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¿Qué es el AWS Schema Conversion Tool?
Puede usar AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) para convertir su esquema de base de datos existente de un motor de base de datos a otro. Puede convertir esquemas relacionales OLTP o esquemas de data warehouse. El esquema convertido es adecuado para una base de datos MySQL de Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), MariaDB, Oracle, SQL Server o PostgreSQL, un clúster de base de datos de Amazon Aurora o un clúster de Amazon Redshift. El esquema convertido también se puede usar con una base de datos en una EC2 instancia de Amazon o se puede almacenar como datos en un bucket de Amazon S3.
AWS SCT admite varios estándares del sector, incluidos los estándares federales de procesamiento de información (FIPS), para las conexiones a un bucket de Amazon S3 u otro AWS recurso. AWS SCT también cumple con el Programa Federal de Gestión de Riesgos y Autorizaciones (FedRAMP). Para obtener información detallada AWS y sobre las iniciativas de cumplimiento, consulte los AWS servicios incluidos en el ámbito de aplicación por programa de cumplimiento
AWS SCT admite las siguientes conversiones de OLTP.
| Base de datos de origen | Bases de datos de destino |
|---|---|
| IBM Db2 para z/OS (versión 12) |
Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition (Aurora MySQL), Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition (Aurora PostgreSQL), MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte Conexión a IBM for z/OS DB2 . |
|
IBM Db2 LUW (versiones 9.1, 9.5, 9.7, 10.5, 11.1 y 11.5) |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte Bases de datos de IBM Db2 LUW. |
| Microsoft Azure SQL Database |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte Conexión a Azure SQL. |
|
Microsoft SQL Server (versión 2008 R2, 2012, 2014, 2016, 2017, 2019 y 2022) |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, Babelfish para Aurora PostgreSQL (solo para informes de evaluaciones), MariaDB, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte Bases de datos de SQL Server. |
|
MySQL (versión 5.5 y posteriores) |
Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte Uso de MySQL como origen. Puede migrar el esquema y los datos de MySQL a un clúster de base de datos Aurora MySQL sin necesidad de usarlos AWS SCT. Para obtener más información, consulte Migración de datos a un clúster de base de datos de Amazon Aurora. |
|
Oracle (versión 10.1 y posteriores) |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, Oracle, PostgreSQL Para obtener más información, consulte Bases de datos de Oracle. |
|
PostgreSQL (versión 9.1 y posteriores) |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte Bases de datos de PostgreSQL. |
| SAP ASE (versiones 12.5.4, 15.0.2, 15.5, 15.7 y 16.0) |
Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte Bases de datos de SAP. |
AWS SCT admite las siguientes conversiones de almacenes de datos.
| Almacenamiento de datos de origen | Almacenamiento de datos de destino |
|---|---|
|
Amazon Redshift |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Amazon Redshift. |
|
Azure Synapse Analytics |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Azure Synapse Analytics como origen. |
|
BigQuery |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte BigQuery como fuente. |
|
Greenplum Database (versiones 4.3 y 6.21) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Bases de datos de Greenplum. |
|
Microsoft SQL Server (versión 2008 y posteriores) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte SQL Server Data Warehouses. |
|
Netezza (versión 7.0.3 y posteriores) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Bases de datos de Netezza. |
|
Oracle (versión 10.1 y posteriores) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Oracle Data Warehouse. |
|
Snowflake (versión 3) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Snowflake. |
|
Teradata (versión 13 y posteriores) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Bases de datos de Teradata. |
|
Vertica (versión 7.2.2 y posteriores) |
Amazon Redshift Para obtener más información, consulte Bases de datos de Vertica. |
AWS SCT admite las siguientes conversiones de bases de datos NoSQL.
| Base de datos de origen | Bases de datos de destino |
|---|---|
|
Apache Cassandra (versiones 2.1.x, 2.2.16 y 3.11.x) |
Amazon DynamoDB Para obtener más información, consulte Conexión a Apache Cassandra. |
AWS SCT admite las conversiones de los siguientes procesos de extracción, transformación y carga (ETL). Para obtener más información, consulte Conversión de datos mediante ETL.
| Origen | Destino |
|---|---|
Scripts de ETL de Informatica |
Informatica |
Paquetes de ETL de Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) |
AWS Glue o bien AWS Glue Studio |
Scripts de intérprete de comandos con comandos incrustados de Teradata Basic Teradata Query (BTEQ) |
RSQL de Amazon Redshift |
Scripts de ETL de Teradata BTEQ |
AWS Glue o Amazon Redshift RSQL |
Scripts de trabajo de Teradata FastExport |
RSQL de Amazon Redshift |
Guiones de trabajo de Teradata FastLoad |
RSQL de Amazon Redshift |
Guiones de trabajo de Teradata MultiLoad |
RSQL de Amazon Redshift |
AWS SCT admite las siguientes migraciones del marco de big data. Para obtener más información, consulte Migración de marcos de macrodatos.
| Origen | Destino |
|---|---|
|
Apache Hive (versión 0.13.0 y posteriores) |
Hive en Amazon EMR |
|
Apache HDFS |
Amazon S3 o HDFS en Amazon EMR |
|
Apache Oozie |
AWS Step Functions |
Introducción a la conversión de esquemas
AWS SCT proporciona una interfaz de usuario basada en proyectos para convertir automáticamente el esquema de base de datos de la base de datos de origen a un formato compatible con la instancia de Amazon RDS de destino. Si el esquema de la base de datos de origen no se puede convertir automáticamente, AWS SCT proporciona instrucciones sobre cómo crear un esquema equivalente en la base de datos de Amazon RDS de destino.
Para obtener información sobre cómo instalar AWS SCT, consulteInstalación y configuración AWS Schema Conversion Tool.
Para obtener una introducción a la interfaz AWS SCT de usuario, consulteNavegación por la interfaz de usuario del AWS SCT.
Para obtener información acerca del proceso de conversión, consulte Convertir esquemas de bases de datos en AWS Schema Conversion Tool.
Además de convertir el esquema de base de datos existente de un motor de base de datos a otro, AWS SCT cuenta con algunas funciones adicionales que le ayudan a trasladar sus datos y aplicaciones a la AWS nube:
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Puede utilizar agentes de extracción de datos para extraer datos de su almacenamiento de datos para prepararlos y migrarlos a Amazon Redshift. Para administrar los agentes de extracción de datos, puede utilizar la AWS SCT. Para obtener más información, consulte Migración de datos desde un almacén de datos local a Amazon Redshift con AWS Schema Conversion Tool.
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Se puede utilizar AWS SCT para crear AWS DMS puntos finales y tareas. Puede ejecutar y supervisar estas tareas desde AWS SCT. Para obtener más información, consulte Integración AWS Database Migration Service con AWS Schema Conversion Tool.
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En algunos casos, las características de la base de datos de origen no se pueden convertir a características de Amazon Redshift equivalentes. El asistente de paquetes de AWS SCT extensiones puede ayudarle a instalar AWS Lambda funciones y bibliotecas de Python para emular las funciones que no se pueden convertir. Para obtener más información, consulte Uso de paquetes de extensión con AWS Schema Conversion Tool.
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Puede utilizar AWS SCT para optimizar su base de datos de Amazon Redshift existente. AWS SCT recomienda claves de clasificación y distribución para optimizar su base de datos. Para obtener más información, consulte Conversión de datos de Amazon Redshift mediante AWS Schema Conversion Tool.
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También puede utilizar AWS SCT para copiar un esquema de base de datos en las instalaciones existente a una instancia de base de datos de Amazon RDS que ejecute el mismo motor. Puede utilizar esta característica para analizar posibles ahorros de costos en la migración a la nube y en el cambio del tipo de licencia.
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Puede utilizar la AWS SCT para convertir SQL en su código C++, C #, Java u otro tipo de código de aplicación. Puede ver, analizar, editar y guardar el código SQL convertido. Para obtener más información, consulte Convertir el SQL de la aplicación mediante AWS SCT.
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Puede utilizar AWS SCT para migrar procesos de extracción, transformación y carga (ETL). Para obtener más información, consulte Conversión de datos mediante procesos ETL en AWS Schema Conversion Tool.
Envío de comentarios
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En Source database, seleccione su base de datos de origen. Seleccione Any si sus comentarios no se refieren a una base de datos en particular.
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En Target database, seleccione su base de datos de destino. Seleccione Any si sus comentarios no se refieren a una base de datos en particular.
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