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Verwenden von Amazon DocumentDB als Ziel für den AWS Database Migration Service

Informationen zu den Versionen von Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität), die AWS DMS unterstützt, finden Sie unter Ziele für AWS DMS. Sie können mithilfe von AWS DMS Daten zu Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) migrieren – von jeder der Quelldaten-Engines aus, die AWS DMS unterstützt. Die Quell-Engine kann sich in einem von AWS verwalteten Service wie beispielsweise Amazon RDS, Aurora oder Amazon S3 befinden. Die Engine kann sich außerdem in einer selbstverwalteten Datenbank befinden, wie beispielsweise MongoDB, das auf Amazon EC2 oder On-Premises ausgeführt wird.

Sie können AWS DMS verwenden, um Quelldaten zu Datenbanken, Sammlungen oder Dokumenten in Amazon DocumentDB zu replizieren.

MongoDB speichert Daten in einem binären JSON-Format (BSON). AWS DMS unterstützt alle BSON-Datentypen, die von Amazon DocumentDB unterstützt werden. Eine Liste dieser Datentypen finden Sie unter Supported MongoDB APIs, operations, and data types im Entwicklerhandbuch für Amazon DocumentDB.

Wenn es sich beim Quellendpunkt um eine relationale Datenbank handelt, ordnet AWS DMS Amazon DocumentDB Datenbankobjekte wie folgt zu:

Wenn der Quellendpunkt Amazon S3 ist, entsprechen die resultierenden Amazon-DocumentDB-Objekte den AWS DMS-Zuordnungsregeln für Amazon S3. Betrachten Sie beispielsweise die folgende URI:

s3://mybucket/hr/employee

In diesem Fall ordnet AWS DMS die Objekte in mybucket Amazon DocumentDB wie folgt zu:

Weitere Informationen zu den Zuordnungsregeln für Amazon S3 finden Sie unter Verwenden von Amazon S3 als Quelle für AWS DMS.

Weitere Informationen zum Arbeiten mit Amazon DocumentDB als Ziel für AWS DMS finden Sie in den folgenden Abschnitten:

Zuordnen von Daten von einer Quelle zu einem Amazon-DocumentDB-Ziel

AWS DMS liest Datensätze aus dem Quellendpunkt und erstellt JSON-Dokumente basierend auf den gelesenen Daten. Für jedes JSON-Dokument muss AWS DMS ein _id-Feld bestimmen, das als eindeutige Kennung fungiert. Anschließend wird das JSON-Dokument in eine Amazon-DocumentDB-Sammlung geschrieben, wobei das Feld _id als Primärschlüssel verwendet wird.

Quelldaten, die eine einzelne Spalte darstellen

Wenn die Quelldaten aus einer einzelnen Spalte bestehen, müssen die Daten vom Typ Zeichenfolge sein. (Abhängig von der Quell-Engine kann der tatsächliche Datentyp VARCHAR, NVARCHAR, TEXT, LOB, CLOB o. Ä. sein.) AWS DMS geht davon aus, dass es sich bei den Daten um ein gültiges JSON-Dokument handelt, und repliziert die Daten unverändert nach Amazon DocumentDB.

Wenn das resultierende JSON-Dokument ein Feld mit dem Namen _id enthält, wird dieses Feld als eindeutige _id in Amazon DocumentDB verwendet.

Wenn das JSON-Dokument kein _id-Feld enthält, generiert Amazon DocumentDB automatisch einen _id-Wert.

Quelldaten, die mehrere Spalten darstellen

Wenn die Quelldaten aus mehreren Spalten bestehen, erstellt AWS DMS aus all diesen Spalten ein JSON-Dokument. Um das _id-Feld für das Dokument zu bestimmen, geht AWS DMS wie folgt vor:

Zwingen eines Datentyps an den Zielendpunkt

AWS DMS kann Datenstrukturen beim Schreiben in einen Amazon-DocumentDB-Zielendpunkt ändern. Sie können diese Änderungen anfordern, indem Sie Spalten und Tabellen am Quellendpunkt umbenennen oder Transformationsregeln bereitstellen, die bei der Ausführung einer Aufgabe angewendet werden.

Verwenden eines verschachtelten JSON-Dokuments (json_prefix)

Um einen Datentyp zu erzwingen, können Sie dem Namen der Quellspalte das Präfix json_ (d. h. json_columnName) entweder manuell oder mittels einer Transformation voranstellen. In diesem Fall wird die Spalte nicht als Zeichenfolgenfeld, sondern als verschachteltes JSON-Dokument innerhalb des Zieldokuments erstellt.

Angenommen, Sie möchten beispielsweise das folgende Dokument von einem MongoDB-Quellenendpunkt migrieren.

{
    "_id": "1", 
    "FirstName": "John", 
    "LastName": "Doe",
    "ContactDetails": "{"Home": {"Address": "Boston","Phone": "1111111"},"Work": { "Address": "Boston", "Phone": "2222222222"}}"
}

Wenn Sie keinen der Quelldatentypen erzwingen, wird das eingebettete ContactDetails-Dokument als Zeichenfolge migriert.

{
    "_id": "1", 
    "FirstName": "John", 
    "LastName": "Doe",
    "ContactDetails": "{\"Home\": {\"Address\": \"Boston\",\"Phone\": \"1111111\"},\"Work\": { \"Address\": \"Boston\", \"Phone\": \"2222222222\"}}"
}

Sie können jedoch eine Transformationsregel hinzufügen, um ContactDetails zu einem JSON-Objekt umzuwandeln. Angenommen, der ursprüngliche Name der Quellspalte ist ContactDetails. Um den Datentyp als verschachteltes JSON zu erzwingen, muss die Spalte am Quellendpunkt in „json_ContactDetails“ umbenannt werden, indem der Quelle entweder manuell oder mithilfe von Transformationsregeln das Präfix „*json_*“ hinzugefügt wird. Sie können beispielsweise die folgende Transformationsregel verwenden:

{
    "rules": [
    {
    "rule-type": "transformation",
    "rule-id": "1",
    "rule-name": "1",
    "rule-target": "column",
    "object-locator": {
    "schema-name": "%",
    "table-name": "%",
    "column-name": "ContactDetails"
     },
    "rule-action": "rename",
    "value": "json_ContactDetails",
    "old-value": null
    }
    ]
}
                    

AWS DMS repliziert das Feld ContactDetails wie folgt als verschachteltes JSON.

{
    "_id": "1",
    "FirstName": "John",
    "LastName": "Doe",
    "ContactDetails": {
        "Home": {
            "Address": "Boston",
            "Phone": "1111111111"
        },
        "Work": {
            "Address": "Boston",
            "Phone": "2222222222"
        }
    }
}

Verwenden eines JSON-Arrays (array_prefix)

Um einen Datentyp zu erzwingen, können Sie einem Spaltennamen das Präfix array_ (d. h. array_columnName) entweder manuell oder mittels einer Transformation voranstellen. In diesem Fall betrachtet AWS DMS die Spalte als JSON-Array und erstellt sie als solches im Zieldokument.

Angenommen, Sie möchten das folgende Dokument von einem MongoDB-Quellenendpunkt migrieren.

{
    "_id" : "1",
    "FirstName": "John",
    "LastName": "Doe",

    "ContactAddresses": ["Boston", "New York"],
            
    "ContactPhoneNumbers": ["1111111111", "2222222222"]
}

Wenn Sie keinen der Quelldatentypen erzwingen, wird das eingebettete ContactDetails-Dokument als Zeichenfolge migriert.

{
    "_id": "1",
    "FirstName": "John",
    "LastName": "Doe",

    "ContactAddresses": "[\"Boston\", \"New York\"]",
            
    "ContactPhoneNumbers": "[\"1111111111\", \"2222222222\"]"

}                

Sie können jedoch Transformationsregeln hinzufügen, um ContactAddress und ContactPhoneNumbers zu JSON-Arrays umzuwandeln, wie in der folgenden Tabelle veranschaulicht.

AWS DMS repliziert ContactAddress und ContactPhoneNumbers wie folgt.

{
    "_id": "1",
    "FirstName": "John",
    "LastName": "Doe",
    "ContactAddresses": [
        "Boston",
        "New York"
    ],
    "ContactPhoneNumbers": [
        "1111111111",
        "2222222222"
    ]
}             

Herstellen einer Verbindung mit Amazon DocumentDB über TLS

Standardmäßig akzeptiert ein neu erstellter Amazon-DocumentDB-Cluster sichere Verbindungen nur mit Transport Layer Security (TLS). Wenn TLS aktiviert ist, erfordert jede Verbindung mit Amazon DocumentDB einen öffentlichen Schlüssel.

Sie können den öffentlichen Schlüssel für Amazon DocumentDB abrufen, indem Sie die Datei rds-combined-ca-bundle.pem aus einem von AWS gehosteten Amazon-S3-Bucket herunterladen. Weitere Informationen zum Herunterladen dieser Datei finden Sie unter Encrypting connections using TLS im Entwicklerhandbuch für Amazon DocumentDB.

Nachdem Sie diese PEM-Datei heruntergeladen haben, können Sie den darin enthaltenen öffentlichen Schlüssel wie im Folgenden beschrieben in AWS DMS importieren.

AWS Management Console

AWS CLI

Verwenden Sie den Befehl aws dms import-certificate, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

aws dms import-certificate \
    --certificate-identifier docdb-cert \
    --certificate-pem file://./rds-combined-ca-bundle.pem

Wenn Sie einen AWS DMS-Zielendpunkt erstellen, stellen Sie die Zertifikat-ID bereit (z. B. docdb-cert). Legen Sie außerdem den SSL-Modus-Parameter auf verify-full fest.

Herstellen einer Verbindung mit elastischen Amazon-DocumentDB-Clustern als Ziel

In den AWS DMS-Versionen 3.4.7 und höher können Sie einen Amazon-DocumentDB-Zielendpunkt als elastischen Cluster erstellen. Wenn Sie Ihren Zielendpunkt als elastischen Cluster erstellen, müssen Sie ein neues SSL-Zertifikat an Ihren Endpunkt im elastischen Amazon-DocumentDB-Cluster anfügen, da Ihr vorhandenes SSL-Zertifikat nicht funktioniert.

Das neue SSL-Zertifikat aus der heruntergeladenen Datei SFSRootCAG2.pem ist jetzt an Ihren Endpunkt im elastischen Amazon-DocumentDB-Cluster angehängt.

Laufende Replikation mit Amazon DocumentDB als Ziel

Wenn die laufende Replikation (Erfassung von Datenänderungen, CDC) für Amazon DocumentDB als Ziel aktiviert ist, bieten die AWS DMS-Versionen 3.5.0 und höher eine zwanzigfache Leistungsverbesserung gegenüber früheren Versionen. In früheren Versionen verarbeitete AWS DMS bis zu 250 Datensätze pro Sekunde, wohingegen AWS DMS jetzt etwa 5 000 Datensätze/Sekunde verarbeitet. AWS DMS stellt außerdem sicher, dass Dokumente in Amazon DocumentDB mit der Quelle synchronisiert bleiben. Wenn ein Quelldatensatz erstellt oder aktualisiert wird, muss AWS DMS zunächst wie folgt ermitteln, welcher Amazon-DocumentDB-Datensatz betroffen ist:

Wenn ein neuer Quelldatensatz erstellt wird, schreibt AWS DMS ein entsprechendes Dokument in Amazon DocumentDB. Wenn ein vorhandener Quelldatensatz aktualisiert wird, aktualisiert AWS DMS die entsprechenden Felder im Zieldokument in Amazon DocumentDB. Alle Felder, die zwar im Zieldokument, aber nicht im Quelldatensatz vorhanden sind, bleiben unberührt.

Wenn ein Quelldatensatz gelöscht wird, löscht AWS DMS das entsprechende Dokument aus Amazon DocumentDB.

Strukturelle Änderungen (DDL) an der Quelle

Bei der laufenden Replikation werden alle Änderungen an Quelldatenstrukturen (z. B. Tabellen, Spalten usw.) an ihre Entsprechungen in Amazon DocumentDB weitergegeben. In relationalen Datenbanken werden diese Änderungen durch DDL-Anweisungen (Data Definition Language) eingeleitet. In der folgenden Tabelle können Sie sehen, wie AWS DMS diese Änderungen an Amazon DocumentDB weitergibt.

Einschränkungen bei Verwendung von Amazon DocumentDB als Ziel

Die folgenden Einschränkungen gelten bei Verwendung von Amazon DocumentDB als Ziel für AWS DMS:

Verwenden von Endpunkteinstellungen mit Amazon DocumentDB als Ziel

Sie können Endpunkteinstellungen, ähnlich wie zusätzliche Verbindungsattribute, zum Konfigurieren Ihrer Amazon-DocumentDB-Zieldatenbank verwenden. Sie legen die Einstellungen fest, wenn Sie den Zielendpunkt mithilfe der AWS DMS-Konsole erstellen oder indem Sie den Befehl create-endpoint in der AWS CLI aufrufen. Verwenden Sie die JSON-Syntax --doc-db-settings '{"EndpointSetting": "value", ...}'.

Die folgende Tabelle zeigt die Endpunkteinstellungen, die Sie mit Amazon DocumentDB als Ziel verwenden können.

Zieldatentypen für Amazon DocumentDB

In der folgenden Tabelle finden Sie die Amazon-DocumentDB-Zieldatentypen, die bei Verwendung von AWS DMS unterstützt werden, sowie deren Standardzuweisung von AWS-DMS-Datentypen. Weitere Informationen zu AWS-DMS-Datentypen finden Sie unter Datentypen für den AWS Database Migration Service.