기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
DMS Schema Conversion의 변환 규칙
변환 규칙을 사용하면 DMS Schema Conversion이 데이터베이스 객체를 변환하여 기본 이름 지정 및 데이터 유형 매핑을 재정의하는 방법을 사용자 지정할 수 있습니다. 이러한 규칙을 데이터베이스, 스키마, 테이블, 뷰, 열, 함수 반환 값, 루틴 파라미터 및 로컬 변수에 적용할 수 있습니다.
예를 들면, 소스 스키마에 test_TABLE_NAME이라는 테이블 집합이 있다고 가정해 보세요. 대상 스키마의 접두사 test_를 접두사 demo_로 변경하는 규칙을 설정할 수 있습니다.
다음 작업을 수행하는 변환 규칙을 생성할 수 있습니다.
-
접두사 추가, 제거 또는 교체
-
접미사 추가, 제거 또는 교체
-
열의 데이터 유형, 함수 반환 값, 루틴 파라미터 또는 로컬 변수 변경
-
객체 이름을 소문자 또는 대문자로 변환
-
객체 이름 바꾸기
변환 규칙 생성
DMS Schema Conversion은 변환 규칙을 마이그레이션 프로젝트의 일부로 저장합니다. 변환 규칙을 정의하려면 마이그레이션 프로젝트를 생성하거나 수정할 때 rules 배열이 있는 객체가 포함된 JSON 문자열로 전달합니다. 배열의 각 요소는 별도의 규칙 객체를 나타냅니다. 마이그레이션 프로젝트는 최대 512개의 변환 규칙(최대 128KB)을 지원합니다.
변환 규칙이 있는 배열의 구조는 다음과 같습니다.
{ "rules": [ {Rule object 1}, {Rule object 2}, ... {Rule object N} ] }
프로젝트에 여러 변환 규칙을 추가할 수 있습니다. 변환 중에 DMS Schema Conversion은 변환 규칙을 추가한 순서와 동일한 순서로 적용합니다.
여러 규칙이 동일한 객체를 대상으로 하는 경우 동작은 작업 유형에 따라 달라집니다. 작업 유형이 다른 규칙이 모두 적용됩니다. 예를 들어 add-prefix 규칙과 add-suffix 규칙이 모두 적용됩니다. 작업 유형이 동일한 규칙은 서로 재정의되며 마지막 규칙만 적용됩니다.
변환 규칙을 생성하려면 다음 방법 중 하나를 사용합니다.
기존 변환 규칙을 편집, 복제 또는 제거하려면 섹션을 참조하세요변환 규칙 편집.
변환 규칙 검색
AWS 관리 콘솔 또는 AWS CLI를 사용하여 기존 DMS Schema Conversion 마이그레이션 프로젝트에서 변환 규칙을 검색할 수 있습니다.
변환 규칙 편집
마이그레이션 프로젝트에서 변환 규칙을 편집, 추가 또는 제거하려면 다음 방법 중 하나를 사용합니다.
변환 규칙 형식
변환 규칙은 JSON 객체 필드를 사용하여 소스 객체를 대상에 상응하는 객체로 변환하는 방법을 정의합니다. 각 규칙 유형은 특정 필드 세트를 사용합니다. 작업에 적용되는 필드만 포함합니다.
다음 JSON 객체는 DMS Schema Conversion 변환 규칙을 설명합니다.
{ "rule-type": "transformation", "rule-id":rule_id, "rule-name": "rule_name", "rule-action": "rule_action", "rule-target": "rule_target", "object-locator": { [ "database-name": "database_name", ] [ "schema-name": "schema_name", ] [ "table-name": "table_name", ] [ "column-name": "column_name", ] [ "parent": "parent_name", ] [ "function-name": "function_name", ] [ "procedure-name": "procedure_name", ] [ "parameter-name": "parameter_name", ] [ "local-variable-name": "local_variable_name", ] [ "type": "source_data_type", ] [ "precision":source_precision, ] [ "scale":source_scale, ] [ "length":source_length] }, [ "value": "rule_value", ] [ "old-value": "rule_old_value", ] [ "data-type": { "type": "data_type_name", [ "precision":data_type_precision, ] [ "scale":data_type_scale, ] [ "length":data_type_length] } ] }
다음 표에서는 각 파라미터를 설명합니다.
| 파라미터 | 가능한 값 | 설명 |
|---|---|---|
rule-type |
transformation |
객체 로케이터에서 지정한 각 객체에 규칙을 적용하는 값입니다. 모든 변환 규칙에 대해이 값을 로 설정합니다 필수 파라미터. |
rule-id |
숫자(정수) 값입니다. | 규칙을 식별하기 위한 고유한 숫자 값입니다. 필수 파라미터. |
rule-name |
영숫자 값입니다. | 규칙을 식별하기 위한 고유한 이름입니다. 필수 파라미터. |
rule-action |
add-prefix, remove-prefix,
replace-prefix, add-suffix,
remove-suffix, replace-suffix,
convert-uppercase,
convert-lowercase, rename,
change-data-type |
객체에 적용할 변환. 모든 변환 규칙 작업은 대소문자를 구분합니다. 접두사 작업:
접미사 작업:
사례 변환:
직접 수정:
범위: 접두사, 접미사, 이름 바꾸기 및 대/소문자 변환 작업을 스키마, 테이블 및 열에 적용할 수 있습니다.
필수 파라미터. |
rule-target |
database, schema,
table, view,
column, function result,
routine parameter, local
variable |
규칙이 적용될 객체의 유형입니다.
필수 파라미터. |
object-locator |
JSON 객체입니다. | 규칙이 적용되는 소스 데이터베이스 객체를 식별하는 객체입니다. 각 객체에는 다음 문자열 필드가 포함됩니다.
변환 규칙의 테이블 또는 열 이름과 같은 모든 객체 이름은 대/소문자를 구분합니다. 다음 섹션에서는 각 객체 필드를 설명합니다. 필수 파라미터. |
object-locator | database-name |
소스 데이터베이스의 이름 지정 규칙을 따르는 영숫자 값입니다. | 소스 데이터베이스의 이름입니다. 데이터베이스 아키텍처가 데이터베이스에서 객체의 최상위 컨테이너로 시작되는 데이터베이스 공급업체에 적용됩니다. 예: Microsoft SQL Server, SAP ASE. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | schema-name |
소스 데이터베이스의 이름 지정 규칙을 따르는 영숫자 값입니다. | 소스 데이터베이스 스키마의 이름입니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | table-name |
소스 데이터베이스의 이름 지정 규칙을 따르는 영숫자 값입니다. | 소스 데이터베이스 테이블의 이름입니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | column-name |
소스 데이터베이스의 이름 지정 규칙을 따르는 영숫자 값입니다. | 소스 데이터베이스 테이블 열의 이름입니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | parent |
소스 데이터베이스의 이름 지정 규칙을 따르는 영숫자 값입니다. |
일부 공급업체의 데이터베이스에서 규칙이 적용되는 객체는 하위 객체일 수 있으며 상위 객체를 지정해야 합니다. 예를 들어 Oracle에서 패키징된 함수입니다. 여기서 상위는 패키지 이름입니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | function-name |
소스 데이터베이스의 이름 지정 규칙을 따르는 영숫자 값입니다. | 소스 데이터베이스 함수의 이름입니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | procedure-name |
소스 데이터베이스의 이름 지정 규칙을 따르는 영숫자 값입니다. | 소스 데이터베이스 프로시저의 이름입니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | parameter-name |
소스 데이터베이스의 이름 지정 규칙을 따르는 영숫자 값입니다. | 소스 데이터베이스 함수 또는 프로시저 파라미터의 이름입니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | local-variable-name |
소스 데이터베이스의 이름 지정 규칙을 따르는 영숫자 값입니다. | 소스 데이터베이스 함수 또는 프로시저 내의 로컬 변수 이름입니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | type |
영숫자 값입니다. | 일치시킬 소스 데이터 유형 이름입니다. 이 필드를 사용하여 특정 데이터 형식의 객체에만 규칙을 적용합니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | precision |
숫자(정수) 값입니다. | 일치시킬 소스 데이터 유형의 정밀도입니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | scale |
숫자(정수) 값입니다. | 일치시킬 소스 데이터 유형의 규모입니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
object-locator | length |
숫자(정수) 값입니다. | 일치시킬 소스 데이터 유형의 길이입니다. 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
value |
대상 데이터베이스의 이름 지정 규칙을 따르는 영숫자 값입니다. | 변환 작업에 사용되는 텍스트 값입니다.
|
old-value |
소스 데이터베이스의 이름 지정 규칙을 따르는 영숫자 값입니다. | 객체 이름에서 찾고 바꿀 기존 값입니다. 선택적 파라미터입니다. |
data-type |
JSON 객체입니다. | 가 일 때 대체 데이터 형식 속성을 설명하는 객체 객체는 다음 필드를 포함합니다.
다음 섹션에서는 각 객체 필드를 설명합니다. 선택적 파라미터입니다. |
data-type | type |
영숫자 값입니다. | 가 인 경우 대상 데이터베이스 열에 대한 대체 데이터 형식의 이름 필수 JSON 객체 필드입니다. |
data-type | precision |
숫자(정수) 값입니다. | 가 인 경우 대상 데이터베이스에 대한 대체 데이터 유형의 정밀도 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
data-type | scale |
숫자(정수) 값입니다. | 가 인 경우 대상 데이터베이스에 대한 대체 데이터 형식의 규모 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
data-type | length |
숫자(정수) 값입니다. | 가 인 경우 대상 데이터베이스에 대한 대체 데이터 형식의 길이 선택적 JSON 객체 필드입니다. |
변환 규칙 예제
다음 예제에서는 다양한 규칙 유형에 대한 --transformation-rules 파라미터의 JSON 값을 보여줍니다.
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마
DW_에 접두사를 추가합니다SALES. -
스키마
ORDERS의FACT_테이블에 접두사를 추가합니다SALES. -
스키마
UNIT_PRICE에서 테이블의OLD_열PRODUCTS에 접두사를 추가합니다SALES.
{ "rules": [ { "rule-id": 5, "rule-type": "transformation", "rule-name": "add-prefix-schema-sales", "rule-action": "add-prefix", "rule-target": "schema", "object-locator": { "schema-name": "SALES" }, "value": "DW_" }, { "rule-id": 12, "rule-type": "transformation", "rule-name": "add-prefix-table-orders", "rule-action": "add-prefix", "rule-target": "table", "object-locator": { "schema-name": "SALES", "table-name": "ORDERS" }, "value": "FACT_" }, { "rule-id": 27, "rule-type": "transformation", "rule-name": "add-prefix-column-unit-price", "rule-action": "add-prefix", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "SALES", "table-name": "PRODUCTS", "column-name": "UNIT_PRICE" }, "value": "OLD_" } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마
SRC_에서 접두사를 제거합니다SRC_FINANCE. -
스키마
TMP_의 테이블TMP_INVOICES에서 접두사를 제거합니다SRC_FINANCE. -
스키마
PAID_의PAID_AMOUNT테이블TMP_PAYMENTS에서 접두사를 제거합니다SRC_FINANCE.
{ "rules": [ { "rule-id": 3, "rule-type": "transformation", "rule-name": "remove-prefix-schema-src-finance", "rule-action": "remove-prefix", "rule-target": "schema", "object-locator": { "schema-name": "SRC_FINANCE" }, "value": "SRC_" }, { "rule-id": 18, "rule-type": "transformation", "rule-name": "remove-prefix-table-tmp-invoices", "rule-action": "remove-prefix", "rule-target": "table", "object-locator": { "schema-name": "SRC_FINANCE", "table-name": "TMP_INVOICES" }, "value": "TMP_" }, { "rule-id": 41, "rule-type": "transformation", "rule-name": "remove-prefix-column-paid-amount", "rule-action": "remove-prefix", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "SRC_FINANCE", "table-name": "TMP_PAYMENTS", "column-name": "PAID_AMOUNT" }, "value": "PAID_" } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마
NEW_에서 접두사를OLD_로 바꿉니다OLD_INVENTORY. -
스키마
INT_의 테이블STG_WAREHOUSES에서 접두사를STG_로 바꿉니다OLD_INVENTORY. -
스키마
SRC_의 테이블TGT_에서 접두사를SRC_WAREHOUSE_CODE의 열STG_WAREHOUSES로 바꿉니다OLD_INVENTORY.
{ "rules": [ { "rule-id": 7, "rule-type": "transformation", "rule-name": "replace-prefix-schema-old-inventory", "rule-action": "replace-prefix", "rule-target": "schema", "object-locator": { "schema-name": "OLD_INVENTORY" }, "value": "NEW_", "old-value": "OLD_" }, { "rule-id": 22, "rule-type": "transformation", "rule-name": "replace-prefix-table-stg-warehouses", "rule-action": "replace-prefix", "rule-target": "table", "object-locator": { "schema-name": "OLD_INVENTORY", "table-name": "STG_WAREHOUSES" }, "value": "INT_", "old-value": "STG_" }, { "rule-id": 35, "rule-type": "transformation", "rule-name": "replace-prefix-column-src-warehouse-code", "rule-action": "replace-prefix", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "OLD_INVENTORY", "table-name": "STG_WAREHOUSES", "column-name": "SRC_WAREHOUSE_CODE" }, "value": "TGT_", "old-value": "SRC_" } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마
_HIST에 접미사를 추가합니다HR_ARCHIVE. -
스키마
JOB_CHANGES의_HIST테이블에 접미사를 추가합니다HR_ARCHIVE. -
스키마
CREATED_AT의 테이블에_TS있는 열EMPLOYEE_SALARIES에 접미사를 추가합니다HR_ARCHIVE.
{ "rules": [ { "rule-id": 9, "rule-type": "transformation", "rule-name": "add-suffix-schema-hr-archive", "rule-action": "add-suffix", "rule-target": "schema", "object-locator": { "schema-name": "HR_ARCHIVE" }, "value": "_HIST" }, { "rule-id": 16, "rule-type": "transformation", "rule-name": "add-suffix-table-job-changes", "rule-action": "add-suffix", "rule-target": "table", "object-locator": { "schema-name": "HR_ARCHIVE", "table-name": "JOB_CHANGES" }, "value": "_HIST" }, { "rule-id": 44, "rule-type": "transformation", "rule-name": "add-suffix-column-created-at", "rule-action": "add-suffix", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "HR_ARCHIVE", "table-name": "EMPLOYEE_SALARIES", "column-name": "CREATED_AT" }, "value": "_TS" } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마
_FILES에서 접미사를 제거합니다LEGAL_FILES. -
스키마
_V1의 테이블CLAUSES_V1에서 접미사를 제거합니다LEGAL_FILES. -
스키마
_CODE의 테이블에COUNTRY_CODE있는 열CONTRACTS_V1에서 접미사를 제거합니다LEGAL_FILES.
{ "rules": [ { "rule-id": 6, "rule-type": "transformation", "rule-name": "remove-suffix-schema-legal-files", "rule-action": "remove-suffix", "rule-target": "schema", "object-locator": { "schema-name": "LEGAL_FILES" }, "value": "_FILES" }, { "rule-id": 14, "rule-type": "transformation", "rule-name": "remove-suffix-table-clauses-v1", "rule-action": "remove-suffix", "rule-target": "table", "object-locator": { "schema-name": "LEGAL_FILES", "table-name": "CLAUSES_V1" }, "value": "_V1" }, { "rule-id": 31, "rule-type": "transformation", "rule-name": "remove-suffix-column-country-code", "rule-action": "remove-suffix", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "LEGAL_FILES", "table-name": "CONTRACTS_V1", "column-name": "COUNTRY_CODE" }, "value": "_CODE" } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마
_PROD에서 접미사를_DEV로 바꿉니다REPORTING_DEV. -
스키마
_REPORT의 테이블MONTHLY_RPT에서 접미사를_RPT로 바꿉니다REPORTING_DEV. -
스키마
_ID_KEY의 테이블CUSTOMER_ID에서 접미사를의 열MONTHLY_RPT로 바꿉니다REPORTING_DEV.
{ "rules": [ { "rule-id": 8, "rule-type": "transformation", "rule-name": "replace-suffix-schema-reporting-dev", "rule-action": "replace-suffix", "rule-target": "schema", "object-locator": { "schema-name": "REPORTING_DEV" }, "value": "_PROD", "old-value": "_DEV" }, { "rule-id": 23, "rule-type": "transformation", "rule-name": "replace-suffix-table-monthly-rpt", "rule-action": "replace-suffix", "rule-target": "table", "object-locator": { "schema-name": "REPORTING_DEV", "table-name": "MONTHLY_RPT" }, "value": "_REPORT", "old-value": "_RPT" }, { "rule-id": 47, "rule-type": "transformation", "rule-name": "replace-suffix-column-customer-id", "rule-action": "replace-suffix", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "REPORTING_DEV", "table-name": "MONTHLY_RPT", "column-name": "CUSTOMER_ID" }, "value": "_KEY", "old-value": "_ID" } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마 이름의 모든 문자를 대문자
CRM_LEGACY로 변환합니다. -
스키마의 테이블 이름
CUSTOMER_ACCOUNTS에 있는 모든 문자를 대문자CRM_LEGACY로 변환합니다. -
스키마의 테이블 열 이름
FIRST_NAME에 있는 모든 문자CUSTOMER_ACCOUNTS를 대문자CRM_LEGACY로 변환합니다.
{ "rules": [ { "rule-id": 4, "rule-type": "transformation", "rule-name": "convert-uppercase-schema-crm-legacy", "rule-action": "convert-uppercase", "rule-target": "schema", "object-locator": { "schema-name": "CRM_LEGACY" } }, { "rule-id": 19, "rule-type": "transformation", "rule-name": "convert-uppercase-table-customer-accounts", "rule-action": "convert-uppercase", "rule-target": "table", "object-locator": { "schema-name": "CRM_LEGACY", "table-name": "CUSTOMER_ACCOUNTS" } }, { "rule-id": 36, "rule-type": "transformation", "rule-name": "convert-uppercase-column-first-name", "rule-action": "convert-uppercase", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "CRM_LEGACY", "table-name": "CUSTOMER_ACCOUNTS", "column-name": "FIRST_NAME" } } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마 이름의 모든 문자를 소문자
LOGISTICS로 변환합니다. -
스키마의 테이블 이름
SHIPMENT_ORDERS에 있는 모든 문자를 소문자LOGISTICS로 변환합니다. -
스키마의 테이블 열 이름
DESTINATION_CITY에 있는 모든 문자SHIPMENT_ORDERS를 소문자LOGISTICS로 변환합니다.
{ "rules": [ { "rule-id": 11, "rule-type": "transformation", "rule-name": "convert-lowercase-schema-logistics", "rule-action": "convert-lowercase", "rule-target": "schema", "object-locator": { "schema-name": "LOGISTICS" } }, { "rule-id": 25, "rule-type": "transformation", "rule-name": "convert-lowercase-table-shipment-orders", "rule-action": "convert-lowercase", "rule-target": "table", "object-locator": { "schema-name": "LOGISTICS", "table-name": "SHIPMENT_ORDERS" } }, { "rule-id": 52, "rule-type": "transformation", "rule-name": "convert-lowercase-column-destination-city", "rule-action": "convert-lowercase", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "LOGISTICS", "table-name": "SHIPMENT_ORDERS", "column-name": "DESTINATION_CITY" } } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마의 이름을
TEST_SCHEMA로 바꿉니다TEST_NEW_SCHEMA. -
스키마
REGIONS의 테이블 이름을HR로 변경합니다ORG_REGIONS. -
스키마
CITY의 테이블LOCATIONS에서 열 이름을HR로 바꿉니다ORG_CITY_NAME.
{ "rules": [ { "rule-id": 2, "rule-type": "transformation", "rule-name": "rename-schema-test-schema", "rule-action": "rename", "rule-target": "schema", "object-locator": { "schema-name": "TEST_SCHEMA" }, "value": "TEST_NEW_SCHEMA" }, { "rule-id": 15, "rule-type": "transformation", "rule-name": "rename-table-hr-regions", "rule-action": "rename", "rule-target": "table", "object-locator": { "schema-name": "HR", "table-name": "REGIONS" }, "value": "ORG_REGIONS" }, { "rule-id": 38, "rule-type": "transformation", "rule-name": "rename-column-hr-locations-city", "rule-action": "rename", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "HR", "table-name": "LOCATIONS", "column-name": "CITY" }, "value": "ORG_CITY_NAME" } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마의 테이블에
SALARY있는 열의 데이터 형식을 정밀도 18 및 스케일 4NUMBER를 사용하여EMPLOYEESPAYROLL에서DECIMAL로 변경합니다. -
스키마의 테이블
NOTES에서 열의 데이터 형식을 길이EMPLOYEES가 350VARCHAR2인PAYROLL에서VARCHAR로 변경합니다. -
스키마의 테이블에
HIRE_DATE있는 열의 데이터 형식을 정밀도EMPLOYEES3DATE으로PAYROLL에서TIMESTAMP WITH TIME ZONE로 변경합니다.
{ "rules": [ { "rule-id": 10, "rule-type": "transformation", "rule-name": "change-datatype-column-salary", "rule-action": "change-data-type", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "PAYROLL", "table-name": "EMPLOYEES", "column-name": "SALARY" }, "data-type": { "type": "DECIMAL", "precision": 18, "scale": 4 } }, { "rule-id": 29, "rule-type": "transformation", "rule-name": "change-datatype-column-notes", "rule-action": "change-data-type", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "PAYROLL", "table-name": "EMPLOYEES", "column-name": "NOTES" }, "data-type": { "type": "VARCHAR", "length": 350 } }, { "rule-id": 56, "rule-type": "transformation", "rule-name": "change-datatype-column-hire-date", "rule-action": "change-data-type", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "PAYROLL", "table-name": "EMPLOYEES", "column-name": "HIRE_DATE" }, "data-type": { "type": "TIMESTAMP WITH TIME ZONE", "precision": 3 } } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마의 저장 프로시저
PROCESS_PAYMENT에P_AMOUNT있는 파라미터의 데이터 유형을FINANCE로 변경합니다NUMERIC. -
스키마의 저장 프로시저
V_TAX_RATE에서 로컬 변수의 데이터 형식을 정밀도PROCESS_PAYMENT10 및 스케일 6NUMERIC으로FINANCE로 변경합니다. -
스키마의 독립 실행형 함수
V_DESCRIPTION에서 로컬 변수의 데이터 형식을 길이가 150인CALC_DISCOUNTFINANCECHARACTER로 변경합니다.
{ "rules": [ { "rule-id": 7, "rule-type": "transformation", "rule-name": "change-datatype-param-p-amount", "rule-action": "change-data-type", "rule-target": "routine parameter", "object-locator": { "schema-name": "FINANCE", "procedure-name": "PROCESS_PAYMENT", "parameter-name": "P_AMOUNT" }, "data-type": { "type": "NUMERIC" } }, { "rule-id": 21, "rule-type": "transformation", "rule-name": "change-datatype-localvar-v-tax-rate", "rule-action": "change-data-type", "rule-target": "local variable", "object-locator": { "schema-name": "FINANCE", "procedure-name": "PROCESS_PAYMENT", "local-variable-name": "V_TAX_RATE" }, "data-type": { "type": "NUMERIC", "precision": 10, "scale": 6 } }, { "rule-id": 43, "rule-type": "transformation", "rule-name": "change-datatype-localvar-v-description", "rule-action": "change-data-type", "rule-target": "local variable", "object-locator": { "schema-name": "FINANCE", "function-name": "CALC_DISCOUNT", "local-variable-name": "V_DESCRIPTION" }, "data-type": { "type": "CHARACTER", "length": 150 } } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
스키마에서 독립 실행형 함수의 반환 데이터 유형을
GET_PRODUCT_PRICEFNG_COMPANY로 변경합니다BIGINT. -
스키마에서 독립 실행형 함수의 반환 데이터 유형을
CALC_DISCOUNTED_PRICEFNG_COMPANY로 변경합니다DECIMAL. -
스키마의 패키지
CALCULATE_TAX내에서 패키징된 함수의 반환 데이터 유형을TAX_UTILSFNG_COMPANY로 변경합니다REAL.
{ "rules": [ { "rule-id": 13, "rule-type": "transformation", "rule-name": "change-result-type-get-product-price", "rule-action": "change-data-type", "rule-target": "function result", "object-locator": { "schema-name": "FNG_COMPANY", "function-name": "GET_PRODUCT_PRICE" }, "data-type": { "type": "BIGINT" } }, { "rule-id": 28, "rule-type": "transformation", "rule-name": "change-result-calc-discounted-price", "rule-action": "change-data-type", "rule-target": "function result", "object-locator": { "schema-name": "FNG_COMPANY", "function-name": "CALC_DISCOUNTED_PRICE" }, "data-type": { "type": "DECIMAL" } }, { "rule-id": 61, "rule-type": "transformation", "rule-name": "change-result-type-calculate-tax", "rule-action": "change-data-type", "rule-target": "function result", "object-locator": { "schema-name": "FNG_COMPANY", "parent": "TAX_UTILS", "function-name": "CALCULATE_TAX" }, "data-type": { "type": "REAL" } } ] }
다음 예제에서는 소스에서 대상 데이터베이스로 변환할 때 이러한 작업을 수행합니다.
-
이름이 로 시작하는 모든 스키마
MIGR_에 접두사를 추가합니다STG_. -
이름이 로 시작하는
MIGR_모든 스키마의 모든 테이블에 접두사를 추가합니다STG_. -
이름이 로 시작하는
_NEW모든 스키마의 모든 테이블SRC_에서 이름이 로 시작하는 모든 열에 접미사를 추가합니다STG_.
{ "rules": [ { "rule-id": 8, "rule-type": "transformation", "rule-name": "add-prefix-schemas-starting-with-stg", "rule-action": "add-prefix", "rule-target": "schema", "object-locator": { "schema-name": "STG_%" }, "value": "MIGR_" }, { "rule-id": 33, "rule-type": "transformation", "rule-name": "add-prefix-all-tables-in-stg-schemas", "rule-action": "add-prefix", "rule-target": "table", "object-locator": { "schema-name": "STG_%", "table-name": "%" }, "value": "MIGR_" }, { "rule-id": 57, "rule-type": "transformation", "rule-name": "add-suffix-columns-starting-with-src", "rule-action": "add-suffix", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "STG_%", "table-name": "%", "column-name": "SRC_%" }, "value": "_NEW" } ] }