はじめに
AWS Schema Conversion Tool (SCT) を使うケース、使わなくていいケースをまとめました。
AWS Schema Conversion Tool (SCT) を使うケース
1. データベースエンジンの変更
- Oracle → Amazon Aurora（PostgreSQL/MySQL互換）
- SQL Server → Amazon RDS for PostgreSQL/MySQL
2. オンプレミスからAWSへの移行
- オンプレミスのデータベーススキーマをAWSデータベースサービス（RDSやRedshift）に変換。
3. データウェアハウスの移行
- オンプレミスのデータウェアハウス（Teradata、Netezza）→ Amazon Redshift
4. スキーマの互換性チェック
- ソースデータベースのスキーマをターゲットデータベースで利用可能か評価。
5. スキーマ変換の自動化
- 手動で修正が必要な部分を最小限にし、効率的にマイグレーションを実施。
6. 移行前の分析レポート作成
- 変換可能な箇所や非互換部分のレポートを作成して移行計画を立てる。
AWS Schema Conversion Tool (SCT) を使わなくていいケース
1. 同一データベースエンジン間の移行
- 例えば、Oracle → OracleやMySQL → MySQLなど、スキーマ構造がほぼ変わらない場合。
2. シンプルなデータ移行のみが必要な場合
- データだけを移行し、スキーマ変換が不要な場合はAWS DMSや手動移行で十分。
3. 小規模なデータベース移行
- 小規模で手動で対応可能な場合、SCTを使うほどのメリットがない。
4. 非対応のデータベース間移行
- SCTがサポートしていないデータベースエンジン間の移行には利用できない。
（例：Cassandra、MongoDB、DynamoDBなど）
5. スキーマの複雑なカスタマイズが必要な場合
- SCTでは対応しきれないほど高度なスキーマカスタマイズや、専用のビジネスロジックを実装している場合。
6. リアルタイムのデータレプリケーションが目的の場合
- SCTはスキーマ変換ツールであり、リアルタイムのデータ同期には適していない（AWS DMSなどを使用）。