本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。 # 在 AWS Schema Conversion Tool 中使用报告 当您规划数据库转换时，创建一些报告来帮助您理解所涉及的内容会很有用。可以使用 创建报告AWS Schema Conversion Tool 可以使用 AWS SCT 创建数据库迁移评估报告。借助此报告，您将大致了解您的架构转换任务以及无法自动转换为目标数据库的项目的详细信息。您可以使用此报告评估 AWS SCT 完成项目的程度以及完成转换所需的其他操作。要创建评估报告，请使用 AWS SCT 数据库上下文（右键单击）菜单中的**创建报告**。 **Topics** + [在中使用评估报告 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_AssessmentReport.md) # 在中使用评估报告 AWS Schema Conversion Tool 其中一个重要部分 AWS Schema Conversion Tool 是它生成的评估报告，用于估算架构转换的复杂性。该*数据库迁移评估报告*汇总了所有架构转换任务，针对无法转换为目标数据库实例的数据库引擎的架构，还详细介绍了其操作项。您可以在应用程序中查看报告，也可以将其导出为逗号分隔值（CSV）或 PDF 文件。 如果您在单个项目中添加多个源数据库和目标数据库，请将所有转换对的报告 AWS SCT 汇总到一份数据库迁移评估报告中。 您可以使用虚拟目标数据库平台生成评估报告，并了解迁移到所选数据库平台的复杂性。在这种情况下，不需要连接到目标数据库平台。例如，您可以使用适用于 Aurora PostgreSQL 的 Babelfish 作为虚拟目标数据库平台来创建数据库迁移评估报告。有关虚拟目标数据库平台的更多信息，请参阅 [在 AWS Schema Conversion Tool 中映射到虚拟目标](CHAP_Mapping.VirtualTargets.md)。 该迁移评测报告包括以下内容： + 执行摘要 + 许可评估 + 云支持，指示在目标数据库中不可用的任何源数据库功能。 + 建议，包括服务器对象的转换、备份建议和链接的服务器更改 此外，该报告还包含：对于无法自动转换的部分，在您的目标数据库实例中编写等效代码所需工作量的估算。 如果您使用将现有架构迁移 AWS SCT 到 Amazon RDS 数据库实例，则可以使用该报告来帮助您分析迁移到 AWS 云的要求并更改许可类型。 **Topics** + [在中创建评估报告 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_AssessmentReport.Create.md) + [在中查看评估报告 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_AssessmentReport.View.md) + [将评估报告保存在 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_AssessmentReport.Save.md) + [在中配置评估报告 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_AssessmentReport.Configure.md) + [在中创建多服务器评估报告 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_AssessmentReport.Multiserver.md) # 在中创建评估报告 AWS Schema Conversion Tool 使用以下过程创建数据库迁移评估报告。 **创建数据库迁移评测报告** 1. 确保您创建了源数据库架构映射规则，以便为其创建评估报告。有关更多信息，请参阅 [在 AWS Schema Conversion Tool 中映射新的数据类型](CHAP_Mapping.New.md)。 1. 在**视图**菜单上，选择**主视图**。 1. 在显示源数据库架构的左侧面板中，选择要为其创建评估报告的架构对象。如需在报告中包含多个数据库架构，请选择父节点，例如**架构**。 确保选中了要创建评估报告的所有架构对象的复选框。 1. 打开该对象的上下文 (右键单击) 菜单，然后选择**创建报告**。 ![\[创建数据库迁移评估报告\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/create_assessment_report.png) # 在中查看评估报告 AWS Schema Conversion Tool 在创建评估报告后，评估报告视图将打开，其中显示以下选项卡： + **摘要** + **Action Items (操作项)** **Summary (摘要)** 选项卡显示已自动转换或未转换的项目。 **Action Items (操作项)** 选项卡显示无法自动转换的项目，以及有关如何处理它们的建议。 **Topics** + [评测报告摘要](CHAP_AssessmentReport.Summary.md) + [评估报告操作项](CHAP_AssessmentReport.ActionItems.md) + [评估报告警告消息](CHAP_AssessmentReport.WarningMessage.md) # 评测报告摘要 **摘要**选项卡显示了来自数据库迁移评测报告的摘要信息。它显示了已自动转换的项目和未自动转换的项目。 ![\[评测报告摘要\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/summary_tab.png) 对于无法自动转换为目标数据库引擎的架构项目，摘要包含了在您的目标数据库实例中创建与源数据库中的架构项目等效的架构项目所需的工作量的估算。 该报告将转换这些架构项目的估算时间划分为以下类别： + **简单**：可在 2 小时之内完成的操作。 + **中等**：可在 2 到 6 小时之间完成的较复杂的操作。 + **大量**：需要 6 小时以上才能完成的非常复杂的操作。 **许可证评估和云支持**部分包含关于将现有的本地数据库架构移到运行相同引擎的 Amazon RDS 数据库实例的信息。例如，如果您希望更改许可证类型，报告的此部分将告诉您应从当前数据库中删除哪些功能。 ![\[许可证评估和云支持部分\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/license-evaluation-and-cloud-support.png) # 评估报告操作项 评估报告视图还包含 **Action Items** 选项卡。此选项卡包含无法自动转换为目标 Amazon RDS 数据库实例的数据库引擎的项列表。如果从列表中选择一个操作项， AWS SCT 会突出显示您架构中该操作项适用的项。 该报告还包含有关如何手动转换架构项目的建议。例如，评估运行后，详细报告会 database/schema 向您显示设计和实施转换操作项目的建议所需的工作量。有关如何处理手动转换的更多信息，请参阅[使用 AWS SCT 转换架构在中手动转换架构 AWS SCT](CHAP_Converting.Manual.md)。 ![\[“Action items (操作项)”选项卡\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/action_items_tab.png) # 评估报告警告消息 要评估转换为其他数据库引擎的复杂性， AWS SCT 需要访问源数据库中的对象。当 SCT 因为扫描过程中遇到问题而无法执行评估时，会发出警告消息，表明总体转换百分比已降低。 ![\[评估报告警告消息\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/assessment-report-warning-message.png) 以下是在扫描过程中 AWS SCT 可能遇到问题的原因： + 连接到数据库的用户账户无权访问所有所需对象。 + 数据库中不再存在架构中引用的对象。 + SCT 正在尝试评估加密的对象。 有关 SCT 所需的数据库安全权限的更多信息，请参阅本指南中相应的源数据库部分的 [使用连接到源数据库 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_Source.md)。 # 将评估报告保存在 AWS Schema Conversion Tool [创建数据库迁移评估报告](CHAP_AssessmentReport.Create.md)后，您可以将数据库迁移评估报告的本地副本另存为 PDF 文件或逗号分隔值（CSV）文件。 **将数据库迁移评估报告另存为 PDF 文件。** 1. 在顶部菜单中，选择**视图**，然后选择**评估报告视图**。 1. 选择 **Summary** 选项卡。 1. 选择右上角的**保存为 PDF**。 **将数据库迁移评估报告保存为 CSV 文件** 1. 在顶部菜单中，选择**视图**，然后选择**评估报告视图**。 1. 选择 **Summary** 选项卡。 1. 选择右上角的**保存为 CSV**。 PDF 文件包含摘要和操作项信息，如以下示例所示。 ![\[PDF 文件格式的数据库迁移评估报告\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/assessment_report.png) 选择 “**保存为 CSV**” 选项时， AWS SCT 会创建三个 CSV 文件。 第一个 CSV 文件包含有关操作项的以下信息： + 类别 + 出现次数：项目的文件名、行号和位置 + 操作项编号 + 主题 + Group + 说明 + 文档参考 + 推荐操作 + 估计的复杂性 第二个 CSV 文件的名称中包含 `Action_Items_Summary` 后缀，并包含有关所有操作项出现次数的信息。 在以下示例中，**学习曲线工作量**列中的值表示设计转换每个操作项的方法所需的工作量。**转换操作项出现次数的工作量**列中的值表示按照设计的方法转换每个操作项所需的工作量。用于表示所需工作量的值基于加权量表，范围从低（最小）到高（最大）。 ![\[操作项评估报告\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/action-item-cvs.png) 第三个 CSV 文件的名称中包含 `Summary`，并包含以下摘要： + 类别 + 对象数量 + 已自动转换的对象 + 需要简单操作的对象 + 需要中等复杂操作的对象 + 需要复杂操作的对象 + 代码总行数 # 在中配置评估报告 AWS Schema Conversion Tool 您可以配置评估报告中 AWS SCT 包含的详细信息数量。 **配置数据库迁移评估报告** 1. 在**设置**菜单上，选择**全局设置**，然后选择**评估报告**。 1. 对于**操作项出现次数**，请选择**仅前五个问题**，以限制评估报告中单一类型的操作项的数量。选择**所有问题**，在评估报告中包括每种类型的所有操作项。 1. 对于 **SQL 脚本分析的文件**，请选择**列出不超过 `X` 文件**，将评估报告中的 SQL 脚本文件数限制为 `X`。输入文件数量。选择**列出所有已分析文件**，将所有 SQL 脚本文件包括在评估报告中。 1. 选择**保存后打开报告**，以便在保存数据库迁移评估报告的本地副本后自动打开该文件。有关更多信息，请参阅 [ 将评估报告保存在 AWS Schema Conversion Tool保存评估报告 AWS Schema Conversion Tool‭评估报告数据迁移架构转换数据库迁移数据转换数据映射架构映射迁移评估数据库评估 AWS Schema Conversion Tool 用户指南的这一部分向您展示如何保存数据迁移项目的评估报告。该评估报告提供有关源架构和目标架构、数据类型映射以及迁移过程中可能存在的问题或限制的详细信息。 [创建数据库迁移评估报告](CHAP_AssessmentReport.Create.md)后，您可以将数据库迁移评估报告的本地副本另存为 PDF 文件或逗号分隔值（CSV）文件。 将数据库迁移评估报告另存为 PDF 文件。 在顶部菜单中，选择**视图**，然后选择**评估报告视图**。 选择 **Summary** 选项卡。 选择右上角的**保存为 PDF**。 将数据库迁移评估报告保存为 CSV 文件 在顶部菜单中，选择**视图**，然后选择**评估报告视图**。 选择 **Summary** 选项卡。 选择右上角的**保存为 CSV**。 PDF 文件包含摘要和操作项信息，如以下示例所示。 ![\[PDF 文件格式的数据库迁移评估报告\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/assessment_report.png) 选择 “**保存为 CSV**” 选项时， AWS SCT 会创建三个 CSV 文件。 第一个 CSV 文件包含有关操作项的以下信息： 类别 出现次数：项目的文件名、行号和位置 操作项编号 主题 Group 说明 文档参考 推荐操作 估计的复杂性 第二个 CSV 文件的名称中包含 `Action_Items_Summary` 后缀，并包含有关所有操作项出现次数的信息。 在以下示例中，**学习曲线工作量**列中的值表示设计转换每个操作项的方法所需的工作量。**转换操作项出现次数的工作量**列中的值表示按照设计的方法转换每个操作项所需的工作量。用于表示所需工作量的值基于加权量表，范围从低（最小）到高（最大）。 ![\[操作项评估报告\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/action-item-cvs.png) 第三个 CSV 文件的名称中包含 `Summary`，并包含以下摘要： 类别 对象数量 已自动转换的对象 需要简单操作的对象 需要中等复杂操作的对象 需要复杂操作的对象 代码总行数 ](CHAP_AssessmentReport.Save.md#CHAP_AssessmentReport.Save.title)。 # 在中创建多服务器评估报告 AWS Schema Conversion Tool 要确定整体环境的最佳目标方向，请创建多服务器评估报告。 *多服务器评估报告*根据您为要评估的每个架构定义提供的输入来评估多台服务器。架构定义包含数据库服务器连接参数和每个架构的全名。评估每个架构后， AWS SCT 生成一份汇总的评估报告，用于跨多台服务器的数据库迁移。该报告显示了每个可能的迁移目标的估计复杂性。 您可以使用 AWS SCT 为以下源数据库和目标数据库创建多服务器评估报告。 | 源数据库 | 目标数据库 | | --- | --- | | Amazon Redshift | Amazon Redshift | | Azure SQL 数据库 | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL | | Azure Synapse Analytics | Amazon Redshift | | BigQuery | Amazon Redshift | | Greenplum | Amazon Redshift | | IBM Db2 for z/OS | Amazon Aurora MySQL 兼容版（Aurora MySQL）、 Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版（Aurora PostgreSQL）、MySQL、PostgreSQL | | IBM Db2 LUW | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB、MySQL、PostgreSQL | | Microsoft SQL Server | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、Amazon Redshift、适用于 Aurora PostgreSQL 的 Babelfish、MariaDB、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL | | MySQL | Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL | | Netezza | Amazon Redshift | | Oracle | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、Amazon Redshift、MariaDB、MySQL、Oracle、PostgreSQL | | PostgreSQL | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MySQL、PostgreSQL | | SAP ASE | Aurora MySQL、Aurora PostgreSQL、MariaDB、MySQL、PostgreSQL | | Snowflake | Amazon Redshift | | Teradata | Amazon Redshift | | Vertica | Amazon Redshift | ## 执行多服务器评估 使用以下步骤使用执行多服务器评估。 AWS SCT您无需在中创建新项目 AWS SCT 即可执行多服务器评估。在开始之前，请确保您已准备好包含数据库连接参数的逗号分隔值（CSV）文件。此外，请确保已安装所有必需的数据库驱动程序，并在 AWS SCT 设置中设置驱动程序的位置。有关更多信息，请参阅 [正在安装 JDBC 驱动程序 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_Installing.JDBCDrivers.md)。 **执行多服务器评估并创建汇总摘要报告** 1. 在中 AWS SCT，选择**文件**、**新建多服务器评估**。将打开**新建多服务器评估**对话框。 ![\[新建多服务器评估访问权限\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/new_assess_screen_v3.png) 1. 选择**下载连接文件示例**，下载带有数据库连接参数的 CSV 文件的空模板。 1. 输入**项目名称**、**位置**（用于存储报告）和**连接文件**（CSV 文件）的值。 1. 选择 “**为每个源数据库创建 AWS SCT 项目**”，以便在生成评估报告后自动创建迁移项目。 1. 打开 “**为每个源数据库创建 AWS SCT 项目**” 后，您可以选择**向这些项目添加映射规则并保存转化统计信息以供离线使用**。在这种情况下， AWS SCT 将向每个项目添加映射规则，并将源数据库元数据保存在项目中。有关更多信息，请参阅 [在中使用离线模式 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.OfflineMode.md)。 1. 选择**运行**。 此时将出现一个进度条，指示数据库评估的进度。目标引擎的数量可能会影响评估运行时系统。 1. 如果显示以下消息，请选择**是**：**对所有数据库服务器进行全面分析可能需要一些时间。您要继续吗？** 多服务器评估报告完成后，会出现一个显示完成的屏幕。 1. 选择**打开报告**以查看汇总摘要评估报告。 默认情况下， AWS SCT 会为所有源数据库生成汇总报告，为源数据库中的每个架构名称生成详细的评估报告。有关更多信息，请参阅 [查找和查看报告](#CHAP_AssessmentReport.Multiserver.Review)。 启用 “**为每个源数据库创建 AWS SCT 项目**” 选项后， AWS SCT 将为每个源数据库创建一个空项目。 AWS SCT 还会如前所述，创建评估报告。在分析了这些评估报告并为每个源数据库选择迁移目标之后，将目标数据库添加到这些空项目中。 启用 “**向这些项目添加映射规则并保存转化统计数据以供离线使用**” 选项，将为每个源数据库 AWS SCT 创建一个项目。这些项目包括以下信息： + 源数据库和虚拟目标数据库平台。有关更多信息，请参阅 [在 AWS Schema Conversion Tool 中映射到虚拟目标](CHAP_Mapping.VirtualTargets.md)。 + 此源-目标对的映射规则。有关更多信息，请参阅 [数据类型映射](CHAP_Mapping.md)。 + 此源-目标对的数据库迁移评估报告。 + 源架构元数据，使您能够在离线模式下使用此 AWS SCT 项目。有关更多信息，请参阅 [在中使用离线模式 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.OfflineMode.md)。 ## 准备输入 CSV 文件 要提供连接参数作为多服务器评估报告的输入，请使用 CSV 文件，如以下示例中所示。 ``` Name,Description,Secret Manager Key,Server IP,Port,Service Name,Database name,BigQuery path,Source Engine,Schema Names,Use Windows Authentication,Login,Password,Use SSL,Trust store,Key store,SSL authentication,Target Engines Sales,,,192.0.2.0,1521,pdb,,,ORACLE,Q4_2021;FY_2021,,user,password,,,,,POSTGRESQL;AURORA_POSTGRESQL Marketing,,,ec2-a-b-c-d.eu-west-1.compute.amazonaws.com,1433,,target_audience,,MSSQL,customers.dbo,,user,password,,,,,AURORA_MYSQL HR,,,192.0.2.0,1433,,employees,,MSSQL,employees.%,true,,,,,,,AURORA_POSTGRESQL Customers,,secret-name,,,,,,MYSQL,customers,,,,,,,,AURORA_POSTGRESQL Analytics,,,198.51.100.0,8195,,STATISTICS,,DB2LUW,BI_REPORTS,,user,password,,,,,POSTGRESQL Products,,,203.0.113.0,8194,,,,TERADATA,new_products,,user,password,,,,,REDSHIFT ``` 前面的示例使用分号分隔 `Sales` 数据库的两个架构名称。它还使用分号来分隔 `Sales` 数据库的两个目标数据库迁移平台。 此外，前面的示例使用 AWS Secrets Manager 连接到`Customers`数据库并使用 Windows 身份验证来连接到`HR`数据库。 您可以创建新的 CSV 文件或从 AWS SCT 中下载 CSV 文件的模板并填写所需信息。确保 CSV 文件的第一行包含与前面示例中所示相同的列名。 **下载输入 CSV 文件的模板** 1. 开始 AWS SCT。 1. 选择**文件**，然后选择**新建多服务器评估**。 1. 选择**下载连接文件示例**。 确保您的 CSV 文件包含模板提供的以下值： + **名称**：帮助识别数据库的文本标签。 AWS SCT 在评估报告中显示此文本标签。 + **描述**：一个可选值，您可以在其中提供有关数据库的其他信息。 + **Secret Manager 密钥**：将您的数据库凭证存储在 AWS Secrets Manager中的密钥的名称。要使用 Secrets Manager，请确保将 AWS 个人资料存储在中 AWS SCT。有关更多信息，请参阅 [AWS Secrets Manager 在中配置 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.SecretsManager.md)。 **重要** AWS SCT 如果在输入文件中包含**服务器 IP**、**端口**、**登录名**和**密码**参数，则会忽略 S **ecret Manager 密钥**参数。 + **服务器 IP**：源数据库服务器的域名服务（DNS）名称或 IP 地址。 + **端口**：用于连接到源数据库服务器的端口。 + **服务名称**：如果您使用服务名连接您的 Oracle 数据库，则为要连接的 Oracle 服务的名称。 + **数据库名称**：数据库的名称。对于 Oracle 数据库，使用 Oracle 系统 ID（SID）。 + **BigQuery path** — 源 BigQuery 数据库的服务帐号密钥文件的路径。有关创建此文件的更多信息，请参阅 [BigQuery 作为来源的权限](CHAP_Source.BigQuery.md#CHAP_Source.BigQuery.Permissions)。 + **源引擎**：源数据库的类型。使用下列值之一： + **AZURE\$1MSSQL**：适用于 Azure SQL 数据库。 + **AZURE\$1SYNAPSE**：适用于 Azure Synapse Analytics 数据库。 + 用于数据库的 **GOOGLE\$1BIGQUERY**。 BigQuery + DB2适用于 IBM 数据库的 Db2 的 **ZOS**。 z/OS + **DB2LUW** 用于 IBM Db2 LUW 数据库。 + **GREENPLUM**：适用于 Greenplum 数据库。 + **MSSQL**：适用于 Microsoft SQL Server 数据库。 + **MYSQL**：适用于 MySQL 数据库。 + **NETEZZA**：适用于 Netezza 数据库。 + **ORACLE**：适用于 Oracle 数据库。 + **POSTGRESQL**：适用于 PostgreSQL 数据库。 + **REDSHIFT**：适用于 Amazon Redshift 数据库 + **SNOWFLAKE**：适用于 Snowflake 数据库。 + **SYBASE\$1ASE**：适用于 SAP ASE 数据库。 + **TERADATA**：适用于 Teradata 数据库。 + **VERTICA**：适用于 Vertica 数据库。 + **架构名称**：要包含在评估报告中的数据库架构的名称。 对于 Azure SQL 数据库、Azure Synapse Analytics BigQuery、Netezza、Sap ASE、Snowflake 和 SQL Server，请使用以下格式的架构名称： `db_name.schema_name` 将 `db_name` 替换为源数据库的名称。 将 `schema_name` 替换为源架构的名称。 用双引号将包含点的数据库或架构名称括起来，如下所示:`"database.name"."schema.name"`。 使用分号分隔多个架构名称，如下所示:`Schema1;Schema2`。 数据库和架构名称区分大小写。 使用百分比（`%`）作为通配符来替换数据库或架构名称中任意数量的任何符号。前面的示例使用百分比（`%`）作为通配符，将 `employees` 数据库中的所有架构包含在评估报告中。 + **使用 Windows 身份验证**：如果您使用 Windows 身份验证连接到 Microsoft SQL Server 数据库，请输入 **true**。有关更多信息，请参阅 [当将 Microsoft SQL Server 用作源时使用 Windows 身份验证](CHAP_Source.SQLServer.md#CHAP_Source.SQLServer.Permissions.WinAuth)。 + **登录名**：用于连接到源数据库服务器的用户名。 + **密码**：用于连接到源数据库服务器的密码。 + **使用 SSL**：如果您使用安全套接字层 (SSL) 连接到源数据库，请输入 **true**。 + **信任存储** ：用于 SSL 连接的信任存储。 + **密钥存储**：用于 SSL 连接的密钥存储。 + **SSL 身份验证**：如果您使用通过证书进行的 SSL 身份验证，请输入 **true**。 + **目标引擎**：目标数据库平台。使用以下值在评估报告中指定一个或多个目标： + **AURORA\$1MYSQL**：适用于 Aurora MySQL 兼容数据库。 + **AURORA\$1POSTGRESQL**：适用于 Aurora PostgreSQL 兼容数据库 + **BABELFISH**：适用于 Aurora PostgreSQL 的 Babelfish 数据库。 + **MARIA\$1DB**：适用于 MariaDB 数据库。 + **MSSQL**：适用于 Microsoft SQL Server 数据库。 + **MYSQL**：适用于 MySQL 数据库。 + **ORACLE**：适用于 Oracle 数据库。 + **POSTGRESQL**：适用于 PostgreSQL 数据库。 + **REDSHIFT**：适用于 Amazon Redshift 数据库。 使用分号分隔多个目标，如下所示：`MYSQL;MARIA_DB`。目标的数量会影响运行评估所需的时间。 ## 查找和查看报告 多服务器评估生成两种类型的报告： + 所有源数据库的汇总报告。 + 源数据库中每个架构名称的目标数据库的详细评估报告。 报告存储在您在**新建多服务器评估**对话框中为**位置**选择的目录中。 要访问详细报告，您可以浏览子目录，这些子目录按源数据库、架构名称和目标数据库引擎组织。 汇总报告分四列显示有关目标数据库转换复杂性的信息。这些列包含有关代码对象、存储对象、语法元素和转换复杂性的转换的信息。 以下示例显示了将两个 Oracle 数据库架构转换为适用于 PostgreSQL 的 Amazon RDS 的信息。 ![\[汇总报告一个目标\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/aggregate_rpt5.png) 对于每个指定的其他目标数据库引擎，都会在报告中追加相同的四列。 有关如何阅读这些信息的详细信息，请参阅以下内容。 ## 汇总评估报告的输出 中的聚合多服务器数据库迁移评估报告 AWS Schema Conversion Tool 是一个 CSV 文件，其中包含以下几列： + `Server IP address and port` + `Secret Manager key` + `Name` + `Description` + `Database name` + `Schema name` + `Code object conversion % for target_database` + `Storage object conversion % for target_database` + `Syntax elements conversion % for target_database` + `Conversion complexity for target_database` 要收集信息，请 AWS SCT 运行完整的评估报告，然后按架构汇总报告。 在报告中，以下三个字段显示了基于评估可能自动转换的百分比： **代码对象转化率% ** 架构中可以自动转换或只需最少更改 AWS SCT 即可转换的代码对象的百分比。代码对象包括过程、函数、视图等。 **存储对象转换率% ** SCT 可以自动转换或只需最少更改即可转换存储对象的百分比。存储对象包括表、索引、约束等。 **语法元素转换率% ** SCT 可以自动转换的语法元素的百分比。语法元素包括 `SELECT`、`FROM`、`DELETE` 和 `JOIN` 子句等。 转换复杂度计算基于操作项的概念。*操作项*反映了源代码中发现的一种问题，在迁移到特定目标的过程中，您需要手动修复这些问题。一个操作项可以多次出现。 加权量表确定了执行迁移的复杂程度。数字 1 代表最低的复杂度，数字 10 代表最高的复杂度。