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# Heterogene Datenbankmigration für SQL Server
Aufgrund der Innovationen und Verbesserungen bei Open-Source-Datenbanken und Cloud-Computing-Plattformen wechseln viele Unternehmen von proprietären Datenbank-Engines (Online-Transaktionsverarbeitung oder OLTP) wie SQL Server zu Open-Source-Engines. AWS SQL Server-Datenbanken sind unternehmenskritische Systeme für jedes Unternehmen, aber die Bindung an einen bestimmten Anbieter ist eine riskante und kostspielige Situation. Niedrige Betriebskosten und keine Lizenzgebühren sind zwingende Gründe, eine Umstellung der zugrundeliegenden Datenbanktechnologie auf Open Source- oder AWS Cloud-native Datenbanken in Betracht zu ziehen.
Weitere Gründe für die Migration von SQL Server sind Lieferfristen, Lizenzprüfungen, teure Lizenzierungen und Kosten. Aus diesem Grund entscheiden sich viele Unternehmen bei der Migration zu dafür, ihre SQL Server-Datenbanken entweder auf Open-Source-Datenbanken (wie PostgreSQL, MySQL oder MariaDB) oder AWS Cloud-native Datenbanken (wie Amazon Aurora oder Amazon DynamoDB) zu migrieren. AWS
Sie können Ihre SQL Server-Data-Warehouse-Datenbank auch zu Amazon Redshift migrieren, einem schnellen, vollständig verwalteten Cloud-Data Warehouse. Amazon Redshift ist in Ihren Data Lake integriert, bietet eine bis zu dreimal schnellere Leistung als jedes andere Data Warehouse und kostet bis zu 75 Prozent weniger als jedes andere Cloud-Data Warehouse. Weitere Informationen finden Sie unter dem Muster [Migrieren Sie eine lokale Microsoft SQL Server-Datenbank zu Amazon Redshift AWS DMS auf der AWS Prescriptive](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-an-on-premises-microsoft-sql-server-database-to-amazon-redshift-using-aws-dms.html) Guidance-Website.
Um zu einer Open Source- oder AWS Cloud-nativen Datenbank zu migrieren, wählen Sie je nach Art der Daten, über die Sie verfügen, dem Zugriffsmodell, der Skalierbarkeit, den praktischen Anwendungsmöglichkeiten und der Komplexität die richtige Datenbank aus. Die Migration von SQL Server zu PostgreSQL und zu anderen Open-Source-Datenbanken war oft schwierig und zeitaufwändig und erfordert eine sorgfältige Bewertung, Planung und Tests.
Dieser Prozess wird durch Dienste wie AWS Database Migration Service (AWS DMS) und AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) vereinfacht, mit denen Sie Ihre kommerzielle Datenbank mit minimalen Ausfallzeiten auf eine Open-Source-Datenbank migrieren können. AWS
Bei heterogenen Datenbankmigrationen unterscheiden sich die Quell- und Zieldatenbank-Engines, wie bei Migrationen von SQL Server nach Aurora oder SQL Server nach MariaDB. Die Schemastruktur, die Datentypen und der Datenbankcode in den Quell- und Zieldatenbanken können sehr unterschiedlich sein, sodass das Schema und der Code transformiert werden müssen, bevor die Datenmigration beginnt. Aus diesem Grund ist die heterogene Migration ein zweistufiger Prozess:
+ Schritt 1. Konvertieren Sie das Quellschema und den Code so, dass sie denen der Zieldatenbank entsprechen. Sie können AWS SCT für diese Konvertierung verwenden.
+ Schritt 2. Migrieren Sie Daten von der Quelldatenbank zur Zieldatenbank. Sie können AWS DMS für diesen Prozess verwenden.
![\[Heterogeneous database migration with AWS SCT and AWS DMS\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/migration-sql-server/images/migration-tools.png)
AWS DMS verarbeitet die wichtigsten Datentypkonvertierungen automatisch während der Migration. Die Quelldatenbank kann sich in Ihren eigenen Räumlichkeiten außerhalb befinden AWS, es kann sich um eine Datenbank handeln, die auf einer EC2-Instance ausgeführt wird, oder es kann sich um eine Amazon RDS-Datenbank handeln (siehe [Quellen für Datenmigration](https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Source.html) in der AWS DMS Dokumentation). Das Ziel kann eine Datenbank in Amazon EC2, Amazon RDS oder Aurora sein. Informationen zur Verwendung von MySQL als Zieldatenbank finden Sie unter [Migrieren einer SQL Server-Datenbank zu einer MySQL-kompatiblen Datenbankengine im Datenbank-Blog](https://aws.amazon.com/blogs/database/migrating-a-sql-server-database-to-a-mysql-compatible-database-engine/). AWS
# Tools für heterogene Datenbankmigrationen
Die folgende Tabelle enthält eine Liste von Tools, mit denen Sie von SQL Server zu einer anderen Datenbank-Engine migrieren können.
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| Migrationstool | Unterstützung für Zieldatenbanken | Wird verwendet für |
| --- | --- | --- |
| [AWS SCT](#aws-sct) | Amazon RDS für MySQL Amazon RDS für PostgreSQL Amazon Aurora MySQL Amazon Aurora PostgreSQL | Schemakonvertierung |
| [AWS DMS](#aws-dms) | Amazon RDS für MySQL Amazon RDS für PostgreSQL Amazon Aurora MySQL Amazon Aurora PostgreSQL | Datenmigrationen |
| [Babelfish](#babelfish) | Amazon Aurora PostgreSQL | Datenzugriff und Migration |
In den folgenden Unterabschnitten finden Sie weitere Informationen zu den einzelnen Tools.
## AWS SCT
[AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT)](https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_Welcome.html) konvertiert Ihre vorhandenen kommerziellen Datenbankschemas in eine Open-Source-Engine oder in eine AWS Cloud-native Datenbank. AWS SCT macht heterogene Datenbankmigrationen vorhersehbar, indem das Quelldatenbankschema und ein Großteil der Datenbankcodeobjekte, einschließlich Ansichten, gespeicherten Prozeduren und Funktionen, automatisch in ein Format konvertiert werden, das mit der Zieldatenbank kompatibel ist.
Wenn Sie Ihr Datenbankschema von einer Engine in eine andere konvertieren, müssen Sie auch den SQL-Code in Ihren Anwendungen aktualisieren, um mit der neuen Datenbank-Engine statt mit der alten zu interagieren. AWS SCT konvertiert auch den SQL-Code in C\$1\$1, C\$1, Java oder anderen Anwendungscode. Alle Objekte, die nicht automatisch konvertiert werden können, sind deutlich für die manuelle Konvertierung gekennzeichnet. AWS SCT kann den Quellcode Ihrer Anwendung auch nach eingebetteten SQL-Anweisungen durchsuchen und diese im Rahmen eines Projekts zur Konvertierung eines Datenbankschemas konvertieren. Weitere Informationen finden Sie AWS SCT in der AWS Dokumentation [unter Verwenden von Microsoft SQL Server als Quelle für](https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_Source.SQLServer.html).
## AWS DMS
[AWS Database Migration Service (AWS DMS)](https://docs.aws.amazon.com/dms/) migriert Ihre Daten schnell und sicher zu AWS. Während der Migration bleibt die Quelldatenbank voll funktionsfähig, wodurch die Ausfallzeiten der Anwendung minimiert werden. AWS DMS unterstützt homogene Migrationen, z. B. die Migration von Daten von einer SQL Server-Datenbank zu einer anderen. Es unterstützt auch heterogene Migrationen zwischen verschiedenen Datenbankplattformen, z. B. die Migration Ihrer SQL Server-Datenbank zu einer Open-Source-Datenbank oder zu einer cloudnativen Datenbank. AWS AWS DMS verwaltet die Komplexität des Migrationsprozesses, einschließlich der automatischen Replikation von Datenänderungen, die in der Quelldatenbank auftreten, in die Zieldatenbank. Nach Abschluss der Datenbankmigration bleibt die Zieldatenbank so lange mit der Quelldatenbank synchronisiert, wie Sie möchten, und Sie können zu einem beliebigen Zeitpunkt zur Zieldatenbank wechseln. Weitere Informationen finden Sie AWS DMS in der AWS Dokumentation [unter Verwenden einer Microsoft SQL Server-Datenbank als Quelle für](https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/userguide/CHAP_Source.SQLServer.html).
## Babelfish
Babelfish ist eine integrierte Funktion von Amazon Aurora. Babelfish for Aurora PostgreSQL ermöglicht es Ihren Aurora PostgreSQL-kompatiblen Edition-Datenbanken, Befehle von Anwendungen zu verstehen, die für Microsoft SQL Server geschrieben wurden. Das Ändern von SQL Server-Anwendungen, deren SQL Server-Datenbankcode in Transact-SQL (T-SQL), dem proprietären SQL-Dialekt von SQL Server, geschrieben ist, erfordert Mühe und ist zeitaufwändig. [Babelfish for Aurora PostgreSQL](https://aws.amazon.com/rds/aurora/babelfish/) macht diesen Prozess immer einfacher. Mit Babelfish müssen Sie keine Änderungen an Ihrem Anwendungscode vornehmen. Stattdessen können Sie Babelfish for Aurora PostgreSQL verwenden, um eine SQL Server-Datenbank zu einem Aurora PostgreSQL-kompatiblen DB-Cluster zu migrieren.
Mit Babelfish versteht Aurora PostgreSQL T-SQL und unterstützt dasselbe Kommunikationsprotokoll, sodass Sie nicht zwischen Datenbanktreibern wechseln oder Ihre Anwendungsabfragen neu schreiben müssen. Ihre Anwendungen, die ursprünglich für SQL Server geschrieben wurden, können jetzt mit Aurora mit weniger Codeänderungen arbeiten. Dies reduziert den Aufwand, der erforderlich ist, um Anwendungen, die auf SQL Server oder neuer ausgeführt werden, zu Aurora zu ändern und zu verschieben, was zu schnelleren, risikoärmeren und kostengünstigeren Migrationen führt.
Wenn Sie von älteren SQL Server-Datenbanken migrieren, können Sie Babelfish verwenden, um SQL Server-Code Seite an Seite mit neuen Funktionen auszuführen, die Sie mit nativem PostgreSQL erstellt haben. APIs Babelfish ermöglicht es Aurora PostgreSQL, mit häufig verwendeten SQL Server-Tools, Befehlen und Treibern zu arbeiten.
Babelfish bietet auch Zugriff auf Daten über die native PostgreSQL-Verbindung. Standardmäßig sind beide von Babelfish unterstützten SQL-Dialekte über ihre nativen Wire-Protokolle an den folgenden Ports verfügbar:
+ Stellen Sie für den SQL Server-Dialekt (T-SQL) eine Verbindung zu Port 1433 her.
+ Stellen Sie für den PostgreSQL-Dialekt (PL/pgSQL) eine Verbindung zu Port 5432 her.
Babelfish ermöglicht Ihren älteren SQL Server-Anwendungen die Kommunikation mit Aurora ohne umfangreiche Code-Umschreibungen, indem es Verbindungen vom SQL Server- oder PostgreSQL-Port bereitstellt. Das folgende Diagramm veranschaulicht diese Architektur.
![\[Kommunikation zwischen Babelfish und Aurora\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/prescriptive-guidance/latest/migration-sql-server/images/babelfish.png)
Sie können Babelfish auf Ihrem Aurora-Cluster über die Amazon RDS-Managementkonsole aktivieren. Anweisungen finden Sie unter [Erstellen eines Babelfish for Aurora PostgreSQL-DB-Clusters](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/babelfish-create.html) in der Amazon RDS-Dokumentation.
Weitere Informationen zur Migration finden Sie unter [Migrieren einer SQL Server-Datenbank zu Babelfish for Aurora PostgreSQL](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/babelfish-migration.html) in der Aurora-Dokumentation.
Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
+ [Erste Schritte mit Babelfish for Aurora PostgreSQL](https://aws.amazon.com/blogs/database/get-started-with-babelfish-for-aurora-postgresql/) (Datenbank-Blog)AWS
+ [Migrieren Sie mithilfe von Babelfish von SQL Server zu Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/blogs/database/migrate-from-sql-server-to-amazon-aurora-using-babelfish/) (AWS Datenbank-Blog)
+ [Migrieren Sie mithilfe von SSIS und Babelfish von SQL Server zu Aurora PostgreSQL](https://aws.amazon.com/blogs/database/migrate-from-sql-server-to-aurora-postgresql-using-ssis-and-babelfish/) (Datenbank-Blog)AWS
+ [Ändern Sie SSIS-Pakete von SQL Server auf Babelfish für Aurora PostgreSQL](https://aws.amazon.com/blogs/database/modify-ssis-packages-from-sql-server-to-babelfish-for-aurora-postgresql/) (Datenbank-Blog)AWS
+ [SQL Server Reporting Services-Berichte für Babelfish for Aurora PostgreSQL ausführen](https://aws.amazon.com/blogs/database/run-sql-server-reporting-services-reports-against-babelfish-for-aurora-postgresql/) (Datenbank-Blog)AWS
+ [Bereiten Sie sich mit dem Bewertungsbericht auf die Babelfish-Migration vor (Datenbank-Blog AWS SCT](https://aws.amazon.com/blogs/database/prepare-for-babelfish-migration-with-the-aws-sct-assessment-report/))AWS