AWSデータベース移行：DMS、SCT、ダウンタイム最小化戦略

データベース移行は、クラウド移行プロジェクトの中で最も慎重に計画すべき作業の1つです。AWSはDatabase Migration Service（DMS）とSchema Conversion Tool（SCT）を提供し、同種間・異種間のデータベース移行をサポートします。

データベース移行の概要

移行パターン

flowchart TB
    subgraph Homogeneous["同種間移行"]
        H1["Oracle → RDS Oracle"]
        H2["MySQL → RDS MySQL"]
        H3["PostgreSQL → Aurora PostgreSQL"]
    end

    subgraph Heterogeneous["異種間移行"]
        Het1["Oracle → Aurora PostgreSQL"]
        Het2["SQL Server → Aurora MySQL"]
        Het3["Oracle → DynamoDB"]
    end

    style Homogeneous fill:#22c55e,color:#fff
    style Heterogeneous fill:#f59e0b,color:#000

移行方法の比較

方法	ダウンタイム	複雑さ	用途
ダンプ&リストア	長い	低	小規模DB
ネイティブレプリケーション	短い	中	同種間
DMS	最小	中〜高	汎用
DMS + SCT	最小	高	異種間

AWS Database Migration Service (DMS)

アーキテクチャ

flowchart LR
    subgraph Source["ソース"]
        SrcDB["ソースDB"]
    end

    subgraph DMS["AWS DMS"]
        RI["レプリケーション<br/>インスタンス"]
        Task["移行タスク"]
    end

    subgraph Target["ターゲット"]
        TgtDB["ターゲットDB"]
    end

    SrcDB --> |"CDC"| RI
    RI --> |"変換・書き込み"| TgtDB

    style DMS fill:#f59e0b,color:#000

対応データベース

ソース:

• Oracle、SQL Server、MySQL、MariaDB、PostgreSQL
• Amazon RDS、Aurora、S3
• MongoDB、DocumentDB
• SAP ASE、IBM Db2

ターゲット:

• Amazon RDS、Aurora
• Amazon Redshift、DynamoDB、S3
• OpenSearch、Neptune、Kinesis
• DocumentDB、Kafka

移行タイプ

タイプ	説明	ユースケース
Full Load	全データを一括移行	初期移行
CDC	変更データのみ継続的に同期	継続的レプリケーション
Full Load + CDC	一括移行後に変更を同期	最小ダウンタイム移行

設定例

# レプリケーションインスタンスの作成
aws dms create-replication-instance \
    --replication-instance-identifier my-dms-instance \
    --replication-instance-class dms.r5.large \
    --allocated-storage 100 \
    --vpc-security-group-ids sg-xxx \
    --availability-zone ap-northeast-1a

# ソースエンドポイントの作成
aws dms create-endpoint \
    --endpoint-identifier source-oracle \
    --endpoint-type source \
    --engine-name oracle \
    --server-name oracle.example.com \
    --port 1521 \
    --username admin \
    --password xxx \
    --database-name ORCL

# ターゲットエンドポイントの作成
aws dms create-endpoint \
    --endpoint-identifier target-aurora \
    --endpoint-type target \
    --engine-name aurora-postgresql \
    --server-name aurora-cluster.xxx.ap-northeast-1.rds.amazonaws.com \
    --port 5432 \
    --username admin \
    --password xxx \
    --database-name mydb

# 移行タスクの作成
aws dms create-replication-task \
    --replication-task-identifier full-load-and-cdc \
    --source-endpoint-arn arn:aws:dms:ap-northeast-1:xxx:endpoint:source \
    --target-endpoint-arn arn:aws:dms:ap-northeast-1:xxx:endpoint:target \
    --replication-instance-arn arn:aws:dms:ap-northeast-1:xxx:rep:my-instance \
    --migration-type full-load-and-cdc \
    --table-mappings file://table-mappings.json

テーブルマッピング

{
  "rules": [
    {
      "rule-type": "selection",
      "rule-id": "1",
      "rule-name": "include-all-tables",
      "object-locator": {
        "schema-name": "HR",
        "table-name": "%"
      },
      "rule-action": "include"
    },
    {
      "rule-type": "transformation",
      "rule-id": "2",
      "rule-name": "rename-schema",
      "rule-target": "schema",
      "object-locator": {
        "schema-name": "HR"
      },
      "rule-action": "rename",
      "value": "hr_new"
    }
  ]
}

AWS Schema Conversion Tool (SCT)

概要

異種間移行でスキーマとコードを変換します。

flowchart LR
    subgraph Source["ソース"]
        OraSchema["Oracleスキーマ"]
        OraPL["PL/SQL"]
    end

    subgraph SCT["AWS SCT"]
        Convert["変換エンジン"]
        Report["評価レポート"]
    end

    subgraph Target["ターゲット"]
        PgSchema["PostgreSQLスキーマ"]
        PgFunc["PL/pgSQL"]
    end

    OraSchema --> Convert
    OraPL --> Convert
    Convert --> Report
    Convert --> PgSchema
    Convert --> PgFunc

    style SCT fill:#f59e0b,color:#000

SCTの機能

機能	説明
スキーマ変換	テーブル、インデックス、制約
コード変換	ストアドプロシージャ、関数、トリガー
評価レポート	変換の複雑さを分析
アクションアイテム	手動対応が必要な項目

変換の複雑さ

flowchart TB
    subgraph Complexity["変換の複雑さ"]
        Simple["シンプル<br/>（自動変換可能）"]
        Medium["中程度<br/>（一部手動）"]
        Complex["複雑<br/>（大幅な書き換え）"]
    end

    Simple --> |"グリーン"| Auto["自動変換"]
    Medium --> |"イエロー"| Partial["部分的に手動"]
    Complex --> |"レッド"| Manual["完全に手動"]

    style Simple fill:#22c55e,color:#fff
    style Medium fill:#f59e0b,color:#000
    style Complex fill:#ef4444,color:#fff

評価レポートの例

項目	Oracle	PostgreSQL	アクション
CONNECT BY	あり	WITH RECURSIVE	書き換え必要
ROWNUM	あり	ROW_NUMBER()	変換可能
SEQUENCE	あり	あり	自動変換
パッケージ	あり	なし	スキーマに分割

移行フェーズ

3フェーズアプローチ

flowchart LR
    subgraph Phase1["フェーズ1: 評価"]
        A1["ソースDB分析"]
        A2["スキーマ評価"]
        A3["移行計画"]
    end

    subgraph Phase2["フェーズ2: 移行"]
        M1["スキーマ変換"]
        M2["Full Load"]
        M3["CDC開始"]
    end

    subgraph Phase3["フェーズ3: カットオーバー"]
        C1["CDC同期確認"]
        C2["アプリ停止"]
        C3["最終同期"]
        C4["アプリ切り替え"]
    end

    Phase1 --> Phase2
    Phase2 --> Phase3

    style Phase1 fill:#3b82f6,color:#fff
    style Phase2 fill:#f59e0b,color:#000
    style Phase3 fill:#22c55e,color:#fff

フェーズ1: 評価

# SCTでの評価レポート生成
# 1. SCTにソースDBを接続
# 2. ターゲットを選択
# 3. 評価レポートを生成

# DMSでの接続テスト
aws dms test-connection \
    --replication-instance-arn arn:aws:dms:ap-northeast-1:xxx:rep:instance \
    --endpoint-arn arn:aws:dms:ap-northeast-1:xxx:endpoint:source

フェーズ2: 移行

sequenceDiagram
    participant Source as ソースDB
    participant DMS as AWS DMS
    participant Target as ターゲットDB

    Note over DMS: Full Load開始
    Source->>DMS: テーブルデータ
    DMS->>Target: バルクインサート

    Note over DMS: CDC開始
    loop 継続的レプリケーション
        Source->>DMS: 変更ログ
        DMS->>Target: 変更適用
    end

フェーズ3: カットオーバー

flowchart TB
    subgraph Cutover["カットオーバー手順"]
        Step1["1. レプリケーション遅延確認"]
        Step2["2. アプリケーション停止"]
        Step3["3. 最終同期完了待機"]
        Step4["4. アプリ接続先切り替え"]
        Step5["5. アプリケーション起動"]
        Step6["6. 検証"]
    end

    Step1 --> Step2
    Step2 --> Step3
    Step3 --> Step4
    Step4 --> Step5
    Step5 --> Step6

    style Cutover fill:#22c55e,color:#fff

ダウンタイム最小化

戦略比較

戦略	ダウンタイム	複雑さ	リスク
ビッグバン	長い	低	高
DMS CDC	分単位	中	中
Blue/Green	秒単位	高	低

DMS CDC戦略

flowchart TB
    subgraph Timeline["タイムライン"]
        T1["Full Load<br/>（数時間〜日）"]
        T2["CDC同期<br/>（数日〜週）"]
        T3["カットオーバー<br/>（数分）"]
    end

    T1 --> |"バックグラウンド"| T2
    T2 --> |"計画停止"| T3

    style T3 fill:#22c55e,color:#fff

Blue/Green with RDS

# Blue/Greenデプロイメントの作成
aws rds create-blue-green-deployment \
    --blue-green-deployment-name my-blue-green \
    --source arn:aws:rds:ap-northeast-1:xxx:db:source-db \
    --target-engine-version 14.6

# 切り替え実行
aws rds switchover-blue-green-deployment \
    --blue-green-deployment-identifier my-blue-green

異種間移行の例

Oracle to Aurora PostgreSQL

flowchart TB
    subgraph Oracle["Oracle"]
        OraTable["テーブル"]
        OraPkg["パッケージ"]
        OraSeq["シーケンス"]
    end

    subgraph SCT["AWS SCT"]
        Convert["変換"]
    end

    subgraph Aurora["Aurora PostgreSQL"]
        PgTable["テーブル"]
        PgFunc["関数/スキーマ"]
        PgSeq["シーケンス"]
    end

    OraTable --> Convert --> PgTable
    OraPkg --> Convert --> PgFunc
    OraSeq --> Convert --> PgSeq

    style SCT fill:#f59e0b,color:#000

主要な変換ポイント

Oracle	PostgreSQL	注意点
VARCHAR2	VARCHAR	同等
NUMBER	NUMERIC/INTEGER	精度確認
DATE	TIMESTAMP	時刻含む
CLOB	TEXT	同等
PL/SQL	PL/pgSQL	構文差異あり
パッケージ	スキーマ+関数	分割必要

監視とトラブルシューティング

CloudWatchメトリクス

メトリクス	説明	アラートしきい値
CDCLatencySource	ソース遅延	> 60秒
CDCLatencyTarget	ターゲット遅延	> 60秒
FullLoadThroughput	転送スループット	低下時
TablesErrored	エラーテーブル数	> 0

よくある問題

問題	原因	対策
LOBデータの欠落	LOBモード設定	Limited/Full LOBモード
パフォーマンス低下	インスタンスサイズ	スケールアップ
CDC遅延	大量の変更	並列処理設定
外部キーエラー	テーブル順序	制約の一時無効化

ベストプラクティス

計画

flowchart TB
    subgraph Planning["計画のポイント"]
        P1["本番同等環境でテスト"]
        P2["ロールバック計画"]
        P3["パフォーマンステスト"]
        P4["カットオーバーリハーサル"]
    end

    style Planning fill:#22c55e,color:#fff

チェックリスト

フェーズ	チェック項目
事前	ソースDBの権限設定
事前	ネットワーク接続性
事前	SCT評価レポート確認
移行中	レプリケーション遅延監視
移行中	エラーログ確認
事後	データ整合性検証
事後	アプリケーション動作確認

まとめ

flowchart TB
    subgraph Migration["Database Migration"]
        DMS["AWS DMS"]
        SCT["AWS SCT"]
    end

    DMS --> |"同種間"| Homogeneous["そのまま移行"]
    DMS --> |"異種間"| Heterogeneous["SCTと組み合わせ"]
    SCT --> |"スキーマ変換"| Heterogeneous

    style Migration fill:#3b82f6,color:#fff

ツール	用途	重要度
DMS	データ移行	★★★
SCT	スキーマ変換	★★★（異種間）
CDC	最小ダウンタイム	★★★
検証	データ整合性	★★★

適切な移行戦略とツールの選択により、リスクを最小化しながらデータベース移行を成功させることができます。

参考資料

• AWS DMS User Guide
• AWS SCT User Guide
• Database Migration Playbook