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Lernprogramm: Vorschau zur Konvertierung von Oracle zu Azure Database für PostgreSQL-Schema

Dieses Lernprogramm führt Sie durch das Konvertieren von Oracle-Datenbankschemas in Azure Database for PostgreSQL mithilfe der Visual Studio PostgreSQL-Erweiterung mit Azure OpenAI zum Automatisieren und Überprüfen der Schemaübersetzung

Es umfasst die Verbindung mit Ihrer Oracle-Quelle und Azure-Datenbank für PostgreSQL-Ziel, das Konfigurieren von Azure OpenAI, das Ausführen des Migrations-Assistenten und das Überprüfen generierter PostgreSQL-Artefakte. Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über Netzwerkzugriff und Anmeldeinformationen für beide Server und eine Azure OpenAI-Bereitstellung verfügen.

Hier erfahren Sie, was Sie während der Konvertierung erwarten können:

  • SchemaErmittlung: Das Tool analysiert Ihre Oracle-Schemaobjekte
  • KI-Verarbeitung: Azure OpenAI verarbeitet und konvertiert kompatible Objekte
  • Überprüfung: Konvertierte Objekte werden in der Scratch-Datenbank überprüft.
  • Tasks überprüfen: Objekte, die manuelle Aufmerksamkeit erfordern, sind gekennzeichnet
  • Ausgabegenerierung: Erfolgreich konvertierte Objekte werden als PostgreSQL-Dateien gespeichert.

Voraussetzungen

In diesem Abschnitt werden die Voraussetzungen für die Verwendung des Oracle to Azure Database for PostgreSQL-Schemakonvertierungsfeatures in Visual Studio Code beschrieben, bevor Sie eine Konvertierung starten.

Systemanforderungen

Kategorie Einzelheiten
Visual Studio Code-Version 1.95.2 oder höher
GitHub Copilot-Abonnement Pro+, Business, Enterprise

Betriebssystemunterstützung

Betriebssystem Supportdetails
Windows Nur x64-Architektur
Linux x64-Architektur
macOS macOS 13+

PostgreSQL-Version Unterstützung

Komponente Versionsanforderung
Azure-Datenbank für PostgreSQL PostgreSQL Version 15 oder höher
Scratch-Datenbank Azure-Datenbank für PostgreSQL

KI-Modellanforderungen

Sie benötigen eine der folgenden KI-Komponenten, die konfiguriert werden muss:

KI-Komponente Modellversion
Azure OpenAI GPT-4.1-Bereitstellung

Azure OpenAI-Bereitstellungskonfiguration

Sie müssen die Azure OpenAI-Bereitstellung mit dem Modellnamen gpt-4.1 konfigurieren.

Beispiel für endpunktformat:

https://{your-resource}.openai.azure.com/openai/deployments/gpt-4.1/chat/completions?api-version=2025-01-01-preview

Erforderliche Datenbankberechtigungen

Bevor Sie die Schemakonvertierung ausführen, stellen Sie sicher, dass die verwendeten Konten über die mindestens erforderlichen Berechtigungen sowohl auf der Quelldatenbank Oracle als auch auf der Scratch-Azure-Datenbank für PostgreSQL verfügen. Das Oracle-Konto benötigt Lesezugriff auf Daten- und Wörterbuchansichten, damit das Tool Schema und Code analysieren kann. Das PostgreSQL-Scratch-Konto muss in der Lage sein, Schemas, Tabellen und andere Objekte zur Überprüfung zu erstellen. Verwenden Sie nach Möglichkeit ein dediziertes Dienstkonto. Befolgen Sie das Prinzip der geringsten Rechte. Koordinieren Sie Ihre DBAs, um vorübergehende erweiterte Rechte zu gewähren und die Konnektivität sowie den Zugriff zu validieren, bevor Sie mit der Konvertierung beginnen.

Oracle-Quellberechtigungen

Für die Oracle-Quelldatenbank sind die folgenden Mindestberechtigungen erforderlich:

Privileg Zweck
CONNECT Grundlegende Datenbankverbindung
SELECT_CATALOG_ROLE Zugriff auf Datenwörterbuchansichten
AUSWÄHLEN EINES BELIEBIGEN WÖRTERBUCHS Lesen von Systemmetadaten und Wörterbuchobjekten
AUSWÄHLEN SYS.ARGUMENT$ Zugriff auf Prozedur- und Funktionsargumentinformationen

Scratch-Datenbankberechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind für die Azure-Datenbank für PostgreSQL Flexible Server (Scratch DB) erforderlich:

Privileg Zweck
SCHEMA ERSTELLEN Erstellen von Validierungsschemas
ERSTELLEN AUF DATENBANK Erstellen von Datenbankobjekten zur Überprüfung
GEWÄHREN VON VERBINDUNGEN FÜR EINE DATENBANK Verbindungsberechtigungen für Überprüfungsprozesse

Netzwerkanforderungen

  • Ausgehende Konnektivität mit Azure OpenAI-Endpunkten
  • Datenbankkonnektivität sowohl mit Oracle-Quelldatenbanken als auch mit Ziel-PostgreSQL-Datenbanken
  • HTTPS-Zugriff für den Erweiterungs-Marketplace für Visual Studio Code und GitHub Copilot-Dienste
  • Zugriff auf GitHub-Repositoryhttps://github.com/microsoft/pgsql-tools/

Migrationsprozess

Dieser Abschnitt führt Sie durch den vollständigen Migrationsworkflow: Installation der PostgreSQL-Erweiterung, Erstellen und Testen der Verbindungen zu Ihrem Oracle-Quellsystem und zur Azure-Datenbank für das PostgreSQL-Ziel, Öffnen und Initialisieren eines Migrationsprojekts, Konfigurieren von Azure OpenAI für die Schemaübersetzung, Ausführen des Migrationsassistenten zum Erkennen und Konvertieren von Schemata, Validieren der konvertierten Objekte in einer temporären Datenbank und Überprüfen sowie Beheben von gekennzeichneten Elementen, bevor die generierten PostgreSQL-Artefakte auf das Zielsystem angewendet werden.

Schritt 1: Installieren der PostgreSQL Visual Studio Code-Erweiterung

  1. Öffnen Sie Visual Studio.

  2. Wechseln Sie zur Erweiterungsansicht (CTRL+SHIFT+X).

  3. Suchen Sie nach PostgreSQL , und installieren Sie die PostgreSQL-Erweiterung .

    1. Marketplace-Download

    Screenshot der Installation der PostgreSQL-Erweiterung in VS Code.

Schritt 2: Erstellen einer PostgreSQL-Verbindung

  1. Erstellen Sie im Erweiterungsbereich Der PostgreSQL-Erweiterung eine Verbindung mit Ihrer Azure-Datenbank für PostgreSQL.

  2. Geben Sie die erforderlichen Verbindungsdetails ein (Host, Datenbank, Benutzername, Kennwort).

  3. Testen und speichern Sie die Verbindung.

    Screenshot des Hinzufügens einer neuen PostgreSQL-Verbindung.

Schritt 3: Öffnen eines neuen Arbeitsbereichs

  1. Erstellen Sie einen neuen Ordner auf Ihrem lokalen Computer für das Migrationsprojekt.

  2. Öffnen Sie einen neuen Arbeitsbereich in Visual Studio Code.

    Screenshot des Hinzufügens eines neuen Arbeitsbereichs in VS Code.

Schritt 4: Initialisieren des Migrationsprojekts

  1. Wechseln Sie zur PostgreSQL-Erweiterung.

  2. Navigieren Sie zum Bereich "Migrationen "(Vorschau) ".

  3. Wählen Sie unter "Migrationsprojekt erstellen" aus.

    Screenshot des Erstellens eines neuen Migrationsprojekts.

Schritt 5: Konfigurieren von Projekteinstellungen

  1. Geben Sie im Migrations-Assistenten Ihren Projektnamen ein.

  2. Wählen Sie "Weiter" aus, um mit dem nächsten Schritt fortzufahren.

    Screenshot des Projektnamens.

Schritt 6: Konfigurieren der Oracle-Verbindung

  1. Geben Sie Ihre Oracle-Verbindungsdetails ein, einschließlich:

    • Host- oder Servername
    • Portnummer
    • Datenbank- oder Dienstname
    • Benutzername und Kennwort

  2. Wählen Sie Lastschemas aus.

  3. Das System testet die Oracle-Verbindung.

  4. Bei erfolgreicher Ausführung werden alle benutzerdefinierten Schemas aufgelistet, die in Oracle verfügbar sind.

  5. Wählen Sie ein oder mehrere Schemas aus, die Sie in PostgreSQL konvertieren möchten.

  6. Klicken Sie auf Weiter, um fortzufahren.

    Screenshot der Konfiguration eines Oracle-Servers.

Schritt 7: Konfigurieren einer PostgreSQL-Scratch-Datenbank

  1. Wählen Sie die Azure-Datenbank für PostgreSQL-Verbindung aus, die Sie in der PostgreSQL-Erweiterung definiert haben.

  2. Auswählen der Zieldatenbank aus der Dropdownliste

  3. Wählen Sie "Weiter" aus, um fortzufahren.

    Screenshot der Konfiguration einer Scratch-Datenbank.

Schritt 8: Konfigurieren eines Azure OpenAI-Sprachmodells

  1. Geben Sie Ihre Azure OpenAI-Details ein, einschließlich:

    • Endpunkt-URL
    • API-Schlüssel
    • Bereitstellungsname (muss gpt-4.1 sein)

  2. Wählen Sie "Verbindung testen" aus, um die Konfiguration zu überprüfen.

  3. Nachdem die Verbindung erfolgreich war, wählen Sie "Migrationsprojekt erstellen" aus.

    Screenshot der Konfiguration des Sprachmodells.

Schritt 9: Ausführen der Schemakonvertierung

  1. Das System navigiert zum Hauptmigrations-Assistenten.

  2. Wählen Sie "Migrieren" aus, um den Schemakonvertierungsprozess zu initiieren.

  3. Überwachen des Konvertierungsfortschritts in der Visual Studio-Schnittstelle

    Screenshot des Fortschritts des Migrationsschritts.

Schritt 10: Überprüfen des Schemakonvertierungsberichts

  1. Nach Abschluss der Schemakonvertierung wird ein Schemakonvertierungsbericht generiert.
  2. Überprüfen Sie die Objekte, die erfolgreich konvertiert oder übersprungen wurden.
  3. Der Bericht zeigt den Erfolgsprozentsatz der Konvertierung an.

Schritt 11: Überprüfen und Verfeinern von Konvertierungsaufgaben

  1. Nach Abschluss der Schemakonvertierung werden Überprüfungsaufgaben für Objekte erstellt, die Aufmerksamkeit erfordern.
  2. Verwenden Sie GitHub Copilot-Agents , oder konvertieren Sie Schemas manuell in PostgreSQL.
  3. Überprüfen und vergleichen Sie die vorherigen und neuen konvertierten Schemakonvertierungsanweisungen.

Schritt 12: Überprüfen konvertierter Objekte vor der Bereitstellung

  1. Validieren Sie alle umgewandelten Objekte unabhängig in einer Nichtproduktionsumgebung.
  2. Bestätigen Sie, dass sich Abhängigkeiten, Einschränkungen und typische Workloads erwartungsgemäß verhalten.
  3. Überprüfen Sie die Lösungen für alle Überprüfungsaufgaben , und testen Sie sie nach Änderungen erneut.

Von Bedeutung

Kundenvalidierungsverantwortung: Dasselbe KI-Modul, das für die Schemakonvertierung verwendet wird, kann auch bei der Validierung und Überprüfung helfen. KI-Systeme können gelegentlich ihre eigenen Fehler bestätigen. Um Datenverluste, funktionale Regressionen oder Sicherheitsprobleme zu verhindern, überprüfen Sie unabhängig alle konvertierten Objekte und Überprüfungsaufgabenauflösungen vor der Bereitstellung in der Produktion. Sie sollten zu Kontrollzwecken die Azure AI Foundry-Inhaltsfilterung aktivieren, um die Zahl der schädlichen oder unerwünschten Ausgaben zu reduzieren. Anleitungen finden Sie unter Inhaltsfilterung in Azure AI Foundry.

Weitere Informationen zur Visual Studio Code-Erweiterung finden Sie in der PostgreSQL-Erweiterung für Visual Studio Code.

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