AWS Schema Conversion Tool - 사용 설명서

AWS Schema Conversion Tool 사용 설명서

AWS Schema Conversion Tool: 사용 설명서 Copyright 2018 Amazon Web Services, Inc. and/or its affiliates. All rights reserved. Amazon's trademarks and trade dress may not be used in connection with any product or service that is not Amazon's, in any manner that is likely to cause confusion among customers, or in any manner that disparages or discredits Amazon. All other trademarks not owned by Amazon are the property of their respective owners, who may or may not be affiliated with, connected to, or sponsored by Amazon.

Table of Contents AWS Schema Conversion Tool이란 무엇입니까?. 1 스키마 변환 개요 2 피드백... 2 설치, 확인 및 업데이트... 4 AWS SCT 설치. 4 이전 버전 설치.. 5 AWS SCT 파일 다운로드 확인 5 AWS SCT 파일의 체크섬 확인 6 Fedora에서 AWS SCT RPM 파일 확인. 6 Ubuntu에서 AWS SCT DEB 파일 확인. 7 Microsoft Windows에서 AWS SCT MSI 파일 확인... 7 Mac OS에서 AWS SCT 애플리케이션 확인... 7 필요한 데이터베이스 드라이버 설치. 8 Linux에 JDBC 드라이버 설치.. 9 전역 설정에 드라이버 경로 저장.. 9 AWS SCT 업데이트. 10 AWS SCT 사용자 인터페이스 사용.. 11 AWS SCT 프로젝트 창. 11 AWS 프로필 저장. 12 AWS 자격 증명 저장. 13 프로젝트 기본 프로필 설정. 15 데이터베이스 암호 저장. 15 AWS SCT 트리 필터. 15.. 15 트리 필터용 파일 목록 가져오기. 17 스키마 숨기기. 17 키보드 바로 가기. 18 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서.. 19 SCT 시작... 22 프로젝트 생성. 23 스키마 변환 23 변환된 스키마를 대상 DB 인스턴스에 적용.. 25 시작하기.. 27 AWS SCT용 원본 데이터베이스. 28 Oracle을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용.. 28 원본인 Oracle에 필요한 권한. 29 원본인 Oracle에 연결... 29 Oracle에서 PostgreSQL 32 Oracle에서 MySQL로... 34 Oracle에서 Amazon RDS Oracle로. 35 Microsoft SQL Server를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용.. 36 원본: Microsoft SQL Server 37 원본: Microsoft SQL Server에서 Windows 인증. 37 원본인 SQL Server에 연결 39 SQL Server에서 MySQL로 40 SQL Server에서 PostgreSQL로.. 42 SQL Server를 Amazon RDS for SQL Server로. 43 MySQL을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용. 44 원본: MySQL.. 44 원본인 MySQL에 연결.. 44 PostgreSQL을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용.. 46 원본: PostgreSQL 46 원본인 PostgreSQL에 연결 46 Db2 LUW를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용.. 48 iii

원본: Db2 LUW... 48 원본인 Db2 LUW에 연결... 50 DB2LUW에서 PostgreSQL로. 52 Amazon RedShift를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용... 52 원본: Amazon Redshift. 52 Redshift를 원본으로 연결.. 52 Oracle DW를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 54 원본: Oracle 데이터 웨어하우스. 54 원본인 OracleDW에 연결.. 54 Teradata를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용... 57 원본: Teradata 57 Teradata를 원본으로 연결. 57 Netezza를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 60 원본: Netezza. 60 Netezza를 원본으로 연결.. 60 Greenplum을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 62 원본: Greenplum.. 62 Greenplum을 원본으로 연결.. 62 Vertica를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용. 63 원본: Vertica... 63 Vertica를 원본으로 연결 64 Microsoft SQL Server DW를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 65 원본: Microsoft SQL Server 데이터 웨어하우스.. 65 SQLServerDW를 원본으로 연결. 66 데이터베이스 스키마 변환. 68 매핑 규칙 생성 69 매핑 규칙 생성 70 객체에 대한 매핑 규칙 생성... 71 매핑 규칙 내보내기... 71 스키마 변환 71 스키마 변환 71 변환된 스키마 편집.. 73 변환된 스키마 삭제.. 74 평가 보고서 생성 및 사용.. 75 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성.. 76 요약... 76 작업 항목... 77 평가 보고서 저장. 78 수동 변환 처리 79 소스 스키마 수정. 80 대상 스키마 수정. 80 변환된 스키마 업데이트 및 새로 고침. 80 스키마 저장 및 적용. 81 변환된 스키마를 파일로 저장.. 81 변환된 스키마 적용.. 82 확장 팩 스키마 83 스키마 비교 83 관련된 변환 객체.. 85 데이터 웨어하우스 스키마 변환.. 86 최적화 전략 및 규칙 선택... 87 통계 수집 또는 업로드.. 88 매핑 규칙 생성 89 매핑 규칙 생성 90 객체에 대한 매핑 규칙 보기... 91 매핑 규칙 내보내기.. 91 스키마 변환.. 91 스키마 변환.. 91 iv

변환된 스키마 편집... 93 변환된 스키마 삭제... 94 키 관리 및 사용자 지정. 95 평가 보고서 생성 및 사용... 96 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성... 96 요약 97 작업 항목. 98 평가 보고서 저장.. 99 수동 변환 처리.. 100 소스 스키마 수정... 101 대상 스키마 수정... 101 변환된 스키마 업데이트 및 새로 고침 101 스키마 저장 및 적용... 102 변환된 스키마를 파일로 저장... 102 변환된 스키마 적용 103 확장 팩 스키마.. 104 Python 라이브러리. 105 Amazon Redshift 최적화.. 105 Amazon Redshift 데이터베이스 최적화... 105 AWS Database Migration Service에서 AWS Schema Conversion Tool 사용. 107 AWS DMS와 함께 AWS SCT 복제 에이전트 사용... 107 데이터 추출 에이전트 사용... 108 필수 선행 설정 109 S3 설정. 109 보안 설정... 109 에이전트 설치. 110 에이전트 구성. 112 에이전트 시작. 112 에이전트 등록. 113 AWS SCT 에이전트에 대한 정보 숨기기 및 복구.. 114 데이터 추출 필터 생성. 115 데이터 정렬 116 AWS SCT 데이터 추출 작업 생성, 실행 및 모니터링. 117 AWS Snowball 장치를 사용하여 데이터 추출... 119 AWS DMS 및 AWS Snowball을 사용한 단계별 데이터 마이그레이션 절차 120 데이터 추출 작업 출력. 125 가상 분할 사용 126 가상 분할 생성 시 한도 127 RANGE 파티션 유형 127 LIST 파티션 유형... 127 DATE AUTO SPLIT 파티션 유형... 128 LOB 작업... 129 모범 사례 및 문제 해결 130 애플리케이션 SQL 변환... 132 애플리케이션 SQL 변환 개요... 132 애플리케이션 변환 프로젝트 생성. 132 SQL 코드 분석 및 변환 135 평가 보고서 생성 및 사용. 136 애플리케이션 평가 보고서 생성 136 변환된 SQL 코드 편집 및 저장. 137 확장 팩 사용. 138 확장 팩 DB 스키마 사용.. 138 확장 팩용 사용자 지정 Python 라이브러리. 139 AWS 서비스를 사용하여 사용자 지정 Python 라이브러리 업로드 139 확장 팩 적용. 139 확장 팩의 Lambda 함수... 140 AWS 서비스를 사용하여 데이터베이스 기능 에뮬레이션... 140 v

확장 팩 적용. 141 모범 사례.. 142 일반 메모리 관리 및 성능 옵션. 142 추가 메모리 구성... 142 문제 해결.. 143 Oracle 소스 데이터베이스에서 객체를 로드할 수 없음.. 143 출시 정보... 144 출시 정보... 144 출시 정보... 146 출시 정보... 148 출시 정보... 150 출시 정보... 151 문서 기록... 153 vi

AWS Schema Conversion Tool이란 무엇입니까? AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)를 사용하여 기존 데이터베이스 스키마를 한 데이터베이스 엔 진에서 다른 데이터베이스 엔진으로 변환할 수 있습니다. 관계형 OLTP 스키마 또는 데이터 웨어하우스 스 키마를 변환할 수 있습니다. 변환된 스키마는 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) MySQL DB 인스턴스, Amazon Aurora DB 클러스터, Amazon RDS PostgreSQL DB 인스턴스 또는 Amazon Redshift 클러스터에 적합합니다. 변환된 스키마는 Amazon EC2 인스턴스에서 데이터베이스와 함께 사용되거나 Amazon S3 버킷에서 데이터로 저장될 수 있습니다. AWS SCT는 Amazon S3 버킷이나 또 다른 AWS 리소스 연결 시 연방 정보 처리 표준(FIPS)를 포함하여 몇 가지 업계 표준을 지원합니다. AWS SCT는 연방 위험 및 인증 관리 프로그램(FedRAMP)도 준수합니다. AWS SCT는 다음 OLTP 변환을 지원합니다. 소스 데이터베이스 Amazon RDS의 대상 데이터베이스 Microsoft SQL Server(버전 2008 이상) Amazon Aurora(MySQL 또는 PostgreSQL), Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL MySQL(버전 5.5 이상) Amazon Aurora(PostgreSQL), MySQL, PostgreSQL AWS SCT를 사용하지 않고 스키마 및 데이터를 MySQL에서 Amazon Aurora(MySQL) DB 클러스 터로 마이그레이션할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Aurora DB 클러스터로 데이터 마이그레이 션을 참조하십시오. Oracle(버전 10.2 이상) Amazon Aurora(MySQL 또는 PostgreSQL), MySQL, Oracle, PostgreSQL PostgreSQL(버전 9.1 이상) Amazon Aurora(MySQL), MySQL, PostgreSQL IBM Db2 LUW(버전 9.1, 9.5, 9.7, 10.5, 11.1) Amazon Aurora(MySQL), MySQL, PostgreSQL, Amazon Aurora(PostgreSQL) AWS SCT는 다음의 데이터 웨어하우스 변환을 지원합니다. 소스 데이터베이스 Amazon Redshift의 대상 데이터베이스 Greenplum Database(버전 4.3 이상) Amazon Redshift Microsoft SQL Server(버전 2008 이상) Amazon Redshift Netezza(버전 7.0.3 이상) Amazon Redshift Oracle(버전 10 이상) Amazon Redshift Teradata(버전 13 이상) Amazon Redshift Vertica(버전 7.2.2 이상) Amazon Redshift 1

스키마 변환 개요 스키마 변환 개요 AWS SCT는 소스 데이터베이스의 데이터베이스 스키마를 대상 Amazon RDS 인스턴스와 호환되는 형식으 로 자동 변환할 수 있는 프로젝트 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다. 소스 데이터베이스의 스키마를 자 동으로 변환할 수 없을 경우 AWS SCT가 대상 Amazon RDS 데이터베이스에서 동등한 스키마를 생성할 수 있는 방법에 대한 지침을 제공합니다. AWS SCT를 설치하는 방법은 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT) 설치, 확인 및 업데이트 (p. 4) 단원을 참조하십시오. AWS SCT 사용자 인터페이스에 대한 소개는 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT) 사용자 인터페이 스 사용 (p. 11) 단원을 참조하십시오. 변환 프로세스에 대한 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 데이터베이스 스키마 변 환 (p. 68) 단원을 참조하십시오. AWS SCT에는 기존 데이터베이스 스키마를 한 데이터베이스 엔진에서 다른 데이터베이스 엔진을 변환하는 기능 외에도 다음과 같이 데이터 및 애플리케이션을 AWS 클라우드로 이전하는 데 활용할 수 있는 몇 가지 추가 기능이 있습니다. 데이터 추출 에이전트를 사용해 데이터 웨어하우스로부터 데이터를 추출하여 Amazon Redshift로 마이그 레이션할 준비를 할 수 있습니다. 데이터 추출 에이전트를 관리하려면 AWS SCT를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 추출 에이전트 사용 (p. 108) 단원을 참조하십시오. AWS SCT를 사용하여 AWS DMS 엔드포인트 및 작업을 생성할 수 있습니다. AWS SCT로부터 이러한 작업을 실행하고 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Database Migration Service에서 AWS Schema Conversion Tool 사용 (p. 107) 단원을 참조하십시오. 일부의 경우, 데이터베이스 기능을 동등한 Amazon RDS 또는 Amazon Redshift 기능으로 변환할 수 없 습니다. AWS SCT 확장 팩 마법사를 통해 AWS Lambda 함수와 Python 라이브러리를 설치하고 변환 할 수 없는 기능을 에뮬레이션할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool 확장 팩 사 용 (p. 138) 단원을 참조하십시오. AWS SCT를 사용하여 기존 Amazon Redshift 데이터베이스를 최적화할 수 있습니다. AWS SCT는 정 렬 키 및 배포 키를 사용하여 데이터베이스를 최적화할 것을 권장합니다. 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 Amazon Redshift 최적화 (p. 105) 단원을 참조하십시오. AWS SCT를 사용하여 기존의 온프레미스 데이터베이스 스키마를 동일한 엔진을 실행하는 Amazon RDS DB 인스턴스로 복사할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 클라우드로 이전 및 라이선스 유형 변경의 비용 절감 가능성을 분석할 수 있습니다. AWS SCT를 사용하여 C++, C#, Java 또는 기타 애플리케이션 코드의 SQL을 변환할 수 있습니다. 변환 된 SQL 코드를 보고, 분석하고, 편집하고, 저장할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 애플리케이션 SQL 변환 (p. 132) 단원을 참조하십시오. 고객 피드백 제공 사용자는 AWS Schema Conversion Tool에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다. 버그 보고서를 제출하거나, 기능 요청을 제출하거나, 일반 정보를 제공할 수 있습니다. AWS SCT에 대한 피드백을 제공하려면 1. AWS Schema Conversion Tool을 시작합니다. 2

피드백 2. [Help] 메뉴를 열고 [Leave Feedback]을 선택합니다. [Leave Feedback] 대화 상자가 열립니다. 3. 4. 6. [Area]에서 [Information], [Bug report] 또는 [Feature request]를 선택합니다. [Source database]에서 소스 데이터베이스를 선택합니다. 피드백이 특정 데이터베이스에 한정되지 않으 면 [Any]를 선택합니다. [Target database]에서 대상 데이터베이스를 선택합니다. 피드백이 특정 데이터베이스에 한정되지 않으 면 [Any]를 선택합니다. [Title]에 피드백 제목을 입력합니다. 7. [Message]에 피드백 내용을 입력합니다. 8. [Send]를 선택하여 피드백을 제출합니다. 5. 3

AWS SCT 설치 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT) 설치, 확인 및 업데이트 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)은 프로젝트 기반 사용자 인터페이스를 제공하는 독립 실행형 애플리케이션입니다. AWS SCT는 Fedora Linux, macos, Microsoft Windows 및 Ubuntu Linux 버전 15.04 에서 사용할 수 있습니다. AWS SCT는 64비트 운영 체제에서만 지원됩니다. AWS SCT는 Java Runtime Environment(JRE) 버전 8u45도 설치합니다. 올바른 버전의 AWS SCT 배포 파일을 받을 수 있도록 압축 파일 다운로드 후 확인 단계를 제공합니다. 제공 된 단계를 사용하여 파일을 확인할 수 있습니다. 항목 AWS SCT 설치 (p. 4) AWS SCT 파일 다운로드 확인 (p. 5) 필요한 데이터베이스 드라이버 설치 (p. 8) AWS SCT 업데이트 (p. 10) AWS SCT 설치 AWS SCT를 설치하려면 1. 운영 체제별 링크를 사용하여 AWS SCT 설치 프로그램이 포함된 압축 파일을 다운로드합니다. 모든 압 축 파일은 확장자가.zip입니다. AWS SCT 설치 파일의 압축을 풀면 해당 운영 체제에 적합한 형식이 됩 니다. Microsoft Windows Apple macos Ubuntu Linux (.deb) Fedora Linux (.rpm) 2. 3. 다음에 표시된 운영 체제별 AWS SCT 설치 프로그램 파일을 추출합니다. 운영 체제 파일 이름 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 이전 단계에서 추출한 AWS SCT 설치 프로그램 파일을 실행합니다. 다음에 표시된 운영 체제별 지침을 사용하십시오. 운영 체제 설치 지침 Fedora Linux 파일을 다운로드한 폴더에서 다음 명령을 실행합니다. 4

이전 버전 설치 운영 체제 설치 지침 sudo yum install aws-schema-conversion-tool-1.0.buildnumber.x86_64.rpm macos Finder에서 AWS Schema Conversion Tool-1.0.buildnumber.dmg를 엽니다. AWS Schema Conversion Tool-1.0.build-number.dmg를 Applications 폴더로 끕니다. Microsoft Windows 파일을 두 번 클릭하여 설치 프로그램을 실행합니다. Ubuntu Linux 파일을 다운로드한 폴더에서 다음 명령을 실행합니다. sudo dpkg -i aws-schema-conversion-tool-1.0.buildnumber.deb 4. 원본 및 대상 데이터베이스 엔진용 Java Database Connectivity(JDBC) 드라이버를 설치합니다. 지침 및 다운로드 링크는 필요한 데이터베이스 드라이버 설치 (p. 8) 단원을 참조하십시오. AWS SCT 이전 버전 설치 AWS SCT 이전 버전을 다운로드하여 설치할 수 있습니다. 다음 형식을 사용하여 이전 버전을 다운로드합니 다. 다음 형식을 사용하여 버전 및 OS 정보를 제공해야 합니다. https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/<version>/<os>/aws-schema-conversiontool-1.0.zip 예를 들어 AWS SCT 버전 607을 다운로드하려면 다음과 같이 합니다. MacOS - https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/macos/aws-schema-conversiontool-1.0.zip Windows - https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/windows/aws-schema-conversiontool-1.0.zip Ubuntu - https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/ubuntu/aws-schema-conversiontool-1.0.zip Fedora - https://d211wdu1froga6.cloudfront.net/builds/1.0/607/fedora/aws-schema-conversiontool-1.0.zip AWS SCT 파일 다운로드 확인 AWS SCT의 배포 파일을 확인할 수 있는 방법이 몇 가지 있습니다. 가장 간단한 방법은 파일의 체크섬을 AWS가 공개한 체크섬과 비교하는 것입니다. 추가 보안 수준으로 아래 절차를 사용하여 파일이 설치되는 운 영 체제에 따라 배포 파일을 확인할 수 있습니다. 이 단원에는 다음 주제가 포함되어 있습니다. 항목 AWS SCT 파일의 체크섬 확인 (p. 6) Fedora에서 AWS SCT RPM 파일 확인 (p. 6) 5

AWS SCT 파일의 체크섬 확인 Ubuntu에서 AWS SCT DEB 파일 확인 (p. 7) Microsoft Windows에서 AWS SCT MSI 파일 확인 (p. 7) Mac OS에서 AWS SCT 애플리케이션 확인 (p. 7) AWS SCT 파일의 체크섬 확인 AWS SCT 압축 파일을 다운로드 또는 저장할 때 유입될 수 있는 오류를 탐지하기 위해 파일 체크섬을 AWS 가 제공한 값과 비교할 수 있습니다. AWS는 체크섬에 SHA256 알고리즘을 사용합니다. 체크섬을 사용하여 AWS SCT 배포 파일을 확인하려면 1. 설치 섹션의 링크를 사용하여 AWS SCT 배포 파일을 다운로드합니다. 2. sha256check.txt라는 최신 체크섬 파일을 다운로드합니다. 예를 들어 파일은 다음과 같이 보일 수 있습 니다. Fedora Ubuntu Windows MacOs 3. b4f5f66f91bfcc1b312e2827e960691c269a9002cd1371cf1841593f88cbb5e6 4315eb666449d4fcd95932351f00399adb6c6cf64b9f30adda2eec903c54eca4 6e29679a3c53c5396a06d8d50f308981e4ec34bd0acd608874470700a0ae9a23 ed56d3ab49309e92ac4d2ef439d35449ac1326f470c23dc5866e1bf0a60b0e67 배포 파일이 포함된 디렉터리에서 운영 체제의 SHA256 확인 명령을 실행합니다. 예를 들어 Mac 운영 체제에서 실행할 명령은 다음과 같습니다. shasum -a 256 aws-schema-conversion-tool-1.0.latest.zip 4. 명령의 결과를 sha256check.txt 파일에 표시된 값과 비교합니다. 두 값이 일치해야 합니다. Fedora에서 AWS SCT RPM 파일 확인 AWS는 배포 파일 체크섬 외에 또 다른 수준의 확인을 제공합니다. 배포 파일의 모든 RPM 파일은 AWS 프라 이빗 키로 서명됩니다. 퍼블릭 GPG 키는 amazon.com.public.gpg-key에서 볼 수 있습니다. Fedora에서 AWS SCT RPM 파일을 확인하려면 1. 설치 섹션의 링크를 사용하여 AWS SCT 배포 파일을 다운로드합니다. 2. AWS SCT 배포 파일의 체크섬을 확인합니다. 3. 배포 파일의 내용을 추출합니다. 확인할 RPM 파일의 위치를 찾습니다. 4. amazon.com.public.gpg-key 에서 퍼블릭 GPG 키를 다운로드합니다. 5. 다음 명령을 사용하여 퍼블릭 키를 RPM DB로 가져옵니다(적절한 권한이 있어야 합니다). sudo rpm --import aws-dms-team@amazon.com.public.gpg-key 6. 다음 명령을 실행하여 가져오기가 성공했는지 확인합니다. rpm -q --qf "%{NAME}-%{VERSION}-%{RELEASE} \n %{SUMMARY} \n" gpg-pubkeyea22abf4-5a21d30c 7. 다음 명령을 실행하여 RPM 서명을 확인합니다. rpm --checksig -v aws-schema-conversion-tool-1.0.build number-1.x86_64.rpm 6

Ubuntu에서 AWS SCT DEB 파일 확인 Ubuntu에서 AWS SCT DEB 파일 확인 AWS는 배포 파일 체크섬 외에 또 다른 수준의 확인을 제공합니다. 배포 파일의 모든 DEB 파일은 GPG 분리 서명으로 서명됩니다. Ubuntu에서 AWS SCT DEB 파일을 확인하려면 1. 설치 섹션의 링크를 사용하여 AWS SCT 배포 파일을 다운로드합니다. 2. AWS SCT 배포 파일의 체크섬을 확인합니다. 3. 배포 파일의 내용을 추출합니다. 확인할 DEB 파일의 위치를 찾습니다. 4. aws-schema-conversion-tool-1.0.latest.deb.asc에서 분리 서명을 다운로드합니다. 5. amazon.com.public.gpg-key 에서 퍼블릭 GPG 키를 다운로드합니다. 6. 다음 명령을 실행하여 GPG 퍼블릭 키를 가져옵니다. gpg --import aws-dms-team@amazon.com.public.gpg-key 7. 다음 명령을 실행하여 서명을 확인합니다. gpg --verify aws-schema-conversion-tool-1.0.latest.deb.asc aws-schema-conversiontool-1.0.build number.deb Microsoft Windows에서 AWS SCT MSI 파일 확인 AWS는 배포 파일 체크섬 외에 또 다른 수준의 확인을 제공합니다. MSI 파일에는 AWS가 서명했는지 확인할 수 있는 디지털 서명이 있습니다. Windows에서 AWS SCT MSI 파일을 확인하려면 1. 설치 섹션의 링크를 사용하여 AWS SCT 배포 파일을 다운로드합니다. 2. AWS SCT 배포 파일의 체크섬을 확인합니다. 3. 배포 파일의 내용을 추출합니다. 확인할 MSI 파일의 위치를 찾습니다. 4. Windows 탐색기에서 MSI 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 [속성]을 선택합니다. 5. [디지털 서명] 탭을 선택합니다. 6. 디지털 서명이 Amazon Services LLC의 서명인지 확인합니다. Mac OS에서 AWS SCT 애플리케이션 확인 AWS는 배포 파일 체크섬 외에 또 다른 수준의 확인을 제공합니다. Mac OS에 AWS SCT를 설치한 후 다음 절차를 사용하여 애플리케이션을 확인할 수 있습니다. Mac OS에서 AWS SCT 애플리케이션을 확인하려면 1. 설치 섹션의 링크를 사용하여 AWS SCT 배포 파일을 다운로드합니다. 2. AWS SCT 배포 파일의 체크섬을 확인합니다. 3. 배포 파일의 내용을 추출합니다. 4. DMG 파일을 두 번 클릭합니다. 5. AWS SCT를 설치합니다. 6. 다음 명령을 실행하여 애플리케이션을 확인합니다. 7

필요한 데이터베이스 드라이버 설치 codesign -dvvv /Applications/AWS\ Schema\ Conversion\ Tool.app/ 필요한 데이터베이스 드라이버 설치 AWS SCT가 올바로 작동하려면 원본 및 대상 데이터베이스 엔진용 JDBC 드라이버를 설치해야 합니다. 드라이버를 다운로드한 후 드라이버 파일의 위치를 제공합니다. 자세한 내용은 전역 설정에 드라이버 경로 저장 (p. 9) 단원을 참조하십시오. 다음 위치에서 데이터베이스 드라이버를 다운로드할 수 있습니다. Important 사용 가능한 최신 버전의 드라이버를 설치합니다. 다음 표에 나오는 버전은 버전 번호의 예입니다. 데이터베이스 엔진 드라이버 다운로드 위치 Amazon Aurora(MySQL 호환) mysql-connector-java-5.1.6.jar https://www.mysql.com/products/connector/ Amazon postgresql-9.4-1204-jdbc42.jar Aurora(PostgreSQL 호환) https://jdbc.postgresql.org/download.html Amazon Redshift RedshiftJDBC41-1.1.10.1010.jar http://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/ configure-jdbc-connection.html Greenplum Database postgresql-9.4-1204-jdbc42.jar https://jdbc.postgresql.org/ Microsoft SQL Server 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 http://www.ibm.com/support/knowledgecenter/ SSULQD_7.2.1/com.ibm.nz.datacon.doc/ c_datacon_plg_overview.html 클라이언트 도구 소프트웨어를 사 용합니다. 데이터 웨어하우스 버 전 7.2.0과 하위 버전 호환되는 드 라이버 버전 7.2.1을 사용합니다. Oracle ojdbc7.jar 드라이버 버전 7 이상이 지원됩니 다. http://www.oracle.com/technetwork/ database/features/jdbc/jdbc-drivers-12cdownload-1958347.html PostgreSQL postgresql-9.4-1204-jdbc42.jar https://jdbc.postgresql.org/download.html Teradata terajdbc4.jar https://downloads.teradata.com/download/ connectivity/jdbc-driver tdgssconfig.jar Vertica vertica-jdbc-7.2.3-0_all https://my.vertica.com/download/vertica/clientdrivers/ 8

Linux에 JDBC 드라이버 설치 데이터베이스 엔진 드라이버 다운로드 위치 드라이버 버전 7.2.0 이상이 지원 됩니다. Linux에 JDBC 드라이버 설치 다음 단계를 사용하여 AWS SCT를 사용할 Linux 시스템에 JDBC 드라이버를 설치합니다. Linux 시스템에 JDBC 드라이버를 설치하려면 1. JDBC 드라이버를 저장할 디렉터리를 생성합니다. PROMPT>sudo mkdir p /usr/local/jdbc-drivers 2. 다음 명령을 사용하여 사용자의 데이터베이스 엔진용 JDBC 드라이버를 설치합니다. 데이터베이스 엔진 설치 명령 Amazon Aurora(MySQL 호환) PROMPT> cd /usr/local/jdbc-drivers PROMPT> sudo tar xzvf /tmp/mysql-connector-java-x.x.x.tar.gz Amazon Aurora(PostgreSQL 호 환) Microsoft SQL Server MySQL Oracle PostgreSQL PROMPT> cd /usr/local/jdbc-drivers PROMPT> sudo cp -a /tmp/postgresql-x.x.x.jre7.tar. PROMPT> cd /usr/local/jdbc-drivers PROMPT> sudo tar xzvf /tmp/sqljdbc_x.x.x_enu.tar.gz PROMPT> cd /usr/local/jdbc-drivers PROMPT> sudo tar xzvf /tmp/mysql-connector-java-x.x.x.tar.gz PROMPT> PROMPT> PROMPT> PROMPT> cd /usr/local/jdbc-drivers sudo mkdir oracle-jdbc cd oracle-jdbc sudo cp -a /tmp/ojdbc7.jar. PROMPT> cd /usr/local/jdbc-drivers PROMPT> sudo cp -a /tmp/postgresql-x.x.x.jre7.tar. 전역 설정에 드라이버 경로 저장 필요한 JDBC 드라이버를 다운로드 및 설치한 후, AWS SCT 설정에서 전역적으로 드라이버 위치를 설정할 수 있습니다. 드라이버 위치를 전역적으로 설정하지 않을 경우 데이터베이스에 연결할 때 애플리케이션이 드 라이버 위치를 묻습니다. 드라이버 파일 위치를 업데이트하려면 1. AWS SCT에서 [Settings]를 선택한 후 [Global Settings]를 선택합니다. 9

AWS SCT 업데이트 2. [Global settings]에서 [Drivers]를 선택합니다. 소스 데이터베이스 엔진 및 대상 Amazon RDS DB 인스턴 스 데이터베이스 엔진용 JDBC 드라이버의 파일 경로를 추가합니다. Note Teradata의 경우, 세미콜론으로 구분된 2개의 드라이버를 지정합니다. 3. 드라이버 경로를 추가했으면 [OK]를 선택합니다. AWS SCT 업데이트 AWS는 새 기능으로 AWS SCT를 주기적으로 업데이트합니다. 이전 버전에서 업데이트하는 경우 AWS SCT 프로젝트를 새로 만들고, 사용하는 모든 데이터베이스 객체를 다시 변환합니다. AWS SCT를 위한 업데이트 존재 여부를 확인할 수 있습니다. AWS SCT에 대한 업데이트를 확인하려면 1. 2. AWS SCT에서 [Help]와 [Check for Updates]를 차례로 선택합니다. [Check for Updates] 대화 상자에서 [What's New]를 선택합니다. 링크가 나타나지 않으면 최신 버전을 가지고 있는 것입니다. 10

AWS SCT 프로젝트 창 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT) 사용자 인터페이스 사용 다음 단원에서는 AWS SCT 사용자 인터페이스로 작업하는 방법을 설명합니다. AWS SCT 설치에 대한 자세 한 내용은 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT) 설치, 확인 및 업데이트 (p. 4) 단원을 참조하십시오. 항목 AWS SCT 프로젝트 창 (p. 11) AWS Schema Conversion Tool에서 AWS 서비스 프로필 사용 (p. 12) 데이터베이스 암호 저장 (p. 15) AWS SCT 트리 필터 사용 (p. 15) AWS SCT 트리 보기에서 스키마 숨기기 (p. 17) AWS SCT용 바로 가기 키 (p. 18) 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성 및 검토 (p. 19) AWS Schema Conversion Tool 시작 (p. 22) AWS Schema Conversion Tool 프로젝트 생성 (p. 23) 스키마 변환 (p. 23) 변환된 스키마를 대상 DB 인스턴스에 적용 (p. 25) AWS SCT 프로젝트 창 다음 그림은 스키마 마이그레이션 프로젝트를 생성한 후 스키마를 변환할 때 AWS SCT에 나타나는 화면입 니다. 1. 왼쪽 창에는 소스 데이터베이스의 스키마가 트리 보기로 표시됩니다. 데이터베이스 스키마는 "지연 로딩 (lazy loaded)"됩니다. 즉, 트리 보기에서 항목을 선택하면 AWS SCT가 소스 데이터베이스에서 현재 스키 마를 가져와 표시합니다. 2. 상단 가운데 창에는 소스 데이터베이스 엔진에서 대상 데이터베이스 엔진으로 자동 변환될 수 없는 스키 마 요소에 대한 작업 항목이 표시됩니다. 3. 오른쪽 창에는 대상 DB 인스턴스의 스키마가 트리 보기로 표시됩니다. 데이터베이스 스키마는 "지연 로딩 (lazy loaded)"됩니다. 즉, 트리 보기에서 항목을 선택하는 시점에 AWS SCT가 대상 데이터베이스에서 현 재 스키마를 가져와 표시합니다. 11

AWS 프로필 저장 4. 하단 왼쪽 창에는 스키마 요소를 선택하면 소스 스키마 요소를 설명하는 속성과 소스 데이터베이스에서 해당 요소를 생성하기 위한 SQL 명령이 표시됩니다. 5. 하단 오른쪽 창에는 스키마 요소를 선택하면 대상 스키마 요소를 설명하는 속성과 대상 데이터베이스에서 해당 요소를 생성하기 위한 SQL 명령이 표시됩니다. 이 SQL 명령을 편집하고 업데이트된 명령을 프로젝 트와 함께 저장할 수 있습니다. AWS Schema Conversion Tool에서 AWS 서비스 프 로필 사용 AWS 자격 증명을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)에 저장할 수 있습니다. AWS SCT는 사용자가 AWS 서비스와 통합되는 기능을 사용할 때 이 자격 증명을 사용합니다. 예를 들어 AWS SCT는 Amazon S3, AWS Lambda, Amazon Relational Database Service 및 AWS Database Migration Service와 통합됩니다. AWS SCT는 사용자가 AWS 자격 증명이 필요한 기능에 액세스할 때 자격 증명을 요구합니다. 자격 증명을 전역 애플리케이션 설정에 저장할 수 있습니다. AWS SCT가 자격 증명을 요구할 때 저장된 자격 증명을 선 택할 수 있습니다. 12

AWS 자격 증명 저장 여러 세트의 AWS 자격 증명을 전역 애플리케이션 설정에 저장할 수 있습니다. 예를 들어 테스트 시나리오에 서 사용하는 자격 증명 세트를 저장하고 프로덕션 시나리오에 하는 다른 자격 증명 세트를 저장할 수 있습니 다. AWS 리전마다 다른 자격 증명을 저장할 수도 있습니다. AWS 자격 증명 저장 다음 절차를 따라 AWS 자격 증명을 전역적으로 저장합니다. AWS 자격 증명을 저장하려면 1. AWS Schema Conversion Tool을 시작합니다. 2. [Settings] 메뉴를 열고 [Global Settings]를 선택합니다. [Global Settings] 대화 상자가 나타납니다. 다음과 같이 [AWS Service Profiles]를 선택합니다. 3. Add new AWS Service Profile(새로운 AWS 서비스 프로파일 추가)을 선택합니다. 4. 다음과 같이 AWS 정보를 입력합니다. AWS SCT 옵션 작업 [Schema/Database Name] 필터링할 스키마 및 데이터베이스 이름을 선택합니다. 스키마 이름에 "%"를 입력하면 모든 스키마를 선택할 수 있습니다. a. [Profile name]에 프로필 이름을 입력합니다. b. [AWS Access Key]에 AWS 액세스 키를 입력합니다. c. [AWS Secret Key]에 AWS 보안 키를 입력합니다. d. [Region]에서 프로필의 리전을 선택합니다. 13

AWS 자격 증명 저장 e. [S3 Bucket]에서 프로필의 Amazon S3 버킷을 선택합니다. S3에 연결하는 기능을 사용하는 경우에 만 버킷을 지정하면 됩니다. f. 미국 정부 보안 표준(FIPS)의 보안 요구 사항을 준수해야 하는 경우, [Use FIPS endpoint for S3]를 선택합니다. FIPS 엔드포인트는 다음 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 미국 동부(버지니아 북부) 지역 미국 동부(오하이오) 리전 미국 서부(캘리포니아 북부) 리전 미국 서부(오레곤) 지역 5. [Test Connection]을 선택하여 자격 증명이 정확하고 활성 상태인지 확인합니다. [Test Connection] 대화 상자가 나타납니다. 프로필에 연결된 각 서비스의 상태를 볼 수 있습니다. [Pass] 는 프로필이 서비스에 성공적으로 액세스할 수 있음을 나타냅니다. 6. 프로필을 구성한 후 [Save]를 선택하여 프로필을 저장하거나 [Cancel]을 선택하여 변경을 취소합니다. 7. [OK]를 선택하여 [Global Settings] 대화 상자를 닫습니다. 14

프로젝트 기본 프로필 설정 프로젝트 기본 프로필 설정 AWS SCT 프로젝트에 대한 기본 프로필을 설정할 수 있습니다. 그러면 프로필에 저장된 AWS 자격 증명이 프로젝트와 연결됩니다. 프로젝트가 열린 상태에서, 다음 절차를 따라 기본 프로필을 설정합니다. 프로젝트 기본 프로필을 설정하려면 1. 2. AWS Schema Conversion Tool을 시작합니다. [Settings] 메뉴를 열고 [Project Settings]를 선택합니다. [Current project settings] 대화 상자가 나타납니 다. 3. [Project Environment] 탭을 선택합니다. 4. 5. [AWS Service Profile]에서 프로젝트와 연결할 프로필을 선택합니다. [OK]를 선택하여 [Current project settings] 대화 상자를 닫습니다. [Cancel]을 선택하여 변경 사항을 취소 할 수도 있습니다. 데이터베이스 암호 저장 AWS SCT 캐시에 데이터베이스 암호 또는 SSL 인증서를 저장할 수 있습니다. 암호를 저장하려면 연결을 생 성할 때 [Store Password]를 선택합니다. 암호는 seed.dat 파일에서 무작위로 생성되는 토큰을 사용하여 암호화됩니다. 그러면 사용자 이름과 함께 캐시 파일에 암호가 저장됩니다. seed.dat 파일이 손실되거나 손상되면 데이터베이스 암호가 암호화되지 않을 수 있습니다. 이 경우 연결에 실패합니다. AWS SCT 트리 필터 사용 AWS SCT는 원본에서 대상으로 데이터를 마이그레이션하기 위해 원본 및 대상 데이터베이스에서 모든 메타 데이터를 트리 구조로 로드합니다. 이 구조는 AWS SCT의 주 프로젝트 창에서 트리 보기로 표시됩니다. 일부 데이터베이스의 트리 구조에는 많은 수의 객체가 있을 수 있습니다. AWS SCT에서 트리 필터를 사용하 여 원본 및 대상 트리 구조에서 객체를 검색할 수 있습니다. 트리 필터를 사용할 경우, 데이터베이스를 변환 할 때 변환되는 객체를 변경하지 마십시오. 필터는 트리에 표시되는 것만 변경합니다. 트리 필터는 AWS SCT가 사전 로드한 객체에만 적용됩니다. 다시 말해 AWS SCT는 검색 도중 데이터베이 스에서 객체를 로드하지 않습니다. 이 방법은 일반적으로 데이터베이스에 있는 것보다 적은 객체가 트리 구 조에 포함된다는 것을 뜻합니다. 트리 필터의 경우, 다음 사항에 유의하십시오. 필터 기본값은 ANY입니다. 즉, 필터는 이름 검색을 사용하여 객체를 찾습니다. 하나 이상의 객체 유형을 선택하면 이러한 객체 유형만 트리에 표시됩니다. 필터 마스크를 사용하면 유니코드, 스페이스, 특수 문자 등 다른 유형의 기호를 표시할 수 있습니다. "%" 문 자는 모든 기호의 와일드카드입니다. 필터를 적용한 후 개수에는 필터링된 객체의 수만 표시됩니다. 트리 필터를 만들려면 1. 2. 3. 기존 AWS SCT 프로젝트를 엽니다. 트리 필터를 적용하려는 데이터베이스에 연결합니다. 필터 아이콘을 선택합니다. 15

AWS SCT 트리 필터 Note 현재 적용된 필터가 없으므로 필터 실행 취소 아이콘은 회색으로 표시되어 있습니다. 4. [Tree Filter] 대화 상자에서 다음 정보를 입력합니다. 데이터베이스 엔진마다 대화 상자의 옵션이 다릅니 다. AWS SCT 옵션 작업 [Schema/Database Name] 필터링할 스키마 및 데이터베이스 이름을 선택합니다. 스키마 이름에 "%"를 입력하면 모든 스키마를 선택할 수 있습니다. 객체 이름 객체 이름으로 검색하려면 객체 이름을 선택합니다. [Tree States] 테이블 상태를 선택합니다. 옵션에는 다음이 포함됩니다. [Any] 모든 테이블을 표시합니다. [Converted] 변환된 테이블만 표시합니다. [Not Converted] 변환되지 않은 테이블만 표시합니다. [Has Actions] 대기 중인 작업이 있는 테이블을 표시합니다. 객체 유형 목록 필터링할 수 있는 객체 유형 목록에서 객체를 선택합니다. 객체 유형 목록에 더 많은 객체를 로드하려면 트리 노드를 확장합니다. 16

트리 필터용 파일 목록 가져오기 5. Apply를 선택합니다. [Apply]를 선택한 후 필터 실행 취소 아이콘(필터 아이콘 옆)이 활성화됩니다. 적용 한 필터를 제거하려면 이 아이콘을 사용하십시오. 6. [Close]를 선택하여 대화 상자를 닫습니다. 트리에 표시되는 스키마를 필터링할 경우 스키마를 변환할 때 변환되는 객체가 변경되지 않습니다. 필터는 트리에 표시되는 것만 변경합니다. 트리 필터용 파일 목록 가져오기 트리 필터가 사용할 이름이나 값을 포함하는 파일을 가져올 수 있습니다. 이 파일에서는 다음 규칙이 사용됩 니다. Object는 찾고자 하는 객체의 유형입니다. Database는 이 객체가 존재하는 데이터베이스의 이름입니다. Schema는 이 객체가 존재하는 스키마의 이름입니다. Name은 객체 이름입니다. 가져올 파일은 다음 형식을 가져야 합니다. Object;Database;Schema;Name 이 형식은 Microsoft SQL Server, SQL 데이터 웨어하우스 및 Netezza SQL 언어에 필수입니다. Object;Schema;Name 그 밖의 SQL 언어에는 이 형식을 사용하십시오. 트리 필터용 파일 목록을 가져오려면 1. 기존 AWS SCT 프로젝트를 열고 트리 필터를 적용하려는 데이터베이스에 연결한 다음 필터 아이콘을 선택합니다. 2. [Import File List] 탭을 선택합니다. 3. [Import File]을 선택합니다. 4. 가져올 파일을 선택한 후 [Open]을 선택합니다. 5. [Apply]를 선택한 다음 [Close]를 선택합니다. AWS SCT 트리 보기에서 스키마 숨기기 트리 보기 설정을 사용하면 AWS SCT 트리 보기에서 보려는 스키마와 데이터베이스를 지정할 수 있습니다. 빈 스키마, 빈 데이터베이스, 시스템 데이터베이스, 사용자 정의 데이터베이스 및 스키마를 숨길 수 있습니 다. 트리 보기에서 데이터베이스와 스키마를 숨기려면 1. AWS SCT 프로젝트를 엽니다. 2. 트리 보기에 표시하려는 데이터 스토어에 연결합니다. 3. [Settings], [Global Settings], [Tree View]를 차례로 선택합니다. 17

키보드 바로 가기 4. [Tree View Settings] 섹션에서 다음을 수행합니다. [Hide System Databases/Schemas]에서 이름을 기준으로 시스템 데이터베이스와 스키마를 선택하여 숨깁니다. [Hide User Defined Databases/Schemas]에서 숨기려는 사용자 정의 스키마와 데이터베이스의 이름 을 입력한 다음 [Add]를 선택합니다. 이름은 대/소문자를 구분하지 않습니다. 트리 보기를 기본 설정으로 재설정하려면 [Reset to Default]를 선택합니다. 5. [OK]를 선택합니다. AWS SCT용 바로 가기 키 다음은 AWS SCT에서 사용할 수 있는 바로 가기 키입니다. 키보드 바로 가기 설명 Ctrl+N 새 프로젝트를 생성합니다. Ctrl+O 기존 프로젝트를 엽니다. Ctrl+S 열려 있는 프로젝트를 저장합니다. Ctrl+W 마법사를 사용하여 새 프로젝트를 생성합니다. Ctrl+L 소스 데이터베이스에 연결합니다. Ctrl+R 대상 데이터베이스에 연결합니다. 18

데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성 및 검 토 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서에는 대상 Amazon RDS DB 인스턴스의 엔진으로 자동 변환할 수 없는 스키마에 대한 모든 작업 항목이 요약됩니다. 이 보고서는 또한 대상 DB 인스턴스에 동등한 코드를 작 성하는 데 소요되는 예상 작업량 수치를 포함합니다. 언제라도 다음 절차를 사용하여 프로젝트에서 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성(또는 업데이 트)할 수 있습니다. 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성 및 검토하려면 1. 소스 데이터베이스의 스키마를 표시하는 왼쪽 패널에서 평가 보고서를 생성할 스키마 객체를 선택합니 다. 객체의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 [Create Report]를 선택합니다. 평가 보고서 보기가 열립니다. 2. [Action Items] 탭을 선택합니다. [Action Items] 탭에는 자동으로 변환할 수 없는 스키마를 설명하는 항목의 목록이 표시됩니다. 목록에서 작업 항목 중 하나를 선택합니다. 다음 그림과 같이 AWS SCT는 작업 항목이 적용되는 스키마에서 항목 을 강조 표시합니다. 19

데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 3. [Summary] 탭을 선택합니다. [Summary] 탭에는 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서의 요약 정보가 표시됩니다. 또한 자동 변환 된 항목 수와 자동 변환되지 않은 항목 수가 표시됩니다. 요약 정보에는 대상 DB 인스턴스에 소스 데이 터베이스와 동등한 스키마를 생성하는 데 소요되는 예상 시간도 포함됩니다. [License Evaluation and Cloud Support] 섹션에는 기존의 온프레미스 데이터베이스 스키마를 동일한 엔 진을 실행하는 Amazon RDS DB 인스턴스로 이전하는 데 대한 정보가 포함되어 있습니다. 예를 들어 라 이선스 유형을 변경하려는 경우 이 보고서 섹션이 현재 데이터베이스에서 어떤 기능을 제거해야 할지 보 여줍니다. 다음은 평가 보고서 요약 정보의 예입니다. 20

데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 4. [Summary] 탭을 선택한 후 [Save to PDF]를 선택합니다. 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서가 PDF 파일로 저장됩니다. PDF 파일은 요약 정보 및 작업 항목 정보를 모두 포함합니다. [Save to CSV]를 선택하여 보고서를 CSV(쉼표로 분리된 값) 파일로 저장할 수도 있습니다. CSV 파일은 작업 항목 정보만 포함합니다. 21

SCT 시작 AWS Schema Conversion Tool 시작 AWS Schema Conversion Tool을 시작하려면 다음에 표시된 운영 체제별 지침을 따릅니다. 운영 체제 지침 Fedora Linux 다음 명령을 실행합니다. /opt/awsschemaconversiontool/awsschemaconversiontool Microsoft Windows 애플리케이션 아이콘을 두 번 클릭합니다. Ubuntu Linux 다음 명령을 실행합니다. /opt/awsschemaconversiontool/awsschemaconversiontool 22

프로젝트 생성 AWS Schema Conversion Tool 프로젝트 생성 다음 절차에서는 AWS Schema Conversion Tool 프로젝트를 생성하는 방법을 보여줍니다. 프로젝트를 생성하려면 1. 2. AWS Schema Conversion Tool을 시작합니다. [File] 메뉴에서 [New Project]를 선택합니다. [New Project] 대화 상자가 나타납니다. 3. 다음의 예비 프로젝트 정보를 추가합니다. 이 파라미터의 경우... 수행할 작업 [프로젝트 이름] 컴퓨터에서 로컬로 저장되는 프로젝트의 이름을 입력합니다. 위치 로컬 프로젝트 파일의 위치를 입력합니다. [Transactional Database (OLTP)] 또는 [Data Warehouse (OLAP)] 를 선택합니다. Source DB Engine (OLTP) [Microsoft SQL Server,] [MySQL], [Oracle] 또는 [PostgreSQL]을 선택합니다. (OLAP) [Amazon Redshift], [Greenplum], [Microsoft SQL Server DW], [Netezza], [Oracle DW], [Teradata] 또는 [Vertica]를 선택합니 다. Target DB Engine (OLTP) [Amazon Aurora (MySQL compatible)], [Amazon Aurora (PostgreSQL compatible)], [Amazon RDS for Microsoft SQL Server], [Amazon RDS for MySQL], [Amazon RDS for Oracle] 또 는 [Amazon RDS for PostgreSQL]를 선택합니다. (OLAP) [Amazon Redshift]를 선택합니다. 4. [OK]를 선택하여 AWS SCT 프로젝트를 생성합니다. 스키마 변환 다음 절차를 사용하여 스키마를 변환합니다. 23

스키마 변환 스키마를 변환하려면 1. [View], [Main View]를 차례로 선택합니다. 2. 소스 데이터베이스의 스키마를 표시하는 왼쪽 패널에서 변환할 스키마 객체를 선택합니다. 객체의 컨텍 스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 [Convert schema]를 선택합니다. 3. AWS SCT가 스키마 변환을 완료하면 프로젝트의 오른쪽 창에서 제안된 스키마를 볼 수 있습니다. 이 시점에서는 대상 Amazon RDS DB 인스턴스에 스키마가 적용되지 않습니다. 계획된 스키마는 프로 젝트의 일부입니다. 변환된 스키마 항목을 선택하면 대상 Amazon RDS DB 인스턴스의 하단 가운데에 서 계획된 스키마 명령 창을 볼 수 있습니다. 이 창에서 스키마를 편집할 수 있습니다. 편집된 스키마는 프로젝트의 일부로 저장되다가 사용자가 변환 된 스키마를 적용하기로 선택하면 대상 DB 인스턴스에 기록됩니다. 24

변환된 스키마를 대상 DB 인스턴스에 적용 변환된 스키마를 대상 DB 인스턴스에 적용 변환된 데이터베이스 스키마를 대상 Amazon RDS DB 인스턴스에 적용할 수 있습니다. 스키마가 대상 DB 인스턴스에 적용된 후, 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서의 작업 항목을 기반으로 스키마를 업데이트 할 수 있습니다. Warning 이 절차는 기존의 대상 스키마를 덮어씁니다. 의도치 않게 스키마를 덮어쓰지 않도록 주의하십시오. 대상 DB 인스턴스에서 이미 수정한 스키마를 덮어써 변경 사항이 손실되지 않도록 주의해야 합니 다. 변환된 데이터베이스 스키마를 대상 Amazon RDS DB 인스턴스에 적용하려면 1. 대상 DB 인스턴스의 계획된 스키마가 표시되는 프로젝트의 오른쪽 창에서 스키마 요소를 선택합니다. 2. 스키마 요소의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 [Apply to database]를 선택합니다. 25

변환된 스키마를 대상 DB 인스턴스에 적용 변환된 스키마가 대상 DB 인스턴스에 적용됩니다. 26

AWS Schema Conversion Tool 시작 하기 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)을 사용하여 원본 데이터베이스 스키마를 Amazon Web Services(AWS)에서 호스팅되는 데이터베이스의 스키마로 변환할 수 있습니다. AWS SCT 애플리케이션에 서는 프로젝트 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다. 사용자가 AWS SCT에서 하는 작업은 거의 모두 다음 절차로 시작됩니다. 1. AWS SCT를 설치합니다. 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT) 설치, 확인 및 업데이 트 (p. 4) 단원을 참조하십시오. 2. 데이터를 데이터 웨어하우스에서 Amazon RedShift로 마이그레이션하고 싶다면 데이터 추출 에이전트를 설치합니다. 자세한 내용은 데이터 추출 에이전트 사용 (p. 108) 단원을 참조하십시오. 3. 4. 5. 6. Amazon Snowball 또는 Amazon S3를 사용하여 데이터를 AWS로 마이그레이션하고 싶거나 AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용 중이라면 복제 에이전트를 설치합니다. 자세한 내용은 AWS Database Migration Service에서 AWS Schema Conversion Tool 사용 (p. 107) 단원을 참조하십 시오. AWS SCT의 사용자 인터페이스를 숙지하십시오. 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT) 사용자 인터페이스 사용 (p. 11) 단원을 참조하십시오. AWS SCT 프로젝트를 생성합니다. 원본 및 대상 데이터베이스에 연결합니다. 원본 데이터베이스에 연결 하는 작업에 대한 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool용 원본 데이터베이스 (p. 28) 단원을 참조하십시오. 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 실행한 후 검토합니다. 평가 보고서에 대한 자세한 내용은 데 이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성 및 검토 (p. 19) 단원을 참조하십시오. 원본 데이터베이스 스키마를 변환합니다. 변환되지 않는 항목은 어떻게 할 것인지, 특정 방식으로 변환 해야 하는 항목을 어떻게 매핑할 것인지 등 변환과 관련해 유념해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 원본 스키마 변환에 대한 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 데이터베이스 스키마 변 환 (p. 68) 단원을 참조하십시오. 데이터 웨어하우스 스키마를 변환하는 경우에도 변환하기 전에 고려해야 할 사항이 있습니다. 자세한 내 용은 AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 데이터 웨어하우스 스키마를 Amazon Redshift로 변 환 (p. 86) 단원을 참조하십시오. 7. 스키마 변환을 대상에 적용. 원본 스키마 변환 적용에 대한 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT) 사용자 인터페이스 사용 (p. 11) 단원을 참조하십시오. 8. 또한 SQL 저장 프로시저 및 기타 애플리케이션 코드를 변환하는 데 AWS SCT를 사용할 수 있습니다. 자 세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 애플리케이션 SQL 변환 (p. 132) 단원을 참조 하십시오. 또한 AWS SCT를 사용하여 데이터를 원본 데이터베이스에서 Amazon 관리형 데이터베이스로 마이그레이 션할 수 있습니다. 자세한 내용은 27

Oracle을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 AWS Schema Conversion Tool용 원 본 데이터베이스 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)에서는 다음 원본 데이터베이스 스키마를 대상 데이터베이스로 변환할 수 있습니다. 필요한 권한에 대한 정보, 연결 정보, AWS SCT에서 대상 데이터베이스 용도로 변환할 수 있는 것에 대한 정보 등은 아래 링크를 선택하면 확인하실 수 있습니다. 항목 Oracle을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 28) Microsoft SQL Server를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 36) MySQL을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 44) PostgreSQL을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 46) Db2 LUW를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 48) Amazon RedShift를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 52) Oracle DW를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 54) Teradata를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 57) Netezza를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 60) Greenplum을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 62) Vertica를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 63) Microsoft SQL Server DW를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 (p. 65) Oracle을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 항목 Oracle을 원본 데이터베이스로 사용할 때 필요한 권한 (p. 29) 원본 데이터베이스인 Oracle에 연결 (p. 29) Oracle 데이터베이스를 PostgreSQL용 Amazon RDS 또는 Amazon Aurora(PostgreSQL)로 변 환 (p. 32) Oracle Database를 Amazon RDS for MySQL 또는 Amazon Aurora(MySQL)로 변환 (p. 34) Oracle에서 Amazon RDS for Oracle로 변환 (p. 35) AWS SCT를 사용하여 데이터를 Oracle에서 다음 대상으로 변환할 수 있습니다. MySQL용 Amazon RDS Amazon Aurora(MySQL) PostgreSQL용 Amazon RDS 28

원본인 Oracle에 필요한 권한 Amazon Aurora(PostgreSQL) Oracle용 Amazon RDS 원본이 Oracle 데이터베이스인 경우 설명을 PostgreSQL 데이터베이스와 같은 적절한 형식으로 변환할 수 있습니다. AWS SCT에서는 테이블, 보기 및 열에 관한 설명을 변환할 수 있습니다. 설명에는 아포스트로피 가 포함될 수 있으며, AWS SCT에서는 문자열 리터럴에서와 마찬가지로 SQL 문을 변환할 때 아포스트로피 를 두 개 사용합니다. Oracle에서 Oracle용 Amazon RDS로 변환하는 경우 DB Links를 지원합니다. 데이터베이스 링크는 특정 데 이터베이스 내 스키마 객체로서, 사용자는 이 객체를 통해 다른 데이터베이스에 있는 객체에 액세스할 수 있 습니다. 다른 데이터베이스가 Oracle 데이터베이스이어야 할 필요는 없습니다. 하지만 Oracle 데이터베이스 가 아닌 데이터베이스에 액세스하려면 Oracle Heterogeneous Services를 사용해야 합니다. 데이터베이스 링크를 생성하면 이 링크를 SQL 문에서 사용하여 다른 데이터베이스에 있는 테이블, 보기 및 PL/SQL 객체를 참조할 수 있습니다. 데이터베이스 링크를 사용하려면 테이블, 보기 또는 PL/SQL 객체 이름 에 @dblink를 붙입니다. SELECT 문을 사용해 다른 데이터베이스에 있는 테이블 또는 보기를 쿼리할 수 있 습니다. Oracle 데이터베이스 링크를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Oracle 설명서를 참조하십시오. Amazon RDS에서 데이터베이스 링크를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon RDS 설명서를 참조 하십시오. Oracle을 원본 데이터베이스로 사용할 때 필요한 권한 Oracle이 원본일 경우 필요한 권한은 다음과 같습니다. CONNECT SELECT_CATALOG_ROLE SELECT ANY DICTIONARY 원본 데이터베이스인 Oracle에 연결 다음 절차를 통해 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)을 사용하여 Oracle 소스 데이터베이스에 연결 합니다. Oracle 소스 데이터베이스에 연결하려면 1. AWS Schema Conversion Tool에서 [Connect to Oracle]을 선택합니다. [Connect to Oracle] 대화 상자가 나타납니다. 29

원본인 Oracle에 연결 2. Oracle 소스 데이터베이스 연결 정보를 제공합니다. 다음 표의 지침을 사용하십시오. 이 파라미터의 경우... 수행할 작업 Type 데이터베이스 연결 유형을 선택합니다. 유형에 따라 다음의 추가 정보를 제공합니다. SID Server name: 소스 데이터베이스 서버의 DNS 이름 또는 IP 주 소입니다. Server port: 소스 데이터베이스 서버에 연결하는 데 사용되는 포트입니다. Oracle SID: Oracle System ID(SID)입니다. Oracle SID를 확인 하려면 Oracle 데이터베이스에 다음 쿼리를 제출합니다. SELECT sys_context('userenv','instance_name') AS SID FROM dual; Service Name Server name: 소스 데이터베이스 서버의 DNS 이름 또는 IP 주 소입니다. Server port: 소스 데이터베이스 서버에 연결하는 데 사용되는 포트입니다. Service Name: 연결할 Oracle 서비스의 이름입니다. TNS Alias TNS file path: TNS(Transparent Network Substrate) 이름 연결 정보가 저장된 파일의 경로입니다. TNS file path: 소스 데이터베이스에 연결하는 데 사용할 이 파 일의 TNS 별칭입니다. TNS Connect Identifier TNS identifier: 등록된 TNS 연결 정보의 식별자입니다. 30

원본인 Oracle에 연결 이 파라미터의 경우... 수행할 작업 User name 및 Password 소스 데이터베이스 서버에 연결할 사용자 이름 및 암호를 입력합니 다. Oracle 데이터베이스에 처음으로 연결할 때는 Oracle Driver 파일(ojdbc7.jar)의 경로를 입력해야 합니다. 이 파일은 http:// www.oracle.com/technetwork/database/features/jdbc/ index-091264.html에서 다운로드하실 수 있습니다. 다운로드를 완 료하려면 무료 Oracle Technical Network 웹 사이트에서 등록하 셔야 합니다. 나중에 AWS SCT에서는 선택한 드라이버를 사용하 여 Oracle 데이터베이스에 연결합니다. 드라이버 경로는 [Global Settings]에서 [Drivers] 탭을 사용하여 수정할 수 있습니다. Note AWS SCT는 사용자가 프로젝트를 생성하거나 프로젝 트에서 [Connect to source] 옵션을 선택할 때만 이 암 호를 사용하여 소스 데이터베이스에 연결합니다(여기서 source는 사용자의 소스 데이터베이스). 소스 데이터베 이스의 암호가 노출될 위험을 방지하기 위해 AWS SCT는 암호를 저장하지 않습니다. AWS SCT 프로젝트를 닫았다 다시 열 경우 필요에 따라 소스 데이터베이스에 연결하기 위한 암호를 입력하라는 메시지가 표시됩니다. Use SSL SSL을 사용하여 데이터베이스에 연결하려면 이 옵션을 선택합니 다. [SSL] 탭에서 다음 추가 정보를 적절히 제공합니다. [SSL Authentication]: 연결에 사용자 이름 및 암호 대신 인증서에 의한 SSL 인증을 사용하려면 이 옵션을 선택합니다. Trust Store: 인증서가 있는 트러스트 스토어의 위치입니다. Trust Store Password: 트러스트 스토어의 암호입니다. Key Store: 프라이빗 키 및 인증서가 보관되는 키 스토어의 위치 입니다. 이 값은 [SSL Authentication]을 선택한 경우 필수이고, 그렇지 않은 경우 선택입니다. Trust Store Password: 키 스토어의 암호입니다. 이 값은 [SSL Authentication]을 선택한 경우 필수이고, 그렇지 않은 경우 선택 입니다. [Store Password] AWS SCT는 SSL 인증서와 데이터베이스 암호를 저장할 안전한 볼 트를 생성합니다. 이 옵션을 활성화하면 데이터베이스 암호를 저장 하고 암호 입력 없이 빠르게 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. Oracle Driver Path 소스 데이터베이스에 연결할 때 사용할 드라이버의 경로를 입력합 니다. 자세한 내용은 필요한 데이터베이스 드라이버 설치 (p. 8) 단 원을 참조하십시오. 드라이버 경로를 전역 프로젝트 설정에 저장할 경우 드라이버 경로 가 연결 대화 상자에 표시되지 않습니다. 자세한 내용은 전역 설정 에 드라이버 경로 저장 (p. 9) 단원을 참조하십시오. 3. [Test Connection]을 선택하여 소스 데이터베이스에 성공적으로 연결할 수 있는지 확인합니다. 4. [OK]를 선택하여 소스 데이터베이스에 연결합니다. 31

Oracle에서 PostgreSQL Oracle 데이터베이스를 PostgreSQL용 Amazon RDS 또는 Amazon Aurora(PostgreSQL)로 변환 AWS SCT에서는 SQL*Plus 파일을 PSQL로 변환할 수 있습니다. 평가 보고서에서는 AWS SCT에서 SQL*Plus 파일을 PSQL로 어떻게 변경하였는지 보여줍니다. SQL*Plus 파일을 PSQL로 변환하려면 AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 애플리케이션 SQL 변환 (p. 132) 단원을 참조하십시오. 이 섹션은 다음 주제를 포함합니다. 항목 Oracle을 PostgreSQL로 마이그레이션하기 위한 동적 SQL 변환 (p. 32) Oracle 파티션을 PostgreSQL 버전 10 파티션으로 변환 (p. 33) Oracle 시스템 객체를 PostgreSQL로 변환할 때 AWS SCT에서 변환하는 것은 다음과 같습니다. Oracle 시스템 객체 설명 변환된 PostgreSQL 객 체 V$VERSION Oracle 데이터베이스에 있는 핵심 라이브러리 구성 요소 의 버전 번호 표시 aws_oracle_ext.v $version V$INSTANCE 현재 인스턴스의 상태를 나타내는 보기 aws_oracle_ext.v $instance AWS SCT가 스키마 객체와 저장된 데이터를 마이그레이션한 후, 소스 데이터베이스의 워크플로를 대상으로 재지정할 수 있습니다. 대부분의 경우 워크플로는 대상 데이터베이스에 쓰는 데이터의 기본 키와 고유 키 등 과 같은 무결성 제약을 유지하기 위해 데이터베이스 시퀀스에서 생성한 고유한 번호를 사용합니다. 즉, 마그 레이션되는 시퀀스의 새 값과 마이그레이션 전에 생성된 값이 겹치지 않습니다. Oracle to PostgreSQL 마이그레이션 프로젝트의 경우 값이 겹치지 않게 할 수 있습니다. 이렇게 하려면 프로 젝트 설정의 변환 설정 탭에서 Populate converted sequences with the last values generated on the source side(변환된 시퀀스를 소스에서 생성된 마지막 값으로 채우기) 옵션을 선택합니다. Oracle을 PostgreSQL로 마이그레이션하기 위한 동적 SQL 변환 동적 SQL은 PL/SQL 코드 내의 데이터 정의 언어(DDL) 문을 실행하는 데 사용할 수 있는 프로그래밍 기법 입니다. 또한 개발 단계 동안 정확한 텍스트나 객체 식별자를 모를 때는 런타임 시 동적 SQL을 사용하여 SQL 문을 생성 및 실행할 수도 있습니다. AWS SCT는 Oracle 데이터베이스에서 사용된 동적 SQL 문을 PostgreSQL의 아날로그 문으로 변환할 수 있습니다. Oracle의 동적 SQL을 PostgreSQL SQL로 변환하려면 1. Oracle을 PostgreSQL로 마이그레이션하는 프로젝트를 생성합니다. 2. 소스 및 대상 데이터베이스에 연결합니다. 3. Oracle 소스 트리 보기에서 저장된 절차를 선택합니다. 절차는 DBMS_SQL Oracle 패키지에 대한 참조 를 포함하고 있거나 EXECUTE IMMEDIATE 문을 가지고 있어야 합니다. 4. [Actions]에서 [Convert Schema]를 선택하고 객체가 존재할 경우 객체를 바꾼다는 데 동의합니다. 아래 스크린샷을 보면 Oracle 절차 아래에 변환된 절차가 나와 있습니다. 32

Oracle에서 PostgreSQL Oracle 파티션을 PostgreSQL 버전 10 파티션으로 변환 PostgreSQL 버전 10 이상에서는 테이블을 파티션이라는 부분으로 나누는 방법을 지정할 수 있습니다. 분할 된 테이블을 파티션 테이블이라고 합니다. 테이블 사양에는 파티션 방법과, 파티션 키로 사용된 열 또는 표현 식의 목록이 포함됩니다. 파티션 테이블에 삽입된 모든 행은 파티션 키의 값에 따라 파티션 중 하나로 라우팅됩니다. 각 파티션에는 해 당 파티션 바운드에서 정의한 하위 데이터 집합이 있습니다. 현재 지원되는 파티셔닝 방법에는 범위와 목록 이 있습니다. 범위 파티셔닝에서는 각 파티션이 키 범위로 할당됩니다. 목록 파티셔닝에서는 각 파티션이 키 목록으로 할당됩니다. AWS SCT는 Oracle 데이터베이스에서 PostgreSQL 데이터베이스로 변환할 때 파티션 및 하위 파티션을 에 뮬레이션할 수 있습니다. Oracle 하위 파티션은 상위 범위 표현식으로 테이블을 갖는 PostgreSQL 파티션으 로 변환됩니다. 테이블은 원래 Oracle 하위 파티션의 범위 표현식을 통해 분할됩니다. 현재 AWS SCT는 다음과 같은 파티셔닝 시나리오를 지원합니다. Range List 범위-범위 목록-목록 범위-목록 목록-범위 33

Oracle에서 MySQL로 다음 시나리오는 현재 지원되지 않습니다. Hash 범위-해시 목록-해시 간격 참조 시스템 PostgreSQL 버전 10으로의 파티션 변환과 관련하여 몇 가지 알려진 문제는 다음과 같습니다. null이 아닌 열만 열로 분할할 수 있습니다. DEFAULT는 파티션 값에 사용할 수 없습니다. TIMESTAMP 기반의 파티션은 지원되지 않습니다. 해시 함수 기반의 파티션은 지원되지 않습니다. 파티션으로 분할된 테이블의 열을 업데이트할 수 없습니다. 값을 업데이트하면 값이 다른 파티션으로 이동 할 수 있기 때문입니다. AWS SCT는 파티션된 테이블의 열에 대해 삭제와 삽입만 지원합니다. 외래 키는 파티션 테이블로 이동할 수도 파티션 테이블에서 가져올 수도 없습니다. Oracle Database를 Amazon RDS for MySQL 또는 Amazon Aurora(MySQL)로 변환 SQL Server 스키마를 ToPostgreSQL로 마이그레이션할 경우 몇 가지 사항을 고려해야 합니다. GOTO 문과 레이블을 사용하여 문 실행 순서를 변경할 수 있습니다. GOTO 문 뒤에 오는 Transact-SQL 문 은 건너뛰며 프로세스는 레이블에서 계속됩니다. GOTO 문과 레이블은 프로시저, 배치(batch), 문 블록 내 어디든 사용할 수 있습니다. GOTO 문은 중첩될 수 있습니다. MySQL은 GOTO 문을 사용하지 않습니다. AWS SCT는 GOTO 문을 포함하는 코드를 변환할 때 BEGIN END 문 또는 LOOP END LOOP 문을 사용하도록 변환합니다. 다음 표에는 AWS SCT가 GOTO 문을 어 떻게 변환하는지에 대한 예가 나와 있습니다. Oracle 문 MySQL 문 BEGIN statement1; GOTO label1; statement2; label1: Statement3; END BEGIN label1: BEGIN statement1; LEAVE label1; statement2; END; Statement3; END BEGIN statement1; BEGIN statement1; 34

Oracle에서 Amazon RDS Oracle로 Oracle 문 MySQL 문 label1: statement2; GOTO label1; statement3; statement4; label1: LOOP statement2; ITERATE label1; LEAVE label1; END LOOP; statement3; statement4; END END BEGIN statement1; label1: statement2; statement3; statement4; END BEGIN statement1; label1: BEGIN statement2; statement3; statement4; END; END Oracle에서 Amazon RDS for Oracle로 변환 Oracle 스키마와 코드를 Amazon RDS for Oracle로 마이그레이션할 경우 몇 가지 사항을 고려해야 합니다. AWS SCT가 객체 트리에 디렉터리 객체를 추가할 수 있습니다. 디렉터리 객체는 서버 파일 시스템의 물리적 디렉터리를 나타내는 논리적 구조입니다. DBMS_LOB, UTL_FILE, DBMS_FILE_TRANSFER, DATAPUMP 유틸리티 등과 같은 패키지를 통해 디렉터리 객체를 사용할 수 있습니다. AWS SCT는 Oracle 테이블스페이스를 Amazon RDS for Oracle DB 인스턴스로 변환하는 것을 지원합니 다. Oracle은 데이터를 테이블스페이스에 논리적으로 저장하고, 해당 테이블스페이스와 연결된 데이터 파 일에 물리적으로 저장합니다. Oracle에서는 데이터 파일 이름을 사용하여 테이블스페이스를 만들 수 있습 니다. Amazon RDS는 데이터 파일, 로그 파일 및 제어 파일에 대해서만 Oracle Managed Files(OMF) 기능 을 지원합니다. AWS SCT는 필요한 데이터 파일을 변환 과정에서 생성합니다. AWS SCT는 서버 수준 역할과 권한을 변환할 수 있습니다. Oracle 데이터베이스 엔진에는 역할 기반 보안 이 사용됩니다. 역할이란 사용자에 대해 부여하거나 취소할 수 있는 권한 모음입니다. Amazon RDS의 사 전 정의된 역할인 DBA는 일반적으로 Oracle 데이터베이스 엔진에 대한 모든 관리 권한을 허용합니다. 다 음 권한은 Oracle 엔진을 사용하는 Amazon DB 인스턴스에서 DBA 역할에 사용할 수 없습니다. 데이터베이스 변경 시스템 변경 디렉터리 생성 권한 부여 역할 부여 외부 작업 생성 다른 모든 권한을 Oracle RDS 사용자 역할에 부여할 수 있습니다. 35

Microsoft SQL Server를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 Microsoft SQL Server를 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 AWS SCT를 사용하여 SQL Server의 스키마 및 애플리케이션 코드를 다음 대상으로 변환할 수 있습니다. MySQL용 Amazon RDS Amazon Aurora(MySQL) PostgreSQL용 Amazon RDS Amazon Aurora(PostgreSQL) SQL Server용 Amazon RDS 다음은 SQL Server를 AWS SCT용 원본으로 사용할 때 고려해야 할 몇 가지 사항입니다. Amazon RDS는 연결된 서버를 제한적으로 지원합니다. 연결된 서버를 사용하는 SQL Server 애플리케이 션 코드를 변환할 때 AWS SCT에서는 애플리케이션 코드를 변환하지만, 사용자는 이 변환된 코드를 실행 하기 전에 먼저 연결 서버를 사용하는 객체의 동작을 검토해야 합니다. PATINDEX에서는 유효한 모든 텍스트 및 문자 데이터 형식의 지정된 표현식에서 패턴이 처음으 로 발생하는 시작 위치를 반환하거나, 패턴을 찾을 수 없는 경우 0을 반환합니다. SQL Server에서 PostgreSQL용 Amazon RDS로 변환할 때 AWS SCT에서는 PATINDEX를 사용하는 애플리케이션 코드를 aws_sqlserver_ext.patindex(<패턴 문자>, <가변 표현식 문자>)로 대치합니다. SQL Server에서 PostgreSQL로 변환할 때 AWS SCT에서는 SQL Server 시스템 객체를 PostgreSQL의 인식 가능한 객체로 변환합니다. 다음 표에서는 시스템 객체가 변환되는 방식을 보여줍니다. >MS SQL Server 사용 사례 PostgreSQL 대체 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_COLUMNS AWS_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 36

원본: Microsoft SQL Server >MS SQL Server 사용 사례 PostgreSQL 대체 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.SCHEMATA AWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_SCHEMATA INFORMATION_SCHEMA.VIEWS AWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_VIEWS INFORMATION_SCHEMA.TABLES AWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_TABLES INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS AWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_COLUMNS INFORMATION_SCHEMA.CHECK_CONSTRAINTS AWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_CHECK_CONSTRAINTS INFORMATION_SCHEMA.REFERENTIAL_CONSTRAINTS AWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_REFERENTIAL_CONSTRAINTS INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS AWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_TABLE_CONSTRAINTS INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE AWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_KEY_COLUMN_USAGE INFORMATION_SCHEMA.CONSTRAINT_TABLE_USAGE AWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_CONSTRAINT_TABLE_USAGE INFORMATION_SCHEMA.CONSTRAINT_COLUMN_USAGE AWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_CONSTRAINT_COLUMN_USAGE INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES AWS_SQLSERVER_EXT.INFORMATION_SCHEMA_ROUTINES SYS.SYSPROCESSES AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_SYSPROCESSES sys.system_objects AWS_SQLSERVER_EXT.SYS_SYSTEM_OBJECTS Microsoft SQL Server를 원본으로 사용할 때 필요한 권 한 Microsoft SQL Server가 원본일 경우 필요한 권한은 다음과 같습니다. VIEW DEFINITION VIEW DATABASE STATE 스키마를 변환 중인 각 데이터베이스에 대해 부여를 반복하십시오. Microsoft SQL Server를 원본으로 사용할 때 Windows 인증 사용 애플리케이션에서 Windows 기반 인트라넷을 실행하는 경우 데이터베이스 액세스에 대해 Windows 인증을 사용할 수 있습니다. Windows 인증에서는 운영 체제 스레드에 설정된 현재 Windows 자격 증명을 사용하여 SQL Server 데이터베이스에 액세스합니다. 그다음에는 Windows 자격 증명을 SQL Server 데이터베이스 및 권한에 매핑할 수 있습니다. Windows 인증을 사용하여 SQL Server에 연결하려면 애플리케이션에서 사용 중 37

원본: Microsoft SQL Server에서 Windows 인증 인 Windows 자격 증명을 지정해야 합니다. 또한 Windows 자격 증명에 SQL Server 데이터베이스 액세스 권 한을 부여해야 합니다. SQL Server에는 두 가지 액세스 모드, 즉 Windows 인증 및 혼합 모드가 있습니다. Windows 인증 모드를 통 해 Windows 인증을 활성화하고 SQL Server 인증을 비활성화할 수 있습니다. 혼합 모드를 통해 Windows 인 증과 SQL Server 인증을 모두 활성화할 수 있습니다. Windows 인증은 항상 사용 가능하며 비활성화할 수 없 습니다. Windows 인증에 대한 자세한 내용은 Microsoft Windows 설명서를 참조하십시오. 다음은 TEST_DB에 사용자를 생성하는 것을 보여주는 예입니다. USE [TEST_DB] CREATE USER [TestUser] FOR LOGIN [TestDomain\TestUser] GRANT VIEW DEFINITION TO [TestUser] GRANT VIEW DATABASE STATE TO [TestUser] JDBC 연결에서 Windows 인증 사용 JDBC 드라이버에서는 드라이버가 Windows 이외의 운영 체제에서 사용되는 경우 Windows 인증을 지원하 지 않습니다. Windows 이외의 운영 체제에서 SQL Server에 연결할 때 사용자 이름 및 암호와 같은 Windows 인증 자격 증명. 이러한 경우 애플리케이션에서는 그 대신에 SQL Server 인증을 사용해야 합니다. JDBC 연결 문자열에서 integratedsecurity라는 파라미터는 Windows 인증을 사용해 연결하도록 지정 해야 합니다. JDBC 드라이버에서는 integratedsecurity 연결 문자열 파라미터를 통해 Windows 운영 체제 상에서 통합 Windows 인증 기능을 지원합니다. 통합 인증을 사용하려면 1. JDBC 드라이버를 설치합니다. 2. sqljdbc_auth.dll 파일을 JDBC 드라이버가 설치된 컴퓨터의 Windows 시스템 경로에 있는 디렉터 리로 복사합니다. sqljdbc_auth.dll 파일은 다음 위치에 설치됩니다. <설치 디렉터리>\sqljdbc_<버전>\<언어>\auth\ Windows 인증을 사용하여 SQL Server 데이터베이스에 연결을 시도하는 경우 "이 드라이버는 통합 인증에 맞게 구성되지 않았습니다(This driver is not configured for integrated authentication)"라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 문제는 다음 작업을 수행하면 해결할 수 있습니다. 다음과 같이 JDBC 설치 경로를 가리키는 두 가지 변수를 선언해야 합니다. -변수 이름: SQLJDBC_HOME; 변수 값: D:\lib\JDBC4.1\enu (sqljdbc4.jar가 있는 위치); -변수 이름: SQLJDBC_AUTH_HOME; 변수 값: D\lib\JDBC4.1\enu\auth\x86(32비트 OS를 실행 중인 경우) 또는 D\lib\JDBC4.1\enu\auth\x64(64비트 OS를 실행 중인 경우). 이곳에 sqljdbc_auth.dll이 있습니다. JDK/JRE가 실행 중인 폴더에 sqljdbc_auth.dll을 복사해야 합니다. lib 폴더, bin 폴더 등에 복사할 수 있습 니다. 저는 다음 폴더에 복사하였습니다. [JDK_INSTALLED_PATH]\bin; [JDK_INSTALLED_PATH]\jre\bin; [JDK_INSTALLED_PATH]\jre\lib; [JDK_INSTALLED_PATH]\lib; jdbc 라이브러리 폴더에 SQLJDBC4.jar만 있어야 합니다. 이 폴더에서 다른 sqljdbc*.jar 파일을 제거 (또는 다른 폴더로 복사)하십시오. 드라이버를 프로그램의 일부로 추가하는 경우 사용할 드라이버로 SQLJDBC4.jar만 추가하시기 바랍니다. 38

원본인 SQL Server에 연결 애플리케이션의 해당 폴더에 sqljdbc_auth.dll 파일을 복사합니다. Note 32비트 Java 가상 머신(JVM)을 실행 중이라면 운영 체제가 x64 버전이라 하더라도 x86에 있는 sqljdbc_auth.dll 파일을 사용하십시오. x64 프로세서에서 64비트 JVM을 실행 중이라면 x64 폴더에 있는 sqljdbc_auth.dll 파일을 사용하십시오. SQL Server 데이터베이스에 연결할 때는 [Authentication] 옵션에서 [Windows Authentication] 또는 [SQL Server Authentication]을 선택할 수 있습니다. 원본인 SQL Server에 연결 다음 절차를 통해 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)을 사용하여 Microsoft SQL Server 소스 데이터 베이스에 연결합니다. Microsoft SQL Server 소스 데이터베이스에 연결하려면 1. AWS Schema Conversion Tool에서 [Connect to Microsoft SQL Server]를 선택합니다. [Connect to Microsoft SQL Server] 대화 상자가 나타납니다. 2. Microsoft SQL Server 소스 데이터베이스 연결 정보를 제공합니다. 다음 표의 지침을 사용하십시오. 이 파라미터의 경우... 수행할 작업 [Server name] 소스 데이터베이스 서버의 DNS(Domain Name Service) 이름 또는 IP 주소를 입력합니다. 39

SQL Server에서 MySQL로 이 파라미터의 경우... 수행할 작업 [Server port] 소스 데이터베이스 서버에 연결하는 데 사용되는 포트를 입력합니 다. Instance name SQL Server 데이터베이스의 인스턴스 이름을 입력합니다. 인스 턴스 이름을 확인하려면 SQL Server 데이터베이스에서 SELECT @@servername; 쿼리를 실행합니다. User name 및 Password 소스 데이터베이스 서버에 연결할 사용자 이름 및 암호를 입력합니 다. Note AWS SCT는 사용자가 프로젝트를 생성하거나 프로젝 트에서 [Connect to source] 옵션을 선택할 때만 이 암 호를 사용하여 소스 데이터베이스에 연결합니다(여기서 source는 사용자의 소스 데이터베이스). 소스 데이터베 이스의 암호가 노출될 위험을 방지하기 위해 AWS SCT는 암호를 저장하지 않습니다. AWS SCT 프로젝트를 닫았다 다시 열 경우 필요에 따라 소스 데이터베이스에 연결하기 위한 암호를 입력하라는 메시지가 표시됩니다. Use SSL Secure Sockets Layer(SSL)를 사용하여 데이터베이스에 연결하려 면 이 옵션을 선택합니다. [SSL] 탭에서 다음 추가 정보를 적절히 제공합니다. Trust Server Certificate: 서버 인증서를 신뢰하려면 이 옵션을 선 택합니다. Trust Store: 인증서가 있는 트러스트 스토어의 위치입니다. Trust Store Password: 트러스트 스토어의 암호입니다. [Store Password] AWS SCT는 SSL 인증서와 데이터베이스 암호를 저장할 안전한 볼 트를 생성합니다. 이 옵션을 활성화하면 데이터베이스 암호를 저장 하고 암호 입력 없이 빠르게 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. Sql Server Driver Path 소스 데이터베이스에 연결할 때 사용할 드라이버의 경로를 입력합 니다. 자세한 내용은 필요한 데이터베이스 드라이버 설치 (p. 8) 단 원을 참조하십시오. 드라이버 경로를 전역 프로젝트 설정에 저장할 경우 드라이버 경로 가 연결 대화 상자에 표시되지 않습니다. 자세한 내용은 전역 설정 에 드라이버 경로 저장 (p. 9) 단원을 참조하십시오. 3. [Test Connection]을 선택하여 소스 데이터베이스에 성공적으로 연결할 수 있는지 확인합니다. 4. [OK]를 선택하여 소스 데이터베이스에 연결합니다. SQL Server 스키마를 MySQL로 변환 SQL Server 스키마를 MySQL로 마이그레이션할 경우 몇 가지 사항을 고려해야 합니다. MySQL은 MERGE 문을 지원하지 않습니다. 하지만 AWS SCT는 변환 과정에서 INSERT ON DUPLICATE KEY 절과 UPDATE FROM 및 DELETE FROM 문을 사용하여 MERGE 문을 에뮬레이션할 수 있습니다. INSERT ON DUPLICATE KEY를 사용하여 올바르게 에뮬레이션하려면 대상 MySQL 데이터베이스에 고 유한 제약 또는 기본 키가 있어야 합니다. 40

SQL Server에서 MySQL로 GOTO 문과 레이블을 사용하여 문 실행 순서를 변경할 수 있습니다. GOTO 문 뒤에 오는 Transact-SQL 문 은 건너뛰며 프로세스는 레이블에서 계속됩니다. GOTO 문과 레이블은 프로시저, 배치(batch), 문 블록 내 어디든 사용할 수 있습니다. GOTO 문은 중첩될 수 있습니다. MySQL은 GOTO 문을 사용하지 않습니다. AWS SCT는 GOTO 문을 포함하는 코드를 변환할 때 BEGIN END 문 또는 LOOP END LOOP 문을 사용하도록 변환합니다. 다음 표에는 AWS SCT가 GOTO 문을 어 떻게 변환하는지에 대한 예가 나와 있습니다. SQL Server 문 MySQL 문 BEGIN statement1; GOTO label1; statement2; label1: Statement3; END BEGIN label1: BEGIN 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 41

SQL Server에서 PostgreSQL로 SQL Server에서 PostgreSQL로 변환 SQL Server 스키마를 ToPostgreSQL로 마이그레이션할 경우 몇 가지 사항을 고려해야 합니다. PostgreSQL에서 스키마에 있는 모든 객체의 이름은 인덱스를 포함하여 고유해야 합니다. 인덱스 이름은 기본 테이블 스키마에서 고유해야 합니다. SQL Server에서 인덱스 이름은 여러 테이블에 대해 동일해도 됩니다. 인덱스 이름의 고유성을 보장하기 위해 AWS SCT는 인덱스 이름이 고유하지 않을 경우 고유한 인덱스 이 름을 생성하는 옵션을 제공합니다. 이렇게 하려면 프로젝트 속성에서 Generate unique index names(고 유한 인덱스 이름 생성) 옵션을 선택합니다. 기본적으로 이 옵션은 활성화됩니다. 이 옵션을 활성화하면 IX_table_name_index_name 형식을 사용하여 고유한 인덱스 이름이 생성됩니다. 이 옵션을 비활성화하면 인덱스 이름이 변경되지 않습니다. GOTO 문과 레이블을 사용하여 문 실행 순서를 변경할 수 있습니다. GOTO 문 뒤에 오는 Transact-SQL 문 은 건너뛰며 프로세스는 레이블에서 계속됩니다. GOTO 문과 레이블은 프로시저, 배치(batch), 문 블록 내 어디든 사용할 수 있습니다. GOTO 문은 중첩될 수 있습니다. PostgreSQL은 GOTO 문을 사용하지 않습니다. AWS SCT는 GOTO 문을 포함하는 코드를 변환할 때 BEGIN END 문 또는 LOOP END LOOP 문을 사용하도록 변환합니다. 다음 표에는 AWS SCT가 GOTO 문을 어떻게 변환하는지에 대한 예가 나와 있습니다. SQL Server 문 PostgreSQL 문 BEGIN statement1; GOTO label1; statement2; label1: Statement3; END BEGIN label1: BEGIN statement1; EXIT label1; statement2; END; Statement3; END BEGIN statement1; label1: statement2; GOTO label1; statement3; statement4; END BEGIN statement1; label1: LOOP statement2; CONTINUE label1; EXIT label1; END LOOP; statement3; statement4; END BEGIN statement1; BEGIN statement1; 42

SQL Server를 Amazon RDS for SQL Server로 SQL Server 문 PostgreSQL 문 label1: statement2; statement3; statement4; label1: BEGIN statement2; statement3; statement4; END; END END AWS SCT는 Amazon RDS로 마이그레이션할 때 객체 트리에 데이터베이스 트리거를 추가할 수 있습니 다. AWS SCT는 Amazon RDS로 마이그레이션할 때 객체 트리에 서버 수준 트리거를 추가할 수 있습니다. AWS SCT는 Amazon RDS로 마이그레이션할 때 객체 트리에 연결된 서버를 추가할 수 있습니다. SQL Server 파티션을 PostgreSQL 버전 10 파티션으로 변환 SQL Server에서는 파티션 기능을 사용하여 파티션을 생성합니다. SQL Server의 파티션 테이블을 PostgreSQL 버전 10 파티션 테이블로 변환할 경우 몇 가지 잠재적인 문제를 알아 두십시오. SQL Server에서는 NOT NULL 제약 없이 열을 사용하여 테이블을 분할할 수 있습니다. 이 경우 모든 NULL 값은 제일 왼쪽 파티션으로 이동합니다. PostgreSQL은 RANGE 파티셔닝에 대해 NULL 값을 지원하지 않 습니다. SQL Server에서는 파티션 테이블에 대해 기본 키와 고유 키를 생성할 수 있습니다. PostgreSQL의 경우에 는 각 파티션에 대해 직접 기본 키나 고유 키를 생성합니다. 따라서 PostgreSQL로 마이그레이션할 경우 PRIMARY 또는 UNIQUE KEY 제약을 해당 상위 테이블에서 제거해야 합니다. 결과 키 이름을 다음 형식을 사용합니다. <original_key_name>_<partition_number> SQL Server에서는 파티션 테이블에 대해 외래 키 제약을 생성할 수 있습니다. PostgreSQL은 외래 키 참조 파티션 테이블을 지원하지 않습니다. 또한 PostgreSQL은 파티션 테이블에서 다른 테이블로의 외래 키 참 조를 지원하지 않습니다. SQL Server에서는 파티션 테이블에 대해 인덱스를 생성할 수 있습니다. PostgreSQL에 서는 각 파티션에 대해 직접 인덱스를 생성해야 합니다. 따라서 PostgreSQL로 마이그레 이션할 경우에는 해당 상위 테이블에서 인덱스를 제거해야 합니다. 결과 인덱스 이름은 <original_index_name>_<partition_number> 형식을 사용합니다. PostgreSQL은 파티션된 인덱스를 지원하지 않습니다. SQL Server를 Amazon RDS for SQL Server로 변환 SQL Server 스키마와 코드를 Amazon RDS for SQL Server로 마이그레이션할 경우 몇 가지 사항을 고려해 야 합니다. AWS SCT는 SQL Server 에이전트를 변환하여 Amazon RDS for SQL Server DB 인스턴스에 대한 일 정, 알림, 작업을 제공할 수 있습니다. 변환 후 Amazon RDS for SQL Server DB 인스턴스를 SSRS(SQL Server Reporting Service), SSAS(SQL Server Analysis Services), SSIS(SQL Server Integration Services) 의 데이터 소스로 사용할 수 있습니다. 이러한 서비스를 DB 인스턴스에서 실행할 수는 없습니다. 43

MySQL을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 MySQL을 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)용 원본으로 사용 AWS SCT를 사용하여 스키마 및 애플리케이션 코드를 MySQL에서 다음 대상으로 변환할 수 있습니다. PostgreSQL용 Amazon RDS Amazon Aurora(PostgreSQL) MySQL용 Amazon RDS Amazon Aurora(MySQL) 소스 데이터베이스로서 MySQL에 대한 권한 MySQL이 원본일 경우 필요한 권한은 다음과 같습니다. SELECT ON *.* SELECT ON mysql.proc SHOW VIEW ON *.* 원본 데이터베이스인 MySQL에 연결 다음 절차를 통해 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)을 사용하여 MySQL 소스 데이터베이스에 연결 합니다. MySQL 데이터베이스에 연결하려면 1. AWS Schema Conversion Tool에서 [Connect to MySQL]을 선택합니다. [Connect to MySQL] 대화 상자가 나타납니다. 44