在当今的数字化转型浪潮中，企业纷纷寻求将本地数据库迁移到云端，以获得更高的灵活性、可扩展性和成本效益。AWS Schema Conversion Tool (SCT) 是一款强大的工具，可以帮助您轻松地将本地数据库迁移到 AWS 云。本文将深入探讨如何使用 AWS SCT 的离线模式，以便在没有持续连接的情况下执行迁移任务。我们将详细介绍 AWS SCT 的功能、使用方法、常见问题以及相关技巧，助您顺利完成数据库迁移，实现业务的云端转型。 本文将带您逐步了解如何利用 AWS SCT 在离线模式下执行数据库迁移。无论您是数据库管理员、系统架构师还是云工程师，本文都能为您提供有价值的指导和实践经验。我们将深入研究 AWS SCT 的核心功能，包括模式转换、数据迁移和验证，并提供实用的技巧和最佳实践，以确保您的迁移过程顺利、高效且安全。通过本文的学习，您将能够充分利用 AWS SCT 的强大功能，加速您的云转型之旅，提升企业的竞争力。
AWS SCT 用于将本地数据库迁移到 AWS 云。
AWS SCT 自动转换数据库模式和代码对象。
在离线模式下，AWS SCT 允许在没有持续连接的情况下执行迁移任务。
离线模式支持添加映射规则、创建迁移评估报告和转换数据库模式及代码。
编辑和保存转换后的代码是离线模式的关键功能。
aws schema conversion tool (sct) 是一款专门设计用于简化数据库迁移过程的工具。它能够将现有的数据库模式和代码对象从一种数据库引擎自动转换为另一种数据库引擎，从而减少手动转换工作量并降低迁移风险。aws sct 主要用于将本地数据库迁移到 aws 云平台，例如 amazon rds、amazon aurora、amazon redshift 等。
AWS SCT 的核心优势在于其自动转换能力。它可以分析源数据库的模式、数据类型、存储过程、函数、触发器等，并将其转换为目标数据库兼容的格式。这大大降低了手动编写转换脚本的复杂性和错误率，提高了迁移效率。此外，AWS SCT 还提供详细的评估报告，帮助用户了解迁移过程中的潜在问题和挑战，从而更好地规划和执行迁移策略。
AWS SCT 支持多种源数据库和目标数据库，包括但不限于：
通过支持广泛的数据库类型，AWS SCT 能够满足不同企业的迁移需求，帮助他们顺利地将数据资产迁移到 AWS 云，并充分利用云平台的优势。
AWS SCT 离线模式提供了一种灵活且高效的数据库迁移方法，特别适用于以下场景：
总而言之，AWS SCT 离线模式提供了一种更安全、更灵活且更高效的数据库迁移方法，适用于各种不同的场景和需求。通过充分利用离线模式的优势，您可以更轻松地将本地数据库迁移到 AWS 云，并实现业务的云端转型。
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在使用 AWS SCT 离线模式之前，请确保满足以下前提条件：
启动 AWS SCT 并创建一个新的项目。
将源数据库添加到 AWS SCT 项目中。
请注意： AWS SCT 建议您配置 SSL 连接，并遵循所有数据库安全最佳实践。[t:1:09]
在 “Main View” 中，选择要迁移到 AWS 云的数据库模式。[t:1:13]
提示： 确保您仅选择需要迁移的模式，因为加载所有数据库模式的元数据可能需要很长时间。[t:1:28]
加载选定数据库模式的元数据。[t:1:21]
提示： 加载元数据可能需要几分钟甚至几个小时，具体取决于数据库的大小。请耐心等待，直到加载完成。
在加载元数据后，断开与源数据库的连接，以便在离线模式下工作。[t:1:35]
现在，AWS SCT 将在离线模式下工作，您可以在没有持续连接的情况下执行后续的迁移任务。[t:1:44]
添加映射规则，定义每个源数据库模式的目标数据库平台。[t:1:50]
提示： 您可以为不同的源数据库模式选择不同的目标数据库平台。例如，您可以将某些模式迁移到 Amazon Aurora PostgreSQL，而将其他模式迁移到 Amazon Redshift。[t:2:03]
创建数据库迁移评估报告，以了解迁移过程中的潜在问题。[t:2:11]
提示： 仔细阅读评估报告，了解需要手动处理的问题，并制定相应的解决方案。AWS SCT 使用加载的 Chinook 和 LargeDB 模式的元数据来创建此报告。[t:2:26]
转换数据库模式到目标数据库平台。[t:2:44]
提示： 在转换过程中，AWS SCT 可能会遇到一些无法自动转换的对象。您需要手动修改这些对象，以确保它们与目标数据库平台兼容。
编辑转换后的代码，以解决潜在的问题并进行必要的调整。[t:3:02]
提示： 您可以编辑数据库代码，这些更改将应用于 AWS SCT 项目中存储的代码。您的源数据库代码保持不变。[t:3:21]
示例： 如果转换后的代码使用了 SYSDATE 函数（返回数据库时区中的日期），您可以将其替换为 CURRENT_DATE 函数（返回当前会话时区中的日期），以确保日期与您的应用程序一致。然后，转换此程序。[t:3:15]
将转换后的代码保存到文本文件中，以便稍后应用到目标数据库。[t:3:40]
提示： 您可以将转换后的代码保存为 SQL 脚本，以便稍后在目标数据库中执行。[t:3:54]
现在，您可以查看、编辑代码，然后将此代码应用到 Amazon Aurora PostgreSQL 数据库。
AWS Schema Conversion Tool (SCT) 本身是一款免费工具，您可以免费下载和使用它来评估和转换您的数据库模式。AWS 不收取 SCT 工具本身的使用费用。
但是，在使用 AWS SCT 进行数据库迁移时，可能会产生其他 AWS 服务的费用，例如：
因此，虽然 AWS SCT 本身免费，但您需要仔细评估在使用 AWS SCT 进行数据库迁移时可能产生的其他 AWS 服务费用，并将其纳入您的预算考虑。
自动模式转换：减少手动工作量，提高迁移效率
多种数据库类型支持：支持广泛的源和目标数据库
详细的评估报告：帮助用户了解迁移风险
离线模式：适用于网络受限环境
与 AWS 服务集成：无缝集成 AWS 数据库服务
可扩展性强：轻松处理大型数据库
? Cons无法完全自动转换：某些复杂对象需要手动修改
学习曲线：需要一定的数据库和 AWS 知识
受限的数据类型支持：某些数据类型转换可能不完美
依赖数据库驱动：需要正确配置驱动程序
AWS SCT最核心的功能就是其强大的自动模式转换能力。它能够自动分析源数据库的模式定义，并将其转换为与目标数据库兼容的格式。这包括表、视图、索引、存储过程、函数、触发器等各种数据库对象。通过自动转换，AWS SCT大大减少了手动编写转换脚本的工作量，降低了迁移过程中的人为错误风险。它能分析源数据库的DDL定义,并自动生成目标数据库的DDL,极大地提高转换效率。 AWS SCT还能识别源数据库中与目标数据库不兼容的特性,并提供修改建议。
不同的数据库系统使用不同的数据类型。AWS SCT能够自动将源数据库的数据类型映射到目标数据库的数据类型。如果源数据库和目标数据库之间存在数据类型不兼容的情况，AWS SCT会提供相应的警告和建议，帮助用户解决数据类型转换问题。通过自动数据类型映射,确保数据在迁移后能被正确存储和访问。
除了模式定义，AWS SCT还能转换数据库中的代码对象，如存储过程、函数和触发器。AWS SCT能够分析代码对象中的SQL语句和编程逻辑，并将其转换为与目标数据库兼容的格式。对于无法自动转换的代码对象，AWS SCT会提供详细的报告，指出需要手动修改的部分。通过自动代码对象转换,简化复杂逻辑迁移。
AWS SCT提供详细的评估报告，帮助用户了解数据库迁移的复杂度和潜在风险。评估报告会列出源数据库中与目标数据库不兼容的对象和特性，并提供相应的修改建议。用户可以根据评估报告的结果，制定合理的迁移计划，并采取相应的措施来降低迁移风险。通过评估报告,能对迁移工作量和风险进行提前评估。
AWS SCT支持离线模式，允许用户在没有网络连接的情况下执行模式转换和评估任务。用户可以从源数据库提取元数据，然后在本地环境中进行转换和评估。离线模式特别适用于安全要求较高的场景。能在无网络连接的情况下完成转换工作，适用于各种复杂环境。
最常见的应用场景是将本地数据库迁移到AWS云平台。例如，企业可以将本地的Oracle数据库迁移到Amazon Aurora PostgreSQL，或者将本地的SQL Server数据库迁移到Amazon RDS SQL Server。通过AWS SCT，可以自动转换数据库模式和代码，减少手动迁移工作量。
企业可以使用AWS SCT来升级数据库引擎版本。例如，可以将MySQL 5.x版本升级到MySQL 8.0版本，或者将PostgreSQL 9.x版本升级到PostgreSQL 13版本。AWS SCT可以帮助用户识别和解决版本兼容性问题，确保数据库升级过程顺利进行。
当企业需要将多个不同的数据库系统整合到一个统一的平台时，可以使用AWS SCT来转换数据库模式和代码。例如，可以将多个MySQL数据库整合到一个Amazon Aurora MySQL集群中。这有助于简化数据库管理，并提高数据一致性。
AWS SCT可以用于创建数据库的灾难恢复副本。企业可以使用AWS SCT将本地数据库的模式和数据复制到AWS云平台，并在发生灾难时快速恢复数据库服务。灾难恢复副本有助于提高业务连续性，并减少数据丢失风险。
AWS SCT可以用于创建数据库的开发和测试环境。开发人员可以使用AWS SCT将生产数据库的模式复制到开发和测试环境中，以便进行应用程序开发和测试。这有助于提高开发效率，并减少生产环境风险。
AWS SCT 是否支持所有数据库类型？
AWS SCT 支持多种源数据库和目标数据库，包括 Oracle、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL、Amazon Aurora、Amazon RDS 等。请查阅 AWS 官方文档以获取完整的数据库类型支持列表。
使用 AWS SCT 进行数据库迁移是否安全？
是的，AWS SCT 提供了多种安全特性，例如 SSL 连接、数据加密和访问控制，以确保数据库迁移过程的安全。我们建议您遵循 AWS 安全最佳实践，并采取适当的安全措施来保护您的数据。
AWS SCT 是否会修改源数据库？
不会，AWS SCT 不会修改源数据库。它只会从源数据库提取元数据，并在目标数据库中创建新的模式和对象。您的源数据库将保持不变。
如果 AWS SCT 无法自动转换某些对象，该怎么办？
对于无法自动转换的对象，AWS SCT 会提供详细的报告，指出需要手动修改的部分。您需要手动修改这些对象，以确保它们与目标数据库平台兼容。
AWS SCT 离线模式的优势是什么？
AWS SCT 离线模式提供了一种更安全、更灵活且更高效的数据库迁移方法，适用于各种不同的场景和需求。通过充分利用离线模式的优势，您可以更轻松地将本地数据库迁移到 AWS 云，并实现业务的云端转型。
AWS DMS (Database Migration Service) 和 AWS SCT 有什么区别？
AWS DMS 和 AWS SCT 都是 AWS 提供的数据库迁移工具，但它们的功能和适用场景有所不同。 AWS DMS 主要用于数据迁移，它可以将数据从一种数据库引擎实时复制到另一种数据库引擎。AWS DMS 支持同构和异构数据库迁移，并且可以最大限度地减少迁移过程中的停机时间。 AWS SCT 主要用于模式转换，它可以将数据库模式和代码对象从一种数据库引擎自动转换为另一种数据库引擎。AWS SCT 还可以生成评估报告，帮助用户了解迁移过程中的潜在问题和挑战。 通常情况下，您可以将 AWS DMS 和 AWS SCT 结合使用，以完成整个数据库迁移过程。首先，使用 AWS SCT 转换数据库模式和代码对象，然后使用 AWS DMS 将数据从源数据库迁移到目标数据库。
如何优化 AWS SCT 的性能？
以下是一些优化 AWS SCT 性能的技巧： 选择合适的实例类型： 如果您在 AWS 云上运行 AWS SCT，请选择具有足够 CPU、内存和存储资源的实例类型。 增加并行转换任务数量： AWS SCT 允许您并行执行多个转换任务。您可以根据您的硬件资源调整并行任务数量，以提高转换效率。 过滤不需要的对象： 在加载源数据库元数据时，请确保仅选择需要迁移的对象。过滤不需要的对象可以减少元数据加载时间和转换时间。 优化数据库连接： 使用高速网络连接和优化的数据库连接设置可以提高数据传输速度。 使用离线模式： 在网络连接不稳定或受限的环境中，使用离线模式可以提高性能和稳定性。
AWS SCT 离线模式是否支持增量数据迁移？
AWS SCT 离线模式主要用于模式转换和初始数据迁移。对于增量数据迁移，建议您使用 AWS DMS。AWS DMS 可以实时捕获源数据库中的更改，并将这些更改应用到目标数据库，从而实现增量数据迁移。
以上就是使用AWS SCT离线模式迁移数据库：完整指南的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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