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Amazon DocumentDB als Ziel für den AWS Database Migration Service verwenden

Informationen darüber, welche Versionen von Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) AWS DMS unterstützt werden, 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 AWS verwalteten Service wie Amazon RDS, Aurora oder Amazon S3 befinden. Oder die Engine kann sich in einer selbstverwalteten Datenbank befinden, z. B. MongoDB, die auf Amazon EC2 oder vor Ort läuft.

Sie können AWS DMS damit Quelldaten in Amazon DocumentDB DocumentDB-Datenbanken, Sammlungen oder Dokumente 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 Unterstützte APIs MongoDB-Operationen und Datentypen im Amazon DocumentDB Developer Guide.

Wenn der Quellendpunkt eine relationale Datenbank ist, AWS DMS ordnet er Datenbankobjekte Amazon DocumentDB 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 AWS DMS ordnet die Objekte Amazon DocumentDB wie folgt mybucket zu:

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

Weitere Informationen zur Arbeit 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 vom Quellendpunkt und erstellt JSON-Dokumente auf der Grundlage der gelesenen Daten. Für jedes JSON-Dokument AWS DMS muss ein _id Feld bestimmt werden, das als eindeutiger Bezeichner dient. 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. (Je nach Quell-Engine kann der tatsächliche Datentyp VARCHAR, NVARCHAR, TEXT, LOB, CLOB oder ähnlich lauten.) AWS DMS geht davon aus, dass es sich bei den Daten um ein gültiges JSON-Dokument handelt, und repliziert die Daten unverändert in 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, wird aus all AWS DMS diesen Spalten ein JSON-Dokument erstellt. Gehen Sie wie folgt vor, um das _id Feld für das AWS DMS Dokument zu ermitteln:

Zwingen eines Datentyps an den Zielendpunkt

AWS DMS kann Datenstrukturen ändern, wenn es auf einen Amazon DocumentDB DocumentDB-Zielendpunkt schreibt. 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 Nested JSON zu erzwingen, muss die Spalte am Quellendpunkt in „json_ContactDetails“ umbenannt werden, entweder indem der Quelle manuell das Präfix „*json_*“ hinzugefügt wird oder mithilfe von Transformationsregeln. 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 wie folgt als verschachteltes JSON. ContactDetails

{
    "_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 AWS DMS betrachtet 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 AWS gehosteten Amazon S3 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 AWS DMS wie unten beschrieben 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, geben Sie die Zertifikats-ID an (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 DocumentDB-Zielendpunkt als Elastic 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, in denen bis zu 250 Datensätze pro Sekunde AWS DMS verarbeitet wurden, werden AWS DMS jetzt effizient über 5000 Datensätze pro Sekunde verarbeitet. AWS DMS stellt außerdem sicher, dass Dokumente in Amazon DocumentDB mit der Quelle synchron bleiben. Wenn ein Quelldatensatz erstellt oder aktualisiert wird, AWS DMS müssen Sie zunächst ermitteln, welcher Amazon DocumentDB DocumentDB-Datensatz von den folgenden Aktionen betroffen ist:

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

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

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 AWS DMS , wie diese Änderungen an Amazon DocumentDB weitergegeben werden.

Einschränkungen bei Verwendung von Amazon DocumentDB als Ziel

Die folgenden Einschränkungen gelten bei der 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 geben die Einstellungen an, wenn Sie den Zielendpunkt mithilfe der AWS DMS Konsole oder mithilfe des create-endpoint Befehls in der mit der AWS CLI--doc-db-settings '{"EndpointSetting": "value", ...}'JSON-Syntax erstellen.

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