWS Database Migration Service (p. 134).

20 décembre2016

1.0.502 Amazon AuroraaveccompatibilitéPostgreSQL entant que base dedonnées cible

AWS Schema Conversion Tool prenddésormais en charge Amazon Aurora aveccompatibilité PostgreSQL en tant que basede données cible. Pour plus d'informations,consultez Conversion des schémas de base dedonnées à l'aide d'AWS Schema ConversionTool (p. 87).

20 décembre2016

Version 1.0259



1.0.502 Prise en chargedes profils

Vous pouvez désormais stocker plusieurs profilsdans AWS Schema Conversion Tool et basculeraisément entre eux. Pour plus d'informations,consultez Utilisation des profils du service AWSdans l'AWS Schema Conversion Tool (p. 13).

20 décembre2016

1.0.501 Prise en chargede GreenplumDatabase etNetezza

Vous pouvez désormais utiliser AWS SchemaConversion Tool pour convertir les schémasd'entrepôt de données de Greenplum Databaseet Netezza vers Amazon Redshift. Pour plusd'informations, consultez Conversion desschémas d'entrepôt de données en AmazonRedshift à l'aide de AWS Schema ConversionTool (p. 101).

17 novembre 2016

1.0.501 Optimisation deRedshift

Vous pouvez maintenant utiliser AWS SchemaConversion Tool pour exécuter vos basesde données Amazon Redshift. Pour plusd'informations, consultez Optimisation deAmazon Redshift en utilisant AWS SchemaConversion Tool (p. 120).

17 novembre 2016

1.0.500 Règles demappage

Avant de convertir votre schéma avec AWSSchema Conversion Tool, vous pouvezmaintenant définir des règles qui changent letype de données des colonnes, déplacent desobjets d'un schéma vers un autre et modifientles noms des objets. Pour plus d'informations,consultez Création de règles de mappage dansAWS Schema Conversion Tool (p. 104).

4 octobre 2016

1.0.500 Déplacer vers lecloud

Vous pouvez maintenant utiliser AWS SchemaConversion Tool pour copier votre schéma debase de données sur site existant vers uneinstance de base de données Amazon RDSqui exécute le même moteur. Cette fonctionvous permet d'analyser les économies decoûts potentielles en cas de déplacement versle cloud et de changement de votre type delicence. Pour plus d'informations, consultezCréation de rapports d'évaluation avec AWSSchema Conversion Tool (p. 82).

4 octobre 2016

1.0.400 Conversionsde schémasd'entrepôt dedonnées

Vous pouvez désormais utiliser AWS SchemaConversion Tool pour convertir les schémasd'entrepôt de données d'Oracle et Teradatavers Amazon Redshift. Pour plus d'informations,consultez Conversion des schémas d'entrepôtde données en Amazon Redshift à l'aide deAWS Schema Conversion Tool (p. 101).

13 juillet 2016

Version 1.0260



1.0.400 Conversionsde code SQLd'application

Vous pouvez désormais utiliser AWS SchemaConversion Tool pour convertir le code SQLdans votre code d'application C++, C#, Javaou autre. Pour plus d'informations, consultezConversion de code SQL d'application à l'aided'AWS Schema Conversion Tool (p. 181).

13 juillet 2016

1.0.400 Nouvellefonction

AWS Schema Conversion Tool contientdésormais un kit d'extension et un assistantqui facilitent l'installation, la création et laconfiguration de fonctions AWS Lambda et debibliothèques Python pour fournir notammentdes fonctions de courrier électroniqueet de planification des tâches. Pour plusd'informations, consultez Utilisation desfonctions AWS Lambda du kit d'extension AWSSCT (p. 189) et Utilisation de la bibliothèquePython personnalisée pour le kit d'extensionAWS SCT (p. 188).

13 juillet 2016

1.0.301 SSL Support Vous pouvez désormais utiliser le protocole SSL(Secure Sockets Layer) pour vous connecterà votre base de données source lorsque vousutilisez AWS Schema Conversion Tool.

19 mai 2016

1.0.203 Nouvellefonction

Ajoute une prise en charge de MySQL etPostgreSQL en tant que bases de donnéessource pour les conversions.

11 avril 2016

1.0.202 Publication demaintenance

Ajoute une prise en charge de la modificationdu code SQL converti qui a été généré pourle moteur de base de données cible. Ajoutedes capacités de sélection améliorées dansles arborescences de la base de donnéessource et de l'instance DB cible. Ajoute uneprise en charge de la connexion à une base dedonnées source Oracle en utilisant des nomsTNS (Transparent Network Substrate).

2 mars 2016


Ajoute une prise en charge de PostgreSQLen tant que moteur de base de données cible.Ajoute la possibilité de générer un schémaconverti sous forme de scripts et d'enregistrerles scripts dans des fichiers avant d'appliquer leschéma à l'instance DB cible.

14 janvier 2016


Ajoute une fonctionnalité de projet horsconnexion, la possibilité de rechercher lesnouvelles versions et la gestion de la mémoireet des performances.

2 décembre2015


Ajoute l'Assistant Create New DatabaseMigration Project. Ajoute la possibilitéd'enregistrer le rapport d'évaluation de migrationde base de données sous forme de fichier PDF.

19 octobre 2015

Version 1.0261



1.0.100 Versionpréliminaire

Fournit le guide de l'utilisateur de la versionpréliminaire d'AWS Schema Conversion Tool.

7 octobre 2015

Version 1.0262

AWS Schema Conversion Tool...MySQL (version 5.5 ou ultérieure) Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL...

Documents

Transcript of AWS Schema Conversion Tool...MySQL (version 5.5 ou ultérieure) Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL...