Maîtriser la migration des données Redshift vers SQL Server avec SSIS : défis, solutions et meilleures pratiques

Les entreprises utilisent SQL Server Integration Services (SSIS) pour transférer ou fusionner des données entre Amazon Redshift et SQL Server. SSIS fournit une infrastructure ETL (Extract, Transform, and Load) robuste pour gérer ces migrations, garantissant données est transféré avec précision et ajouté aux ensembles de données existants dans SQL Server. L’extraction des données de Redshift est simplifiée par SSIS, qui utilise les connecteurs ADO.NET ou Amazon Redshift ODBC. Après l’extraction, des modifications de données sont mises en œuvre pour assurer la compatibilité entre le format relationnel de SQL Server et la structure de données en colonnes de Redshift. La gestion des différences de types de données, de techniques d’indexation et de schémas entre les deux plates-formes est cruciale. Une fois la conversion terminée, les données peuvent être incorporées dans les tables SQL Server existantes, en définissant comment les données extraites seront chargées dans les tables SQL Server via la tâche SSIS « Data Flow ».

Gérer efficacement des volumes de données massifs

Le principal cas d’utilisation de Redshift est de stocker des données gigantesques, allant de millions à des milliards d’enregistrements, à grande échelle. La migration de grands ensembles de données vers SQL Server sans traitement approprié peut mettre à rude épreuve les ressources système et entraîner des retards. Le défi réside dans l’extraction, le transfert et le chargement efficaces de gros volumes de données sans compromettre les performances du système, le transfert et le chargement de ces volumes importants sans dégrader les performances du système constituent le défi.

Voici quelques solutions :

• Utiliser le partitionnement des données pour traiter les données en portions plus petites plutôt qu’en une seule fois, en les divisant en lots ou partitions plus petits en fonction de plages de dates ou d’identifiants.
• Profitez des fonctionnalités d’insertion en masse de SSIS pour charger rapidement des volumes substantiels de données dans SQL Server.
• Modifiez la taille des tampons du flux de données SSIS pour optimiser l’utilisation de la mémoire et minimiser le nombre d’opérations d’E/S pour le réglage des tampons.

Gérer les différences de types de données

Lors de la migration de Redshift vers SQL Server, il peut y avoir des incompatibilités en raison des différents types de données. Par exemple, DOUBLE PRECISION de Redshift ne s’aligne pas avec FLOAT de SQL Server, et VARCHAR de Redshift permet des longueurs plus longues que SQL Server.

Pour résoudre ces problèmes :

• La première étape consiste à créer un plan de mappage détaillé pour les types de données incompatibles et à utiliser les transformations de conversion de données SSIS pour gérer les incohérences.

• Avant d’incorporer des types de données complexes tels que ARRAY et SUPER dans SQL Server, il peut parfois être nécessaire d’utiliser des scripts personnalisés pour les transformer ou les aplatir. Voici un exemple, supposons qu’il existe un type de données DT_NTEXT (Unicode Text Stream) d’une longueur de 50 dans Redshift qui ne correspond pas à une colonne de DTSTR d’une longueur de 50 dans SQL Server en raison de la disparité des types de données.

Même en utilisant l’outil « Conversion de données », SSIS ne permet pas une conversion directe.

Un processus de conversion en deux étapes est nécessaire pour atteindre le résultat escompté :

1. La conversion de DT_NTEXT (Unicode Text Stream) en DTWSTR (Unicode String).

2. Par la suite, la conversion de DTWSTR en DTSTR avec la longueur appropriée pour s’aligner sur le type de données SQL Server.

3. La sortie résultante peut ensuite être ajoutée à la colonne SQL Server sans complications.

Complexités de transformation des données

Lors du transfert de données entre Redshift et SQL Server, une réorganisation est souvent nécessaire en raison des différents formats de stockage de données utilisés. Par exemple, Redshift stocke les données dans une structure en colonnes, tandis que SQL Server utilise une approche basée sur les lignes. Des modifications supplémentaires peuvent également être nécessaires, comme :

• Aplatissement de structures de données complexes : Les structures de données telles que les tableaux ou les objets imbriqués stockés dans Redshift devront peut-être être aplaties avant de les ajouter aux tables SQL Server.
• Conversion de dates et d’heures : Redshift gère les horodatages et les fuseaux horaires différemment de SQL Server, et une conversion incorrecte pourrait entraîner des données incohérentes.
• Normalisation et dénormalisation : Pour adapter les données récupérées par Redshift à la structure de la base de données de destination, une normalisation ou une dénormalisation peut être nécessaire, selon le schéma SQL Server.

Dans certains cas, l’alignement du type de données de la colonne SQL Server avec la colonne Redshift peut s’avérer difficile et impliquer plusieurs étapes de conversion de données. Par conséquent, le DDL de la table cible dans SQL Server devra être ajusté.

Conseils de gestion ETL pour la migration de Redshift vers SQL Server

Les migrations de données se heurtent à un défi de performances important. Les packages SSIS inefficaces peuvent entraîner des temps de chargement prolongés et une utilisation accrue des ressources. Les problèmes de performances proviennent généralement des sources suivantes :

• La récupération des données du système source peut être lente, en particulier lorsqu’il s’agit de transformations complexes dans les requêtes Redshift. Il est essentiel d’optimiser les requêtes et d’utiliser efficacement les clés de distribution Redshift pour une extraction efficace des données.
• Pour améliorer les performances, il est essentiel d’optimiser les composants SSIS Data Flow en ajustant la taille des tampons, en maximisant l’exécution parallèle et en réduisant les transformations inutiles dans le pipeline.
• Des goulots d’étranglement peuvent survenir dans le système cible, notamment avec SQL Server, si les index, les partitions ou le stockage ne sont pas optimisés. La désactivation temporaire des index non essentiels pendant le processus de migration peut améliorer la vitesse d’insertion.

Gérer les systèmes existants

Lors de l’intégration des données Redshift avec des systèmes existants dans SQL Server lors de la migration, le défi devient plus complexe. Des schémas obsolètes, des formats de données obsolètes ou une logique métier incompatible peuvent être utilisés par les systèmes existants. Pour résoudre ces problèmes, les étapes suivantes doivent être suivies :

• Alignement du schéma : L’ancien schéma SQL Server doit être mis à jour ou modifié pour prendre en charge les données Redshift entrantes.
• Nettoyage et transformation des données : Les systèmes existants peuvent posséder des données incohérentes ou des types de données obsolètes qui nécessitent une transformation pour s’aligner sur les formats de données Redshift modernes.
• Tests et validation : Il est important de tester minutieusement la migration sur un sous-ensemble de données plus petit pour garantir l’intégration correcte des données système existantes avec les nouvelles données Redshift.

Garantir l’intégrité et la cohérence des données

Lors de migrations, il est essentiel de donner la priorité à l’intégrité des données. La migration des données de Redshift vers SQL Server nécessite une attention particulière au maintien de l’intégrité référentielle, à la gestion des valeurs nulles et à la garantie de la cohérence des relations de clés primaires et étrangères, ce qui peut être assez complexe. Les facteurs importants à considérer sont :

• Validation des données : Utilisez les tâches de validation des données de SSIS pour vérifier la cohérence des données avant et après la migration, en garantissant qu’aucun enregistrement n’est perdu ou corrompu. Par exemple, mapper des types incompatibles comme DOUBLE PRECISION dans Redshift vers FLOAT dans SQL Server.
• Gestion des doublons : Utilisez des techniques de déduplication pour empêcher l’apparition de données en double dans le serveur SQL de destination.
• Gestion des transactions : Garantissez que les données sont soit complètement migrées, soit restaurées en cas d’échec afin d’éviter les migrations incomplètes.

Gestion des processus ETL (extraction, transformation et chargement)

Pour gérer avec succès le vaste processus ETL lors d’une migration à grande échelle, il est crucial de coordonner efficacement les tâches suivantes :

• Planification des tâches : Lors d’une migration incrémentielle, il est important de planifier l’exécution des tâches ETL pendant les périodes de faible trafic afin de minimiser les conflits de ressources.
• Gestion des erreurs et journalisation : Il est essentiel de configurer la gestion des erreurs et la journalisation de manière appropriée pour capturer et résoudre rapidement les problèmes au cours du processus ETL. SSIS fournit des gestionnaires d’événements et une journalisation intégrée pour suivre l’exécution des packages.
• Plans de test et de restauration : Il est toujours recommandé d’effectuer les tests de migration sur des ensembles de données plus petits et de mettre en place un plan de restauration bien défini pour résoudre tout problème pouvant survenir lors de la migration finale.
• Partitionnement des données : Le partitionnement des données peut augmenter considérablement les performances ETL pour les migrations à grande échelle en répartissant la charge entre plusieurs threads de traitement. Le traitement partitionné est possible avec SSIS, permettant la migration parallèle de sous-ensembles de données particuliers. Ceci est particulièrement utile pour les grandes tables car cela garantit un mouvement de données plus rapide et une consommation efficace des ressources lors du partitionnement par date ou par valeurs clés.

Exemples : partitionnez les données par plages de dates (par exemple, partitions quotidiennes ou mensuelles) ou par identifiants client pour permettre un traitement parallèle efficace.

Ajustements de la taille du tampon : Les tampons de mémoire sont utilisés par SSIS pour transférer des données via le pipeline ETL. Les tailles de tampon peuvent être ajustées de manière optimale pour maximiser l’utilisation de la mémoire et minimiser les temps de transmission des données.

• Tampons par défaut : SSIS utilise des tailles de tampon prédéfinies, telles que 10 000 lignes ou environ 10 Mo par tampon, mais vous pouvez modifier ces nombres pour optimiser l’utilisation de la mémoire pour des ensembles de données plus volumineux. Le processus ETL peut être accéléré en augmentant la taille du tampon ou le nombre de lignes, ce qui peut diminuer le nombre d’opérations d’E/S.
• Réglage des paramètres du tampon : En fonction de la quantité de mémoire disponible et de la taille de chaque ligne de l’ensemble de données, définissez le DefaultBufferMaxRows et Taille du tampon par défaut propriétés. Il est crucial de tester plusieurs configurations afin de déterminer le rapport optimal entre l’utilisation de la mémoire et les performances.

En relevant ces défis avec les stratégies appropriées et en adhérant aux meilleures pratiques, une migration de données plus transparente et plus fiable de Redshift vers SQL Server peut être réalisée. Activer plus rapidement prise de décision basée sur les données maintenant! Parlez à nos experts.

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