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Utilisation d'Amazon DocumentDB comme cible pour le service de migration de AWS base de données

Pour plus d'informations sur les versions d'Amazon DocumentDB (compatibles avec MongoDB) prises en charge, consultez. AWS DMS Objectifs pour AWS DMS Vous pouvez utiliser AWS DMS pour migrer des données vers Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB) à partir de tout moteur de données source pris en charge par AWS DMS . Le moteur source peut se trouver sur un service AWS géré tel qu'Amazon RDS, Aurora ou Amazon S3. Le moteur peut également se trouver sur une base de données autogérée, telle que MongoDB exécutée sur EC2 Amazon ou sur site.

Vous pouvez l'utiliser AWS DMS pour répliquer les données sources vers des bases de données, des collections ou des documents Amazon DocumentDB.

MongoDB stocke les données au format binaire JSON (BSON). AWS DMS prend en charge tous les types de données BSON pris en charge par Amazon DocumentDB. Pour obtenir la liste de ces types de données, consultez la section MongoDB APIs, opérations et types de données pris en charge dans le manuel Amazon DocumentDB Developer Guide.

Si le point de terminaison source est une base de données relationnelle, AWS DMS mappe les objets de base de données vers Amazon DocumentDB comme suit :

Si le point de terminaison source est Amazon S3, les objets Amazon DocumentDB résultants correspondent aux règles de mappage AWS DMS pour Amazon S3. Prenons l'exemple de l'URI suivant :

s3://mybucket/hr/employee

Dans ce cas, AWS DMS mappe les objets dans mybucket Amazon DocumentDB comme suit :

Pour plus d’informations sur les règles de mappage pour Amazon S3, consultez Utilisation d'Amazon S3 comme source pour AWS DMS.

Pour plus d'informations sur l'utilisation d'Amazon DocumentDB comme cible pour AWS DMS, consultez les sections suivantes :

Mappage de données d’une source vers une cible Amazon DocumentDB

AWS DMS lit les enregistrements depuis le point de terminaison source et construit des documents JSON en fonction des données qu'il lit. Pour chaque document JSON, vous AWS DMS devez déterminer un _id champ qui servira d'identifiant unique. Il écrit ensuite le document JSON dans une collection Amazon DocumentDB en utilisant le champ _id comme clé primaire.

Données source se composant d'une colonne unique

Si les données source se composent d'une seule colonne, elles doivent être de type string (chaîne). (Selon le moteur source, le type de données réel peut être VARCHAR, NVARCHAR, TEXT, LOB, CLOB ou similaire.) AWS DMS suppose que les données sont un document JSON valide et les réplique telles quelles vers Amazon DocumentDB.

Si le document JSON résultant contient un champ nommé _id, ce dernier est utilisé comme _id unique dans Amazon DocumentDB.

Si le document JSON ne contient pas de champ _id, Amazon DocumentDB génère une valeur _id automatiquement.

Données source se composant de plusieurs colonnes

Si les données source se composent de plusieurs colonnes, crée AWS DMS un document JSON à partir de toutes ces colonnes. Pour déterminer le _id champ du document, AWS DMS procédez comme suit :

Imposition d'un type de données au niveau du point de terminaison cible

AWS DMS peut modifier les structures de données lorsqu'il écrit sur un point de terminaison cible Amazon DocumentDB. Vous pouvez demander ces modifications en renommant des colonnes et des tables au niveau du point de terminaison source ou en fournissant des règles de transformation qui sont appliquées lorsqu'une tâche est en cours d'exécution.

Utilisation d'un document JSON imbriqué (préfixe json_)

Pour imposer un type de données, vous pouvez préfixer le nom de colonne source avec json_ (c'est-à-dire, json_columnName), manuellement ou à l'aide d'une transformation. Dans ce cas, la colonne est créée sous la forme d'un document JSON imbriqué dans le document cible, plutôt que sous la forme d'un champ de chaîne.

Par exemple, supposons que vous souhaitiez migrer le document suivant à partir d'un point de terminaison source MongoDB.

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

Si vous n'imposez aucun des types de données source, le document ContactDetails imbriqué est migré sous la forme d'une chaîne.

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

Toutefois, vous pouvez ajouter une règle de transformation pour contraindre l'insertion de ContactDetails dans un objet JSON. Par exemple, supposons que le nom de la colonne source d'origine est ContactDetails. Pour forcer le type de données en tant que JSON imbriqué, la colonne du point de terminaison de la source doit être renommée « json_ ContactDetails » soit en ajoutant le préfixe « *json_* » sur la source manuellement, soit par le biais de règles de transformation. Par exemple, vous pouvez utiliser la règle de transformation ci-dessous :

{
    "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 réplique le ContactDetails champ en tant que JSON imbriqué, comme suit.

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

Utilisation d'un tableau JSON (préfixe array_)

Pour imposer un type de données, vous pouvez préfixer un nom de colonne avec array_ (c'est-à-dire, array_columnName), manuellement ou à l'aide d'une transformation. Dans ce cas, AWS DMS considère la colonne comme un tableau JSON et la crée comme telle dans le document cible.

Supposons que vous souhaitiez migrer le document suivant à partir d'un point de terminaison source MongoDB.

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

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

Si vous n'imposez aucun des types de données source, le document ContactDetails imbriqué est migré sous la forme d'une chaîne.

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

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

}                

Toutefois, vous pouvez ajouter des règles de transformation pour forcer l'insertion de ContactAddress et de ContactPhoneNumbers dans des tableaux JSON, comme illustré dans le tableau suivant.

AWS DMS se reproduit ContactAddress et ContactPhoneNumbers comme suit.

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

Connexion à Amazon DocumentDB à l’aide du protocole TLS

Par défaut, un cluster Amazon DocumentDB récemment créé n’accepte que les connexions sécurisées qui utilisent le protocole TLS (Transport Layer Security). Lorsque le protocole TLS est activé, chaque connexion à Amazon DocumentDB nécessite une clé publique.

Vous pouvez récupérer la clé publique d'Amazon DocumentDB en téléchargeant le fichier depuis un compartiment Amazon S3 AWS hébergé. rds-combined-ca-bundle.pem Pour plus d’informations sur le téléchargement de ce fichier, consultez Chiffrement des connexions à l’aide de TLS dans le Guide du développeur Amazon DocumentDB.

Après avoir téléchargé ce fichier .pem, vous pouvez importer la clé publique qu'il contient AWS DMS comme décrit ci-dessous.

AWS Management Console

AWS CLI

Utilisez la commande aws dms import-certificate, comme illustré dans l'exemple suivant.

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

Lorsque vous créez un point de terminaison AWS DMS cible, fournissez l'identifiant du certificat (par exemple,docdb-cert). Définissez aussi le paramètre de mode SSL sur verify-full.

Connexion aux clusters Elastic Amazon DocumentDB en tant que cible

Dans AWS DMS les versions 3.4.7 et supérieures, vous pouvez créer un point de terminaison cible Amazon DocumentDB en tant que cluster élastique. Si vous créez votre point de terminaison cible en tant que cluster Elastic, vous devez attacher un nouveau certificat SSL au point de terminaison de votre cluster Elastic Amazon DocumentDB, car votre certificat SSL existant ne fonctionnera pas.

Le nouveau certificat SSL issu du fichier SFSRootCAG2.pem téléchargé est désormais attaché au point de terminaison de votre cluster Elastic Amazon DocumentDB.

Réplication continue avec Amazon DocumentDB en tant que cible

Si la réplication continue (capture des données de modification, CDC) est activée pour Amazon DocumentDB en tant que cible, AWS DMS versions 3.5.0 et ultérieures fournit une amélioration des performances vingt fois supérieure à celle des versions précédentes. Dans les versions précédentes, AWS DMS qui géraient jusqu'à 250 enregistrements par seconde, AWS DMS traitaient désormais efficacement plus de 5 000 enregistrements par seconde. AWS DMS garantit également que les documents d'Amazon DocumentDB restent synchronisés avec la source. Lorsqu'un enregistrement source est créé ou mis à jour, vous AWS DMS devez d'abord déterminer quel enregistrement Amazon DocumentDB est concerné en procédant comme suit :

Lorsqu'un nouvel enregistrement source est créé, AWS DMS écrit un document correspondant dans Amazon DocumentDB. Si un enregistrement source existant est mis à jour, AWS DMS met à jour les champs correspondants dans le document cible dans Amazon DocumentDB. Tous les champs qui existent dans le document cible, mais pas dans l'enregistrement source, restent intacts.

Lorsqu'un enregistrement source est supprimé, le document correspondant AWS DMS est supprimé d'Amazon DocumentDB.

Modifications structurelles (DDL) à la source

Avec la réplication continue, les modifications des structures de données source (telles que les tables, colonnes, etc.) sont propagées à leurs homologues dans Amazon DocumentDB. Dans les bases de données relationnelles, ces modifications sont lancées à l'aide d'instructions DDL (Data Definition Language). Vous pouvez voir comment ces modifications sont AWS DMS répercutées sur Amazon DocumentDB dans le tableau suivant.

Limitations de l’utilisation d’Amazon DocumentDB en tant que cible

Les limites suivantes s'appliquent lors de l'utilisation d'Amazon DocumentDB comme cible pour : AWS DMS

Utilisation des paramètres de point de terminaison avec Amazon DocumentDB en tant que cible

Vous pouvez utiliser des paramètres de point de terminaison pour configurer la base de données cible Amazon DocumentDB comme si vous utilisiez des attributs de connexion supplémentaires. Vous spécifiez les paramètres lorsque vous créez le point de terminaison cible à l'aide de la AWS DMS console ou à l'aide de la create-endpoint commande dans le AWS CLI, avec la syntaxe --doc-db-settings '{"EndpointSetting": "value", ...}' JSON.

Les paramètres de point de terminaison que vous pouvez utiliser avec Amazon DocumentDB en tant que cible sont indiqués dans le tableau suivant.

Types de données cibles pour Amazon DocumentDB

Dans le tableau suivant, vous trouverez les types de données cibles Amazon DocumentDB pris en charge lors de l'utilisation de AWS DMS, ainsi que le mappage par défaut à partir des types de données AWS DMS. Pour plus d'informations sur les types de données AWS DMS, consultezTypes de données pour AWS Database Migration Service.