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Sie können Daten aus einem Amazon S3 S3-Bucket migrieren mit AWS DMS. Erteilen Sie dazu Zugriff auf einen Amazon-S3-Bucket, der eine oder mehrere Datendateien enthält. Fügen Sie diesem S3-Bucket eine JSON-Datei hinzu, die die Zuweisung zwischen den Daten und den Datenbanktabellen der Daten in diesen Dateien beschreibt.
Die Quelldatendateien müssen im Amazon-S3-Bucket enthalten sein, bevor die Volllastaufgabe beginnt. Geben Sie den Bucket-Namen mit dem bucketName
-Parameter an.
Die Quelldatendateien können in den folgenden Formaten vorliegen:
Durch Kommas getrennter Wert (.csv)
Parquet (DMS-Version 3.5.3 und höher). Hinweise zur Verwendung von Dateien im Parquet-Format finden Sie unter. Verwenden von Dateien im Parquet-Format in Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
Verwenden Sie für Quelldatendateien im Format mit kommagetrennten Werten (.csv) die folgende Benennungskonvention. In dieser Konvention ist
das Quellschema und schemaName
ist der Name einer Tabelle in diesem Schema.tableName
/
schemaName
/tableName
/LOAD001.csv /schemaName
/tableName
/LOAD002.csv /schemaName
/tableName
/LOAD003.csv ...
Angenommen, Ihre Datendateien befinden sich in mybucket
im folgenden Amazon-S3-Pfad.
s3://mybucket/hr/employee
Geht beim Laden AWS DMS davon aus, dass der Name des Quellschemas lautet hr
und dass der Name der Quelltabelle lautet. employee
Zusätzlich zu bucketName
(was erforderlich ist) können Sie optional einen bucketFolder
Parameter angeben, um anzugeben, wo im Amazon S3 S3-Bucket nach Datendateien gesucht werden AWS DMS soll. Wenn Sie das vorherige Beispiel fortsetzen und bucketFolder
auf einstellensourcedata
, werden die Datendateien im folgenden Pfad AWS DMS gelesen.
s3://mybucket/sourcedata/hr/employee
Sie können mithilfe der zusätzlichen Verbindungsattribute die Trennzeichen für die Spalte und die Zeile sowie den Nullwertindikator und andere Parameter festlegen. Weitere Informationen finden Sie unter Endpunkteinstellungen für Amazon S3 als Quelle für AWS DMS.
Sie können einen Bucket-Eigentümer angeben und Sniping verhindern, wenn Sie die Amazon-S3-Endpunkteinstellung ExpectedBucketOwner
verwenden, wie im Folgenden gezeigt. Wenn Sie dann eine Anforderung stellen, um eine Verbindung zu testen oder eine Migration durchzuführen, gleicht S3 die Konto-ID des Bucket-Eigentümers mit dem angegebenen Parameter ab.
--s3-settings='{"ExpectedBucketOwner": "AWS_Account_ID"}'
Themen
- Definition externer Tabellen für Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
- Verwenden von CDC mit Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
- Voraussetzungen für die Verwendung von Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
- Einschränkungen bei der Verwendung von Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
- Endpunkteinstellungen für Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
- Quelldatentypen für Amazon S3
- Verwenden von Dateien im Parquet-Format in Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
Definition externer Tabellen für Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
Zusätzlich zu den Datendateien müssen Sie auch eine externe Tabellendefinition bereitstellen. Eine externe Tabellendefinition ist ein JSON-Dokument, das beschreibt, AWS DMS wie die Daten aus Amazon S3 zu interpretieren sind. Die maximale Größe dieses Dokuments ist 2 MB. Wenn Sie mit der AWS DMS Management Console einen Quellendpunkt erstellen, können Sie den JSON-Code direkt in das Feld für die Tabellenzuweisung eingeben. Wenn Sie die AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder die AWS DMS API verwenden, um Migrationen durchzuführen, können Sie eine JSON-Datei erstellen, um die Definition der externen Tabelle anzugeben.
Angenommen, Sie haben eine Datei mit den folgenden Daten.
101,Smith,Bob,2014-06-04,New York
102,Smith,Bob,2015-10-08,Los Angeles
103,Smith,Bob,2017-03-13,Dallas
104,Smith,Bob,2017-03-13,Dallas
Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für eine externe Tabellendefinition für diese Daten.
{
"TableCount": "1",
"Tables": [
{
"TableName": "employee",
"TablePath": "hr/employee/",
"TableOwner": "hr",
"TableColumns": [
{
"ColumnName": "Id",
"ColumnType": "INT8",
"ColumnNullable": "false",
"ColumnIsPk": "true"
},
{
"ColumnName": "LastName",
"ColumnType": "STRING",
"ColumnLength": "20"
},
{
"ColumnName": "FirstName",
"ColumnType": "STRING",
"ColumnLength": "30"
},
{
"ColumnName": "HireDate",
"ColumnType": "DATETIME"
},
{
"ColumnName": "OfficeLocation",
"ColumnType": "STRING",
"ColumnLength": "20"
}
],
"TableColumnsTotal": "5"
}
]
}
In diesem JSON-Dokument sind folgende Elemente enthalten:
TableCount
– die Anzahl der Quelltabellen. In diesem Beispiel es nur eine Tabelle.
Tables
– ein Array bestehend aus einer JSON-Zuweisung je Quelltabelle. In diesem Beispiel es nur eine Zuweisung. Jede Zuweisung umfasst die folgenden Schlüsselelemente:
-
TableName
– der Name der Quelltabelle. -
TablePath
– der Pfad in Ihrem Amazon-S3-Bucket, in dem AWS DMS die Datei mit den Daten für die Volllastaufgabe finden kann. Wenn einbucketFolder
-Wert angegeben ist, wird dieser Wert dem Pfad vorangestellt. -
TableOwner
– der Name des Schemas für diese Tabelle. -
TableColumns
– ein Array einer oder mehrerer Zuweisungen, die jeweils eine Spalte in der Quelltabelle beschreiben:-
ColumnName
– der Name einer Spalte in der Quelltabelle. -
ColumnType
– der Datentyp für die Spalte. Die zulässigen Datentypen finden Sie unter Quelldatentypen für Amazon S3. -
ColumnLength
– die Anzahl an Bytes in dieser Spalte. Die maximale Spaltenlänge ist auf 2147483647 Byte (2.047 MegaBytes) begrenzt, da eine S3-Quelle den FULL LOB-Modus nicht unterstützt.ColumnLength
ist für die folgenden Datentypen gültig:-
BYTE
-
STRING
-
-
ColumnNullable
– ein boolescher Wert, dertrue
lautet, wenn diese Spalte NULL-Werte enthalten darf (Standard =false
). -
ColumnIsPk
– ein boolescher Wert, dertrue
lautet, wenn diese Spalte Teil des Primärschlüssels ist (Standard =false
). -
ColumnDateFormat
– das Eingabedatumsformat für eine Spalte mit den Typen DATE, TIME und DATETIME, das verwendet wird, um eine Datenzeichenfolge in ein Datumsobjekt zu analysieren. Mögliche Werte sind:- YYYY-MM-dd HH:mm:ss - YYYY-MM-dd HH:mm:ss.F - YYYY/MM/dd HH:mm:ss - YYYY/MM/dd HH:mm:ss.F - MM/dd/YYYY HH:mm:ss - MM/dd/YYYY HH:mm:ss.F - YYYYMMdd HH:mm:ss - YYYYMMdd HH:mm:ss.F
-
-
TableColumnsTotal
– die Gesamtanzahl der Spalten. Diese Anzahl muss der Anzahl der Elemente imTableColumns
-Array entsprechen.
Wenn Sie nichts anderes angeben, wird AWS DMS davon ausgegangen, dass der Wert Null ColumnLength
ist.
Anmerkung
In unterstützten Versionen von AWS DMS können die S3-Quelldaten auch eine optionale Operationsspalte als erste Spalte vor dem TableName
Spaltenwert enthalten. Diese Operationsspalte identifiziert die Operation (INSERT
), die verwendet wird, um die Daten während eines vollständigen Ladevorgangs zu einem S3-Zielendpunkt zu migrieren.
Falls vorhanden, ist der Wert dieser Spalte das erste Zeichen des INSERT
-Schlüsselworts der Operation (I
). Sofern vorhanden, gibt diese Spalte in der Regel an, dass die S3-Quelle während einer früheren Migration durch DMS als S3-Ziel erstellt wurde.
In früheren DMS-Versionen als 3.4.2 war diese Spalte in S3-Quelldaten, die aus einer früheren DMS-Volllastaufgabe erstellt wurden, nicht vorhanden. Durch das Hinzufügen dieser Spalte zu den S3-Zieldaten werden alle Zeilen in einem konsistenten Format zum S3-Ziel geschrieben. Dies geschieht unabhängig davon, ob die Daten während eines vollständigen oder während eines CDC-Ladevorgangs geschrieben werden. Weitere Informationen zu den Optionen zum Formatieren von S3-Zieldaten finden Sie unter Angabe von Quelldatenbankoperationen in migrierten S3-Daten.
Für eine Spalte des Typs NUMERIC müssen Sie die Genauigkeit und Skalierung festlegen. Genauigkeit ist die Gesamtanzahl der Stellen in einer Zahl und Skalierung die Anzahl der Dezimalstellen. Dafür verwenden Sie die Elemente ColumnPrecision
und ColumnScale
, wie im Folgenden dargestellt.
...
{
"ColumnName": "HourlyRate",
"ColumnType": "NUMERIC",
"ColumnPrecision": "5"
"ColumnScale": "2"
}
...
Geben Sie für eine Spalte vom Typ DATETIME mit Daten, die Sekundenbruchteile enthalten, die Skalierung an. Skalierung ist die Anzahl der Dezimalstellen für die Sekundenbruchteile. Diese kann zwischen 0 und 9 liegen. Verwenden Sie dafür das Element ColumnScale
, wie im Folgenden dargestellt.
...
{
"ColumnName": "HireDate",
"ColumnType": "DATETIME",
"ColumnScale": "3"
}
...
Wenn Sie nichts anderes angeben, ColumnScale
wird von Null AWS DMS ausgegangen und die Sekundenbruchteile werden gekürzt.
Verwenden von CDC mit Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
Nach dem AWS DMS vollständigen Laden der Daten können Datenänderungen optional auf den Zielendpunkt repliziert werden. Dazu laden Sie Change Data Capture-Dateien (CDC-Dateien) in Ihren Amazon S3 S3-Bucket hoch. AWS DMS liest diese CDC-Dateien, wenn Sie sie hochladen, und wendet die Änderungen dann am Zielendpunkt an.
Die CDC-Dateien werden wie folgt benannt:
CDC00001.csv CDC00002.csv CDC00003.csv ...
Anmerkung
Um CDC-Dateien im Änderungsdatenordner zu replizieren, laden Sie sie erfolgreich in lexikalischer (sequenzieller) Reihenfolge hoch. Laden Sie z. B. die Datei „CDC00002.csv“ vor der Datei „CDC00003.csv“ hoch. Andernfalls wird die Datei „CDC00002.csv“ übersprungen und nicht repliziert, wenn Sie sie zeitlich nach „CDC00003.csv“ laden. Die Datei „CDC00004.csv“ wird jedoch erfolgreich repliziert, wenn sie nach der Datei „CDC00003.csv“ geladen wird.
Geben AWS DMS Sie den cdcPath
Parameter an, um anzugeben, wo die Dateien zu finden sind. Wenn Sie im vorherigen Beispiel cdcPath
auf
setzen, liest AWS DMS die CDC-Dateien im folgenden Pfad.changedata
s3://mybucket
/changedata
Wenn Sie cdcPath
auf
und changedata
bucketFolder
auf
setzen, liest AWS DMS die CDC-Dateien im folgenden Pfad.myFolder
s3://mybucket
/myFolder
/changedata
Die Datensätze in einer CDC-Datei werden wie folgt formatiert:
-
Operation – die Änderungsoperation, die ausgeführt werden soll:
INSERT
oderI
,UPDATE
oderU
oderDELETE
oderD
. Diese Schlüsselwort- und Zeichenwerte unterscheiden zwischen Groß- und Kleinschreibung.Anmerkung
AWS DMS Kann in unterstützten AWS DMS Versionen den Vorgang, der für jeden Ladedatensatz ausgeführt werden soll, auf zwei Arten identifizieren. AWS DMS kann dies anhand des Schlüsselwortwerts des Datensatzes (z. B.
INSERT
) oder anhand des Anfangszeichens des Schlüsselworts (z. B.I
) tun. In früheren Versionen AWS DMS wurde der Ladevorgang nur anhand des vollständigen Schlüsselwortwerts erkannt.In früheren Versionen von wurde der vollständige Schlüsselwortwert geschrieben AWS DMS, um die CDC-Daten zu protokollieren. Vorherige Versionen schrieben den Operationswert darüber hinaus nur mit dem Anfangszeichen des Schlüsselworts in S3-Ziele.
Durch die Erkennung beider Formate kann AWS DMS der Vorgang unabhängig davon ausgeführt werden, wie die Operationsspalte zur Erstellung der S3-Quelldaten geschrieben wurde. Dieser Ansatz unterstützt die Verwendung von S3-Zieldaten als Quelle für eine spätere Migration. Dank dieses Ansatzes müssen Sie nicht länger das Format des Anfangszeichens eines Schlüsselworts ändern, das in der Operationsspalte der späteren S3-Quelle erscheint
-
Tabellenname – der Name der Quelltabelle.
-
Schemaname – der Name des Quellschemas.
-
Daten – eine oder mehrere Spalten, die die zu ändernden Daten darstellen.
Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel einer CDC-Datei für eine Tabelle mit dem Namen employee
.
INSERT,employee,hr,101,Smith,Bob,2014-06-04,New York
UPDATE,employee,hr,101,Smith,Bob,2015-10-08,Los Angeles
UPDATE,employee,hr,101,Smith,Bob,2017-03-13,Dallas
DELETE,employee,hr,101,Smith,Bob,2017-03-13,Dallas
Voraussetzungen für die Verwendung von Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
Um Amazon S3 als Quelle für verwenden zu können AWS DMS, muss sich Ihr S3-Quell-Bucket in derselben AWS Region befinden wie die DMS-Replikationsinstanz, die Ihre Daten migriert. Darüber hinaus muss das AWS -Konto, das Sie für die Migration verwenden, über Lesezugriff auf den Quell-Bucket verfügen. Für AWS DMS Version 3.4.7 und höher muss DMS über einen VPC-Endpunkt oder eine öffentliche Route auf den Quell-Bucket zugreifen. Informationen zu VPC-Endpunkten finden Sie unter. Konfigurieren von VPC-Endpunkten als Quell- und Zielendpunkte in AWS DMS
Die AWS Identity and Access Management (IAM-) Rolle, die dem Benutzerkonto zugewiesen ist, mit dem die Migrationsaufgabe erstellt wurde, muss über die folgenden Berechtigungen verfügen.
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::mybucket*/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::mybucket*"
]
}
]
}
Die AWS Identity and Access Management (IAM-) Rolle, die dem Benutzerkonto zugewiesen wurde, das zur Erstellung der Migrationsaufgabe verwendet wurde, muss über die folgenden Berechtigungen verfügen, wenn die Versionierung im Amazon S3 S3-Bucket aktiviert ist.
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject",
"S3:GetObjectVersion"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::mybucket*/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::mybucket*"
]
}
]
}
Einschränkungen bei der Verwendung von Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
Die folgenden Einschränkungen gelten bei Verwendung von Amazon S3 als Quelle:
-
Aktivieren Sie die Versionsverwaltung für S3 nicht. Wenn Sie die Versionsverwaltung für S3 benötigen, verwenden Sie Lebenszyklusrichtlinien, um alte Versionen aktiv zu löschen. Andernfalls kann es aufgrund eines Timeouts eines
list-object
-Aufrufs in S3 zu Verbindungsfehlern beim Endpunkttest kommen. Informationen zum Erstellen einer Lebenszyklusrichtlinie für einen S3-Bucket finden Sie unter Verwalten Ihres Speicher-Lebenszyklus. Informationen zum Löschen einer Version eines S3-Objekts finden Sie unter Löschen von Objekten aus einem versionsverwaltungsfähigen Bucket. -
Ein VPC-fähiger S3-Bucket (Gateway-VPC) wird in den Versionen 3.4.7 und höher unterstützt.
MySQL konvertiert den
time
Datentyp in.string
Umtime
Datentypwerte in MySQL zu sehen, definieren Sie die Spalte in der Zieltabelle alsstring
und setzen Sie die Einstellung Zieltabellenvorbereitungsmodus der Aufgabe auf Kürzen.AWS DMS verwendet den
BYTE
Datentyp intern für Daten in beidenBYTE
BYTES
Datentypen.S3-Quellendpunkte unterstützen die Funktion zum erneuten Laden von DMS-Tabellen nicht.
-
AWS DMS unterstützt den vollständigen LOB-Modus mit Amazon S3 als Quelle nicht.
Bei der Verwendung von Dateien im Parquet-Format in Amazon S3 als Quelle gelten die folgenden Einschränkungen:
-
Datumsangaben
MMYYYYDD
, die in der Funktion zur Datumspartitionierung von S3 Parquet Source enthaltenDDMMYYYY
sind oder von ihr nicht unterstützt werden.
Endpunkteinstellungen für Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
Sie können Endpunkteinstellungen, ähnlich wie zusätzliche Verbindungsattribute, zum Konfigurieren Ihrer Amazon-S3-Quelldatenbank verwenden. Sie geben die Einstellungen an, wenn Sie den Quellendpunkt mithilfe der AWS DMS Konsole oder mithilfe des create-endpoint
Befehls in AWS CLI, mit der --s3-settings '{"
JSON-Syntax erstellen.EndpointSetting"
:
"value"
, ...
}'
Die folgende Tabelle zeigt die Endpunkteinstellungen, die Sie mit Amazon S3 als Quelle verwenden können.
Option | Beschreibung |
---|---|
BucketFolder |
(Optional) Ein Ordnername im S3-Bucket. Wenn dieses Attribut angegeben ist, werden die Quelldatendateien und CDC-Dateien im Pfad
|
BucketName |
Der Name des S3-Buckets.
|
CdcPath |
Der Speicherort von CDC-Dateien. Dieses Attribut ist erforderlich, wenn eine Aufgabe Änderungsdaten erfasst. Andernfalls ist es optional. Wenn CdcPath vorhanden, AWS DMS liest es CDC-Dateien aus diesem Pfad und repliziert die Datenänderungen auf den Zielendpunkt. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von CDC mit Amazon S3 als Quelle für AWS DMS.
|
CsvDelimiter |
Das Trennzeichen, das zum Trennen von Spalten in den Quelldateien dient. Standardmäßig wird ein Komma verwendet. Ein Beispiel folgt.
|
CsvNullValue |
Eine benutzerdefinierte Zeichenfolge, die beim Lesen aus der Quelle als Null AWS DMS behandelt wird. Der Standardwert ist eine leere Zeichenfolge. Wenn Sie diesen Parameter nicht festlegen, wird eine leere Zeichenfolge als Nullwert AWS DMS behandelt. Wenn Sie diesen Parameter auf eine Zeichenfolge wie „\ N“ setzen, AWS DMS wird diese Zeichenfolge als Nullwert und leere Zeichenketten als leerer Zeichenkettenwert behandelt. |
CsvRowDelimiter |
Das Trennzeichen, das zum Trennen von Zeilen in den Quelldateien dient. Standardmäßig wird ein Zeilenumbruch (
|
DataFormat |
Setzen Sie diesen Wert auf,
|
IgnoreHeaderRows |
Wenn dieser Wert auf 1 gesetzt ist, wird die Kopfzeile der ersten Zeile in einer CSV-Datei AWS DMS ignoriert. Mit dem Wert 1 wird die Funktion aktiviert, mit 0 deaktiviert. Der Standardwert ist 0.
|
Rfc4180 |
Wenn dieser Wert auf Der Standardwert ist Zulässige Werte:
|
Quelldatentypen für Amazon S3
Datenmigration, die Amazon S3 als Quelle für AWS DMS Anforderungen verwendet, um Daten aus Amazon S3 AWS DMS Datentypen zuzuordnen. Weitere Informationen finden Sie unter Definition externer Tabellen für Amazon S3 als Quelle für AWS DMS.
Weitere Informationen zum Anzeigen des Datentyps, der im Ziel zugewiesen ist, finden Sie im Abschnitt für den Zielendpunkt, den Sie verwenden.
Weitere Informationen zu AWS DMS Datentypen finden Sie unterDatentypen für den AWS Database Migration Service.
Die folgenden AWS DMS Datentypen werden mit Amazon S3 als Quelle verwendet:
-
BYTE – erfordert
ColumnLength
. Weitere Informationen finden Sie unter Definition externer Tabellen für Amazon S3 als Quelle für AWS DMS. -
DATUM
-
TIME
-
DATETIME – weitere Informationen finden Sie im Beispiel für den Typ DATETIME unter Definition externer Tabellen für Amazon S3 als Quelle für AWS DMS.
-
INT1
-
INT2
-
INT4
-
INT8
-
NUMERIC — Erfordert
ColumnPrecision
undColumnScale
. AWS DMS unterstützt die folgenden Höchstwerte:ColumnPrecision: 38
ColumnScale: 31
Weitere Informationen finden Sie im Beispiel für den Typ NUMERIC unter Definition externer Tabellen für Amazon S3 als Quelle für AWS DMS.
-
REAL4
-
REAL8
-
STRING – erfordert
ColumnLength
. Weitere Informationen finden Sie unter Definition externer Tabellen für Amazon S3 als Quelle für AWS DMS. -
UINT1
-
UINT2
-
UINT4
-
UINT8
-
BLOB
-
CLOB
-
BOOLEAN
Verwenden von Dateien im Parquet-Format in Amazon S3 als Quelle für AWS DMS
In AWS DMS Version 3.5.3 und höher können Sie Dateien im Parquet-Format in einem S3-Bucket als Quelle für die Full-Load- oder CDC-Replikation verwenden.
DMS unterstützt nur Dateien im Parquet-Format als Quelle, die DMS durch die Migration von Daten auf einen S3-Zielendpunkt generiert. Dateinamen müssen im unterstützten Format vorliegen, andernfalls nimmt DMS sie nicht in die Migration auf.
Quelldatendateien im Parquet-Format müssen sich im folgenden Ordner und in der folgenden Benennungskonvention befinden.
schema/table1/LOAD00001.parquet
schema/table2/LOAD00002.parquet
schema/table2/LOAD00003.parquet
Verwenden Sie für Quelldatendateien für CDC-Daten im Parquet-Format die folgenden Ordner- und Benennungsregeln, um sie zu benennen und zu speichern.
schema/table/20230405-094615814.parquet
schema/table/20230405-094615853.parquet
schema/table/20230405-094615922.parquet
Um auf Dateien im Parquet-Format zuzugreifen, legen Sie die folgenden Endpunkteinstellungen fest:
Setzen Sie
DataFormat
aufParquet
.Legen Sie die
cdcPath
Einstellung nicht fest. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Dateien im Parquet-Format in den angegebenen Schema-/Tabellenordnern erstellen.
Unterstützte Datentypen für Dateien im Parquet-Format
AWS DMS unterstützt die folgenden Quell- und Zieldatentypen bei der Migration von Daten aus Dateien im Parquet-Format. Stellen Sie vor der Migration sicher, dass Ihre Zieltabelle Spalten mit den richtigen Datentypen enthält.
Quelldatentyp | Zieldatentyp |
---|---|
BYTE |
BINARY |
DATE |
DATE32 |
TIME |
TIME32 |
DATETIME |
TIMESTAMP |
INT1 |
INT8 |
INT2 |
INT16 |
INT4 |
INT32 |
INT8 |
INT64 |
NUMERIC |
DECIMAL |
REAL4 |
FLOAT |
REAL8 |
DOUBLE |
STRING |
STRING |
UINT1 |
UINT8 |
UINT2 |
UINT16 |
UINT4 |
UINT32 |
UINT8 |
UINT |
WSTRING |
STRING |
BLOB |
BINARY |
NCLOB |
STRING |
CLOB |
STRING |
BOOLEAN |
BOOL |