Oracle data warehouse에 대 한 Azure Synapse Analytics 솔루션 및 마이그레이션

Oracle 데이터 웨어하우스 스키마는 여러 가지 방법으로 Azure Synapse Analytics와 다릅니다. 이러한 차이점에는 데이터베이스, 데이터 형식 및 Azure Synapse에서 지원 되지 않는 Oracle Database 개체 형식의 범위가 포함 됩니다.

다른 데이터베이스 관리 시스템과 마찬가지로, Oracle 데이터 웨어하우스를 Azure Synapse로 마이그레이션하면 Oracle에는 여러 개의 개별 데이터베이스가 있고 Azure Synapse에는 데이터베이스가 하나만 있습니다. Oracle 스키마 및 테이블 이름 연결 등의 새 명명 규칙을 사용 하 여 Oracle 데이터 웨어하우스 준비 데이터베이스, 프로덕션 데이터베이스 및 데이터 마트 데이터베이스의 테이블 및 뷰를 Azure Synapse로 이동 해야 할 수 있습니다.

Azure Synapse에서는 몇 가지 Oracle Database 개체가 지원 되지 않습니다. Azure Synapse에서 지원 되지 않는 데이터베이스 개체에는 Oracle에서 매핑된 인덱스, 함수 기반 인덱스, 도메인 인덱스, Oracle 클러스터형 테이블, 행 수준 트리거, 사용자 정의 데이터 형식 및 PL/SQL 저장 프로시저가 포함 됩니다. 다양 한 Oracle 시스템 카탈로그 테이블 및 뷰를 쿼리하여 이러한 개체를 식별할 수 있습니다. 일부 경우에는 해결 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Azure Synapse의 분할 또는 기타 인덱스 유형을 사용 하 여 Oracle의 지원 되지 않는 인덱스 유형을 해결할 수 있습니다. Oracle 클러스터형 테이블 대신 구체화 된 뷰를 사용할 수 있으며, Oracle 용 SSMA (SQL Server Migration Assistant)와 같은 마이그레이션 도구는 하나 이상의 PL/SQL을 변환할 수 있습니다.

Oracle 데이터 웨어하우스 스키마를 마이그레이션하는 경우에도 열에 대 한 데이터 형식 차이를 고려해 야 합니다. Azure Synapse의 데이터 형식에 매핑되지 않는 데이터 형식이 있는 Oracle 데이터 웨어하우스 및 데이터 마트 스키마의 열을 찾으려면 Oracle 카탈로그를 쿼리 합니다. 이러한 여러 인스턴스에 대 한 해결 방법을 사용할 수 있습니다.

마이그레이션 후 스키마의 성능을 유지 하거나 유지 하려면 현재 준비 된 성능 메커니즘 (예: Oracle 인덱싱)을 고려해 야 합니다. 예를 들어 Oracle 쿼리에서 자주 사용 하는 비트 매핑된 인덱스는 Azure Synapse의 마이그레이션된 스키마에서 비클러스터형 인덱스를 만드는 것이 유용할 수 있음을 나타낼 수 있습니다.

Azure Synapse의 모범 사례는 데이터 배포를 사용 하 여 동일한 처리 노드에 조인할 데이터를 공동 배치 하는 것입니다. Azure Synapse의 또 다른 좋은 방법은 조인 되는 열의 데이터 형식이 동일한 지 확인 하는 것입니다. 동일 조인 열을 사용 하면 일치 하는 데이터를 변환 해야 하는 필요성을 줄여 조인 처리를 최적화 합니다. Azure Synapse에서는 다른 기능이 고성능을 제공 하므로 모든 Oracle 인덱스를 마이그레이션할 필요가 없는 경우가 많습니다. 대신 병렬 쿼리 처리, 메모리 내 데이터 및 결과 집합 캐싱 및 i/o를 줄이는 데이터 배포 옵션을 사용할 수 있습니다.

Oracle 용 SSMA는 Oracle 데이터 웨어하우스 또는 데이터 마트를 Azure Synapse로 마이그레이션하는 데 도움이 될 수 있습니다. SSMA는 기존 Oracle 환경에서 테이블, 뷰 및 데이터를 마이그레이션하는 프로세스를 자동화 하도록 설계 되었습니다. 다른 기능 중에서 SSMA는 대상 Azure Synapse 테이블에 인덱스 형식 및 데이터 배포를 권장 하며 마이그레이션 중에 데이터 형식 매핑을 적용 합니다. SSMA는 매우 많은 양의 데이터에 대 한 가장 효율적인 방법이 아니지만 작은 테이블에 유용 합니다.