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# Migración desde Couchbase Server
<a name="migration-from-couchbase"></a>

**Topics**
+ [Introducción](#introduction)
+ [Comparación con Amazon DocumentDB](#comparison-to-amazon-documentdb)
+ [Discovery](#discovery)
+ [Planificación](#planning)
+ [Migración](#migration)
+ [Validación](#validation)

## Introducción
<a name="introduction"></a>

Esta guía presenta los puntos clave que se deben tener en cuenta al migrar de Couchbase Server a Amazon DocumentDB. Explica las consideraciones para las fases de descubrimiento, planificación, ejecución y validación de la migración. También explica cómo realizar migraciones en línea y fuera de línea.

## Comparación con Amazon DocumentDB
<a name="comparison-to-amazon-documentdb"></a>


|  | **Servidor Couchbase** | **Amazon DocumentDB** | 
| --- | --- | --- | 
| Organización de datos | En las versiones 7.0 y posteriores, los datos se organizan en grupos, ámbitos y colecciones. En versiones anteriores, los datos se organizaban en cubos. | Los datos se organizan en bases de datos y colecciones. | 
| Compatibilidad | Los hay distintos APIs para cada servicio (por ejemplo, datos, índices, búsquedas, etc.). Las búsquedas secundarias utilizan SQL\$1\$1 (antes conocido como N1QL), un lenguaje de consulta basado en el SQL estándar de ANSI, por lo que muchos desarrolladores lo conocen bien. | Amazon DocumentDB es [compatible con la API de MongoDB](compatibility.html). | 
| Arquitectura | El almacenamiento está adjunto a cada instancia del clúster. No se puede escalar la computación de forma independiente del almacenamiento. | Amazon DocumentDB está diseñado para la nube y para evitar las limitaciones de las arquitecturas de bases de datos tradicionales. [Las capas de procesamiento y almacenamiento están separadas](db-clusters-understanding.html) en Amazon DocumentDB y la capa de procesamiento se puede [escalar independientemente](how-it-works.html) del almacenamiento. | 
| Añada capacidad de lectura a pedido | Los clústeres se pueden escalar agregando instancias. Como el almacenamiento está conectado a la instancia en la que se ejecuta el servicio, el tiempo que tarda en ampliarse depende de la cantidad de datos que deban trasladarse a la nueva instancia o reequilibrarse. | Puede lograr el escalado de lectura para su clúster de Amazon DocumentDB [creando hasta 15 réplicas de Amazon DocumentDB](db-cluster-manage-performance.html#db-cluster-manage-scaling-reads) en el clúster. No hay ningún impacto en la capa de almacenamiento. | 
| Recupérese rápidamente de una falla en un nodo | Los clústeres tienen capacidades de conmutación por error automática, pero el tiempo necesario para que el clúster recupere toda su potencia depende de la cantidad de datos que se deban mover a la nueva instancia. | Amazon DocumentDB puede realizar [la conmutación por error del principal](failover.html) normalmente en 30 segundos y restaurar el clúster a su estado completo en 8 a 10 minutos, independientemente de la cantidad de datos del clúster. | 
| Amplíe el almacenamiento a medida que crecen los datos | Para el almacenamiento de clústeres autogestionados y IOs no lo escale automáticamente. | [Almacene y IOs escale](db-cluster-manage-performance.html#db-cluster-manage-scaling-storage) automáticamente en Amazon DocumentDB. | 
| Backup de datos sin afectar el rendimiento | Las copias de seguridad las realiza el servicio de copias de seguridad y no están habilitadas de forma predeterminada. Como el almacenamiento y la computación no están separados, esto puede repercutir en el rendimiento. | Las copias de seguridad de Amazon DocumentDB están habilitadas de forma predeterminada y no se pueden desactivar. Las copias de seguridad las gestiona la capa de almacenamiento, por lo que no tienen ningún impacto en la capa de procesamiento. Amazon DocumentDB admite la [restauración a partir de una instantánea de clúster](backup_restore-restore_from_snapshot.html) y [la restauración a un punto en el tiempo](backup_restore-point_in_time_recovery.html). | 
| Durabilidad de los datos | Puede haber un máximo de 3 réplicas de datos en un clúster para un total de 4 copias. Cada instancia en la que se ejecute el servicio de datos tendrá copias activas y 1, 2 o 3 réplicas de los datos. | Amazon DocumentDB conserva 6 copias de los datos independientemente del número de instancias de cómputo que haya con un quórum de escritura de 4 y sigue siendo verdadero. Los clientes reciben un acuse de recibo cuando la capa de almacenamiento haya conservado 4 copias de los datos. | 
| Coherencia | Se admite la coherencia inmediata de K/V las operaciones. El SDK de Couchbase dirige las K/V solicitudes a la instancia específica que contiene la copia activa de los datos, por lo que, una vez confirmada la actualización, el cliente tiene la garantía de leerla. Con el tiempo, la replicación de las actualizaciones en otros servicios (indexación, búsqueda, análisis, creación de eventos) es coherente. | Con el tiempo, las réplicas de Amazon DocumentDB son coherentes. Si se requieren lecturas de coherencia inmediatas, el cliente puede leer desde la instancia principal. | 
| Replicación | La replicación entre centros de datos (XDCR) proporciona una replicación de datos filtrada, activa-pasiva o activa-activa y activa, de datos en muchísimas topologías. | [Los clústeres globales de Amazon DocumentDB](global-clusters.html) proporcionan replicación activa-pasiva en topologías 1:muchos (hasta 10). | 

## Discovery
<a name="discovery"></a>

La migración a Amazon DocumentDB requiere un conocimiento exhaustivo de la carga de trabajo de la base de datos existente. El descubrimiento de la carga de trabajo es el proceso de analizar la configuración del clúster de Couchbase y las características operativas (conjunto de datos, índices y carga de trabajo) para garantizar una transición fluida con una interrupción mínima.

### Configuración del clúster
<a name="cluster-configuration"></a>

Couchbase utiliza una arquitectura centrada en los servicios, en la que cada capacidad corresponde a un servicio. [Ejecute el siguiente comando en su clúster de Couchbase para determinar qué servicios se están utilizando (consulte Obtener información sobre los nodos):](https://docs.couchbase.com/server/current/rest-api/rest-node-get-info.html)

```
curl -v -u <administrator>:<password> \
  http://<ip-address-or-hostname>:<port>/pools/nodes | \
  jq '[.nodes[].services[]] | unique'
```

Código de salida de ejemplo:

```
[
  "backup",
  "cbas",
  "eventing",
  "fts",
  "index",
  "kv",
  "n1ql"
]
```

Los servicios de Couchbase incluyen lo siguiente:

#### Servicio de datos (kv)
<a name="data-service-kv"></a>

El servicio de datos proporciona read/write acceso a los datos de la memoria y del disco.

[Amazon DocumentDB admite K/V operaciones con datos JSON mediante la API de MongoDB.](java-crud-operations.html)

#### Servicio de consultas (n1ql)
<a name="query-service-n1ql"></a>

El servicio de consultas admite la consulta de datos JSON a través de SQL\$1\$1.

Amazon DocumentDB admite la consulta de datos JSON mediante la API de MongoDB.

#### Servicio de indexación (índice)
<a name="index-service-index"></a>

El servicio de indexación crea y mantiene índices en los datos, lo que permite realizar consultas más rápidas.

Amazon DocumentDB admite un índice principal predeterminado y la creación de índices secundarios en datos JSON mediante la API de MongoDB.

#### Servicio de búsqueda (fts)
<a name="search-service-fts"></a>

El servicio de búsqueda admite la creación de índices para la búsqueda de texto completo.

La función de búsqueda de texto completo nativa de Amazon DocumentDB le permite [realizar búsquedas de texto en conjuntos de datos textuales de gran tamaño mediante índices de texto especiales mediante](text-search.html) la API de MongoDB. Para los casos de uso de búsquedas avanzadas, la [integración de Amazon DocumentDB Zero-ETL con Amazon OpenSearch Service](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-documentdb-zero-etl-integration-with-amazon-opensearch-service-is-now-available/) proporciona capacidades de búsqueda avanzada, como la búsqueda difusa, la búsqueda cruzada entre colecciones y la búsqueda multilingüe, en los datos de Amazon DocumentDB.

#### Servicio de análisis (cbas)
<a name="analytics-service-cbas"></a>

El servicio de análisis permite analizar los datos de JSON prácticamente en tiempo real.

Amazon DocumentDB admite consultas ad hoc en datos JSON mediante la API de MongoDB. También puede [ejecutar consultas complejas en sus datos JSON en Amazon DocumentDB mediante Apache Spark que se ejecuta en Amazon EMR](https://aws.amazon.com/blogs/database/run-complex-queries-on-massive-amounts-of-data-stored-on-your-amazon-documentdb-clusters-using-apache-spark-running-on-amazon-emr/).

#### Servicio de eventos (eventing)
<a name="eventing-service-eventing"></a>

El servicio de eventos ejecuta una lógica empresarial definida por el usuario en respuesta a los cambios en los datos.

Amazon DocumentDB automatiza las cargas de trabajo basadas en eventos mediante la [invocación de AWS Lambda funciones cada vez que los datos cambian con](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-documentdb-tutorial.html) el clúster de Amazon DocumentDB.

#### Servicio de backup (backup)
<a name="backup-service-backup"></a>

El servicio de respaldo programa copias de seguridad de datos completas e incrementales y fusiones de copias de seguridad de datos anteriores.

Amazon DocumentDB realiza copias de seguridad continuas de sus datos en Amazon S3 con un período de retención de 1 a 35 días para que pueda restaurarlos rápidamente en cualquier punto dentro del período de retención de la copia de seguridad. Amazon DocumentDB también toma instantáneas automáticas de los datos como parte de este proceso de copia de seguridad continua. También puede [gestionar las copias de seguridad y la restauración de Amazon DocumentDB](https://aws.amazon.com/blogs/storage/manage-backup-and-restore-of-amazon-documentdb-with-aws-backup/) con. AWS Backup.

### Características operativas
<a name="operational-characteristics"></a>

Utilice la [herramienta de detección de Couchbase para](https://github.com/awslabs/amazon-documentdb-tools/tree/master/migration/discovery-tool-for-couchbase) obtener la siguiente información sobre su conjunto de datos, índices y carga de trabajo. Esta información le ayudará a dimensionar su clúster de Amazon DocumentDB.

#### Conjunto de datos
<a name="data-set"></a>

La herramienta recupera la siguiente información sobre el depósito, el alcance y la recopilación:

1. nombre del bucket

1. tipo de bucket

1. nombre del ámbito

1. nombre de la colección

1. tamaño total (bytes)

1. total de artículos

1. tamaño del artículo (bytes)

#### Índices
<a name="indexes"></a>

La herramienta recupera las siguientes estadísticas de índice y todas las definiciones de índice de todos los cubos. Tenga en cuenta que los índices principales están excluidos, ya que Amazon DocumentDB crea automáticamente un índice principal para cada colección.

1. nombre del bucket

1. nombre del ámbito

1. nombre de la colección

1. nombre del índice

1. tamaño del índice (bytes)

#### Carga de trabajo
<a name="workload"></a>

La herramienta recupera las métricas de las K/V consultas de N1QL. K/V los valores de las métricas se recopilan a nivel de segmento y las métricas de SQL\$1\$1 se recopilan a nivel de clúster.

Las opciones de la línea de comandos de la herramienta son las siguientes:

```
python3 discovery.py \
  --username <source cluster username> \
  --password <source cluster password> \
  --data_node <data node IP address or DNS name> \
  --admin_port <administration http REST port> \
  --kv_zoom <get bucket statistics for specified interval> \
  --tools_path <full path to Couchbase tools> \
  --index_metrics <gather index definitions and SQL++ metrics> \
  --indexer_port <indexer service http REST port> \
  --n1ql_start <start time for sampling> \
  --n1ql_step <sample interval over the sample period>
```

A continuación se muestra un comando de ejemplo:

```
python3 discovery.py \
  --username username \
  --password ******** \
  --data_node "http://10.0.0.1" \
  --admin_port 8091 \
  --kv_zoom week \
  --tools_path "/opt/couchbase/bin" \
  --index_metrics true \
  --indexer_port 9102 \
  --n1ql_start -60000 \
  --n1ql_step 1000
```

Los valores de las métricas K/V se basarán en muestras cada 10 minutos durante la semana pasada (consulte el [método HTTP y el URI](https://docs.couchbase.com/server/current/rest-api/rest-bucket-stats.html#http-method-and-uri)). Los valores métricos de SQL\$1\$1 se basarán en muestras cada 1 segundo durante los últimos 60 segundos (consulte [las etiquetas generales](https://docs.couchbase.com/server/current/rest-api/rest-statistics-single.html#general-labels)). El resultado del comando estará en los siguientes archivos:

**collection-stats.csv**: información sobre el depósito, el alcance y la recopilación

```
bucket,bucket_type,scope_name,collection_name,total_size,total_items,document_size
beer-sample,membase,_default,_default,2796956,7303,383
gamesim-sample,membase,_default,_default,114275,586,196
pillowfight,membase,_default,_default,1901907769,1000006,1902
travel-sample,membase,inventory,airport,547914,1968,279
travel-sample,membase,inventory,airline,117261,187,628
travel-sample,membase,inventory,route,13402503,24024,558
travel-sample,membase,inventory,landmark,3072746,4495,684
travel-sample,membase,inventory,hotel,4086989,917,4457
...
```

**index-stats.csv**: indexa nombres y tamaños

```
bucket,scope,collection,index-name,index-size
beer-sample,_default,_default,beer_primary,468144
gamesim-sample,_default,_default,gamesim_primary,87081
travel-sample,inventory,airline,def_inventory_airline_primary,198290
travel-sample,inventory,airport,def_inventory_airport_airportname,513805
travel-sample,inventory,airport,def_inventory_airport_city,487289
travel-sample,inventory,airport,def_inventory_airport_faa,526343
travel-sample,inventory,airport,def_inventory_airport_primary,287475
travel-sample,inventory,hotel,def_inventory_hotel_city,497125
...
```

**kv-stats.csv**: obtiene, establece y elimina las métricas de todos los grupos

```
bucket,gets,sets,deletes
beer-sample,0,0,0
gamesim-sample,0,0,0
pillowfight,369,521,194
travel-sample,0,0,0
```

**n1ql-stats.csv**: SQL\$1\$1 selecciona, elimina e inserta métricas para el clúster

```
selects,deletes,inserts
0,132,87
```

**indexes- .txt**<bucket-name>: definiciones de índice de todos los índices del depósito. Tenga en cuenta que los índices principales están excluidos, ya que Amazon DocumentDB crea automáticamente un índice principal para cada colección.

```
CREATE INDEX `def_airportname` ON `travel-sample`(`airportname`)
CREATE INDEX `def_city` ON `travel-sample`(`city`)
CREATE INDEX `def_faa` ON `travel-sample`(`faa`)
CREATE INDEX `def_icao` ON `travel-sample`(`icao`)
CREATE INDEX `def_inventory_airport_city` ON `travel-sample`.`inventory`.`airport`(`city`)
CREATE INDEX `def_inventory_airport_faa` ON `travel-sample`.`inventory`.`airport`(`faa`)
CREATE INDEX `def_inventory_hotel_city` ON `travel-sample`.`inventory`.`hotel`(`city`)
CREATE INDEX `def_inventory_landmark_city` ON `travel-sample`.`inventory`.`landmark`(`city`)
CREATE INDEX `def_sourceairport` ON `travel-sample`(`sourceairport`)
...
```

## Planificación
<a name="planning"></a>

En la fase de planificación, determinará los requisitos del clúster de Amazon DocumentDB y el mapeo de los depósitos, ámbitos y colecciones de Couchbase a las bases de datos y colecciones de Amazon DocumentDB.

### Requisitos del clúster de Amazon DocumentDB
<a name="amazon-documentdb-cluster-requirements"></a>

Utilice los datos recopilados en la fase de descubrimiento para dimensionar el clúster de Amazon DocumentDB. Consulte [Dimensionamiento de instancias](best_practices.html#best_practices-instance_sizing) para obtener más información sobre el tamaño de su clúster de Amazon DocumentDB.

### Asignación de depósitos, ámbitos y colecciones a bases de datos y colecciones
<a name="mapping-buckets-scopes-and-collections-to-databases-and-collections"></a>

Determine las bases de datos y colecciones que existirán en sus clústeres de Amazon DocumentDB. Tenga en cuenta las siguientes opciones en función de cómo estén organizados los datos en su clúster de Couchbase. Estas no son las únicas opciones, pero proporcionan puntos de partida para que los tenga en cuenta.

#### Couchbase Server 6.x o anterior
<a name="couchbase-6x-or-earlier"></a>

##### Couchbase pasa a las colecciones de Amazon DocumentDB
<a name="couchbase-buckets-to-amazon-documentdb-collections"></a>

Migre cada depósito a una colección diferente de Amazon DocumentDB. En este escenario, el valor del documento de Couchbase se utilizará como `id` valor de Amazon `_id` DocumentDB.

![\[Buckets de Couchbase Server 6.x o anteriores para colecciones de Amazon DocumentDB\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/documentdb/latest/developerguide/images/buckets-to-collections.png)


#### Couchbase Server 7.0 o posterior
<a name="couchbase-70-or-later"></a>

##### De las colecciones de Couchbase a las colecciones de Amazon DocumentDB
<a name="couchbase-collections-to-amazon-documentdb-collections"></a>

Migre cada colección a una colección diferente de Amazon DocumentDB. En este escenario, el valor del documento de Couchbase se utilizará como `id` valor de Amazon `_id` DocumentDB.

![\[Colecciones de Couchbase Server 7.0 o versiones posteriores a colecciones de Amazon DocumentDB\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/documentdb/latest/developerguide/images/collections-to-collections.png)


## Migración
<a name="migration"></a>

### Migración de índices
<a name="index-migration"></a>

La migración a Amazon DocumentDB implica transferir no solo datos, sino también índices para mantener el rendimiento de las consultas y optimizar las operaciones de la base de datos. En esta sección se describe el step-by-step proceso detallado para migrar índices a Amazon DocumentDB y, al mismo tiempo, garantizar la compatibilidad y la eficacia.

Utilice [Amazon Q](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/chat-with-q.html) para convertir `CREATE INDEX` sentencias de SQL\$1\$1 en comandos de Amazon `createIndex()` DocumentDB.

1. Cargue los archivos **indexes-.txt** <bucket name>creados por la herramienta de descubrimiento para Couchbase.

1. Introduzca el siguiente mensaje:

   `Convert the Couchbase CREATE INDEX statements to Amazon DocumentDB createIndex commands`

Amazon Q generará comandos de Amazon DocumentDB `createIndex()` equivalentes. Tenga en cuenta que es posible que tenga que actualizar los nombres de las colecciones en función de la forma en que haya [asignado los buckets, los ámbitos y las colecciones de Couchbase a las colecciones de Amazon DocumentDB](#mapping-buckets-scopes-and-collections-to-databases-and-collections).

Por ejemplo:

**indexes-beer-sample.txt**

```
CREATE INDEX `beerType` ON `beer-sample`(`type`)
CREATE INDEX `code` ON `beer-sample`(`code`) WHERE (`type` = "brewery")
```

Ejemplo de salida de Amazon Q (extracto):

```
db.beerSample.createIndex(
  { "type": 1 },
  {
    "name": "beerType",
    "background": true
  }
)

db.beerSample.createIndex(
  { "code": 1 },
  {
    "name": "code",
    "background": true,
    "partialFilterExpression": { "type": "brewery" }
  }
)
```

Para conocer los índices que Amazon Q no pueda convertir, consulte [Administración de índices e índices de Amazon DocumentDB](managing-indexes.html) [y propiedades de índices](mongo-apis.html#mongo-apis-index) para obtener más información.

### Refactoriza el código para usar MongoDB APIs
<a name="refactor-code-to-use-the-mongodb-apis"></a>

Los clientes usan Couchbase para conectarse al servidor Couchbase SDKs . Los clientes de Amazon DocumentDB utilizan los controladores MongoDB para conectarse a Amazon DocumentDB. Todos los idiomas compatibles con Couchbase también SDKs son compatibles con los controladores de MongoDB. Consulte Controladores [MongoDB](https://www.mongodb.com/docs/drivers/) para obtener más información sobre el controlador para su idioma.

Como Couchbase Server y Amazon DocumentDB APIs son diferentes, tendrá que refactorizar el código para usar la MongoDB adecuada. APIs Puede usar [Amazon Q](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/chat-with-q.html) para convertir las llamadas a la K/V API y las consultas de SQL\$1\$1 en el MongoDB equivalente: APIs

1. Cargue los archivos de código fuente.

1. Introduzca el siguiente mensaje:

   `Convert the Couchbase API code to Amazon DocumentDB API code`

Con el ejemplo de código [Python de Hello Couchbase](https://docs.couchbase.com/python-sdk/current/hello-world/start-using-sdk.html#hello-couchbase), Amazon Q genera lo siguiente (extracto):

```
from datetime import timedelta
from pymongo import MongoClient

# Connection parameters
database_name = "travel-sample"

# Connect to Amazon DocumentDB cluster
client = MongoClient('<Amazon DocumentDB connection string>')

# Get reference to database and collection
db = client['travel-sample']
airline_collection = db['airline']

# upsert document function
def upsert_document(doc):
    print("\nUpsert Result: ")
    try:
        # key will equal: "airline_8091"
        key = doc["type"] + "_" + str(doc["id"])
        doc['_id'] = key # Amazon DocumentDB uses _id as primary key
        result = airline_collection.update_one(
            {'_id': key},
            {'$set': doc},
            upsert=True
        )
        print(f"Modified count: {result.modified_count}")
    except Exception as e:
        print(e)

# get document function
def get_airline_by_key(key):
    print("\nGet Result: ")
    try:
        result = airline_collection.find_one({'_id': key})
        print(result)
    except Exception as e:
        print(e)

# query for document by callsign
def lookup_by_callsign(cs):
    print("\nLookup Result: ")
    try:
        result = airline_collection.find(
            {'callsign': cs},
            {'name': 1, '_id': 0}
        )
        for doc in result:
            print(doc['name'])
    except Exception as e:
        print(e)

# Test document
airline = {
    "type": "airline",
    "id": 8091,
    "callsign": "CBS",
    "iata": None,
    "icao": None,
    "name": "Couchbase Airways",
}

upsert_document(airline)
get_airline_by_key("airline_8091")
lookup_by_callsign("CBS")
```

Consulte [Conexión mediante programación a Amazon DocumentDB para](connect_programmatically.html) ver ejemplos de conexión a Amazon DocumentDB en Python, Node.js, PHP, Go, Java, C\$1/.NET, R y Ruby.

### Seleccione el enfoque de migración
<a name="select-the-migration-approach"></a>

Al migrar datos a Amazon DocumentDB, hay dos opciones:

1. [migración sin conexión](#offline-migration)

1. [migración en línea](#online-migration)

#### Migración sin conexión
<a name="offline-migration"></a>

Considere la posibilidad de realizar una migración fuera de línea cuando:
+ El tiempo de **inactividad es aceptable:** la migración sin conexión implica detener las operaciones de escritura en la base de datos de origen, exportar los datos y, a continuación, importarlos a Amazon DocumentDB. Este proceso provoca un tiempo de inactividad para la aplicación. Si su aplicación o carga de trabajo pueden tolerar este período de falta de disponibilidad, la migración sin conexión es una opción viable.
+ **Migrar conjuntos de datos más pequeños o realizar pruebas de concepto: en el caso de** conjuntos de datos más pequeños, el tiempo necesario para el proceso de exportación e importación es relativamente corto, por lo que la migración sin conexión es un método rápido y sencillo. También es adecuado para el desarrollo, las pruebas y los proof-of-concept entornos en los que el tiempo de inactividad es menos crítico.
+ **La simplicidad es una prioridad:** el método offline, que utiliza cbexport y mongoimport, suele ser el enfoque más sencillo para migrar datos. Evita las complejidades de la captura de datos de cambios (CDC) que implican los métodos de migración en línea.
+ **No es necesario replicar los cambios continuos:** si la base de datos de origen no recibe cambios de forma activa durante la migración, o si esos cambios no son fundamentales para capturarlos y aplicarlos al destino durante el proceso de migración, es apropiado adoptar un enfoque fuera de línea.

**Topics**
+ [Couchbase Server 6.x o anterior](#couchbase-6x-or-earlier-offline)
+ [Couchbase Server 7.0 o posterior](#couchbase-70-or-later-offline)

##### Couchbase Server 6.x o anterior
<a name="couchbase-6x-or-earlier-offline"></a>

##### De Couchbase a la colección Amazon DocumentDB
<a name="couchbase-bucket-to-amazon-documentdb-collection-offline"></a>

Exporte los datos con [cbexport json](https://docs-archive.couchbase.com/server/6.6/tools/cbexport-json.html) para crear un volcado JSON de todos los datos del depósito. Para `--format` esta opción, puede usar `lines` o. `list`

```
cbexport json \
  --cluster <source cluster endpoint> \
  --bucket <bucket name> \
  --format <lines | list> \
  --username <username> \
  --password <password> \
  --output export.json \
  --include-key _id
```

Importe los datos a una colección de Amazon DocumentDB mediante [mongoimport](backup_restore-dump_restore_import_export_data.html#backup_restore-dump_restore_import_export_data-mongoimport) con la opción adecuada para importar las líneas o la lista:

líneas:

```
mongoimport \
  --db <database> \
  --collection <collection> \
  --uri "<Amazon DocumentDB cluster connection string>" \
  --file export.json
```

lista:

```
mongoimport \
  --db <database> \
  --collection <collection> \
  --uri "<Amazon DocumentDB cluster connection string>" \
  --jsonArray \
  --file export.json
```

##### Couchbase Server 7.0 o posterior
<a name="couchbase-70-or-later-offline"></a>

Para realizar una migración sin conexión, utilice las herramientas cbexport y mongoimport:

##### Depósito de Couchbase con alcance y colección predeterminados
<a name="couchbase-bucket-with-default-scope-and-default-collection-offline"></a>

Exporte los datos con [cbexport json](https://docs.couchbase.com/server/current/tools/cbexport-json.html) para crear un volcado JSON de todas las colecciones del depósito. Para `--format` esta opción, puede usar `lines` o. `list`

```
cbexport json \
  --cluster <source cluster endpoint> \
  --bucket <bucket name> \
  --format <lines | list> \
  --username <username> \
  --password <password> \
  --output export.json \
  --include-key _id
```

Importe los datos a una colección de Amazon DocumentDB mediante [mongoimport](backup_restore-dump_restore_import_export_data.html#backup_restore-dump_restore_import_export_data-mongoimport) con la opción adecuada para importar las líneas o la lista:

líneas:

```
mongoimport \
  --db <database> \
  --collection <collection> \
  --uri "<Amazon DocumentDB cluster connection string>" \
  --file export.json
```

lista:

```
mongoimport \
  --db <database> \
  --collection <collection> \
  --uri "<Amazon DocumentDB cluster connection string>" \
  --jsonArray \
  --file export.json
```

##### De las colecciones de Couchbase a las colecciones de Amazon DocumentDB
<a name="couchbase-collections-to-amazon-documentdb-collections-offline"></a>

Exporte los datos mediante [cbexport json](https://docs.couchbase.com/server/current/tools/cbexport-json.html) para crear un volcado de JSON de cada colección. Usa la `--include-data` opción para exportar cada colección. Para la `--format` opción puedes usar `lines` o`list`. Utilice las `--collection-field` opciones `--scope-field` y para almacenar el nombre del ámbito y la colección en los campos especificados de cada documento JSON.

```
cbexport json \
  --cluster <source cluster endpoint> \
  --bucket <bucket name> \
  --include-data <scope name>.<collection name> \
  --format <lines | list> \
  --username <username> \
  --password <password> \
  --output export.json \
  --include-key _id \
  --scope-field "_scope" \
  --collection-field "_collection"
```

Como cbexport agregó los `_collection` campos `_scope` y a todos los documentos exportados, puede eliminarlos de todos los documentos del archivo de exportación mediante la función de búsqueda y reemplazo`sed`, o mediante el método que prefiera.

Importe los datos de cada colección a una colección de Amazon DocumentDB mediante [mongoimport](backup_restore-dump_restore_import_export_data.html#backup_restore-dump_restore_import_export_data-mongoimport) con la opción adecuada para importar las líneas o la lista:

líneas:

```
mongoimport \
--db <database> \
--collection <collection> \
--uri "<Amazon DocumentDB cluster connection string>" \
--file export.json
```

lista:

```
mongoimport \
--db <database> \
--collection <collection> \
--uri "<Amazon DocumentDB cluster connection string>" \
--jsonArray \
--file export.json
```

#### Migración en línea
<a name="online-migration"></a>

Considere la posibilidad de realizar una migración en línea cuando necesite minimizar el tiempo de inactividad y los cambios continuos deban replicarse en Amazon DocumentDB prácticamente en tiempo real.

Consulte [Cómo realizar una migración en vivo de Couchbase a Amazon DocumentDB para](https://github.com/awslabs/amazon-documentdb-tools/tree/master/migration/migration-utility-for-couchbase) obtener información sobre cómo realizar una migración en vivo a Amazon DocumentDB. La documentación explica cómo implementar la solución y realizar una migración en vivo de un bucket a un clúster de Amazon DocumentDB.

**Topics**
+ [Couchbase Server 6.x o anterior](#couchbase-6x-or-earlier-online)
+ [Couchbase Server 7.0 o posterior](#couchbase-70-or-later-online)

##### Couchbase Server 6.x o anterior
<a name="couchbase-6x-or-earlier-online"></a>

##### De Couchbase a la colección Amazon DocumentDB
<a name="couchbase-bucket-to-amazon-documentdb-collection-online"></a>

La [utilidad de migración de Couchbase está preconfigurada para](https://github.com/awslabs/amazon-documentdb-tools/tree/master/migration/migration-utility-for-couchbase) realizar una migración en línea de un bucket de Couchbase a una colección de Amazon DocumentDB. Si observamos la configuración del [conector colector](https://github.com/awslabs/amazon-documentdb-tools/blob/master/migration/migration-utility-for-couchbase/migration-utility-connectors.yaml), el `document.id.strategy` parámetro está configurado para usar el valor de la clave del mensaje como valor de `_id` campo (consulte las propiedades de la estrategia del identificador del conector [colector](https://www.mongodb.com/docs/kafka-connector/current/sink-connector/configuration-properties/id-strategy/#std-label-sink-configuration-id-strategy)):

```
ConnectorConfiguration:
  document.id.strategy: 'com.mongodb.kafka.connect.sink.processor.id.strategy.ProvidedInKeyStrategy'
```

##### Couchbase Server 7.0 o posterior
<a name="couchbase-70-or-later-online"></a>

##### Depósito de Couchbase con alcance y colección predeterminados
<a name="couchbase-bucket-with-default-scope-and-default-collection-online"></a>

La [utilidad de migración de Couchbase está preconfigurada para](https://github.com/awslabs/amazon-documentdb-tools/tree/master/migration/migration-utility-for-couchbase) realizar una migración en línea de un bucket de Couchbase a una colección de Amazon DocumentDB. Si observamos la configuración del [conector colector](https://github.com/awslabs/amazon-documentdb-tools/blob/master/migration/migration-utility-for-couchbase/migration-utility-connectors.yaml), el `document.id.strategy` parámetro está configurado para usar el valor de la clave del mensaje como valor de `_id` campo (consulte las propiedades de la estrategia del identificador del conector [colector](https://www.mongodb.com/docs/kafka-connector/current/sink-connector/configuration-properties/id-strategy/#std-label-sink-configuration-id-strategy)):

```
ConnectorConfiguration:
  document.id.strategy: 'com.mongodb.kafka.connect.sink.processor.id.strategy.ProvidedInKeyStrategy'
```

##### De las colecciones de Couchbase a las colecciones de Amazon DocumentDB
<a name="couchbase-collections-to-amazon-documentdb-collections-online"></a>

[Configure el [conector de origen](https://github.com/awslabs/amazon-documentdb-tools/blob/master/migration/migration-utility-for-couchbase/migration-utility-connectors.yaml) para transmitir cada colección de Couchbase de cada ámbito a un tema independiente (consulte las opciones de configuración de fuentes).](https://docs.couchbase.com/kafka-connector/current/source-configuration-options.html#couchbase.collections) Por ejemplo:

```
ConnectorConfiguration:
  # add couchbase.collections configuration
  couchbase.collections: '<scope 1>.<collection 1>, <scope 1>.<collection 2>, ...'
```

Configure el [conector receptor](https://github.com/awslabs/amazon-documentdb-tools/blob/master/migration/migration-utility-for-couchbase/migration-utility-connectors.yaml) para transmitir desde cada tema a una colección independiente de Amazon DocumentDB (consulte [Propiedades de configuración del conector receptor](https://github.com/mongodb-labs/mongo-kafka/blob/master/docs/sink.md#sink-connector-configuration-properties)). Por ejemplo:

```
ConnectorConfiguration:
  # remove collection configuration  
  #collection: 'test'
  
  # modify topics configuration
  topics: '<bucket>.<scope 1>.<collection 1>, <bucket>.<scope 1>.<collection 2>, ...'

  # add topic.override.%s.%s configurations for each topic 
  topic.override.<bucket>.<scope 1>.<collection 1>.collection: '<collection>'
  topic.override.<bucket>.<scope 1>.<collection 2>.collection: '<collection>'
```

## Validación
<a name="validation"></a>

En esta sección se proporciona un proceso de validación detallado para comprobar la coherencia e integridad de los datos tras la migración a Amazon DocumentDB. Los pasos de validación se aplican independientemente del método de migración.

**Topics**
+ [Compruebe que todas las colecciones existan en el destino](#validation-checklist-step-1)
+ [Verifique el recuento de documentos entre los clústeres de origen y destino](#validation-checklist-step-2)
+ [Compare documentos entre los clústeres de origen y destino](#validation-checklist-step-3)

### Compruebe que todas las colecciones existan en el destino
<a name="validation-checklist-step-1"></a>

#### Fuente de Couchbase
<a name="source-verify-collections"></a>

opción 1: consulta el banco de trabajo

```
SELECT RAW `path`
  FROM system:keyspaces
  WHERE `bucket` = '<bucket>'
```

opción 2: herramienta [cbq](https://docs.couchbase.com/server/current/cli/cbq-tool.html)

```
cbq \
  -e <source cluster endpoint> \
  -u <username> \
  -p <password> \
  -q "SELECT RAW `path`
       FROM system:keyspaces
       WHERE `bucket` = '<bucket>'"
```

#### Amazon DocumentDB como destino
<a name="target-verify-collections"></a>

mongosh (consulte [Conectarse a su clúster de Amazon DocumentDB):](connect-ec2-manual.html#manual-connect-ec2.connect-use)

```
db.getSiblingDB('<database>')
db.getCollectionNames()
```

### Verifique el recuento de documentos entre los clústeres de origen y destino
<a name="validation-checklist-step-2"></a>

#### Fuente de Couchbase
<a name="source-verify-document-count"></a>

##### Couchbase Server 6.x o anterior
<a name="source-verify-document-count-couchbase-6x-or-earlier"></a>

opción 1: consulta el banco de trabajo

```
SELECT COUNT(*)
FROM `<bucket>`
```

[opción 2: cbq](https://docs.couchbase.com/server/current/cli/cbq-tool.html)

```
cbq \
  -e <source cluster endpoint> \
  -u <username> \
  -p <password> \
  -q "SELECT COUNT(*)
       FROM `<bucket:>`"
```

##### Couchbase Server 7.0 o posterior
<a name="source-verify-document-count-couchbase-70-or-later"></a>

opción 1: consulta el banco de trabajo

```
SELECT COUNT(*)
FROM `<bucket>`.`<scope>`.`<collection>`
```

[opción 2: cbq](https://docs.couchbase.com/server/current/cli/cbq-tool.html)

```
cbq \
  -e <source cluster endpoint> \
  -u <username> \
  -p <password> \
  -q "SELECT COUNT(*)
       FROM `<bucket:>`.`<scope>`.`<collection>`"
```

#### Amazon DocumentDB como destino
<a name="target-verify-document-count"></a>

mongosh (consulte [Conectarse a su clúster de Amazon DocumentDB):](connect-ec2-manual.html#manual-connect-ec2.connect-use)

```
db = db.getSiblingDB('<database>')
db.getCollection('<collection>').countDocuments()
```

### Compare documentos entre los clústeres de origen y destino
<a name="validation-checklist-step-3"></a>

#### Fuente de Couchbase
<a name="source-compare-documents"></a>

##### Couchbase Server 6.x o anterior
<a name="source-compare-documents-couchbase-6x-or-earlier"></a>

opción 1: consulta el banco de trabajo

```
SELECT META().id as _id, *
FROM `<bucket>`
LIMIT 5
```

[opción 2: cbq](https://docs.couchbase.com/server/current/cli/cbq-tool.html)

```
cbq \
  -e <source cluster endpoint> 
  -u <username> \
  -p <password> \
  -q "SELECT META().id as _id, *
       FROM `<bucket>` \
       LIMIT 5"
```

##### Couchbase Server 7.0 o posterior
<a name="source-compare-documents-couchbase-70-or-later"></a>

opción 1: consulta el banco de trabajo

```
SELECT COUNT(*)
FROM `<bucket>`.`<scope>`.`<collection>`
```

[opción 2: cbq](https://docs.couchbase.com/server/current/cli/cbq-tool.html)

```
cbq \
  -e <source cluster endpoint> \
  -u <username> \
  -p <password> \
  -q "SELECT COUNT(*)
       FROM `<bucket:>`.`<scope>`.`<collection>`"
```

#### Amazon DocumentDB como destino
<a name="target-compare-documents"></a>

mongosh (consulte [Conectarse a su clúster de Amazon DocumentDB):](connect-ec2-manual.html#manual-connect-ec2.connect-use)

```
db = db.getSiblingDB('<database>')
db.getCollection('<collection>').find({
  _id: {
    $in: [
      <_id 1>, <_id 2>, <_id 3>, <_id 4>, <_id 5>
    ]
  }
})
```