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Temas
- Estadísticas de la tarea de replicación
- Estadísticas de tareas de replicación con Amazon CloudWatch
- Volver a validar tablas durante una tarea
- Uso JSON del editor para modificar las reglas de validación
- Tareas exclusivas de validación
- Resolución de problemas
- Rendimiento de validación de Redshift
- Validación de datos mejorada para AWS Database Migration Service
- Limitaciones
- Validación de datos de destino de Amazon S3
AWS DMS proporciona soporte para la validación de datos para garantizar que los datos se hayan migrado con precisión del origen al destino. Si está habilitada, la validación comienza inmediatamente después de que se haya realizado la carga completa de una tabla. La validación compara los cambios incrementales de una tarea CDC habilitada a medida que se producen.
Durante la validación de los datos, AWS DMS compara cada fila del origen con la fila correspondiente del destino, comprueba que las filas contienen los mismos datos e informa de cualquier discrepancia. Para ello, realiza AWS DMS las consultas adecuadas para recuperar los datos. Tenga en cuenta que estas consultas consumirán recursos adicionales en el origen y el destino, así como recursos de red adicionales.
En el caso de una CDC única tarea con la validación habilitada, todos los datos preexistentes de una tabla se validan antes de iniciar la validación de los nuevos datos.
La validación de datos funciona con las siguientes bases de datos de origen siempre que las AWS DMS admitan como puntos finales de origen:
-
Oracle
-
Base de datos SQL compatible con Postgre (PostgreSQL, Aurora Postgre o Aurora Serverless para PostgreSQL) SQL
-
Mi base SQL de datos compatible (MySQL, MariaDB, Aurora SQL My o Aurora Serverless for My) SQL
-
SQLServidor Microsoft
-
IBMDb2 LUW
La validación de datos funciona con las siguientes bases de datos de destino siempre que las AWS DMS respalde como puntos finales de destino:
-
Oracle
-
Base de datos SQL compatible con Postgre (PostgreSQL, Aurora Postgre o Aurora Serverless para PostgreSQL) SQL
-
Mi base SQL de datos compatible (MySQL, MariaDB, Aurora SQL My o Aurora Serverless for My) SQL
-
SQLServidor Microsoft
-
IBMDb2 LUW
-
Amazon Redshift
-
Amazon S3. Para obtener información sobre la validación de los datos de destino de Amazon S3, consulte Validación de datos de destino de Amazon S3.
Para obtener más información acerca de los puntos de enlace admitidos, consulte Trabajo con puntos de conexión de AWS DMS.
La validación de datos requiere más tiempo, más allá de la cantidad necesaria para la migración en sí. El tiempo extra necesario depende de la cantidad de datos que se ha migrado.
Para obtener más información sobre estas opciones, consulte Configuración de tareas de validación de datos.
Para ver un ejemplo de la configuración de ValidationSettings
tareas en un JSON archivo, consulteEjemplo de configuración de tarea.
Estadísticas de la tarea de replicación
Cuando la validación de datos está habilitada, AWS DMS proporciona las siguientes estadísticas a nivel de tabla:
-
ValidationState—El estado de validación de la tabla. El parámetro puede tener los siguientes valores:
Not enabled: la validación no está habilitada para la tabla en la tarea de migración.
Pending records: algunos registros en la tabla están a la espera de validación.
Discrepancia en los registros: algunos registros de la tabla no coinciden entre origen y destino. Se puede producir una discrepancia por varios motivos. Para obtener más información, consulte la tabla
awsdms_control.awsdms_validation_failures_v1
en el punto de enlace de destino.Suspended records (Registros suspendidos): no se han podido validar algunos registros de la tabla.
No primary key (No hay clave principal): no se ha podido validar la tabla porque no tenía clave principal.
Table error (Error de tabla): la tabla no se ha validado porque estaba en un estado de error y no se han migrado algunos datos.
Validada: se han validado todas las filas de la tabla. Si se actualiza la tabla, el estado puede cambiar de Validated.
Error: no se ha podido validar la tabla debido a un error inesperado.
Validación pendiente: la tabla está pendiente de validación.
Preparación de la tabla: preparación de la tabla habilitada en la tarea de migración para su validación.
Revalidación pendiente: todas las filas de la tabla están pendientes de validación tras la actualización de la tabla.
-
ValidationPending—El número de registros que se han migrado al destino, pero que aún no se han validado.
-
ValidationSuspended—La cantidad de registros que no AWS DMS se pueden comparar. Por ejemplo, si un registro del origen se actualiza constantemente, no AWS DMS se puede comparar el origen y el destino.
-
ValidationFailed—El número de registros que no pasaron la fase de validación de datos.
Para ver un ejemplo de la configuración de ValidationSettings
tareas en un JSON archivo, consulteEjemplo de configuración de tarea.
Puede ver la información de validación de datos mediante la consola AWS CLI, el o el AWS DMS API.
En la consola, puede elegir validar una tarea cuando crea o modifica la tarea. Para ver el informe de validación de datos mediante la consola, elija la tarea en la página Tasks y seleccione la pestaña Table statistics en la sección de detalles.
Con elCLI, defina el
EnableValidation
parámetro entrue
al crear o modificar una tarea para iniciar la validación de datos. En el siguiente ejemplo se crea una tarea y permite la validación de datos.create-replication-task --replication-task-settings '{"ValidationSettings":{"EnableValidation":true}}' --replication-instance-arn arn:aws:dms:us-east-1:5731014: rep:36KWVMB7Q --source-endpoint-arn arn:aws:dms:us-east-1:5731014: endpoint:CSZAEFQURFYMM --target-endpoint-arn arn:aws:dms:us-east-1:5731014: endpoint:CGPP7MF6WT4JQ --migration-type full-load-and-cdc --table-mappings '{"rules": [{"rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": {"schema-name": "data_types", "table-name": "%"}, "rule-action": "include"}]}'
Utilice el
describe-table-statistics
comando para recibir el informe de validación de datos en JSON formato. El siguiente comando muestra el informe de validación de datos.aws dms describe-table-statistics --replication-task-arn arn:aws:dms:us-east-1:5731014: rep:36KWVMB7Q
El informe debería ser similar al siguiente.
{ "ReplicationTaskArn": "arn:aws:dms:us-west-2:5731014:task:VFPFTYKK2RYSI", "TableStatistics": [ { "ValidationPendingRecords": 2, "Inserts": 25, "ValidationState": "Pending records", "ValidationSuspendedRecords": 0, "LastUpdateTime": 1510181065.349, "FullLoadErrorRows": 0, "FullLoadCondtnlChkFailedRows": 0, "Ddls": 0, "TableName": "t_binary", "ValidationFailedRecords": 0, "Updates": 0, "FullLoadRows": 10, "TableState": "Table completed", "SchemaName": "d_types_s_sqlserver", "Deletes": 0 } }
Con el AWS DMS API, cree una tarea mediante la CreateReplicationTaskacción y establezca el
EnableValidation
parámetro en true para validar los datos migrados por la tarea. Utilice la DescribeTableStatisticsacción para recibir el informe de validación de datos en JSON formato.
Estadísticas de tareas de replicación con Amazon CloudWatch
Cuando Amazon CloudWatch está activado, AWS DMS proporciona las siguientes estadísticas de tareas de replicación:
ValidationSucceededRecordCount— Número de filas que se AWS DMS validaron, por minuto.
ValidationAttemptedRecordCount— Número de filas en las que se intentó la validación, por minuto.
ValidationFailedOverallCount— Número de filas en las que la validación falló.
ValidationSuspendedOverallCount— Número de filas en las que se suspendió la validación.
ValidationPendingOverallCount— Número de filas en las que la validación sigue pendiente.
ValidationBulkQuerySourceLatency— AWS DMS puede realizar la validación de datos de forma masiva, especialmente en determinadas situaciones durante una replicación a plena carga o en curso, cuando hay muchos cambios. Esta métrica indica la latencia necesaria para leer un conjunto masivo de datos desde el punto de enlace de origen.
ValidationBulkQueryTargetLatency— AWS DMS puede realizar la validación de datos de forma masiva, especialmente en algunos escenarios durante una replicación a plena carga o en curso, cuando hay muchos cambios. Esta métrica indica la latencia necesaria para leer un conjunto masivo de datos en el punto de enlace de destino.
ValidationItemQuerySourceLatency— Durante la replicación en curso, la validación de datos puede identificar los cambios en curso y validarlos. Esta métrica indica la latencia para leer esos cambios desde el origen. La validación puede ejecutar más consultas de las necesarias en función del número de cambios, si hay errores durante la validación.
ValidationItemQueryTargetLatency— Durante la replicación continua, la validación de datos puede identificar los cambios en curso y validarlos fila por fila. Esta métrica nos indica la latencia para leer esos cambios desde el destino. La validación puede ejecutar más consultas de las necesarias en función del número de cambios, si hay errores durante la validación.
Para recopilar información de validación de datos a partir de las estadísticas CloudWatch habilitadas, seleccione Habilitar CloudWatch registros al crear o modificar una tarea mediante la consola. A continuación, para ver la información de la validación de datos y garantizar que los datos se han migrado de forma precisa del origen al destino, haga lo siguiente.
Elija la tarea en la página Tareas de migración de base de datos.
Selecciona la pestaña de CloudWatch métricas.
Seleccione Validación en el menú desplegable.
Volver a validar tablas durante una tarea
Mientras se ejecuta una tarea, puedes solicitar AWS DMS la validación de los datos.
AWS Management Console
-
Inicie sesión en la AWS DMS consola AWS Management Console y ábrala en la versión https://console.aws.amazon.com/dms/v2/
. Si ha iniciado sesión como usuario AWS Identity and Access Management (IAM), asegúrese de tener los permisos adecuados para acceder AWS DMS. Los permisos necesarios, consulte. IAMpermisos necesarios para su uso AWS DMS
-
Elija Tasks en el panel de navegación.
-
Elija la tarea en ejecución que tiene la tabla que desea volver a validar.
Elija la pestaña Table Statistics (Estadísticas de la tabla).
-
Elija la tabla que desea revalidar (puede elegir hasta 10 tablas a la vez). Si la tarea ya no está en ejecución, no podrá volver a validar la tabla.
-
Elija Revalidate (Volver a validar).
Uso JSON del editor para modificar las reglas de validación
Para añadir una regla de validación a una tarea mediante el JSON editor de la AWS DMS consola, haga lo siguiente:
-
Seleccione las tareas de migración de bases de datos.
-
Seleccione la tarea de la lista de tareas de migración.
-
Si la tarea está en ejecución, seleccione Detener en el menú desplegable Acciones.
-
Una vez detenida la tarea, para modificarla, seleccione Modificar en el menú desplegable Acciones.
-
En la sección Asignaciones de tablas, selecciona el JSONeditor y añade la regla de validación a las asignaciones de tablas.
Por ejemplo, puede agregar la siguiente regla de validación al origen para ejecutar una función de sustitución. En este caso, si la regla de validación encuentra un byte nulo, lo valida como un espacio.
{
"rule-type": "validation",
"rule-id": "1",
"rule-name": "1",
"rule-target": "column",
"object-locator": {
"schema-name": "Test-Schema",
"table-name": "Test-Table",
"column-name": "Test-Column"
},
"rule-action": "override-validation-function",
"source-function": "REPLACE(${column-name}, chr(0), chr(32))",
"target-function": "${column-name}"
}
Tareas exclusivas de validación
Puede crear tareas exclusivas de validación para obtener una vista previa y validar los datos sin realizar ninguna migración o replicación de datos. Para crear una tarea exclusiva de validación, establezca la configuración de EnableValidation
y ValidationOnly
en true
. Cuando se habilita ValidationOnly
, se aplican requisitos adicionales. Para obtener más información, consulte Configuración de tareas de validación de datos.
Para un tipo de migración solo de carga completa, una tarea de validación se completa mucho más rápido que su CDC equivalente cuando se notifican muchos errores. Sin embargo, se informa de los cambios en el punto de conexión de origen o destino como errores en el modo de carga completa, lo que podría ser una desventaja.
Una tarea CDC de solo validación retrasa la validación en función de la latencia media y vuelve a intentar los errores varias veces antes de informarlos. Si la mayoría de las comparaciones de datos dan lugar a errores, una tarea de validación exclusiva para el CDC modo es muy lenta, lo que podría suponer un inconveniente.
Una tarea de solo validación debe configurarse en la misma dirección que la tarea de replicación, especialmente para. CDC Esto se debe a que una tarea de solo CDC validación detecta qué filas han cambiado y deben revalidarse en función del registro de cambios de la fuente. Si el destino se especifica como origen, solo conoce los cambios enviados al destino por los errores de replicación DMS y no se garantiza que los detecte.
Validación solo de carga completa
A partir de la AWS DMS versión 3.4.6 y versiones posteriores, una tarea de validación a carga completa compara rápidamente todas las filas de las tablas de origen y destino en una sola pasada, informa inmediatamente de cualquier error y, a continuación, se cierra. La validación nunca se suspende debido a errores en este modo, sino que está optimizada para velocidad. Sin embargo, se informa de los cambios en el punto de conexión de origen o destino como errores.
nota
A partir de AWS DMS la versión 3.4.6 y versiones posteriores, este comportamiento de validación también se aplica a las tareas de migración a carga completa con la validación habilitada.
CDCsolo validación
Una tarea de solo CDC validación valida todas las filas existentes entre las tablas de origen y destino desde cero. Además, una tarea exclusiva de CDC validación se ejecuta de forma continua, vuelve a validar los cambios de replicación en curso, limita el número de errores notificados en cada pasada y reintenta las filas que no coinciden antes de que se produzcan errores. Está optimizada para evitar los falsos positivos.
La validación de una tabla (o de toda la tarea) se suspende si se superan los umbrales
FailureMaxCount
o TableFailureMaxCount
. Esto también se aplica a una tarea de CDC migración CDC o a Full Load+ con la validación habilitada. Además, una CDC tarea con la validación habilitada retrasa la revalidación de cada fila modificada en función de la latencia media de origen y destino.
Sin embargo, una tarea que se limita únicamente a la CDC validación no migra los datos y no tiene latencia. De forma predeterminada, ValidationQueryCdcDelaySeconds
se establece en 180. Además, puede aumentar la cantidad para tener en cuenta los entornos de alta latencia y ayudar a evitar los falsos positivos.
Casos de uso solo de validación
Los casos de uso para dividir la parte de validación de datos de una tarea de migración o replicación en una tarea exclusiva de validación incluyen, entre otros, los siguientes:
-
Controlar exactamente cuándo se produce la validación: las consultas de validación agregan una carga adicional a los puntos de conexión de origen y destino. Por lo tanto, migrar o replicar primero los datos de una tarea y, después, validar los resultados en otra tarea puede resultar beneficioso.
-
Reducir la carga en la instancia de replicación: dividir la validación de datos para que se ejecute en su propia instancia puede resultar ventajoso.
-
Obtener rápidamente cuántas filas no coinciden en un momento dado en el tiempo: por ejemplo, justo antes o durante una transición de producción de periodo de mantenimiento a un punto de conexión de destino, puede crear una tarea exclusiva de validación de carga completa para obtener una respuesta a la pregunta.
-
Cuando se esperan errores de validación para una tarea de migración con un CDC componente (por ejemplo, si se
varchar2
migra Oracle a Postgre) SQLjsonb
, la CDC validación sigue reintentando las filas fallidas y limita el número de errores notificados cada vez. Sin embargo, puede crear una tarea exclusiva de validación de carga completa y obtener una respuesta más rápida. -
Ha desarrollado un script o una utilidad de reparación de datos que lee la tabla de errores de validación (consulte también Resolución de problemas). Una tarea exclusiva de validación de carga completa informa rápidamente de los errores para que el script de reparación de datos actúe en consecuencia.
Para ver un ejemplo de la configuración de ValidationSettings
tareas en un JSON archivo, consulte). Ejemplo de configuración de tarea
Resolución de problemas
Durante la validación, AWS DMS crea una nueva tabla en el punto final de destino:awsdms_control.awsdms_validation_failures_v1
. Si algún registro entra en el ValidationSuspendedo el ValidationFailedestado, AWS DMS escribe la información de diagnóstico enawsdms_control.awsdms_validation_failures_v1
. Puede consultar esta tabla para ayudar a solucionar errores de validación.
Para obtener información sobre cómo cambiar el esquema predeterminado en el que se crea la tabla en el destino, consulte la configuración de las tareas de la tabla de control.
A continuación se muestra una descripción de la tabla awsdms_control.awsdms_validation_failures_v1
:
Nombre de la columna | Tipo de datos: | Descripción |
---|---|---|
|
|
AWS DMS identificador de tareas. |
TABLE_OWNER |
VARCHAR(128) NOT NULL |
Esquema (propietario) de la tabla. |
|
VARCHAR(128) NOT NULL |
Nombre de la tabla. |
FAILURE_TIME |
DATETIME(3) NOT NULL |
Hora cuando se produjo el error. |
KEY_TYPE |
VARCHAR(128) NOT NULL |
Reservado para uso futuro (el valor siempre es “Fila”) |
KEY |
TEXT NOT NULL |
Esta es la clave principal para el tipo de registro de fila. |
FAILURE_TYPE |
VARCHAR(128) NOT NULL |
Gravedad de error de validación. Puede ser |
DETAILS |
VARCHAR(8000) NOT NULL |
JSONcadena formateada de todos los valores de la columna de origen/destino que no coinciden con la clave dada. |
El siguiente es un ejemplo de consulta para My SQL Target, en el que se muestran todos los errores de una tarea consultando la tabla. awsdms_control.awsdms_validation_failures_v1
Tenga en cuenta que el nombre del esquema y la sintaxis de la consulta variarán en las distintas versiones del motor de destino. El nombre de la tarea debe ser el ID del recurso externo de la tarea. El identificador de recurso externo de la tarea es el último valor de la tareaARN. Por ejemplo, para una tarea con un ARN valor de arn:aws:dms:us-west- 2:5599:task:, el identificador de recurso externo de la tarea sería. VFPFKH4FJR3FTYKK2RYSI VFPFKH4FJR3FTYKK2RYSI
select * from awsdms_validation_failures_v1 where TASK_NAME = 'VFPFKH4FJR3FTYKK2RYSI'
TASK_NAME VFPFKH4FJR3FTYKK2RYSI
TABLE_OWNER DB2PERF
TABLE_NAME PERFTEST
FAILURE_TIME 2020-06-11 21:58:44
KEY_TYPE Row
KEY {"key": ["3451491"]}
FAILURE_TYPE RECORD_DIFF
DETAILS [[{'MYREAL': '+1.10106036e-01'}, {'MYREAL': '+1.10106044e-01'}],]
Puede mirar el campo DETAILS
para determinar qué columnas no coinciden. Dado que tiene la clave principal del registro con error, puede consultar los puntos de conexión de origen y destino para ver qué parte del registro no coincide.
Rendimiento de validación de Redshift
Amazon Redshift se diferencia de las bases de datos relacionales en varios aspectos, como el almacenamiento en columnasMPP, la compresión de datos y otros factores. Estas diferencias dan a Redshift un perfil de rendimiento diferente al de las bases de datos relacionales.
Durante la fase de replicación de carga completa, la validación utiliza consultas de intervalo, y el tamaño de los datos depende de la configuración PartitionSize
. Estas consultas basadas en intervalos seleccionan todos los registros de la tabla de origen.
Para una replicación continua, las consultas cambian entre recuperaciones basadas en intervalos y de registros individuales. El tipo de consulta se determina de forma dinámica en función de varios factores, como los siguientes:
Volumen de consultas
Tipos de DML consultas en la tabla de fuentes
Latencia de la tarea
Número total de registros
Configuración de la validación, como
PartitionSize
Es posible que observe una carga adicional en su clúster de Amazon Redshift debido a las consultas de validación. Como los factores anteriores varían según los casos de uso, debe revisar el rendimiento de las consultas de validación y ajustar el clúster y la tabla en consecuencia. Algunas opciones para mitigar los problemas de rendimiento son las siguientes:
Reduzca la configuración
PartitionSize
yThreadCount
para ayudar a reducir la carga de trabajo durante la validación de carga completa. Tenga en cuenta que esto ralentizará la validación de los datos.Si bien Redshift no aplica las claves principales, AWS DMS se basa en ellas para identificar de forma exclusiva los registros del destino para la validación de los datos. Si es posible, configure la clave principal para que refleje la clave de clasificación, de modo que las consultas de validación de carga completa se ejecuten más rápido.
Validación de datos mejorada para AWS Database Migration Service
La validación de datos mejorada ya está disponible en la versión 3.5.4 del motor de replicación tanto para tareas de migración a carga completa como a carga completa. CDC Actualmente, esta mejora admite las rutas de migración de Oracle a PostgreSQL, de SQL servidor a PostgreSQL, de Oracle a Oracle y de servidor a servidor. SQL SQL
Requisitos previos
-
Oracle: conceda el
EXECUTE
permiso a la cuenta de usuario que accedeSYS.DBMS_CRYPTO
al punto final de Oracle:GRANT EXECUTE ON SYS.DBMS_CRYPTO TO dms_endpoint_user;
-
Instale la
pgcrypto
extensión en la base de datos de PostgreSQL:nota
Para Amazon RDS for PostgreSQLinstances, la
pgcrypto
extensión ya está habilitada.Para las SQL instancias de Postgre autogestionadas, debe instalar las bibliotecas de
contrib
módulos y crear la extensión:-
Instala las bibliotecas de
contrib
módulos. Por ejemplo, en una EC2 instancia de Amazon con Amazon Linux y Postgre 15SQL:sudo dnf install postgresql15-contrib
-
Crea la extensión:
pgcrypto
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgcrypto;
-
-
Para las SQL instancias RDS de Amazon for Postgre, configure el SSL modo para el AWS DMS punto final:
-
De forma predeterminada, Amazon RDS fuerza una SSL conexión. Cuando cree un AWS DMS punto final para una SQL instancia de Amazon RDS for Postgre, utilice la opción «SSLmode» = «required».
-
Si quiere usar la opción «SSLmode» = «none», defina el
rds.force_ssl
parámetro en 0 en el grupo de RDS parámetros.
-
-
Para Postgre SQL 12 y 13, cree el
BIT_XOR
agregado:CREATE OR REPLACE AGGREGATE BIT_XOR(IN v bit) (SFUNC = bitxor, STYPE = bit);
Limitaciones
Esta función mejorada de validación de datos tiene las siguientes limitaciones:
-
Requisitos de punto final de base de datos: esta mejora solo está disponible para puntos finales de base de datos que cumplen los siguientes criterios:
Se utiliza AWS Secrets Manager para almacenar las credenciales.
Para Microsoft SQL Server, también se admite la autenticación Kerberos.
-
Compatibilidad con versiones de bases de datos:
Postgre SQL 12 y versiones posteriores
Oracle 12.1 y versiones posteriores
Para las versiones de Microsoft SQL Server anteriores a 2019, no se admite la NCHAR validación ni NVARCHAR los tipos de datos.
Limitaciones
-
La validación de datos requiere que la tabla tenga una clave principal o índice único.
Las columnas de clave principal no pueden ser del tipo
CLOB
,BLOB
oBYTE
.-
Para las columnas de clave principal de tipo
VARCHAR
oCHAR
, la longitud debe ser inferior a 1024. Debe especificar la longitud del tipo de datos. No puede usar tipos de datos ilimitados como clave principal para la validación de datos. -
Una clave de Oracle creada con la cláusula
NOVALIDATE
no se considera una clave principal ni un índice único. -
Para una tabla de Oracle sin clave principal y solo con una clave única, las columnas con la restricción única también deben tener una restricción
NOT NULL
.
-
No se admite la validación de los valores NULL PK/UK.
-
Si la intercalación de la columna de clave principal en la SQL instancia de Postgre de destino no está establecida en «C», el orden de clasificación de la clave principal es diferente al de Oracle. Si el orden de clasificación es diferente entre Postgre SQL y Oracle, la validación de los datos no valida los registros.
-
La validación de datos genera consultas adicionales en las bases de datos de origen y de destino. Debe asegurarse de que ambas bases de datos tengan suficientes recursos para gestionar esta carga adicional. Esto es especialmente importante en el caso de los destinos de Redshift. Para obtener más información, consulte Rendimiento de validación de Redshift a continuación.
-
La validación de datos no se admite si se consolidan varias bases de datos en una.
-
Para un punto final de Oracle de origen o de destino, AWS DMS utiliza DBMS _ CRYPTO para validar. LOBs Si su terminal de Oracle lo utilizaLOBs, debe conceder el permiso de ejecución en dbms_crypto a la cuenta de usuario utilizada para acceder al punto de conexión de Oracle. Puede hacerlo ejecutando la siguiente instrucción:
grant execute on sys.dbms_crypto to
dms_endpoint_user
; -
Si la base de datos de destino se modifica fuera o AWS DMS durante la validación, es posible que las discrepancias no se notifiquen con precisión. Este resultado puede producirse si una de sus aplicaciones escribe datos en la tabla de destino mientras AWS DMS realiza la validación en esa misma tabla.
-
Si una o más filas se modifican continuamente durante la validación, no se AWS DMS pueden validar esas filas.
-
Si AWS DMS detecta más de 10 000 registros fallidos o suspendidos, detiene la validación. Antes de continuar, deberá resolver los problemas subyacentes con los datos.
-
AWS DMS no admite la validación de datos de las vistas.
-
AWS DMS no admite la validación de datos cuando se utilizan los ajustes de las tareas de sustitución de caracteres.
AWS DMS no admite la validación del LONG tipo Oracle.
AWS DMS no admite la validación del tipo Oracle Spatial durante una migración heterogénea.
La validación de datos ignora las columnas de las tablas para las que existen transformaciones de enmascaramiento de datos en el mapeo de tablas.
La validación de datos omite una tabla completa si existe una regla de transformación de enmascaramiento de datos para su columna PK/UK. El estado de validación se mostrará como Sin clave principal para dichas tablas.
Para conocer las limitaciones al utilizar la validación de destino de S3, consulte Limitaciones para utilizar la validación de destinos de S3.