Schema Conversion
AWS 資料庫架構轉換選項
AWS 提供兩種結構描述轉換解決方案，使異質資料庫遷移可預測、快速、安全且簡單。客戶可以選擇：1) 登入 AWS Database Migration Service (AWS DMS) 主控台以啟動 AWS DMS Schema Conversion (DMS SC) 工作流程，從而獲得全受管體驗，或 2) 下載 AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) 軟體到其本機磁碟機。
兩種選項均可將來源資料庫結構描述及大部分資料庫程式碼物件 (包括視圖、存放的程序和函數) 自動存取並轉換成與目標資料庫相容的格式。任何無法自動轉換的物件都會清楚標示為動作項目，並隨附有關如何轉換的規範性說明，以便之後手動轉換完成遷移。
AWS SCT 也可以掃描您的應用程式原始程式碼以取得內嵌的 SQL 陳述式，並將其轉換成資料庫結構描述轉換專案的一部分。 在此過程中，AWS SCT 會透過將傳統 Oracle 與 SQL Server 功能轉換成同等的 AWS 服務來執行雲端原生程式碼優化，因此有助於在資料庫遷移的同時將應用程式現代化。結構描述轉換完成之後，SCT 可使用內建的資料遷移代理器協助將資料從各種資料倉儲遷移到 Amazon Redshift。
資料庫結構描述轉換的主要好處
善用 DMS 結構描述轉換和 AWS SCT 的主要好處包括：
- 透過大規模自動化結構描述分析、建議和轉換，來簡化資料庫遷移。
- 與作為來源和目標引擎的常用資料庫和分析服務相容，包括 Oracle、SQL Server、PostgreSQL 和 MySQL。
- 節省數週或數月的手動時間和資源。
AWS 資料庫架構轉換選項
AWS 提供兩種結構描述轉換解決方案，使異質資料庫遷移可預測、快速、安全且簡單。客戶可以選擇：1) 登入 AWS Database Migration Service (AWS DMS) 主控台以啟動 AWS DMS Schema Conversion (DMS SC) 工作流程，從而獲得全受管體驗，或 2) 下載 AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) 軟體到其本機磁碟機。
兩種選項均可將來源資料庫結構描述及大部分資料庫程式碼物件 (包括視圖、存放的程序和函數) 自動存取並轉換成與目標資料庫相容的格式。任何無法自動轉換的物件都會清楚標示為動作項目，並隨附有關如何轉換的規範性說明，以便之後手動轉換完成遷移。
AWS SCT 也可以掃描您的應用程式原始程式碼以取得內嵌的 SQL 陳述式，並將其轉換成資料庫結構描述轉換專案的一部分。 在此過程中，AWS SCT 會透過將傳統 Oracle 與 SQL Server 功能轉換成同等的 AWS 服務來執行雲端原生程式碼優化，因此有助於在資料庫遷移的同時將應用程式現代化。結構描述轉換完成之後，SCT 可使用內建的資料遷移代理器協助將資料從各種資料倉儲遷移到 Amazon Redshift。
資料庫結構描述轉換的主要好處
善用 DMS 結構描述轉換和 AWS SCT 的主要好處包括：
- 透過大規模自動化結構描述分析、建議和轉換，來簡化資料庫遷移。
- 與作為來源和目標引擎的常用資料庫和分析服務相容，包括 Oracle、SQL Server、PostgreSQL 和 MySQL。
- 節省數週或數月的手動時間和資源。
AWS SCT 和 DMS 結構描述轉換支援的來源資料庫和目標資料庫
| 目標資料庫 | ||
|---|---|---|
| 來源資料庫 | AWS Schema Conversion Tool | AWS DMS Schema Conversion |
| Oracle Database |
Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB、MySQL、PostgreSQL | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL |
| Oracle 資料倉儲 | Amazon Redshift | Amazon Redshift |
| Microsoft Azure SQL Database | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL | |
| Microsoft SQL Server | Amazon Redshift、Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、Babelfish for Aurora PostgreSQL (僅限評估)、MariaDB、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL |
| Teradata | Amazon Redshift | |
| IBM Netezza | Amazon Redshift | |
| Greenplum | Amazon Redshift | |
| HPE Vertica | Amazon Redshift | |
| MySQL | Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL | Aurora PostgreSQL、PostgreSQL |
| PostgreSQL | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL | Aurora MySQL、MySQL |
| IBM DB2 LUW | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB、MySQL、PostgreSQL | |
| IBM Db2 for z/OS | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL | |
| Apache Cassandra | Amazon DynamoDB | |
| SAP ASE | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB、MySQL、PostgreSQL | |
| Amazon Redshift | Amazon Redshift | |
| Azure Synapse Analytics | Amazon Redshift | |
| Snowflake | Amazon Redshift | |
| BigQuery | Amazon Redshift |
Schema Conversion 入門
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