Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
AWS Catatan rilis DMS
Berikut ini, Anda dapat menemukan catatan rilis untuk versi AWS Database Migration Service (AWS DMS) saat ini dan sebelumnya.
AWS DMS tidak membedakan antara versi utama dan minor saat Anda mengaktifkan pemutakhiran versi otomatis untuk instans replikasi Anda. DMS secara otomatis memutakhirkan versi instance replikasi selama jendela pemeliharaan jika versi tidak digunakan lagi.
Perhatikan bahwa untuk memutakhirkan versi instance replikasi secara manual (menggunakan API atau CLI) dari versi 3.4.x ke 3.5.x, Anda harus menyetel parameter ke. AllowMajorVersionUpgrade true Untuk informasi tentang AllowMajorVersionUpgrade parameter, lihat ModifyReplicationInstance dalam dokumentasi DMS API.
catatan
Versi mesin default saat ini untuk AWS DMS adalah 3.5.4.
Tabel berikut menunjukkan tanggal berikut untuk versi DMS aktif:
Tanggal rilis versi
Tanggal setelah itu Anda tidak dapat membuat instance baru dengan versi
Tanggal ketika DMS secara otomatis memperbarui instance versi tersebut (tanggal akhir masa pakai (EOL))
| Versi | Tanggal rilis | Tidak ada tanggal instans baru | Tanggal EOL |
|---|---|---|---|
| 3.6.1 | 15 Mei 2025 | Akan Ditentukan Kemudian | Akan Ditentukan Kemudian |
| 3.6.0 | Desember 27, 2024 | April 27, 2026 | Juli 27, 2026 |
| 3.5.4 | 15 November 2024 | Januari 31, 2027 | Maret 31, 2027 |
| 3.5.3 | 17 Mei 2024 | Februari 28, 2026 | Juni 30, 2026 |
| 3.5.2 | Oktober 29, 2023 | Maret 30, 2025 | April 29, 2025 |
| 3.5.1 | Juni 30, 2023 | 30 November 2024 | Maret 15, 2025 |
| 3.4.7 | 31 Mei 2022 | 30 September 2024 | Oktober 31, 2024 |
| 3.4.6 | 30 November 2021 | 30 September 2024 | Oktober 31, 2024 |
AWS DMS 3.6.1 mesin default dan garis waktu dukungan
Kami akan menjadikan AWS DMS versi 3.6.1 versi mesin default. Kami belum menjadwalkan tanggal tanpa instans baru dan tanggal akhir masa pakai (EOL) untuk versi 3.6.1, sehingga mereka muncul sebagai TBD di tabel sebelumnya. Kami memperbarui tabel setelah kami menjadwalkan tanggal-tanggal ini. Untuk menyediakan jendela migrasi ke versi 3.6.1, kami memperpanjang garis waktu dukungan untuk versi 3.5.4. Tanggal no-new instance sekarang adalah 31 Januari 2027, dan tanggal EOL adalah 31 Maret 2027.
AWS DMS 3.6.0 ketersediaan regional
AWS DMS versi 3.6.0 saat ini tersedia di wilayah Asia Pasifik (Sydney): ap-southeast-2.
AWS Catatan terbitan Database Migration Service 3.6.1
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Sinkronisasi Ulang Data DMS | AWS DMS secara otomatis memperbaiki inkonsistensi data yang diidentifikasi melalui validasi data antara basis data sumber dan target Anda. Fitur sinkronisasi ulang data didukung untuk Oracle dan SQL Server sebagai sumber dan PostgreSQL sebagai database target. |
| Autentikasi basis data IAM untuk MariaDB, MySQL, dan PostgreSQL |
Memperkenalkan dukungan untuk menghubungkan ke titik akhir Amazon RDS dan Aurora MariaDB, MySQL, dan PostgreSQL melalui otentikasi database AWS Identity and Access Management (IAM). Dengan peningkatan ini, Anda dapat menggunakan IAM untuk mengelola akses ke sumber daya database secara terpusat, alih-alih mengelola akses secara individual pada setiap titik akhir database. |
| Dukungan Replika Baca PostgreSQL untuk Replikasi Pengambilan Data Perubahan (CDC) | AWS DMS mendukung penggunaan replika baca PostgreSQL sebagai titik akhir sumber untuk replikasi Change Data Capture (CDC), tersedia dengan PostgreSQL versi 16.x dan yang lebih baru, dimulai dengan versi 3.6.1. AWS DMS Fitur ini memungkinkan Anda memanfaatkan replika baca untuk tugas CDC. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan database PostgreSQL sebagai AWS DMS sumber. |
| Peningkatan logging untuk kolom target yang hilang | Peningkatan logging untuk memberi tahu pelanggan tentang kolom tabel target yang hilang pada tingkat pencatatan default. Peningkatan ini mengubah level logging dari VERBOSE menjadi PERINGATAN, membuat pemberitahuan perbedaan kolom lebih terlihat tanpa memerlukan pengaturan debug terperinci. |
| Migrasi UUID SQL Server Biner (16) ke PostgreSQL | Menambahkan dukungan untuk memigrasikan tipe data SQL Server Binary (16) ke format UUID PostgreSQL. Ini memungkinkan konversi mulus data GUID biner ke tipe UUID asli, meningkatkan kompatibilitas tipe data antara titik akhir SQL Server dan PostgreSQL. |
AWS DMS versi 3.6.1 mencakup masalah terselesaikan berikut:
| Masalah Terselesaikan | Deskripsi |
|---|---|
| Pemfilteran aturan pemilihan dengan masalah penyembunyian data | Filter aturan pemilihan tabel sekarang bekerja dengan benar dengan aturan transformasi penyembunyian data. Perbaikan memastikan pemfilteran yang tepat saat transformasi penyembunyian data diterapkan. |
| PostgreSQL menargetkan masalah penanganan numerik yang tidak terikat |
Titik akhir target PostgreSQL dapat menangani tipe data numerik yang tidak terikat melalui alokasi memori yang dioptimalkan. Ini mencegah kegagalan tugas saat memigrasikan tabel dengan nilai numerik besar. |
| Masalah penanganan LOB target Amazon Redshift | Titik akhir target pergeseran merah sekarang mempertahankan integritas data LOB selama migrasi paralel volume tinggi. Penanganan LOB yang ditingkatkan mencegah kerusakan data saat menggunakan thread penerapan paralel. |
| Masalah metadata aturan transformasi |
Memperbaiki masalah dengan ekspresi dalam aturan transformasi yang tidak diterapkan dengan benar. |
| Masalah jatuhkan dan buat ulang tabel metadata | Tugas replikasi sekarang berhasil dilanjutkan ketika tabel sumber dijatuhkan dan dibuat ulang selama penghentian tugas. Peningkatan penanganan metadata dan sinkronisasi status untuk tabel sumber yang dibuat ulang. |
Masalah replika AlwaysOn utama SQL Server |
Peningkatan deteksi replika utama untuk sumber SQL Server dalam AlwaysOn konfigurasi dengan menangani variasi sensitivitas huruf besar/kecil. |
| Masalah penanganan tipe data TIME sumber MySQL | Menyelesaikan masalah migrasi dengan nilai TIME yang berisi pecahan dan jam melebihi 24 saat loadUsingCSV dinonaktifkan. |
| Masalah penanganan karakter NUL validasi data | Validasi data sekarang menangani karakter NUL (0x00) dengan benar tanpa gagal. Peningkatan pemrosesan validasi untuk data yang mengandung karakter NUL. |
| Masalah validasi data SQL Server | Menyelesaikan masalah perbandingan validasi dengan UNIQUEIDENTIFIER kolom untuk sumber SQL Server. |
| Masalah validasi pra-pemuatan tabel | AWS DMS tugas sekarang berhasil menyelesaikan validasi ketika tabel berada dalam fase pra-pemuatan selama replikasi CDC. |
| Masalah pencatatan sumber Oracle | Log kesalahan sumber Oracle sekarang menampilkan pernyataan SQL yang benar selama eksekusi kueri zona waktu. Peningkatan akurasi logging untuk kemampuan pemecahan masalah yang lebih baik. |
| Pembaruan driver SQL Server | Dukungan driver SQL Server diperbarui dari ODBC 17 ke ODBC 18. |
| String kosong DB2 Masalah migrasi CDC | Menyelesaikan masalah di mana nilai VARCHAR kosong dari database sumber IBM DB2 LUW salah ditangkap sebagai nilai NULL alih-alih string kosong selama operasi Change Data Capture (CDC). |
| Masalah kebocoran memori pencarian Oracle LOB | Memperbaiki kebocoran memori di titik akhir sumber Oracle selama pencarian LOB saat mode LOB penuh diaktifkan. Ini mencegah pertumbuhan memori terus menerus dan kegagalan memori habis selama tugas replikasi dengan data LOB. |
| Masalah pemetaan kolom boolean Redshift CDC | Titik akhir target pergeseran merah sekarang memetakan kolom boolean baru yang ditambahkan dengan benar selama CDC saat diaktifkan. MapBooleanAsBoolean Ini mempertahankan konsistensi tipe data dengan sumber PostgreSQL alih-alih membuat kolom varchar. |
| Masalah migrasi LOB sebaris array UUID PostgreSQL | Titik akhir sumber PostgreSQL sekarang memigrasikan tipe data array UUID dengan benar saat mode LOB sebaris diaktifkan. |
| Masalah pelaporan perbedaan kolom yang dapat dibatalkan validasi data | Validasi data sekarang melaporkan detail ketidakcocokan dengan benar untuk kolom yang dapat dibatalkan. |
| Masalah pemfilteran validasi SQL Server ke Oracle | Validasi data sekarang memformat kondisi filter tanggal dengan benar untuk titik akhir target Oracle saat menggunakan sumber SQL Server. |
| Pesan peringatan pembuatan tabel mode DO_NOTHING | Menambahkan pesan log peringatan saat AWS DMS secara otomatis membuat tabel target dalam mode DO_NOTHING. Ini meningkatkan visibilitas dan membantu pengguna mengidentifikasi kapan tabel dibuat meskipun memilih mode yang menyiratkan tidak ada pembuatan tabel otomatis. |
| Masalah konversi BIT SQL Server ke PostgreSQL SMALINT | Memperbaiki konversi BIT SQL Server ke PostgreSQL SMALINT selama operasi CDC. |
| Masalah validasi akses bucket lintas akun S3 | Validasi kepemilikan bucket S3 yang ditingkatkan untuk meningkatkan keamanan saat menggunakan S3 sebagai target atau sumber migrasi. |
| Masalah rekoneksi dan inisialisasi titik akhir pergeseran merah | Titik akhir Redshift sekarang terhubung kembali dengan benar setelah penghentian koneksi dan memvalidasi kredenSIAL dengan benar selama inisialisasi. Ini mencegah kesalahan “Nama server harus disediakan” dan kegagalan tugas selama pemulihan. |
| Masalah kebocoran memori validasi data | Memperbaiki kebocoran memori dalam validasi data. Ini mencegah kegagalan memori habis selama tugas validasi yang berjalan lama. |
| Validasi kunci utama SQL Server CHAR masalah positif palsu | Memperbaiki kesalahan MISSING_TARGET positif palsu saat memvalidasi migrasi SQL Server ke PostgreSQL dengan kunci utama yang berisi spasi akhir. CHAR/NCHAR |
| Masalah konflik database Athena validasi S3 | Memperbaiki kondisi balapan saat beberapa tugas berbagi titik akhir S3 dengan mengisolasi database Athena per tugas. |
AWS Catatan terbitan Database Migration Service 3.6.0
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Variabel metadata baru untuk transformasi | Memperkenalkan dua variabel metadata baru untuk aturan transformasi: $AR_M_MODIFIED_SCHEMA dan$AR_M_MODIFIED_TABLE_NAME. Variabel ini memungkinkan Anda membuat transformasi yang lebih dinamis dan fleksibel yang dapat beradaptasi dengan perubahan skema atau nama tabel selama proses migrasi Anda. |
| Dukungan untuk Replikasi Kolom LOB dalam Mode UPSERT Error-Handling |
Memperkenalkan dukungan untuk replikasi kolom Objek Besar (LOB) saat menggunakan opsi penanganan kesalahan “Tidak ada catatan yang ditemukan untuk menerapkan UPDATE: Sisipkan catatan target yang hilang”. Dengan peningkatan ini, Anda sekarang dapat mereplikasi kolom LOB secara akurat, memastikan replikasi data yang lengkap dan akurat. |
AWS DMS versi 3.6.0 mencakup masalah terselesaikan berikut:
| Masalah Terselesaikan | Deskripsi |
|---|---|
| Masalah Memori PostgreSQL |
Mengatasi konsumsi memori yang berlebihan saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber. Memperbaiki masalah di mana slot Write-Ahead Log (WAL) akan terus tumbuh, yang menyebabkan kinerja menurun. Pembaruan ini meningkatkan stabilitas dan efisiensi migrasi PostgreSQL, terutama untuk database besar atau tugas yang berjalan lama. |
| Masalah Objek Besar Karakter Oracle (CLOB) dan Karakter (CHAR) | Mengatasi masalah ketika nilai Wide Character Large Object (CLOB) dan Character (CHAR) yang berisi karakter non-ASCII (misalnya, simbol khusus atau karakter internasional) tidak direplikasi dengan benar. Perbaikan ini memastikan replikasi akurat data teks besar, mengurangi kesalahan, dan menjaga konsistensi data. |
| Masalah Latensi Salah Microsoft SQL Server | Menyelesaikan masalah di mana titik akhir sumber Microsoft SQL Server salah melaporkan latensi yang sangat tinggi. Perbaikan ini memberikan metrik kinerja yang lebih akurat, memungkinkan Anda memantau dan mengoptimalkan tugas migrasi SQL Server dengan lebih baik. |
| Masalah Metadata Microsoft SQL Server | Memperbaiki masalah dengan panggilan redundan untuk mengambil metadata tabel lain, yang mengakibatkan penurunan kinerja dan latensi setelah metadata tabel diubah. Pengoptimalan ini meningkatkan kinerja tugas secara keseluruhan, terutama untuk database dengan perubahan skema yang sering. |
| Masalah PEMBARUAN Microsoft SQL Server |
Memperbaiki masalah di mana operasi UPDATE non-standar menyebabkan tugas dihentikan secara tak terduga tanpa menghasilkan pesan kesalahan. Perbaikan ini memastikan bahwa operasi tersebut diproses dengan benar, menghindari kegagalan tugas selama skenario pembaruan yang kompleks. |
| Masalah Batch Terapkan Objek Besar (LOB) | Memperbaiki masalah dalam mode Batch Optimized Apply di mana pencarian Objek Besar (LOB) akan gagal menemukan catatan ketika operasi DELETE dan operasi INSERT digabungkan menjadi satu operasi UPDATE. Perbaikan ini meningkatkan konsistensi dan integritas data selama migrasi yang melibatkan data LOB dan operasi Bahasa Manipulasi Data (DML) yang kompleks. |
| Masalah Mulai Tugas Transformasi | Mengatasi masalah ketika tugas yang melibatkan banyak transformasi akan macet selama startup. Perbaikan ini memastikan stabilitas dan keandalan untuk tugas dengan logika transformasi yang kompleks, memungkinkan Anda menjalankan tugas pemrosesan data dengan percaya diri. |
| Masalah Bahasa Definisi Data MySQL (DDL) | Memperbaiki kegagalan untuk menangkap perubahan format khusus Data Definition Language (DDL) selama fase Change Data Capture (CDC). Perbaikan ini memastikan bahwa semua perubahan skema direplikasi dengan benar, menjaga konsistensi skema antara database sumber dan target selama proses migrasi. |
| Masalah validasi akses bucket lintas akun S3 | Validasi kepemilikan bucket S3 yang ditingkatkan untuk meningkatkan keamanan saat menggunakan S3 sebagai target atau sumber migrasi. |
| Masalah kebocoran memori validasi data | Memperbaiki kebocoran memori dalam validasi data. Ini mencegah kegagalan memori habis selama tugas validasi yang berjalan lama. |
AWS Catatan terbitan Database Migration Service 3.5.4
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Penyamaran data | Memperkenalkan penyembunyian data, memungkinkan transformasi data sensitif dengan opsi untuk pengacakan digit, masking, atau hashing di tingkat kolom. |
| Peningkatan Kinerja Validasi Data | Memperkenalkan kinerja validasi data yang ditingkatkan, memungkinkan pemrosesan lebih cepat untuk kumpulan data besar selama beban penuh dan tugas migrasi CDC di seluruh jalur migrasi tertentu. |
| Masalah unicode sumber PostgreSQL | Memperbaiki masalah untuk sumber PostgreSQL di mana kinerja migrasi menurun diamati saat menggunakan pemfilteran. Memperkenalkan menonaktifkan UnicodeSourceFilter ECA untuk mengontrol perilaku ini. |
| Dukungan transformasi untuk fitur throughput yang ditingkatkan | Memperkenalkan dukungan untuk semua aturan transformasi untuk fitur throughput yang ditingkatkan. |
| Peningkatan logging untuk kolom target yang hilang | Peningkatan logging untuk memberi tahu pelanggan tentang kolom tabel target yang hilang pada tingkat pencatatan default. Peningkatan ini mengubah level logging dari VERBOSE menjadi WARNING, membuat pemberitahuan perbedaan kolom lebih terlihat tanpa memerlukan pengaturan debug terperinci. |
| Migrasi UUID SQL Server Biner (16) ke PostgreSQL | Menambahkan dukungan untuk memigrasikan tipe data SQL Server Binary (16) ke format UUID PostgreSQL. Ini memungkinkan konversi mulus data GUID biner ke tipe UUID asli, meningkatkan kompatibilitas tipe data antara titik akhir SQL Server dan PostgreSQL. |
| Dukungan untuk PostgreSQL 17 | Memperkenalkan dukungan untuk PostgreSQL versi 17. Untuk informasi selengkapnya, lihat: |
AWS DMS versi 3.5.4 mencakup masalah terselesaikan berikut:
| Masalah Terselesaikan | Deskripsi |
|---|---|
| PostgreSQL, masalah test_decoding | Memperbaiki masalah untuk sumber PostgreSQL di mana peristiwa tertentu tidak akan direplikasi saat menggunakan plugin test_decoding. |
| Masalah stempel waktu MySQL ke Redshift | Memperbaiki masalah migrasi MySQL ke Redshift di mana kolom stempel waktu tidak akan ditentukan dengan benar pada target. |
| Masalah PSU Oracle Juli 2024 | Memperbaiki masalah untuk sumber Oracle dengan pembaca biner di mana tugas DMS akan mogok setelah menerapkan PSU Oracle Juli 2024. |
| Masalah manajer rahasia MySQL | Memperbaiki masalah untuk titik akhir MySQL di mana kredenSIAL akan rusak saat menggunakan pengelola rahasia. |
| Masalah penanganan catatan DocumentDB/MongoDB data Amazon | Memperbaiki masalah untuk DocumentDB/MongoDB titik akhir Amazon di mana beberapa catatan akan dikirim ke target dua kali menyebabkan pengecualian kunci duplikat dan kegagalan AWS DMS tugas. |
| Masalah migrasi relasional ke NoSQL | Memperbaiki masalah migrasi RDS untuk SQL Server ke NoSQL di mana struktur dokumen salah karena penanganan PK yang salah. |
| Masalah validasi data dengan titik akhir Oracle | Memperbaiki masalah untuk sumber Oracle di mana validasi data akan melaporkan positif palsu untuk LOB nol atau kosong. |
| Masalah PK Uniqueidentifier dengan target Babelfish. | Memperbaiki masalah untuk PG - Babelfish target di mana AWS DMS
tugas akan gagal saat mereplikasi tabel dengan PK yang didefinisikan sebagai uniqueidentifier. |
| Masalah sumber PostgreSQL dengan MAZ. | Memperbaiki masalah untuk sumber PostgreSQL di mana failover AWS DMS MAZ akan menyebabkan kegagalan tugas yang fatal AWS DMS . |
| Masalah urutan kolom | Memperbaiki masalah di mana data LOB tidak direplikasi dengan benar ketika urutan kolom berbeda antara sumber dan target. |
| Masalah per AWS DMS selisihan database internal | Memperbaiki masalah untuk database DMS internal di mana AWS DMS tugas akan gagal karena masalah konsistensi AWS DMS database internal. |
| Masalah struktur AWS DMS database internal | Memperbaiki masalah untuk AWS DMS database internal di mana AWS DMS tugas akan gagal karena kurangnya kehadiran objek database internal tertentu. |
| Masalah validasi data sumber Oracle | Memperbaiki masalah untuk sumber Oracle di mana validasi data akan mengembalikan positif palsu untuk jenis kejadian yang direplikasi langka tertentu. |
| Masalah validasi data untuk tipe data unicode | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana tipe data unicode ceratin tidak dibandingkan dengan benar yang menghasilkan positif palsu. |
| Masalah stempel waktu target parket | Memperbaiki masalah untuk target parket di mana stempel waktu nol direplikasi sebagai null. |
| Masalah tipe GeoSpatial data target Babelfish. | Memperbaiki masalah untuk target Babelfish di mana tipe GeoSpatial data tidak didukung. |
| Masalah target Amazon S3 dengan kolom yang ditambahkan selama CDC | Memperbaiki masalah untuk target Amazon S3 di mana penambahan kolom baru tidak ditangani dengan benar saat pengaturan gambar sebelum diaktifkan. |
| Masalah SQL Server 2022 CU12 | Memperbaiki masalah untuk sumber SQL Server di mana tidak AWS DMS dapat secara otomatis mengimplementasikan prasyarat MS Replication pada sumber yang menggunakan SQL Server 2022 dengan CU12 atau lebih tinggi. |
| Masalah boolean PostgreSQL | Memperbaiki masalah untuk sumber PostgreSQL di mana tipe data boolean tidak akan dimigrasikan dengan benar saat MapBooleanAsBoolean disetel ke true dan plugin pglogical digunakan. |
TaskrecoveryTableEnabledmasalah pengaturan |
Memperbaiki masalah untuk TaskrecoveryTableEnabled pengaturan, di mana AWS DMS tugas akan gagal saat tugas berhenti ketika disetel ke true. |
Duplikasi data dengan pengaturan TaskrecoveryTableEnabled |
Memperbaiki masalah di mana beberapa transaksi akan direplikasi dua kali saat TaskrecoveryTableEnabled pengaturan diaktifkan. |
| Masalah sumber MySQL 5.5 | Memperbaiki masalah untuk sumber MySQL di mana AWS DMS tugas akan gagal karena ketidakmampuan membaca BINLOG dari MySQL v5.5. |
| Masalah partisi validasi data dengan nama tipe data yang rusak | Validasi data sekarang mencegah kerusakan memori selama pemrosesan tipe data, menghilangkan fallback ke validasi baris demi baris untuk partisi yang terpengaruh. |
| Sumber Amazon S3 untuk menargetkan masalah migrasi | Sumber S3 untuk menargetkan replikasi sekarang menangani objek tabel eksternal dengan benar selama beban penuh dan replikasi yang sedang berlangsung. |
| Amazon S3 menargetkan masalah replikasi CDC | Replikasi CDC target S3 memproses data format CSV dengan benar selama fase replikasi yang sedang berlangsung. |
| Masalah replikasi S3 | Proses pembersihan direktori S3 yang ditingkatkan mencegah gangguan tugas selama migrasi. |
| Masalah kinerja validasi data | Operasi validasi data sekarang mengoptimalkan transisi antara fase validasi, mengurangi penundaan yang tidak perlu. |
| Masalah validasi data dengan tipe data tertentu | Validasi data sekarang secara akurat memproses karakter yang tidak terikat dan tipe data TEXT, memastikan hasil validasi yang benar. |
| Masalah sumber PostgreSQL dengan MAZ | Replikasi sumber PostgreSQL mempertahankan konektivitas selama peristiwa Multi-AZ failover, mencegah kegagalan tugas. |
| Masalah validasi datetime Babelfish | Validasi data sekarang membandingkan nilai datetime dengan benar saat menggunakan Babelfish sebagai target. |
| Masalah replikasi kolom sumber MySQL | Replikasi sumber MySQL sekarang menangani penambahan kolom duplikat tabel tengah dengan benar, mencegah gangguan tugas. |
| Masalah modifikasi kolom sumber MySQL | Replikasi sumber MySQL mempertahankan integritas urutan kolom ketika beberapa kolom ditambahkan selama operasi CDC. |
| Masalah replikasi DynamoDB LOB | Replikasi target DynamoDB sekarang memproses data LOB dengan benar selama CDC, memastikan transfer data lengkap. |
| Masalah validasi data boolean PostgreSQL | Validasi data sumber PostgreSQL sekarang menafsirkan pemetaan tipe data boolean dengan benar, menghasilkan hasil perbandingan yang akurat. |
| Masalah pemulihan koneksi DocumentDB | Replikasi DocumentDB mempertahankan konsistensi data selama gangguan dan pemulihan konektivitas cluster. |
| Oracle memperpanjang masalah pemotongan data VARCHAR2 | Replikasi sumber Oracle mempertahankan ruang belakang di kolom VARCHAR2 (4000) saat dukungan tipe data yang diperluas diaktifkan. |
| Masalah penanganan DDL replika sekunder SQL Server | Replikasi sumber SQL Server mempertahankan konektivitas selama operasi DDL pada replika sekunder, mencegah gangguan tugas. |
| Masalah penanganan karakter khusus Manajer Rahasia | AWS String koneksi Secrets Manager sekarang mendukung karakter khusus sambil mempertahankan protokol keamanan. |
| MongoDB/Amazon Masalah kunci duplikat DocumentDB | Replikasi MongoDB dan Amazon DocumentDB mencegah duplikasi rekaman yang sebelumnya memicu kesalahan kendala utama. |
| Masalah penanganan stempel waktu Oracle | Replikasi sumber Oracle secara akurat memproses nilai stempel waktu di berbagai konfigurasi zona waktu sesi. |
| Masalah konversi data Oracle | Replikasi sumber Oracle sekarang menangani konversi tipe data dengan lebih kuat, mencegah ORA-01460 kesalahan. |
| Masalah replikasi CDC SQL Server 2022 | Sumber SQL Server (CU12 dan di atas) sekarang dapat secara otomatis mengimplementasikan prasyarat MS Replication di AWS DMS. |
| Uji decoding penanganan DDL |
AWS DMS mengabaikan pernyataan DDL untuk tabel yang tidak dikonfigurasi dalam pemetaan tabel, mencegah pemrosesan perubahan skema basis data sumber yang tidak perlu untuk tabel yang belum dipetakan. |
| Pemotongan kolom dari sumber SQL Server Views | Saat memigrasikan data dari tampilan SQL Server sumber ke titik akhir target, panjang kolom dipertahankan dengan benar dan tidak ada kolom yang terpotong. |
| Perekaman Metrik untuk validasi data yang ditingkatkan | AWS DMS sekarang secara akurat melaporkan metrik rekaman yang divalidasi saat menggunakan validasi data yang disempurnakan. |
| Masalah melanjutkan tugas DMS setelah peningkatan | Saat melanjutkan tugas setelah peningkatan AWS DMS versi, tugas DMS tidak gagal dilanjutkan karena format file internal yang tidak kompatibel. |
| SQL Server Selalu Pada masalah replika utama | Memperbaiki masalah saat AWS DMS sekarang mengidentifikasi replika utama dengan benar di Microsoft SQL Server Always On Availability Groups, menyelesaikan kesalahan deteksi sensitivitas huruf besar-kecil sebelumnya. |
| Masalah penanganan data numerik target PostgreSQL | Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas gagal saat memigrasikan tipe data numerik yang tidak terikat ke titik akhir target PostgreSQL. |
| Masalah penanganan karakter validasi data | AWS DMS sekarang memvalidasi data CHAR dan VARCHAR dengan benar selama migrasi, menghilangkan laporan positif palsu dalam tugas validasi. |
| Masalah penerapan paralel Amazon Redshift LOB | AWS DMS mencegah kerusakan data pada data Objek Besar (LOB) selama operasi batch parellel saat menggunakan Amazon Redshift sebagai titik akhir target. |
| Validasi data dengan masalah filter kolom | Kegagalan validasi dicegah dan kueri berhasil dijalankan pada target Amazon S3 saat filter kolom sumber diterapkan ke tipe data VARCHAR, CHAR, DATE, dan DATETIME. |
| Masalah persistensi data validasi S3 | Saat menggunakan target Amazon S3, status validasi data yang konsisten dipertahankan selama operasi Change Data Capture (CDC). |
| Masalah validasi pemformatan string | Memperbaiki masalah dimana validasi data gagal karena kesalahan pemformatan string selama operasi perbandingan rekaman. |
| String kosong DB2 Masalah migrasi CDC | Menyelesaikan masalah di mana nilai VARCHAR kosong dari database sumber IBM DB2 LUW salah ditangkap sebagai nilai NULL alih-alih string kosong selama operasi Change Data Capture (CDC). |
| Masalah kebocoran memori pencarian Oracle LOB | Memperbaiki kebocoran memori di titik akhir sumber Oracle selama pencarian LOB saat mode LOB penuh diaktifkan. Ini mencegah pertumbuhan memori terus menerus dan kegagalan memori habis selama tugas replikasi dengan data LOB. |
| Masalah pemetaan kolom boolean Redshift CDC | Titik akhir target pergeseran merah sekarang memetakan kolom boolean baru yang ditambahkan dengan benar selama CDC saat diaktifkan. MapBooleanAsBoolean Ini mempertahankan konsistensi tipe data dengan sumber PostgreSQL alih-alih membuat kolom varchar. |
| Masalah migrasi LOB sebaris array UUID PostgreSQL | Titik akhir sumber PostgreSQL sekarang memigrasikan tipe data array UUID dengan benar saat mode LOB sebaris diaktifkan. |
| Masalah pelaporan perbedaan kolom yang dapat dibatalkan validasi data | Validasi data sekarang melaporkan detail ketidakcocokan dengan benar untuk kolom yang dapat dibatalkan. |
| Masalah pemfilteran validasi SQL Server ke Oracle | Validasi data sekarang memformat kondisi filter tanggal dengan benar untuk titik akhir target Oracle saat menggunakan sumber SQL Server. |
| Pesan peringatan pembuatan tabel mode DO_NOTHING | Menambahkan pesan log peringatan saat AWS DMS secara otomatis membuat tabel target dalam mode DO_NOTHING. Ini meningkatkan visibilitas dan membantu pengguna mengidentifikasi kapan tabel dibuat meskipun memilih mode yang menyiratkan tidak ada pembuatan tabel otomatis. |
| Masalah konversi BIT SQL Server ke PostgreSQL SMALINT | Memperbaiki konversi BIT SQL Server ke PostgreSQL SMALINT selama operasi CDC. |
| Masalah validasi akses bucket lintas akun S3 | Validasi kepemilikan bucket S3 yang ditingkatkan untuk meningkatkan keamanan saat menggunakan S3 sebagai target atau sumber migrasi. |
| Masalah rekoneksi dan inisialisasi titik akhir pergeseran merah | Titik akhir Redshift sekarang terhubung kembali dengan benar setelah penghentian koneksi dan memvalidasi kredenSIAL dengan benar selama inisialisasi. Ini mencegah kesalahan “Nama server harus disediakan” dan kegagalan tugas selama pemulihan. |
| Masalah kebocoran memori validasi data | Memperbaiki kebocoran memori dalam validasi data. Ini mencegah kegagalan memori habis selama tugas validasi yang berjalan lama. |
| Validasi kunci utama SQL Server CHAR masalah positif palsu | Memperbaiki kesalahan MISSING_TARGET positif palsu saat memvalidasi migrasi SQL Server ke PostgreSQL dengan kunci utama yang berisi spasi akhir. CHAR/NCHAR |
| Masalah konflik database Athena validasi S3 | Memperbaiki kondisi balapan saat beberapa tugas berbagi titik akhir S3 dengan mengisolasi database Athena per tugas. |
AWS Catatan rilis Database Migration Service 3.5.3
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Titik akhir sumber PostgreSQL yang ditingkatkan untuk dukungan Babelfish | AWS DMS telah meningkatkan titik akhir sumber PostgreSQL untuk mendukung tipe data Babelfish. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan database PostgreSQL sebagai AWS DMS sumber. |
| Dukungan untuk S3 Parquet sebagai sumber | AWS DMS mendukung S3 Parquet sebagai sumber. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan Amazon S3 sebagai sumber AWS DMS |
| Dukungan untuk PostgreSQL 16.x | AWS DMS mendukung PostgreSQL versi 16.x. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan database PostgreSQL sebagai AWS DMS sumber dan Menggunakan database PostgreSQL sebagai target AWS Database Migration Service. |
| Peningkatan Throughput untuk Full-Load Migrasi Redshift Oracle ke Amazon | AWS DMS Tanpa server memberikan peningkatan kinerja throughput secara signifikan untuk migrasi beban penuh dari Oracle ke Amazon Redshift. Untuk informasi selengkapnya, lihat Peningkatan Throughput untuk Migrasi Full-Load Oracle ke Amazon Redshift dan Amazon S3. |
| Dukungan untuk RDS untuk cadangan SQL Server Log | AWS DMS mendukung replikasi berkelanjutan dari cadangan log transaksi untuk sumber RDS untuk SQL Server. Fitur ini hanya tersedia untuk pembaca titik akhir AWS DMS sumber baru dan dimodifikasi dari RDS untuk SQL Server. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan replikasi yang sedang berlangsung pada instance cloud SQL Server DB. |
| Peningkatan logging untuk kolom target yang hilang | Peningkatan logging untuk memberi tahu pelanggan tentang kolom tabel target yang hilang pada tingkat pencatatan default. Peningkatan ini mengubah level logging dari VERBOSE menjadi PERINGATAN, membuat pemberitahuan perbedaan kolom lebih terlihat tanpa memerlukan pengaturan debug terperinci. |
AWS DMS versi 3.5.3 mencakup masalah terselesaikan berikut:
| Masalah Terselesaikan | Deskripsi |
|---|---|
| Fungsi penggantian Validasi Data | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana tidak AWS DMS akan menghormati pemfilteran sumber ketika tindakan aturan disetel ke override-validation-function dalam pemetaan tabel. |
| Kesalahan CDC sumber MySQL | Memperbaiki masalah untuk MySQL sebagai sumber di mana migrasi CDC akan gagal dengan pengkodean UTF16. |
| Perbedaan kolasi validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana tidak AWS DMS akan menerapkan pengaturan HandleCollationDiff tugas dengan benar saat pemfilteran kolom digunakan. |
| Tugas validasi data tergantung. | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana AWS DMS tugas akan hang dengan kesalahan target is null”. |
| Kegagalan tugas dalam replikasi PostgreSQL ke PostgreSQL. | Memperbaiki masalah migrasi PostgreSQL ke PostgreSQL di mana AWS DMS tugas akan gagal saat memasukkan data LOB ke target selama replikasi CDC. |
| Kehilangan data dengan PostgreSQL sebagai sumber | Memperbaiki masalah untuk PostgreSQL sebagai sumber di mana kehilangan data terjadi dalam skenario kasus tepi tertentu. |
| MySQL 5.5 sumber kesalahan CDC | Memperbaiki masalah untuk MySQL sebagai sumber di mana replikasi CDC akan gagal dengan MySQL versi 5.5. |
| Masalah tabel IOT sumber Oracle. | Memperbaiki masalah untuk Oracle sebagai sumber di mana tidak AWS DMS akan mereplikasi UPDATE pernyataan dengan benar untuk tabel IOT dengan logging tambahan diaktifkan di semua kolom. |
| Sumber MySQL LOBS | Memperbaiki masalah migrasi MySQL ke Amazon Redshift di mana AWS DMS tugas akan gagal karena LOB melebihi ukuran maksimum yang diizinkan oleh Amazon Redshift. |
Masalah validasi dengan SkipLobColumns |
Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana AWS DMS tugas akan gagal SkipLobColumns = true ketika kunci utama berada di kolom terakhir dalam tabel sumber. |
Lewati validasi di mana kunci unik berada null |
Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana AWS DMS tidak melewatkan baris dengan kunci unik nol dengan benar. |
Peningkatan validasi data untuk COLLATE operator Oracle. |
Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana validasi akan gagal dengan kesalahan sintaks pada versi Oracle sebelum 12.2. |
| Penanganan kesalahan selama beban penuh | Memperbaiki masalah untuk PostgreSQL sebagai target di mana tugas akan hang selama fase beban penuh setelah kesalahan tabel yang disebabkan oleh data yang tidak valid. |
| Validasi ulang tugas validasi khusus CDC | Meningkatkan fitur validasi data untuk memungkinkan validasi ulang pada tugas validasi khusus CDC. |
S3 sebagai CdcMaxBatchInterval Out of Memory masalah target |
Memperbaiki masalah untuk S3 sebagai target di mana AWS DMS tugas akan gagal dengan kondisi Out of Memory dengan CdcMaxBatchInterval set. |
| Driver sumber Oracle | Mengupgrade driver sumber AWS DMS Oracle dari v12.2 ke v19.18. |
| Peringatan pemotongan LOB dengan sumber SQL Server | Peningkatan logging untuk SQL Server sebagai sumber untuk menampilkan peringatan tentang pemotongan LOB selama CDC. |
| Peningkatan pembaca biner Oracle | Meningkatkan pembaca biner sumber Oracle untuk mendukung hal berikut:
|
| Lewati masalah perubahan cache setelah interupsi | Memperbaiki masalah untuk melewatkan perubahan cache jika terjadi gangguan yang tidak terduga saat menerapkan perubahan tersebut. |
| Masalah file AWS DMS swap MongoDB | Memperbaiki masalah untuk sumber MongoDB di mana AWS DMS tugas akan gagal dilanjutkan setelah AWS DMS peningkatan ketika file AWS DMS swap ada. |
| Masalah migrasi MySQL ke Amazon Redshift JSON. | Memperbaiki masalah untuk sumber MySQL di mana tipe data JSON tidak dirusak secara tepat dengan Batch Apply diaktifkan. |
| Masalah validasi data untuk migrasi SQL Server ke APG. | Memperbaiki masalah migrasi SQL Server ke PostgreSQL di mana validasi data akan melaporkan positif palsu dalam situasi tertentu. |
| EmptyAsNull Masalah ECA untuk CDC target Amazon Redshift | Memperbaiki masalah untuk target Amazon Redshift di mana EmptyAsNull ECA tidak berfungsi dengan benar. |
| Peningkatan logging untuk sumber SQL Server | Peningkatan logging untuk sumber SQL Server untuk melepaskan nilai unit penyimpanan. |
| Masalah kebocoran memori | Memperbaiki masalah di mana target yang menggunakan file CSV untuk memuat AWS DMS tugas data menunjukkan kebocoran memori. |
| Masalah target Amazon S3 | Memperbaiki masalah untuk target Amazon S3 di mana CdcMaxBatchInterval dan tidak CdcMinFileSize dihormati saat InsertAndUpdateOnly pengaturan CDC diaktifkan. |
| Peningkatan logging untuk target Kafka | Peningkatan logging untuk target Kafka |
| Peningkatan logging untuk sumber Oracle. | Peningkatan logging untuk sumber Oracle dengan pembaca biner untuk menunjukkan tabel yang dilewati dengan benar karena kunci utama hilang. |
| Peningkatan Logging untuk sumber SQL Server | Peningkatan logging untuk sumber SQL Server dalam AlwaysOn konfigurasi untuk menunjukkan izin yang hilang dengan benar. |
| Peningkatan Logging untuk migrasi dengan DDL yang dinonaktifkan | Peningkatan logging untuk migrasi dengan replikasi DDL yang dinonaktifkan untuk menunjukkan struktur tabel target yang tidak terduga setelah dimodifikasi di luar. AWS DMS |
| Masalah target Db2 | Memperbaiki masalah untuk target Db2 di mana tugas akan gagal saat tabel AWS DMS status diaktifkan. |
| Masalah Manajer Rahasia MongoDB/Amazon DocumentDB. | Memperbaiki masalah untuk titik akhir MongoDB/Amazon DocumentDB di mana kredenSIAL tidak dapat diambil dari Secret Manager yang mengakibatkan kesalahan. |
| Masalah titik akhir MongoDB/Amazon DocumentDB | Memperbaiki masalah untuk MongoDB/Amazon DocumentDB di mana tugas akan gagal dengan ParallelApply diaktifkan saat mereplikasi urutan peristiwa tertentu. |
| Peningkatan logging untuk target Amazon Redshift | Peningkatan logging untuk target Amazon Redshift untuk menyertakan informasi yang lebih rinci di tingkat pencatatan default. |
| Masalah kerusakan tugas target Amazon S3 | Memperbaiki masalah untuk target Amazon S3 di mana tugas DMS akan mogok setelah menerima DDL tabel perubahan saat GlueCatalogGeneration diaktifkan. |
| Masalah validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana validasi akan gagal pada NUL (0x00) karakter. |
| Masalah titik akhir Babelsifh | Memperbaiki masalah untuk titik akhir babelfish di mana nama tabel dengan kasus campuran akan ditangguhkan. |
| Masalah sumber Amazon S3 | Memperbaiki masalah untuk sumber Amazon S3 di mana file tidak diproses karena masalah validasi nama file. |
| Masalah sumber Db2 LUC dengan aturan pemilihan. | Memperbaiki masalah untuk sumber Db2 LUW di mana opsi “tipe tabel” dalam aturan pemilihan diabaikan. |
| Amazon Redshift menargetkan masalah data yang hilang. | Memperbaiki masalah untuk target Amazon Redshift di mana kehilangan data akan terjadi saat > ParallelLoadThreads 0 dalam kondisi tertentu. |
| Peningkatan validasi data untuk target Amazon Redshift | Meningkatkan fitur validasi data untuk target Amazon Redshift untuk mendukung HandleCollationDiff pengaturan. |
| Masalah validasi data target Amazon S3 | Memperbaiki masalah validasi data target Amazon S3 dimana validasi akan gagal ketika tidak ada kolom lain selain PK dalam tabel. |
| CloudWatch Metrik validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana CloudWatch metrik akan hilang untuk validasi yang membutuhkan waktu singkat untuk diselesaikan. |
| Opsi validasi ulang validasi data tidak tersedia | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana opsi validasi ulang tidak tersedia dalam situasi tertentu. |
| Masalah replikasi tranasksi besar | Memperbaiki masalah di mana jumlah maksimum peristiwa per transaksi dibatasi hingga 201,326,592 dalam kondisi tertentu. |
| Masalah kehilangan data sumber MySQL | Memperbaiki masalah migrasi MySQL ke Amazon S3 di mana DML pertama yang dieksekusi setelah DDL “tambahkan kolom” akan terlewatkan yang mengakibatkan hilangnya data. |
| Masalah kebocoran memori dalam batch berlaku | Memperbaiki masalah kebocoran memori untuk fitur batch apply yang akan terjadi dalam kondisi tertentu. |
| Masalah awal tugas DMS | Memperbaiki masalah di mana AWS DMS tugas mulai membutuhkan waktu yang sangat lama dan tidak pernah selesai. |
| Masalah validasi data sumber MySQL. | Memperbaiki masalah validasi data sumber MySQL di mana kolom bertambah otomatis tidak ditangani dengan benar. |
| Masalah otentikasi Kerberos titik akhir Oracle | Memperbaiki masalah dengan titik akhir Oracle di mana konektivitas tidak berfungsi dengan otentikasi Kerberos. |
| Masalah uniqueidentifier target Babelfish | Memperbaiki masalah untuk target Babelfish di mana replikasi akan gagal untuk tabel dengan kunci utama yang didefinisikan sebagai uniqueidentifier. |
| Sumber PostgreSQL kehilangan masalah data | Memperbaiki masalah untuk sumber PostgreSQL di mana kehilangan data akan terjadi karena peristiwa yang tidak diketahui di slot replikasi. |
| Masalah validasi data untuk tipe data unicode. | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana tipe data unicode ceratin tidak dibandingkan dengan benar yang menghasilkan positif palsu. |
| Kolom Stempel Waktu Target Pergeseran Merah | Memperbaiki masalah dengan ColumnType definisi di mana jenis kolom stempel waktu tidak disetel dengan benar |
| Konversi Stempel Waktu Target S3 | Memperbaiki masalah dengan format file parket target S3 dengan menangani nilai stempel waktu nol (nilai-nilai ini harus dikonversi ke NULL pada target) |
| Sumber MySQL dan urutan kolom LOB target | Memperbaiki masalah dengan sumber MySQL dan target migrasi kolom Lob. Sekarang DMS menggunakan id kolom dari tabel target alih-alih tabel sumber ketika memutuskan ke kolom mana kita perlu menulis Data LOB |
| Babelfish menargetkan tipe data Datetime | Memperbaiki masalah dengan target Babelfish di mana kami telah membatasi presisi detik pecahan untuk tipe Datetime dan Time untuk menyelesaikan kesalahan pembulatan. |
| Kegagalan tugas MySQL 5.5 saat membaca binglog selama replikasi sedang berjalan (CDC). | Memperbaiki masalah dengan sumber MySQL 5.5, kami telah menambahkan mekanisme coba ulang untuk mencegah kegagalan tugas ketika DMS gagal membaca peristiwa log biner selama replikasi sedang berlangsung (CDC). |
| PostgreSQL Source segfault dan masalah kebocoran memori saat menggunakan plugin pengujian decoding. | Memperbaiki masalah dengan sumber PostgreSQL di mana peristiwa replikasi onging (CDC) tertentu gagal diurai dengan benar saat menggunakan plugin test_decoding untuk Postgres. |
| Pengaturan penerapan paralel Target DocumentDB | Memperbaiki masalah dengan target DocumentDB dengan pengaturan penerapan paralel yang mencegah penggunaan beberapa utas saat menggunakan fitur ini. |
| INSERT LANGSUNG Kompresi Oracle HCC | Memperbaiki masalah kompresi Oracle HCC DIRECT INSERT dengan petunjuk DML paralel yang menyebabkan data hilang dan duplikat. |
| Masalah Oracle Binary Reader dengan CPU Oracle Juli 2024 | Memperbaiki masalah dengan sumber Oracle, tugas DMS dengan pembaca biner gagal karena CPU Oracle Juli 2024 |
| Kunci Utama UUID Target Babebfish | Memperbaiki masalah dengan target Babelfish di mana tugas DMS gagal saat mereplikasi tabel dengan Kunci Utama didefinisikan sebagai UUID. |
| Tugas replikasi ongoin DMS (CDC) gagal dengan TaskRecoveryTableEnabled | Memperbaiki masalah dengan TaskRecoveryTableEnabled diaktifkan, di mana DMS mencoba memperbarui tabel sistem target awsdms_txn_state setelah koneksi target dihentikan. |
| Catatan duplikat sumber PostgreSQL | Memperbaiki masalah dengan sumber PostgreSQL di mana beberapa transaksi akan direplikasi dua kali saat TaskrecoveryTableEnabled pengaturan diaktifkan. |
| Masalah source/target replikasi DMS S3 | Memperbaiki masalah dengan sumber S3 ke target S3 di mana tugas DMS tidak mereplikasi data selama beban penuh dan replikasi yang sedang berlangsung. |
| Kegagalan tugas sumber DMS S3 selama replikasi sedang berlangsung | Memperbaiki masalah untuk sumber S3 di mana tugas DMS mengalami kesalahan selama replikasi untuk DMS vesion 3.5.3 |
| Sumber DMS DB2 ECA CcsidMapping | Memperbaiki masalah dengan sumber DB2 dengan CcsidMapping, pemetaan CCSID ECA sekarang diterapkan dengan benar ke tugas ketika halaman kode 0 dan data dimigrasikan dengan benar |
| Replikasi Nilai Boolean Tanpa Server DMS Aurora PostgreSQL ke Redshift. | Memperbaiki masalah ketika migrasi DMS dari Aurora PostgreSQL ke Redshift Serverless mengalami masalah dengan nilai Boolean. |
| Masalah validasi data dengan tipe data tertentu | Operasi validasi data sekarang dapat secara akurat memproses karakter yang tidak terikat dan tipe data TEXT, memastikan hasil validasi yang benar. |
| Masalah sumber PostgreSQL dengan MAZ | Replikasi sumber PostgreSQL mempertahankan konektivitas selama peristiwa Multi-AZ failover, mencegah kegagalan tugas. |
| Masalah validasi datetime Babelfish | Validasi data sekarang membandingkan nilai datetime dengan benar saat menggunakan Babelfish sebagai target, meningkatkan kompatibilitas lintas platform. |
| Masalah replikasi kolom sumber MySQL | Replikasi sumber MySQL sekarang menangani penambahan kolom duplikat tabel tengah dengan benar, mencegah gangguan tugas. |
| Masalah modifikasi kolom sumber MySQL | Replikasi sumber MySQL mempertahankan integritas urutan kolom ketika beberapa kolom ditambahkan selama operasi CDC. |
| Masalah replikasi DynamoDB LOB | Replikasi target DynamoDB sekarang memproses data LOB dengan benar selama CDC, memastikan transfer data lengkap. |
| Masalah validasi data boolean PostgreSQL | Validasi data sumber PostgreSQL sekarang menafsirkan pemetaan tipe data boolean dengan benar, menghasilkan hasil perbandingan yang akurat. |
| Oracle memperpanjang masalah pemotongan data VARCHAR2 | Replikasi sumber Oracle mempertahankan ruang belakang di kolom VARCHAR2 (4000) saat dukungan tipe data yang diperluas diaktifkan. |
| Masalah penanganan DDL replika sekunder SQL Server | Replikasi sumber SQL Server mempertahankan konektivitas selama operasi DDL pada replika sekunder, mencegah gangguan tugas. |
| Masalah penanganan karakter khusus Manajer Rahasia | AWS String koneksi Secrets Manager sekarang mendukung karakter khusus sambil mempertahankan protokol keamanan. |
| MongoDB/Amazon Masalah kunci duplikat DocumentDB | Replikasi MongoDB dan Amazon DocumentDB mencegah duplikasi rekaman yang sebelumnya memicu kesalahan kendala utama. |
| Masalah penanganan stempel waktu Oracle | Replikasi sumber Oracle secara akurat memproses nilai stempel waktu di berbagai konfigurasi zona waktu sesi. |
| Masalah konversi data Oracle | Replikasi sumber Oracle sekarang menangani konversi tipe data dengan lebih kuat, mencegah ORA-01460 kesalahan dan kegagalan tugas terkait. |
| Uji decoding penanganan DDL |
AWS DMS mengabaikan pernyataan DDL untuk tabel yang tidak dikonfigurasi dalam pemetaan tabel, mencegah pemrosesan perubahan skema basis data sumber yang tidak perlu untuk tabel yang belum dipetakan. |
| Pemotongan kolom dari sumber SQL Server Views | Saat memigrasikan data dari tampilan SQL Server sumber ke titik akhir target, panjang kolom dipertahankan dengan benar dan tidak ada kolom yang terpotong. |
| SQL Server Selalu Pada masalah replika utama | Memperbaiki masalah saat AWS DMS sekarang mengidentifikasi replika utama dengan benar di Microsoft SQL Server Always On Availability Groups, menyelesaikan kesalahan deteksi sensitivitas huruf besar-kecil sebelumnya. |
| Masalah penanganan data numerik target PostgreSQL | Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas gagal saat memigrasikan tipe data numerik yang tidak terikat ke titik akhir target PostgreSQL. |
| Masalah penanganan karakter validasi data | AWS DMS sekarang memvalidasi data CHAR dan VARCHAR dengan benar selama migrasi, menghilangkan laporan positif palsu dalam tugas validasi. |
| Masalah penerapan paralel Amazon Redshift LOB | AWS DMS mencegah kerusakan data pada data Objek Besar (LOB) selama operasi batch parellel saat menggunakan Amazon Redshift sebagai titik akhir target. |
| Validasi data dengan masalah filter kolom | Kegagalan validasi dicegah dan kueri berhasil dijalankan pada target Amazon S3 saat filter kolom sumber diterapkan ke tipe data VARCHAR, CHAR, DATE, dan DATETIME. |
| Masalah persistensi data validasi S3 | Saat menggunakan target Amazon S3, status validasi data yang konsisten dipertahankan selama operasi Change Data Capture (CDC). |
| Masalah validasi pemformatan string | Memperbaiki masalah dimana validasi data gagal karena kesalahan pemformatan string selama operasi perbandingan rekaman. |
| String kosong DB2 Masalah migrasi CDC | Menyelesaikan masalah di mana nilai VARCHAR kosong dari database sumber IBM DB2 LUW salah ditangkap sebagai nilai NULL alih-alih string kosong selama operasi Change Data Capture (CDC). |
| Masalah kebocoran memori pencarian Oracle LOB | Memperbaiki kebocoran memori di titik akhir sumber Oracle selama pencarian LOB saat mode LOB penuh diaktifkan. Ini mencegah pertumbuhan memori terus menerus dan kegagalan memori habis selama tugas replikasi dengan data LOB. |
| Masalah validasi akses bucket lintas akun S3 | Validasi kepemilikan bucket S3 yang ditingkatkan untuk meningkatkan keamanan saat menggunakan S3 sebagai target atau sumber migrasi. |
| Masalah kebocoran memori validasi data | Memperbaiki kebocoran memori dalam validasi data. Ini mencegah kegagalan memori habis selama tugas validasi yang berjalan lama. |
AWS Catatan rilis Database Migration Service 3.5.2
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Validasi data Amazon Redshift | AWS DMS sekarang mendukung memvalidasi data di target Amazon Redshift. |
| Dukungan untuk Microsoft SQL Server versi 2022 sebagai sumber dan target. | AWS DMS sekarang mendukung penggunaan Microsoft SQL Server versi 2022 sebagai sumber dan target. |
| IBM Db2 LUW sebagai target | AWS DMS sekarang mendukung IBM Db2 LUW sebagai target. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat melakukan migrasi langsung dari IBM Db2 LUW ke IBM Db2 LUW. |
AWS DMS versi 3.5.2 mencakup masalah terselesaikan berikut:
| Masalah Terselesaikan | Deskripsi |
|---|---|
| IBM Db2 menargetkan beban penuh tersegmentasi | Menambahkan dukungan untuk beban penuh tersegmentasi dengan IBM Db2 sebagai target. |
| Amazon Timestream sebagai pengaturan target | Meningkatkan penanganan pengaturan stempel waktu yang tidak valid dan operasi tabel yang tidak didukung untuk Timestream sebagai target. |
| Tugas mogok dengan filter kolom | Memperbaiki masalah saat tugas mogok saat menggunakan filter pada kolom yang ditambahkan DMS secara dinamis menggunakan aturan transformasi. |
| Pencatatan pembacaan file swap transaksi | Menambahkan logging untuk menunjukkan saat DMS membaca dari file swap transaksi. |
S3 sebagai target dengan CdcInsertsAndUpdates |
Memperbaiki masalah untuk S3 sebagai target di mana tugas akan mogok saat CdcInsertsAndUpdates ada true dan PreserveTransactions sedangtrue. |
| Operator negatif filter sumber | Memperbaiki masalah di mana operator filter sumber saat disetel ke operator negatif memiliki perilaku yang salah jika kolom yang sama memiliki aturan transformasi yang ditentukan. |
| Menambahkan logging untuk saat DMS menjeda pembacaan dari sumber | Peningkatan logging untuk menunjukkan kapan DMS sementara menjeda pembacaan dari sumber untuk meningkatkan kinerja. |
| Filter sumber dengan karakter yang lolos | Memperbaiki masalah untuk filter sumber di mana DMS menerapkan karakter yang lolos ke tabel yang baru dibuat selama CDC. |
| PostgreSQL sebagai target, penghapusan yang direplikasi secara salah | Memperbaiki masalah untuk PostgreSQL sebagai target di mana DMS mereplikasi dihapus sebagai nilai nol. |
| Oracle sebagai peningkatan logging sumber | Peningkatan logging untuk Oracle sebagai sumber untuk menghapus kode kesalahan asing. |
| Peningkatan logging batasan XMLTYPE | Peningkatan logging untuk Oracle sebagai sumber untuk menunjukkan kurangnya dukungan DMS untuk mode LOB penuh untuk tipe XMLTYPE data. |
| Kehilangan data MySQL | Memperbaiki masalah untuk MySQL sebagai target di mana metadata kolom yang rusak dapat menyebabkan crash tugas atau kehilangan data. |
| Filter diterapkan ke kolom baru | Memperbaiki masalah selama pemuatan penuh di mana DMS mengabaikan filter yang ditambahkan aturan transformasi ke kolom baru. |
| S3 sebagai target: Masalah validasi | Memperbaiki masalah untuk S3 sebagai target di mana validasi data akan gagal saat memigrasikan beberapa tabel dengan definisi partisi validasi yang berbeda. |
| CDC-only kerusakan tugas | Memperbaiki masalah untuk CDC-only tugas di mana tugas akan mogok saat TaskRecoveryTableEnabled terjaditrue. |
| Kolasi yang tidak kompatibel dengan MySQL ke MariaDB | Memperbaiki masalah migrasi MySQL ke MariaDB di mana DMS tidak memigrasikan tabel MySQL v8 dengan kolasi. tf8mb4_0900_ai_ci |
Tugas mogok dengan BatchApplyEnabled |
Memperbaiki masalah untuk fitur Batch Apply di mana tugas akan gagal dalam kondisi tertentu. |
| Tidak ada UTF-8 karakter di Amazon DocumentDB | Menambahkan dukungan untuk non UTF-8 karakter untuk titik akhir Amazon DocumentDB. |
| Kerusakan tugas Batch Apply | Memperbaiki masalah untuk fitur Batch Apply di mana tugas DMS mogok saat mereplikasi transaksi besar. |
| Penanganan rollback transaksi Db2 | Memperbaiki masalah untuk Db2 sebagai sumber di mana DMS akan mereplikasi an INSERT ke target, meskipun diputar kembali pada sumbernya. |
| Validasi dengan filter sumber | Memperbaiki masalah saat validasi tidak menghormati filter sumber. |
| Masalah file AWS DMS swap MongoDB | Memperbaiki masalah untuk sumber MongoDB di mana tugas DMS akan gagal dilanjutkan setelah AWS DMS peningkatan ketika file AWS DMS swap ada. |
| Masalah migrasi MySQL ke Amazon Redshift JSON. | Memperbaiki masalah untuk sumber MySQL di mana tipe data JSON tidak dirusak secara tepat dengan Batch Apply diaktifkan. |
| MySQL 5.5 sumber kesalahan CDC | Memperbaiki masalah untuk sumber MySQL di mana replikasi CDC akan gagal dengan MySQL versi 5.5. |
| Masalah migrasi LOB | Memperbaiki masalah migrasi LOB di mana AWS DMS tugas akan macet saat memproses jenis peristiwa tertentu. |
| Masalah validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur Validasi Data di mana Validation-only tugas akan tergantung pada peristiwa DDL tertentu. |
| Masalah validasi data dengan filter. | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana HandleCollationDiff pengaturan tidak diterapkan saat filter hadir |
| Masalah SourceEnum pengkodean MySQL. | Memperbaiki masalah untuk sumber MySQL di mana nilai enum yang UTF-16 dikodekan tidak dimigrasikan dengan benar. |
| Peringatan pemotongan LOB dengan sumber SQL Server | Peningkatan logging untuk sumber SQL Server untuk menampilkan peringatan tentang pemotongan LOB selama CDC. |
| Masalah validasi data untuk migrasi SQL Server ke APG. | Memperbaiki masalah migrasi SQL Server ke PostgreSQL di mana validasi data akan melaporkan positif palsu dalam situasi tertentu. |
EmptyAsNullMasalah ECA untuk CDC target Amazon Redshift |
Memperbaiki masalah untuk target Amazon Redshift di mana EmptyAsNull ECA tidak berfungsi dengan benar. |
| Peningkatan logging untuk sumber SQL Server | Peningkatan logging untuk sumber SQL Server untuk melepaskan nilai unit penyimpanan. |
| Masalah kebocoran memori | Memperbaiki masalah di mana target yang menggunakan file CSV untuk memuat AWS DMS tugas data menunjukkan kebocoran memori. |
| Masalah target Amazon S3 | Memperbaiki masalah untuk target Amazon S3 di mana CdcMaxBatchInterval dan tidak CdcMinFileSize dihormati saat cdcInsertAndUpdateOnly pengaturan diaktifkan. |
| Peningkatan logging untuk target Kafka | Peningkatan logging untuk target Kafka |
| Peningkatan logging untuk sumber Oracle. | Peningkatan logging untuk sumber Oracle dengan pembaca biner untuk menunjukkan tabel yang dilewati dengan benar karena kunci utama hilang. |
| Peningkatan Logging untuk sumber SQL Server | Peningkatan logging untuk sumber SQL Server dalam AlwaysOn konfigurasi untuk menunjukkan izin yang hilang dengan benar. |
| Peningkatan Logging untuk migrasi dengan DDL yang dinonaktifkan | Peningkatan logging untuk migrasi dengan replikasi DDL yang dinonaktifkan untuk menunjukkan struktur tabel target yang tidak terduga setelah dimodifikasi di luar. AWS DMS |
| Masalah target Db2 | Memperbaiki masalah untuk target Db2 di mana tugas akan gagal saat tabel status DMS diaktifkan. |
| Masalah Manajer Rahasia MongoDB/Amazon DocumentDB. | Memperbaiki masalah untuk titik akhir MongoDB/Amazon DocumentDB di mana kredenSIAL tidak dapat diambil dari Secret Manager yang mengakibatkan kesalahan. |
| Masalah titik akhir MongoDB/Amazon DocumentDB | Memperbaiki masalah untuk MongoDB/Amazon DocumentDB di mana tugas akan gagal dengan ParallelApply diaktifkan saat mereplikasi urutan peristiwa tertentu. |
| Masalah validasi data MongoDB/Amazon DocumentDB | Memperbaiki masalah validasi data MongoDB/Amazon DocumentDB di mana kesalahan akan terjadi setelah mendeteksi perbedaan data. |
| Peningkatan logging untuk target Amazon Redshift | Peningkatan logging untuk target Amazon Redshift untuk menyertakan informasi yang lebih rinci di tingkat pencatatan default. |
| Masalah kerusakan tugas target Amazon S3 | Memperbaiki masalah untuk target Amazon S3 di mana AWS DMS tugas akan macet setelah menerima DDL tabel perubahan saat GlueCatalogGeneration diaktifkan. |
| Masalah validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana validasi akan gagal pada NUL (0x00) karakter. |
| Masalah titik akhir Babelsifh | Memperbaiki masalah untuk titik akhir babelfish di mana nama tabel dengan kasus campuran akan ditangguhkan. |
| Masalah sumber Db2 LUC dengan aturan pemilihan. | Memperbaiki masalah untuk sumber Db2 LUW di mana opsi “tipe tabel” dalam aturan pemilihan diabaikan. |
| Amazon Redshift menargetkan masalah data yang hilang. | Memperbaiki masalah untuk target Amazon Redshift di mana kehilangan data akan terjadi saat > ParallelLoadThreads 0 dalam kondisi tertentu. |
| Peningkatan validasi data untuk target Amazon Redshift | Meningkatkan fitur validasi data untuk target Amazon Redshift untuk mendukung HandleCollationDiff pengaturan. |
| Masalah validasi data target Amazon S3 | Memperbaiki masalah validasi data target Amazon S3 dimana validasi akan gagal ketika tidak ada kolom lain selain PK dalam tabel. |
| CloudWatch Metrik validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana CloudWatch metrik akan hilang untuk validasi yang membutuhkan waktu singkat untuk diselesaikan. |
| Opsi validasi ulang validasi data tidak tersedia | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana opsi validasi ulang tidak tersedia dalam situasi tertentu. |
| Masalah replikasi tranasksi besar | Memperbaiki masalah di mana jumlah maksimum peristiwa per transaksi dibatasi hingga 201,326,592 dalam kondisi tertentu. |
| Masalah memuat ulang tabel | Memperbaiki masalah di mana pemuatan ulang beberapa tabel dibatalkan ketika setidaknya satu tabel tidak valid. |
| Masalah kehilangan data sumber MySQL | Memperbaiki masalah migrasi MySQL ke S3 di mana DML pertama dieksekusi setelah DDL “tambahkan kolom” akan terlewatkan yang mengakibatkan hilangnya data. |
| Masalah kebocoran memori dalam batch berlaku | Memperbaiki masalah kebocoran memori untuk fitur batch apply yang akan terjadi dalam kondisi tertentu. |
| AWS DMS masalah mulai tugas | Memperbaiki masalah di mana AWS DMS tugas mulai membutuhkan waktu yang sangat lama dan tidak pernah selesai. |
| Sumber PostgreSQL kehilangan masalah data | Memperbaiki masalah untuk sumber PostgreSQL di mana kehilangan data akan terjadi karena peristiwa yang tidak diketahui di slot replikasi. |
| Sumber MySQL dan urutan kolom LOB target | Memperbaiki masalah dengan sumber MySQL dan target migrasi kolom Lob. Sekarang DMS menggunakan id kolom dari tabel target alih-alih tabel sumber ketika memutuskan ke kolom mana kita perlu menulis Data LOB. |
| Kegagalan tugas MySQL 5.5 saat membaca binglog selama replikasi sedang berjalan (CDC). | Memperbaiki masalah dengan MySQL 5.5 Source, menambahkan mekanisme coba ulang untuk mencegah kegagalan tugas ketika DMS gagal membaca peristiwa log biner selama replikasi yang sedang berlangsung (CDC). |
| PostgreSQL Source segfault dan masalah kebocoran memori saat menggunakan plugin pengujian decoding. |
Memperbaiki masalah dengan PostgreSQL Source di mana peristiwa replikasi onging (CDC) tertentu gagal diurai dengan benar saat menggunakan plugin test_decoding untuk Postgres. |
| Pengaturan penerapan paralel Target DocumentDB | Memperbaiki masalah dengan target DocumentDB dengan pengaturan penerapan paralel yang mencegah penggunaan beberapa utas saat menggunakan fitur ini. |
| INSERT LANGSUNG Kompresi Oracle HCC | Memperbaiki masalah kompresi Oracle HCC DIRECT INSERT dengan petunjuk DML paralel yang menyebabkan data hilang dan duplikat. |
| Masalah Oracle Binary Reader dengan CPU Oracle Juli 2024 | Memperbaiki masalah dengan Oracle Source, tugas DMS dengan pembaca biner gagal karena CPU Oracle Juli 2024. |
| Tugas replikasi ongoin DMS (CDC) gagal dengan TaskRecoveryTableEnabled | Memperbaiki masalah dengan TaskRecoveryTableEnabled diaktifkan, di mana DMS mencoba memperbarui tabel sistem target awsdms_txn_state setelah koneksi target dihentikan. |
| Catatan duplikat sumber PostgreSQL | Memperbaiki masalah dengan sumber PostgreSQL di mana beberapa transaksi akan direplikasi dua kali saat TaskrecoveryTableEnabled pengaturan diaktifkan. |
| Masalah source/target replikasi DMS S3 | Memperbaiki masalah dengan sumber S3 ke target S3 di mana tugas DMS tidak mereplikasi data selama beban penuh dan replikasi yang sedang berlangsung. |
| Sumber DMS DB2 ECA CcsidMapping | Memperbaiki masalah dengan sumber DB2 dengan CcsidMapping, pemetaan CCSID ECA sekarang diterapkan dengan benar ke tugas ketika halaman kode 0 dan data dimigrasikan dengan benar. |
| Replikasi Nilai Boolean Tanpa Server DMS Aurora PostgreSQL ke Redshift. | Memperbaiki masalah ketika migrasi DMS dari Aurora PostgreSQL ke Redshift Serverless mengalami masalah dengan nilai Boolean. |
| Masalah sumber PostgreSQL dengan MAZ | PostgreSQL sebagai titik akhir sumber sekarang mempertahankan replikasi tanpa gangguan selama peristiwa Multi-AZ failover, mencegah kegagalan tugas. |
| Masalah replikasi kolom sumber MySQL | MySQL sebagai replikasi sumber menangani penambahan kolom duplikat tabel tengah, mencegah gangguan tugas yang tidak terduga. |
| Masalah modifikasi kolom sumber MySQL | MySQL sebagai replikasi sumber mempertahankan integritas urutan kolom ketika beberapa kolom ditambahkan selama operasi CDC. |
| Masalah validasi data boolean PostgreSQL | PostgreSQL sebagai validasi data sumber sekarang menafsirkan pemetaan tipe data boolean dengan benar, menghasilkan hasil perbandingan yang akurat. |
| Oracle memperpanjang masalah pemotongan data VARCHAR2 | Memperbaiki masalah untuk Oracle sebagai sumber di mana spasi terpotong di kolom VARCHAR2 (4000) saat menggunakan dukungan tipe data yang diperluas. |
| Masalah penanganan DDL replika sekunder SQL Server | Replikasi sumber SQL Server mempertahankan konektivitas selama operasi DDL pada replika sekunder, mencegah gangguan tugas. |
| Masalah penanganan karakter khusus Manajer Rahasia | AWS String koneksi Secrets Manager sekarang mendukung karakter khusus sambil mempertahankan protokol keamanan. |
| MongoDB/Amazon Masalah kunci duplikat DocumentDB | Replikasi MongoDB dan Amazon DocumentDB mencegah duplikasi rekaman yang sebelumnya memicu kesalahan kendala utama. |
| Masalah penanganan stempel waktu Oracle | Replikasi sumber Oracle sekarang secara akurat memproses nilai stempel waktu di berbagai konfigurasi zona waktu sesi. |
| Masalah konversi data Oracle | Sumber Oracle menyebabkan AWS DMS tugas gagal dengan ORA-01460 kesalahan selama konversi tipe data. Pembaruan ini meningkatkan penanganan konversi tipe data untuk mencegah kegagalan tugas. |
AWS Catatan terbitan Database Migration Service 3.5.1
Perubahan Penanganan Nilai Numerik Besar untuk Target Streaming
Di AWS DMS versi 3.5.1, ada perubahan dalam seberapa besar nilai numerik integer dan presisi tinggi ditangani saat streaming data ke target seperti Kafka dan Kinesis. Secara khusus, AWS DMS mengubah representasi tipe data internalnya, menangani nilai-nilai ini sebagai INT64 bukannyaINT8. Pergeseran ini dapat menghasilkan format data yang berbeda pada titik akhir streaming, terutama ketika nilainya melebihi batas. INT8 Akibatnya, representasi tipe numerik ini mungkin berbeda dari format sebelumnya ketika dialirkan ke tujuan seperti Kafka dan Kinesis, berpotensi berdampak pada sistem hilir dan proses yang mengkonsumsi data dari target ini.
Ringkasan Perubahan:
Dalam versi sebelumnya (mis., 3.4. 7/3.4.6), nilai integer besar direpresentasikan sebagai bilangan bulat.
Dimulai dengan versi 3.5.1, nilai-nilai ini mungkin muncul dalam notasi ilmiah (misalnya,
7.88129934789981E15), berpotensi menyebabkan perbedaan presisi dan pemformatan.
Jenis Data yang Terpengaruh
Perubahan terbaru mempengaruhi representasi beberapa tipe numerik saat dialirkan ke titik akhir seperti Kafka dan Kinesis. Jenis yang terkena dampak adalah:
Jenis bilangan bulat besar (mis.,
bigint)Floating-point jenis (
FLOAT, DOUBLE)High-precision tipe desimal (
DECIMAL, NUMERIC)
Skenario yang Terpengaruh:
Migrasi beban penuh ke target streaming
Ubah Data Capture (CDC) ke target streaming
Perubahan ini secara khusus berdampak pada titik akhir streaming seperti Kafka dan Kinesis, sementara target non-streaming tetap tidak terpengaruh.
Untuk mengurangi perubahan ini, Anda dapat menerapkan transformasi tipe data yang kembali ke pemformatan sebelumnya, mewakili angka besar sebagai bilangan bulat. Namun, penting untuk dicatat bahwa solusi ini mungkin tidak cocok untuk semua skenario, karena berpotensi menimbulkan batasan atau masalah kompatibilitas.
Rekomendasi:
Uji kasus penggunaan spesifik Anda di lingkungan non-produksi sebelum menerapkan AWS DMS versi 3.5.1 atau yang lebih baru untuk mengidentifikasi dan mengatasi dampak perubahan ini.
Pelanggan yang terpengaruh dapat menerapkan solusi transformasi tipe perubahan, jika berlaku, untuk kembali ke pemformatan sebelumnya untuk angka besar sebagai bilangan bulat. Namun, pendekatan ini mungkin tidak sesuai dengan semua skenario.
Kami meninjau perilaku ini untuk memastikan penanganan tipe data yang konsisten di seluruh titik akhir dalam rilis mendatang.
Tabel berikut menunjukkan fitur baru dan penyempurnaan yang diperkenalkan di AWS Database Migration Service (AWS DMS) versi 3.5.1.
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Dukungan untuk PostgreSQL 15.x | AWS DMS versi 3.5.1 mendukung PostgreSQL versi 15.x. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan PostgreSQL sebagai sumber dan Menggunakan PostgreSQL sebagai target. |
| Dukungan untuk Amazon DocumentDB Elastic Cluster dengan koleksi terpecah-pecah | AWS DMS versi 3.5.1 mendukung Amazon DocumentDB Elastic Clusters dengan koleksi sharded. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan Amazon DocumentDB sebagai target AWS untuk Database Migration Service. |
| Amazon Redshift Serverless sebagai Target | Dukungan untuk menggunakan Amazon Amazon Redshift Serverless sebagai titik akhir target. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan database Amazon Redshift sebagai target AWS Database Migration Service. |
| Pengaturan Titik Akhir Babelfish | Pengaturan titik akhir target PostgreSQL yang ditingkatkan untuk menyediakan dukungan Babelfish. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan database PostgreSQL sebagai target AWS Database Migration Service. |
| Transaksi Terbuka Sumber Oracle | AWS DMS 3.5.1 meningkatkan metodologi penanganan transaksi terbuka saat memulai CDC-Only tugas dari Posisi Mulai untuk sumber Oracle. Untuk informasi selengkapnya, lihat OpenTransactionWindow di bagian Pengaturan titik akhir saat menggunakan Oracle sebagai sumber AWS DMS. |
| Amazon Timestream sebagai Target | Dukungan untuk menggunakan Amazon Timestream sebagai titik akhir target. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan Amazon Timestream sebagai target untuk AWS Database Migration Service. |
AWS DMS versi 3.5.1 mencakup masalah terselesaikan berikut:
| Masalah Terselesaikan | Deskripsi |
|---|---|
| Perubahan penanganan nilai numerik besar | Representasi nilai numerik besar pada target streaming telah diperbarui. Tinjau dokumentasi 'Penanganan Nilai Numerik Besar dalam Target Streaming' untuk detail tentang dampak potensial. |
| Oracle sebagai sumber yang menumbuhkan sesi tidak aktif | Memperbaiki masalah untuk sumber Oracle di mana CDC-only tugas memiliki sesi tidak aktif yang terus berkembang, menghasilkan pengecualian berikut:ORA-00020: maximum number
of processes exceeded on the source database. |
| Mereplikasi perubahan UPDATE ke DocumentDB | Memperbaiki masalah untuk DocumentDB sebagai target di mana pernyataan UPDATE tidak direplikasi dengan benar dalam beberapa skenario. |
| Validation-only tugas | Peningkatan penanganan kesalahan untuk fitur validasi data agar gagal tugas dengan benar ketika validasi data dinonaktifkan untuk tugas validasi saja. |
| Replikasi Amazon Redshift setelah penghentian koneksi | Memperbaiki masalah untuk target Amazon Redshift di mana tugas DMS tidak akan mencoba lagi menerapkan perubahan pada target ketika target telah ParallelApplyThreads menetapkan lebih besar dari nol setelah penghentian koneksi, yang akan mengakibatkan hilangnya data. |
| Teks MySQL ke replikasi teks medium | Memperbaiki masalah untuk replikasi MySQL ke MySQL dari tipe data mediumtext dengan mode Full-LOB. |
| Tugas CDC tidak direplikasi dengan rahasia yang diputar | Memperbaiki masalah untuk tugas DMS dengan BatchApplyEnabled diatur ke true tempat DMS akan berhenti mereplikasi data setelah Manajer Rahasia memutar kata sandi. |
| MongoDB/DocumentDB masalah segmentasi | Memperbaiki masalah untuk sumber MongoDB/DocDB di mana segmentasi rentang tidak akan berfungsi dengan baik ketika kolom kunci utama berisi nilai besar. |
| Validasi data Oracle dari nilai numerik yang tidak terikat | Memperbaiki masalah untuk target Oracle di mana DMS akan mengenali nilai tipe data yang tidak terikat NUMERIC sebagai STRING selama validasi data. |
| Validasi data SQL Server | Memperbaiki masalah untuk titik akhir SQL Server di mana validasi data DMS membangun pernyataan SQL yang tidak valid. |
| MongoDB Auto-Segementation | Meningkatkan fungsionalitas partisi otomatis data saat memigrasikan dokumen secara paralel dari MongoDB sebagai sumber. |
| Format parket Amazon S3 Apache | Memperbaiki masalah sehingga file Apache Parquet yang ditulis ke S3 sebagai target dapat dilihat dengan Python dengan Apache Arrow C++. |
| PostgreSQL sebagai penanganan DDL sumber | Memperbaiki masalah dengan sumber PostgreSQL di mana operasi DDL yang tidak didukung tidak diabaikan dengan benar. |
Kesalahan data PostgreSQL timestamptz |
Memperbaiki masalah dengan migrasi PostgreSQL ke PostgreSQL di mana stempel waktu dengan data zona waktu tidak dimigrasi dengan benar dengan aplikasi Batch diaktifkan selama CDC. |
| Kegagalan validasi Oracle ke PostgreSQL | Memperbaiki masalah dengan migrasi Oracle ke PostgreSQL di mana validasi data gagal untuk tipe data NUMERIC (38,30). |
| Kesalahan tipe data diperluas Oracle | Memperbaiki masalah dengan sumber Oracle di mana tipe data varchar yang diperluas sedang dipotong. |
| Menggabungkan operator filter | Memperbaiki masalah untuk fungsionalitas pemfilteran kolom di mana operator kolom nol tidak dapat digabungkan dengan jenis operator lainnya. |
| Latensi CDC akibat pencatatan berlebihan. | Memperbaiki masalah dengan sumber PostgreSQL di mana pencatatan peringatan plug-in pglogical yang berlebihan menyebabkan latensi sumber CDC. |
| Bi-directional penanganan replikasi Create Table DDL | Memperbaiki masalah replikasi dua arah dari PostgreSQL ke PostgreSQL di mana perubahan Create Table DDL tidak direplikasi dengan benar. |
| Kegagalan CDC saat menggunakan filter | Memperbaiki masalah untuk fitur pemfilteran di mana replikasi CDC gagal. |
| Validasi nama host otoritas sertifikat untuk titik akhir Kafka | Meningkatkan fungsionalitas titik akhir Kafka dengan menambahkan opsi untuk menonaktifkan validasi nama host dari otoritas sertifikat (). SslEndpointIdentificationAlgorithm |
| Validasi IBM Db2 LUW | Memperbaiki masalah di mana tanggal sumber Db2 LUW, cap waktu, dan tipe data waktu tidak ditangani dengan benar selama validasi data. |
| Validasi S3 | Memperbaiki masalah dengan migrasi Db2 LUW ke S3 di mana fungsionalitas validasi tidak menangani tipe data stempel waktu (0) dengan benar. |
| Kegagalan restart tugas DMS | Memperbaiki masalah dengan sumber PostgreSQL di mana AWS DMS tugas gagal dimulai ulang dan tidak dapat menggunakan peristiwa relasional saat menggunakan plugin pglogical. |
| Validasi SQL Server dari tipe data HIERARCHY | Memperbaiki masalah untuk sumber SQL Server di mana validasi tipe data HIERARCHY akan gagal. |
| String SQL Server dengan karakter kontrol | Memperbaiki masalah untuk sumber SQL Server di mana string dengan karakter kontrol tidak direplikasi dengan benar. |
| Amazon Redshift dengan Manajer Rahasia | Memperbaiki masalah dengan target Amazon Redshift di mana pengujian titik akhir akan gagal saat menggunakan Manajer Rahasia. |
| Inkonsist ParallelLoadThreads ensi pengaturan MySQL | Memperbaiki masalah dengan target MySQL di mana ParallelLoadThreads pengaturan tidak dipertahankan dengan benar setelah pengaturan tugas berubah. |
| Kesalahan dengan pemetaan tipe data PostgreSQL ke Oracle | Memperbaiki masalah dengan migrasi PostgreSQL ke Oracle di mana tugas akan gagal saat mereplikasi dari tipe data TEXT ke tipe data VARCHAR2 (2000). |
| Validasi data Oracle ke PostgreSQL | Memperbaiki masalah dengan migrasi Oracle ke PostgreSQL di mana validasi data melaporkan positif palsu saat karakter NULL direplikasi sebagai karakter SPACE. |
| Sumber SQL Server dalam AlwaysOn konfigurasi | Memperbaiki masalah dengan sumber SQL Server dalam ke AlwaysOn bingungan di mana AWS DMS tugas akan gagal ketika nama replika tidak sama persis dengan nama server yang sebenarnya. |
| Kegagalan pengujian titik akhir sumber Oracle | Memperbaiki masalah dengan sumber Oracle di mana pengujian koneksi AWS DMS titik akhir akan gagal karena privasi yang tidak mencukupi saat mengambil ID sesi Oracle (SID). |
| CDC tidak mengambil meja baru | Memperbaiki masalah dengan CDC-only tugas di mana tabel yang dibuat pada sumber setelah tugas dimulai tidak direplikasi dalam beberapa kasus. |
| Buka transaksi di Oracle sebagai sumber | Meningkatkan metodologi penanganan transaksi terbuka saat memulai CDC-Only tugas dari Posisi Mulai untuk sumber Oracle. |
| Masalah data yang hilang | Memperbaiki masalah data yang hilang saat melanjutkan tugas jika dihentikan setelah perubahan cache diterapkan (StopTaskCachedChangesAppliedopsi disetel ke true). Masalah ini jarang terjadi jika perubahan cache AWS DMS berlanjut ke disk instance AWS DMS replikasi karena volume perubahan yang tinggi pada sumber. |
| Masalah validasi data pada tipe data yang diperluas | Memperbaiki masalah validasi data PostgreSQL ke Oracle di mana validasi gagal untuk tipe data yang diperluas. |
| Masalah validasi data pada pengkodean karakter yang tidak konsisten | Memperbaiki masalah validasi data SQL Server ke PostgreSQL di mana validasi gagal ketika pengkodean karakter tidak konsisten antara sumber dan target. |
| Masalah validasi data ORA-01455 | Memperbaiki masalah ketika ORA-01455 kesalahan terjadi selama validasi saat PostgreSQL memetakan integer ke Oracle. number(10) |
Dukungan SQL Server IDENTITY |
Memperbaiki masalah replikasi data SQL Server ke SQL Server di mana migrasi kolom identitas gagal ketika kolom target memiliki IDENTITY properti. |
| Masalah set karakter dengan pernyataan ALTER | Memperbaiki masalah replikasi MySQL ke MySQL di mana AWS DMS mengubah set karakter ke UTF16 saat memigrasikan ALTER pernyataan selama CDC. |
| Dukungan jenis data spasial PostgreSQL ke Amazon Redshift | Menambahkan dukungan untuk tipe spatial data saat bermigrasi dari PostgreSQL ke Amazon Redshift. |
| Kompresi GZIP dari file.parket | Memperbaiki masalah ketika AWS DMS gagal menghasilkan file.parket dengan kompresi GZIP dengan S3 sebagai target. |
| MongoDB/DocDB migrasi sumber | Memperbaiki masalah di mana AWS DMS tidak memigrasikan beberapa partisi dari sumber MongoDB. |
| Masalah statistik tabel | Memperbaiki masalah di mana statistik tabel tidak ditampilkan ketika setidaknya satu tugas pada instance replikasi berisi lebih dari 1001 tabel. |
| Tabel ditangguhkan untuk IBM Db2 LUW versi 10.1.0 dan lebih rendah | Memperbaiki masalah untuk sumber Db2 LUW di mana migrasi tabel ditangguhkan dengan kesalahan TYPESTRINGUNITS is not valid saat versi database sumber 10.1.0 atau lebih rendah. |
| Masalah partisi MongoDB | Memperbaiki masalah MongoDB/DocDB di mana satu atau lebih segmen partisi sumber hilang. |
| Masalah partisi MongoDB | Perbaiki masalah ketika segmentasi berdasarkan kolom dengan tipe NumberLong () gagal karena bug konversi tipe. |
| Masalah partisi MongoDB | Peningkatan kinerja autosegmentasi untuk kumpulan data besar dengan MongoDB sebagai sumbernya. |
| Versi driver MongoDB | Menurunkan driver MongoDB ke 1.20.0 untuk melanjutkan dukungan untuk MongoDB versi 3.6 dan lebih rendah. |
| Jenis data stempel waktu Amazon S3 Apache Parquet | Memperbaiki masalah untuk target parket Amazon S3. AWS DMS sekarang mengatur parameter format isAdjustedToUTC agar true sesuai dengan perilaku di versi sebelumnya AWS DMS. |
| Amazon Redshift sebagai perintah salinan target | Memperbaiki masalah Amazon Redshift sebagai target dimana perintah salin gagal untuk tabel besar saat menyalin data dari Amazon S3 ke Amazon Redshift. |
| Tipe data geometri PostgreSQL | Memperbaiki masalah migrasi PostgreSQL ke PostgreSQL di mana migrasi gagal pada tipe data geometri besar. |
| Oracle para PostgreSQL XML | Memperbaiki masalah di mana migrasi menambahkan ruang tambahan pada XML saat mereplikasi dari Oracle ke PostgreSQL. |
| Memperbarui pos pemeriksaan target di mesin yang didukung | AWS DMS sekarang memperbarui pos pemeriksaan target dalam awsdms_txn_state tabel di database target. |
| MongoDB/DocDB catatan dikirim ke koleksi yang salah | Memperbaiki masalah MongoDB/DocDB di mana data dikirim ke pengumpulan target yang salah. |
| Pilihan tabel baru sumber Oracle dengan pengaturan EscapeCharacter titik akhir | Memperbaiki masalah untuk sumber Oracle di mana AWS DMS hanya mengambil tabel baru untuk replikasi ketika tugas dihentikan dan dilanjutkan saat EscapeCharacter pengaturan titik akhir ditetapkan. |
| Pos pemeriksaan pemulihan CDC | Memperbaiki inkonsistensi dalam pos pemeriksaan pemulihan CDC yang diamati antara penyimpanan data target dan konsol. AWS DMS |
| Tugas khusus validasi CDC | Memperbaiki masalah dengan tugas validasi CDC saja di mana tugas tidak akan gagal, bahkan jika semua tabel dalam tugas mengalami kegagalan. |
| Perilaku validasi dengan masalah koneksi sumber atau target | Memperbaiki masalah dengan validasi data di mana AWS DMS akan menangguhkan tabel pada sumber atau target saat koneksi terputus. |
| Validasi data Oracle ke PostgreSQL positif palsu | Memperbaiki masalah dengan validasi data Oracle ke PostgreSQL di mana AWS DMS dilaporkan positif palsu. Ini karena perbedaan dalam representasi karakter NULL sumber pada target tidak diperhitungkan dengan tipe data berbasis teks selain VARCHAR. |
| Pemotongan data Oracle ke PostgreSQL | Memperbaiki masalah dengan Oracle sebagai sumber dan PostgreSQL sebagai target di mana AWS DMS memotong data untuk kolom NVARCHAR dengan pengaturan Oracle disetel ke. NLS_NCHAR_CHARACTERSET AL16UTF16 |
| Kesalahan validasi data | Memperbaiki masalah dengan validasi data di mana unable to create where filter clause kesalahan muncul saat pemfilteran sumber dan aturan transformasi kolom tambahan digunakan. |
| Penanganan kesalahan target Amazon Redshift | Memperbaiki masalah dengan Amazon Redshift sebagai target di mana penanganan kesalahan tidak berfungsi seperti yang dikonfigurasi ketika tugas CDC menetapkan pengaturan ParallelApplyThreads tugas ke nilai yang lebih besar dari nol. |
| Oracle sebagai sumber kegagalan komunikasi | Memperbaiki masalah dengan Oracle sebagai sumber di mana tugas tetap dalam RUNNING status, tetapi tidak dapat memigrasikan data apa pun setelah kegagalan komunikasi. |
| Tabel CDC ditangguhkan dengan filter kolom | Memperbaiki masalah dengan tugas Full Load + CDC di mana tabel akan ditangguhkan selama fase CDC ketika filter kolom diterapkan. |
| S3 sebagai kegagalan validasi data target untuk karakter khusus | Memperbaiki masalah dengan validasi data target S3 di mana tugas akan gagal jika nama tabel menyertakan karakter khusus selain garis bawah. |
| Sumber MongoDB Beban Penuh dan kegagalan CDC | Memperbaiki masalah dengan MongoDB sebagai sumber di mana tugas Full Load+CDC akan gagal selama penanganan peristiwa cache saat memigrasikan koleksi besar. |
Perbarui masalah dengan dis BatchApplyEnabled etel ke true |
Memperbaiki masalah di mana tugas dengan pengaturan BatchApplyEnabled tugas disetel ke true akan gagal setelah bermigrasi dari AWS DMS versi 3.4.6 ke 3.5.1 dalam beberapa kasus. |
| AlwaysOn Sumber SQL Server dengan kolasi peka huruf besar-kecil | Memperbaiki masalah dengan SQL Server AlwaysOn sebagai sumber di mana tugas akan gagal dengan kolasi peka huruf besar-kecil. |
| Tugas sumber MySQL tergantung | Memperbaiki masalah dengan MySQL sebagai sumber di mana tugas akan hang alih-alih gagal ketika sumber tidak dikonfigurasi dengan benar. |
| Kegagalan tugas beban penuh sumber S3 | Memperbaiki masalah dengan S3 sebagai sumber di mana tugas akan gagal dilanjutkan setelah memutakhirkan dari AWS DMS versi 3.4.6 atau 3.4.7 ke versi 3.5.1. |
| Sumber PostgreSQL dengan captureDDLS disetel ke false | Memperbaiki masalah dengan PostgreSQL sebagai sumber di mana DDL tidak ditangani dengan benar dengan pengaturan CaptureDDLs titik akhir disetel ke false. |
| Kerusakan tugas sumber Oracle selama melanjutkan | Memperbaiki masalah dengan Oracle sebagai sumber di mana tugas akan macet saat dilanjutkan karena data yang salah dalam nama kolom. |
| Kegagalan pencarian LOB sumber MySQL | Memperbaiki masalah dengan MySQL sebagai sumber di mana pencarian LOB akan gagal ketika pengaturan ParallelApplyThreads tugas diatur ke nilai yang lebih besar dari nol. |
| Sumber SQL Server kesalahan LSN yang tidak logis | Memperbaiki masalah dengan SQL Server sebagai sumber di mana tugas akan gagal dengan illogical LSN sequencing state error kesalahan setelah memutakhirkan dari AWS DMS versi 3.4.7 ke versi 3.5.1. |
| Sumber PostgreSQL dengan pglogical | Memperbaiki masalah dengan PostgreSQL sebagai sumber di mana tugas yang menggunakan plugin pglogical akan gagal ketika tugas dihentikan, tabel dihapus dari aturan pemilihan, tugas dilanjutkan, dan perubahan dilakukan pada tabel yang dihapus. |
| Aurora MySQL salah pos pemeriksaan pemulihan. | Memperbaiki masalah untuk Aurora MySQL sebagai sumber di mana pos pemeriksaan pemulihan yang salah akan disimpan sebagai akibat dari failover Aurora atau penghentian dan mulai sumber Aurora. |
| SQL Server sebagai kerusakan tugas sumber. | Memperbaiki masalah untuk SQL Server sebagai sumber di mana tugas akan mogok ketika SafeguardPolicy disetel keRELY_ON_SQL_SERVER_REPLICATION_AGENT. |
| Pengecoran tipe data salah dengan MySQL sebagai target | Memperbaiki masalah untuk MySQL sebagai target di sana di mana replikasi CDC akan gagal sebagai akibat dari casting tipe data yang salah dalam fase penerapan batch. |
| Kegagalan tugas dengan capturedDLS disetel ke false untuk PostgreSQL sebagai sumber. | Memperbaiki masalah untuk PostgreSQL sebagai sumber di mana tugas akan gagal karena DDL diperlakukan sebagai DML ketika pengaturan CaptureDDLs titik akhir disetel ke. false |
| Koleksi kosong MongoDB mogoDb | Memperbaiki masalah untuk MongoDB sebagai sumber di mana tugas akan mogok karena koleksi kosong. |
| Amazon Redshift sebagai crash tugas beban penuh target | Memperbaiki masalah Amazon Redshift sebagai target dimana tugas akan macet selama fase beban penuh saat tabel kontrol pos pemeriksaan pemulihan diaktifkan. |
| S3 ke S3 - tidak ada pergerakan data. | Memperbaiki masalah replikasi S3 ke S3 di mana tidak AWS DMS akan merep bucketFolder likasi data jika tidak ditentukan. |
Latensi CDC dengan dis GlueCatalogGeneration etel ke true |
Memperbaiki masalah untuk S3 sebagai target di mana latensi berlebihan akan terjadi saat GlueCatalogGeneration disetel ketrue. |
| Oracle sebagai pemotongan data target | Memperbaiki masalah dengan Oracle sebagai target di mana memotong AWS DMS data di kolom VARCHAR2. |
| PostgreSQL menggarisbawahi perilaku wildcard | Memperbaiki masalah untuk PostgreSQL sebagai sumber di mana perilaku wildcard '_' dalam aturan pemilihan tidak berfungsi seperti yang didokumentasikan. |
| PostgreSQL sebagai masalah header WAL kosong sumber. | Memperbaiki masalah untuk PostgreSQL sebagai sumber di mana tugas akan gagal karena header WAL kosong yang diterima dari slot replikasi. |
| MySQL atau MariaDB sebagai sumber dengan log biner terkompresi | Memperbaiki masalah untuk MySQL dan MariaDB sebagai sumber di mana pesan kesalahan yang tepat tidak dipancarkan saat AWS DMS terdeteksi kompresi BINLOG. |
| Karakter khusus validasi data S3 | Peningkatan validasi data S3 untuk menangani karakter khusus di kolom kunci primer dan non-primer. |
| Entri log tugas yang menyesatkan dengan Amazon Redshift sebagai target. | Memperbaiki masalah untuk Amazon Redshift sebagai target di mana terdapat keseluruhan yang menyesatkan dalam log tugas melaporkan kegagalan pernyataan penerapan batch pada UPDATE dan DELETES. |
| Kerusakan tugas migrasi SQL Server ke S3. | Memperbaiki masalah migrasi SQL Server ke S3 di mana tugas akan macet saat menerapkan perubahan cache. |
| Data hilang pada kesalahan penerapan batch. | Memperbaiki masalah untuk fitur batch apply di mana kesalahan dalam menerapkan batch akan mengakibatkan data hilang. |
| Peningkatan logging untuk sumber SQL Server | Peningkatan logging untuk sumber SQL Server untuk melepaskan nilai unit penyimpanan. Peningkatan logging untuk sumber SQL Server dalam AlwaysOn konfigurasi untuk menunjukkan izin yang hilang dengan benar. |
| Peningkatan logging untuk target Kafka | Beberapa peningkatan login diperkenalkan untuk memberikan visibilitas dan kemampuan pemecahan masalah yang lebih baik untuk target Kafka. |
| Peningkatan logging untuk sumber Oracle. | Peningkatan logging untuk sumber Oracle dengan pembaca biner untuk menunjukkan tabel yang dilewati dengan benar karena kunci utama hilang. |
| Peningkatan Logging untuk migrasi dengan DDL yang dinonaktifkan | Peningkatan logging untuk migrasi dengan replikasi DDL yang dinonaktifkan untuk menunjukkan struktur tabel target yang tidak terduga setelah dimodifikasi di luar. AWS DMS |
| Peningkatan logging untuk penangkapan sumber yang dijeda. | Peningkatan logging untuk menjelaskan situasi penangkapan sumber yang dijeda dengan lebih baik. |
| Peningkatan logging untuk AWS DMS swap | Peningkatan logging untuk menunjukkan AWS DMS kapan membaca dari file swap internal. |
| Peningkatan logging untuk target Amazon Redshift | Peningkatan logging untuk target Amazon Redshift untuk menyertakan informasi yang lebih rinci di tingkat pencatatan default. |
| Peningkatan logging untuk manajer metadata | Peningkatan logging untuk melaporkan masalah dengan tabel matadata di bawah tingkat pencatatan info untuk menyederhanakan pemecahan masalah. |
| Peningkatan validasi data untuk target Amazon Redshift | Meningkatkan fitur validasi data untuk target Amazon Redshift untuk mendukung HandleCollationDiff pengaturan. |
| Opsi validasi ulang validasi data tidak tersedia | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana opsi validasi ulang tidak tersedia dalam situasi tertentu. |
| Masalah memuat ulang tabel | Memperbaiki masalah di mana pemuatan ulang beberapa tabel dibatalkan ketika setidaknya satu tabel tidak valid. |
| Masalah migrasi MySQL ke Amazon Redshift JSON. | Memperbaiki masalah untuk sumber MySQL di mana tipe data JSON tidak dirusak secara tepat dengan Batch Apply diaktifkan. |
| Masalah penyaringan kolom | Memperbaiki masalah untuk fitur pemfilteran kolom di mana filter tidak diterapkan dengan benar ke kolom yang baru ditambahkan selama FL. |
| Masalah sumber Db2 LUC dengan aturan pemilihan. | Memperbaiki masalah untuk sumber Db2 LUW di mana opsi “tipe tabel” dalam aturan pemilihan diabaikan. |
| Masalah validasi data dengan tugas yang difilter. | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana filter tidak dihormati saat memvalidasi data. |
| Masalah migrasi LOB | Memperbaiki masalah migrasi LOB di mana AWS DMS tugas akan macet saat memproses jenis peristiwa tertentu. |
| Masalah validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur Validasi Data di mana Validation-only tugas akan tergantung pada peristiwa DDL tertentu. |
| Masalah validasi data dengan filter | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana HandleCollationDiff pengaturan tidak diterapkan saat filter hadir |
| Masalah SourceEnum pengkodean MySQL. | Memperbaiki masalah untuk sumber MySQL di mana nilai enum yang UTF-16 dikodekan tidak dimigrasikan dengan benar. |
| Masalah validasi data untuk migrasi SQL Server ke APG. | Memperbaiki masalah migrasi SQL Server ke PostgreSQL di mana validasi data akan melaporkan positif palsu dalam situasi tertentu. |
| EmptyAsNull Masalah ECA untuk CDC target Amazon Redshift | Memperbaiki masalah untuk target Amazon Redshift di mana EmptyAsNull ECA tidak berfungsi dengan benar. |
| Masalah kebocoran memori | Memperbaiki masalah dimana target yang menggunakan file CSV untuk memuat data tugas DMS menunjukkan kebocoran memori. |
| Aturan transformasi dengan validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana aturan transformasi diabaikan saat aturan override ada. |
| Masalah target S3 | Memperbaiki masalah untuk target Amazon S3 di mana CdcMaxBatchInterval dan tidak CdcMinFileSize dihormati saat cdcInsertAndUpdateOnly pengaturan diaktifkan. |
| Masalah target MySQL | Memperbaiki masalah untuk target MySQL di mana metadata kolom yang rusak berpotensi menyebabkan kehilangan and/or data crash AWS DMS tugas. |
| Masalah validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana proses validasi akan dihentikan sebelum waktunya pada dukungan tabel apa pun. |
| Masalah penerapan batch target Oracle | Memperbaiki masalah untuk target Oracle di mana AWS DMS tugas akan macet dengan Batch Apply diaktifkan. |
| Masalah validasi data target Amazon S3. | Memperbaiki masalah validasi data target Amazon S3 di mana taks akan gagal karena Athena tidak menyimpan nama tabel dengan benar. |
| Masalah Manajer Rahasia MongoDB dan Amazon DocumentDB. | Memperbaiki masalah untuk titik akhir MongoDB dan Amazon DocumentDB di mana kredenSIAL tidak dapat diambil dari Secret Manager yang mengakibatkan kesalahan. |
| Validasi data Oracle tidak pernah menyelesaikan masalah. | Memperbaiki masalah validasi data Oracle di mana validasi tabel tertentu tidak akan pernah selesai. |
| Masalah gantung validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana validasi tabel tertentu akan macet karena alokasi memori yang tidak mencukupi. |
| Masalah kerusakan tugas target Amazon S3 | Memperbaiki masalah untuk target Amazon S3 di mana AWS DMS tugas akan macet setelah menerima DDL tabel perubahan saat GlueCatalogGeneration diaktifkan. |
| Masalah validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana validasi akan gagal pada NUL (0x00) karakter. |
| Masalah titik akhir Babelsifh | Memperbaiki masalah untuk titik akhir babelfish di mana nama tabel dengan kasus campuran akan ditangguhkan. |
| Amazon Redshift menargetkan masalah data yang hilang | Memperbaiki masalah untuk target Amazon Redshift di mana kehilangan data akan terjadi saat > ParallelLoadThreads 0 dalam kondisi tertentu. |
| Masalah validasi data target Amazon S3 | Memperbaiki masalah validasi data target Amazon S3 dimana validasi akan gagal ketika tidak ada kolom lain selain PK dalam tabel. |
| CloudWatch Metrik validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur validasi data di mana CloudWatch metrik akan hilang untuk validasi yang membutuhkan waktu singkat untuk diselesaikan. |
| Masalah kebocoran memori dalam batch berlaku | Memperbaiki masalah kebocoran memori untuk fitur batch apply yang akan terjadi dalam kondisi tertentu. |
| AWS DMS masalah mulai tugas | Memperbaiki masalah di mana AWS DMS tugas mulai membutuhkan waktu yang sangat lama dan tidak pernah selesai. |
| Sumber PostgreSQL kehilangan masalah data | Memperbaiki masalah untuk sumber PostgreSQL di mana kehilangan data akan terjadi karena peristiwa yang tidak diketahui di slot replikasi. |
| Masalah kehilangan data target Amazon S3 | Memperbaiki masalah untuk target Amazon S3 di mana pencarian LOB yang gagal akan mengakibatkan hilangnya data. |
AWS Database Migration Service 3.5.0 Catatan rilis Beta
penting
AWS DMS 3.5.0 adalah versi beta dari mesin instance replikasi. AWS DMS mendukung versi ini sama seperti semua rilis sebelumnya. Tetapi kami menyarankan Anda menguji AWS DMS 3.5.0 Beta sebelum menggunakannya untuk tujuan produksi.
Tabel berikut menunjukkan fitur baru dan penyempurnaan yang diperkenalkan di AWS Database Migration Service (AWS DMS) versi 3.5.0 Beta.
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Perjalanan Waktu untuk Oracle dan Microsoft SQL Server | Anda sekarang dapat menggunakan Time Travel di semua Wil AWS ayah dengan titik akhir sumber DMS-supported Oracle, Microsoft SQL Server, dan PostgreSQL, dan titik akhir target DMS-supported PostgreSQL dan MySQL. |
| Validasi S3 | AWS DMS sekarang mendukung memvalidasi data yang direplikasi di titik akhir target Amazon S3. Untuk informasi tentang memvalidasi data target Amazon S3, lihatValidasi data target Amazon S3. |
| Integrasi Katalog Lem | AWS Glue adalah layanan yang menyediakan cara sederhana untuk mengkategorikan data, dan terdiri dari repositori metadata yang dikenal sebagai AWS Glue Data Catalog. Anda sekarang dapat mengintegrasikan AWS Glue Data Catalog dengan titik akhir target Amazon S3 Anda dan menanyakan data Amazon S3 melalui AWS layanan lain seperti Amazon Athena. Untuk informasi selengkapnya, lihat Penggunaan AWS Glue Data Catalog dengan target Amazon S3 untuk AWS DMS. |
| Berlaku paralel untuk DocumentDB sebagai target | Menggunakan DocumentDB sebagai target dengan pengaturan ParallelApply* tugas baru, AWS DMS sekarang mendukung maksimum 5000 catatan per detik selama replikasi CDC. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan Amazon DocumentDB sebagai target AWS untuk Database Migration Service. |
| Logging Berpusat pada Pelanggan | Anda sekarang dapat memeriksa dan mengelola log tugas lebih efektif dengan AWS DMS versi 3.5.0. Untuk informasi tentang melihat dan mengelola log tugas AWS DMS, lihatMelihat dan mengelola AWS Log tugas DMS. |
| Mekanisme SASL_PLAIN untuk titik akhir target Kafka | Anda sekarang dapat menggunakan otentikasi SASL_PLAIN untuk mendukung titik akhir target Kafka MSK. |
| Replikasi transaksi XA di MySQL | Anda sekarang dapat menggunakan transaksi XA pada sumber DMS MySQL Anda. Sebelum DMS 3.5.0, perubahan DML yang diterapkan sebagai bagian dari transaksi XA tidak direplikasi dengan benar. |
| Tipe Data Diperpanjang Oracle | AWS DMS sekarang mendukung replikasi tipe data yang diperluas di Oracle versi 12.2 dan lebih tinggi. |
| Lingkungan Db2 LUW PureScale | AWS DMS sekarang mendukung replikasi dari lingkungan Db2 LUW PureScale . Fungsi ini hanya didukung menggunakan opsi Mulai memproses perubahan dari posisi perubahan sumber. |
Sumber SQL Server dengan READ_COMMITTED_SNAPSHOT opsi |
Saat menggunakan database sumber Microsoft SQL Server dengan READ_COMMITTED_SNAPSHOT opsi disetel keTRUE, Anda dapat mereplikasi perubahan DML dengan benar dengan menyetel atribut DataRowLookup koneksi paksa. |
AWS DMS 3.5.0 mencakup masalah terselesaikan berikut:
| Topik | Resolusi |
|---|---|
| Oracle—membandingkan kasus khusus untuk string yang dikonversi dari numerik | Memperbaiki masalah untuk sumber Oracle di mana aturan pemfilteran tidak berfungsi seperti yang diharapkan untuk kolom numerik ketika transformasi tipe data ke string ada untuk kolom yang sama. |
| On-premises Peningkatan SQL Server AG | Peningkatan efisiensi penanganan koneksi dengan sumber SQL Server dalam AlwaysOn konfigurasi dengan menghilangkan koneksi yang tidak perlu ke replika yang tidak digunakan oleh DMS. |
| Konversi internal SQL Server HIERARCHYID | Memperbaiki masalah dengan Sumber SQL Server di mana tipe data HIERARCHYID direplikasi sebagai VARCHAR (250) alih-alih HIERARCHYID ke target SQL Server. |
| Perbaikan tugas pemindahan target S3 | Memperbaiki masalah saat memindahkan tugas dengan target S3 akan memakan waktu yang sangat lama, tampak beku atau tidak pernah selesai. |
| Mekanisme SASL Polos Kafka | Memperkenalkan dukungan untuk metode otentikasi SASL Plain untuk titik akhir target Kafka MSK. |
| Paral Load/Apply el gagal karena parameter _type dengan Opensearch 2.x | Memperbaiki masalah untuk target Opensearch 2.x di mana beban paralel atau penerapan paralel akan gagal karena kurangnya dukungan untuk parameter _type. |
| Mendukung filter pemetaan tabel dengan operator campuran | Menghapus batasan di mana hanya satu filter yang dapat diterapkan pada kolom. |
| S3, Kinesis, titik akhir Kafka — migrasi kolom lob berbasis alternatif dalam fase CDC | Memperbaiki masalah untuk target Kinesis, Kafka, dan S3 di mana data di kolom LOB yang ditambahkan selama CDC tidak direplikasi. |
| Peningkatan driver MongoDB | Mengupgrade driver MongoDB ke v1.23.2. |
| Pembaruan driver Kafka | Mengupgrade driver Kafka dari 1.5.3 ke 1.9.2. |
| Pengaturan titik akhir S3 tidak berfungsi dengan baik | Memperbaiki masalah untuk target S3 di mana AddTrailingPaddingCharacter pengaturan titik akhir tidak berfungsi ketika data berisi karakter yang ditentukan sebagai pembatas untuk target S3. |
| Tugas target Kinesis akan mogok | Memperbaiki masalah untuk target Kinesis di mana tugas akan mogok ketika nilai PK kosong dan debug terperinci diaktifkan. |
| Ketika nama kolom target S3 digeser oleh satu posisi | Memperbaiki masalah untuk target S3 di mana nama kolom digeser oleh satu posisi ketika AddColumnName disetel ke true dan TimestampColumnName disetel ke"". |
| Peringatan pemotongan LOB logging yang ditingkatkan | Peningkatan logging peringatan untuk pemotongan LOB untuk sumber SQL Server untuk menyertakan pernyataan pilih yang digunakan untuk mengambil LOB. |
| Tambahkan kesalahan fatal untuk menghindari crash tugas DMS jika kata sandi TDE salah. | Memperkenalkan pesan kesalahan yang berarti dan menghilangkan masalah kerusakan tugas dalam situasi di mana tugas DMS gagal tanpa pesan kesalahan karena kata sandi TDE yang salah untuk Oracle sebagai sumber. |
| Mengizinkan migrasi DDL PostgreSQL CTAS (Buat tabel seperti yang dipilih) selama CDC. | Dihapus batasan DMS yang tidak dapat mereplikasi DDL PostgreSQL CTAS (buat tabel seperti yang dipilih) selama CDC. |
| Perbaiki kerusakan tugas pg_logical saat kolom tabel dijatuhkan di CDC. | Memperbaiki masalah untuk sumber PostgreSQL dengan target S3 di mana kolom tidak sejajar pada target saat dukungan untuk LOB dinonaktifkan dan LOB hadir. |
| Perbaiki kebocoran memori dalam penanganan koneksi MySQL | Memperbaiki masalah untuk sumber MySQL di mana konsumsi memori tugas terus meningkat. |
Pengaturan titik akhir sumber Oracle - ConvertTimestampWithZoneToUTC |
Setel atribut ini true untuk mengonversi nilai stempel waktu kolom 'TIMESTAMP WITH TIME ZONE' dan 'TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZON' ke UTC. Secara default nilai atribut ini adalah 'false' dan data direplikasi menggunakan zona waktu database sumber. |
Sumber Oracle - DataTruncationErrorPolicy ke SUSPEND_TABLE tidak berfungsi |
Memperbaiki masalah untuk sumber Oracle dengan target S3 di mana tabel tidak ditangguhkan saat pengaturan DataTruncationErrorPolicy tugas disetel ke SUSPEND_TABLE. |
| SQL Server gagal lama schema/table saat membangun klausa kueri | Memperbaiki masalah untuk sumber SQL Server di mana tugas akan gagal atau menjadi tidak responsif ketika aturan pemilihan berisi daftar tabel yang dipisahkan koma. |
| Otentikasi Manajer Rahasia dengan titik akhir MongoDB | Memperbaiki masalah untuk titik akhir MongoDB dan DocumentDB di mana otentikasi berbasis manajer rahasia tidak berfungsi. |
| DMS memotong data selama CDC untuk kolom varchar multi-byte ketika NLS_NCHAR_CHARACTERSET diatur ke UTF8 | Memperbaiki masalah untuk sumber Oracle dengan target Oracle di mana data dipotong untuk kolom VARCHAR multi-byte dengan NLS_NCHAR_CHARACTERSET disetel ke UTF8. |
filterTransactionsOfUserECA untuk Oracle LogMiner |
Menambahkan Extra Connection Attribute (ECA) filterTransactionsOfUser untuk memungkinkan DMS mengabaikan transaksi dari pengguna tertentu saat mereplikasi dari Oracle menggunakan. LogMiner |
| Pengaturan SQL Server Kesalahan yang dapat dipulihkan saat lsn hilang dari cadangan | Memperbaiki masalah untuk SQL Server di mana tugas tidak akan gagal pada LSN yang hilang. |
AWS Catatan terbitan Database Migration Service 3.4.7
Tabel berikut menunjukkan fitur baru dan penyempurnaan yang diperkenalkan di AWS Database Migration Service (AWS DMS) versi 3.4.7.
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Dukung Babelfish sebagai target |
AWS DMS sekarang mendukung Babelfish sebagai target. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat memigrasikan data langsung dari sumber yang AWS DMS didukung ke Babelfish, dengan downtime minimal. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan Babelfish sebagai target untuk AWS Database Migration Service. |
| Mendukung z/OS database IBM Db2 sebagai sumber untuk beban penuh saja |
AWS DMS sekarang mendukung z/OS database IBM Db2 sebagai sumber. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat melakukan migrasi langsung dari mainframe Db2 ke target yang didukung. AWS DMS Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan IBM Db2 untuk z/OS database sebagai sumber AWS DMS. |
| Mendukung SQL Server membaca replika sebagai sumber |
AWS DMS sekarang mendukung replika baca SQL Server sebagai sumber. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat melakukan migrasi langsung dari replika baca SQL Server ke target yang AWS DMS didukung. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan database Microsoft SQL Server sebagai sumber untuk AWS DMS. |
| Mendukung EventBridge acara DMS |
AWS DMS mendukung pengelolaan langganan acara yang digunakan EventBridge untuk acara DMS. Untuk informasi selengkapnya, lihat Bekerja dengan EventBridge acara dan notifikasi Amazon di AWS Database Migration Service. |
| Mendukung sumber VPC dan titik akhir target |
AWS DMS sekarang mendukung titik akhir Amazon Virtual Private Cloud (VPC) sebagai sumber dan target. AWS DMS sekarang dapat terhubung ke AWS layanan apa pun dengan titik akhir VPC ketika rute yang ditentukan secara eksplisit ke layanan ditentukan dalam VPC mereka AWS DMS . catatanUpgrade ke AWS DMS versi 3.4.7 dan yang lebih tinggi mengharuskan Anda terlebih dahulu mengonfigurasi AWS DMS untuk menggunakan titik akhir VPC atau untuk menggunakan rute publik. Persyaratan ini berlaku untuk titik akhir sumber dan target untuk Amazon S3, Amazon Kinesis Data Streams,, Amazon Dynam AWS Secrets Manager oDB, Amazon Redshift, dan Amazon Service. OpenSearch Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengkonfigurasi titik akhir VPC untuk AWS DMS. |
| Versi PostgreSQL baru | PostgreSQL versi 14.x sekarang didukung sebagai sumber dan sebagai target. |
| Mendukung Aurora Serverless v2 sebagai target |
AWS DMS sekarang mendukung Aurora Serverless v2 sebagai target. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat melakukan migrasi langsung ke Aurora Serverless v2. Untuk informasi tentang AWS DMS target yang didukung, lihatTarget migrasi data. |
|
IBM Db2 baru untuk versi LUW |
AWS DMS sekarang mendukung IBM Db2 untuk LUW versi 11.5.6 dan 11.5.7 sebagai sumber. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat melakukan migrasi langsung dari versi terbaru IBM DB2 untuk LUW. Untuk informasi tentang AWS DMS sumber, lihatSumber untuk migrasi data. Untuk informasi tentang AWS DMS target yang didukung, lihatTarget migrasi data. |
AWS DMS 3.4.7 mencakup perilaku baru atau berubah berikut dan masalah yang diselesaikan:
-
Anda sekarang dapat menggunakan format tanggal dari definisi tabel untuk mengurai string data menjadi objek tanggal saat menggunakan Amazon S3 sebagai sumber.
-
Penghitung statistik tabel baru sekarang tersedia:
AppliedInserts,AppliedDdls,AppliedDeletes, danAppliedUpdates. -
Anda sekarang dapat memilih jenis pemetaan default saat menggunakan OpenSearch sebagai target.
-
Pengaturan
TrimSpaceInChartitik akhir baru untuk sumber Oracle, PostgreSQL, dan SQLServer memungkinkan Anda menentukan apakah akan memangkas data pada tipe data CHAR dan NCHAR. -
Pengaturan
ExpectedBucketOwnertitik akhir baru untuk Amazon S3 mencegah sniping saat menggunakan S3 sebagai sumber atau target. -
Untuk RDS SQL Server, Azure SQL Server, dan SQL Server yang dikelola sendiri — DMS sekarang menyediakan pengaturan otomatis MS-CDC pada semua tabel yang dipilih untuk tugas migrasi yang dengan atau tanpa KUNCI UTAMA, atau dengan indeks unik yang mempertimbangkan prioritas pengaktifan untuk MS-REPLICATION tabel SQL Server yang dikelola sendiri dengan KUNCI UTAMA.
-
Menambahkan dukungan untuk replikasi Oracle Partition dan sub-partisi DDL Operations selama migrasi homogen Oracle.
-
Memperbaiki masalah saat tugas validasi data mogok dengan kunci primer komposit saat menggunakan Oracle sebagai sumber dan target.
-
Memperbaiki masalah dengan pengecoran tipe karakter yang bervariasi ke boolean dengan benar sementara kolom target dibuat sebelumnya sebagai boolean saat menggunakan Amazon Redshift sebagai target.
-
Memperbaiki masalah yang menyebabkan pemotongan data untuk tipe
varchardata yang dimigrasivarchar(255)karena masalah ODBC yang diketahui saat menggunakan PostgreSQL sebagai target. -
Memperbaiki masalah ketika Petunjuk Paralel untuk operasi DELETE tidak dihormati dengan
BatchApplyEnabledset ketruedanBatchApplyPreserveTransactiondisetfalseel ke saat menggunakan Oracle sebagai target. -
Pengaturan
AddTrailingPaddingCharactertitik akhir baru untuk Amazon S3 menambahkan padding pada data string saat menggunakan S3 sebagai target. -
Pengaturan
max_statement_timeout_secondstugas baru memperpanjang batas waktu default kueri titik akhir. Pengaturan ini saat ini digunakan oleh kueri metadata titik akhir MySQL. -
Saat menggunakan PostgreSQL sebagai target, memperbaiki masalah di mana tugas CDC tidak menggunakan pengaturan tugas penanganan kesalahan dengan benar.
-
Memperbaiki masalah di mana DMS tidak dapat mengidentifikasi mode Redis OSS dengan benar untuk instance Redis OSS Enterprise.
-
Memperluas dukungan atribut koneksi
includeOpForFullLoadtambahan (ECA) untuk format parket target S3. -
Memperkenalkan pengaturan titik akhir PostgreSQL baru.
migrateBooleanAsBooleanSaat pengaturan ini disetel ketrueuntuk migrasi PostgreSQL ke Amazon Redshift, boolean akan dimigrasikan sebagai varchar (1). Ketika disetel kefalse, boolean dimigrasikan sebagai varchar (15), yang merupakan perilaku default. -
Saat menggunakan sumber SQL Server, memperbaiki masalah migrasi dengan tipe
datetimedata. Perbaikan ini mengatasi masalah penyisipanNullsaat presisi dalam milidetik. -
Untuk sumber PostgresSQL dengan PGLOGICAL, memperbaiki masalah migrasi saat menggunakan pglogical dan menghapus bidang dari tabel sumber selama fase CDC, di mana nilai setelah bidang yang dihapus tidak dimigrasikan ke tabel target.
-
Memperbaiki masalah migrasi SQL Server Loopback dengan replikasi Dua Arah mendapatkan catatan berulang.
-
Menambahkan ECA baru
mapBooleanAsBooleanuntuk PostgresSQL sebagai sumber. Menggunakan atribut koneksi tambahan ini, Anda dapat mengganti pemetaan tipe data default dari PostgresSQL Boolean ke tipe data Boolean. RedShift -
Memperbaiki masalah migrasi saat menggunakan SQL Server sebagai sumber yang menangani ALTER SCALE yang tidak DECIMAL/NUMERIC mereplikasi ke target.
-
Mulai 17 Oktober 2022, DMS 3.4.7 sekarang mendukung kelas instans Amazon EC2 Generasi 6 untuk instans replikasi.
-
Mulai 25 November 2022, dengan DMS 3.4.7 Anda dapat mengonversi skema database dan objek kode menggunakan Konversi Skema DMS, dan menemukan database di lingkungan jaringan Anda yang merupakan kandidat yang baik untuk migrasi menggunakan DMS Fleet Advisor.
-
Pada 25 November 2022, DMS Studio sudah pensiun.
-
Pada 31 Januari 2023, Konversi Skema DMS mendukung Aurora MySQL dan Aurora PostgreSQL sebagai penyedia data target.
-
Mulai 6 Maret 2023, Anda dapat menghasilkan rekomendasi target berukuran tepat untuk database sumber Anda dengan DMS Fleet Advisor.
-
Mulai 6 Maret 2023, AWS DMS mendukung kebijakan terkel AWS ola yang memungkinkan penerbitan titik data metrik ke Amazon CloudWatch.
| Topik | Resolusi |
|---|---|
| Kegagalan tugas sumber PostgreSQL | Memperbaiki masalah untuk sumber PostgreSQL di mana tugas gagal saat melebihi operasi DDL maksimum yang diizinkan dalam satu acara. |
| Validasi data sumber PostgreSQL positif palsu | Memperbaiki masalah untuk sumber PostgreSQL dengan target Oracle di mana pengecoran bidang stempel waktu yang salah mengakibatkan kesalahan validasi data positif palsu. |
| Penanganan kesalahan sumber MySQL | Memperbaiki masalah untuk sumber MySQL di mana tugas DMS tidak gagal ketika log BIN berikutnya tidak tersedia. |
| Pendaftaran ROTATE_EVENT sumber MySQL | Peningkatan logging untuk sumber MySQL terkait dengan ROTATE_EVENT - termasuk nama log BIN yang sedang dibaca. |
| Masalah batas waktu validasi data | Memperbaiki masalah untuk fitur Validasi Data di mana pengaturan executeTimeout titik akhir tidak dihormati untuk kueri yang terkait dengan validasi data. |
| PostgreSQL menargetkan masalah beban penuh paralel | Memperbaiki masalah untuk target PostgreSQL di mana beban penuh tersegmentasi (paralel) gagal karena kesalahan “koneksi down”. |
| Masalah pemindahan tugas DMS | Memperbaiki masalah untuk target S3 di mana operasi pemindahan tugas DMS membutuhkan waktu yang sangat lama atau tidak pernah selesai. |
| Masalah rekaman duplikat sumber PostgreSQL | Memperbaiki masalah untuk sumber PostgreSQL di mana tugas DMS akan menimbulkan kesalahan terkait duplikat pada target setelah tugas berhenti dan dilanjutkan. |
| Validasi data target Oracle positif palsu | Memperbaiki masalah untuk target Oracle di mana validasi data akan melaporkan kesalahan positif palsu karena zona waktu yang direplikasi secara salah untuk bidang stempel waktu. |
| Topik | Resolusi |
|---|---|
| Replika SQL Server AG sebagai sumber | Menambahkan dukungan untuk sumber SQL Server dalam AlwaysOn konfigurasi di mana port TCP pendengar berbeda dari port TCP replika. |
| Kehilangan data dengan Amazon Redshift sebagai target | Memperbaiki masalah untuk target Amazon Redshift di mana dalam beberapa kasus yang jarang terjadi restart Amazon Redshift yang tidak terduga dapat menyebabkan hilangnya data pada target. |
| Dukungan perlindungan sumber SQL Server | Memperbaiki masalah untuk sumber SQL Server di mana tugas DMS dapat gagal dengan kesalahan yang menunjukkan ketidakmampuan untuk membaca cadangan log transaksi saat Pengaturan Titik Akhir "SafeguardPolicy":
"EXCLUSIVE_AUTOMATIC_TRUNCATION" ditentukan. |
| Kegagalan tugas validasi data untuk Oracle sebagai sumber | Memperbaiki masalah untuk sumber Oracle di mana tugas DMS dapat gagal pada validasi data karena nilai Kunci Utama yang diidentifikasi secara tidak benar. |
| Kinesis sebelum masalah data gambar | Memperbaiki masalah untuk target streaming (Kinesis, Kafka) di mana pengaturan "EnableBeforeImage" tugas hanya berfungsi untuk tipe data karakter. |
| File log Perjalanan Waktu | Memperbaiki masalah untuk fitur Perjalanan Waktu di mana DMS membuat file log perjalanan waktu nol byte saat sumbernya tidak aktif. |
| Topik | Resolusi |
|---|---|
| BatchApplyEnabled | Memperbaiki masalah pencatatan berlebihan saat BatchApplyEnabled disetel ke True. |
| Pengaturan titik akhir MongoDB baru— FullLoadNoCursorTimeout | Pengaturan titik akhir MongoDB FullLoadNoCursorTimeout menentukan NoCursorTimeout untuk kursor beban penuh. NoCursorTimeout adalah pengaturan koneksi MongoDB yang mencegah server menutup kursor jika idle. |
| MongoDB — fungsi filter untuk segmentasi kolom tunggal | Fungsi filter baru meningkatkan kinerja untuk memigrasi database MongoDB menggunakan satu kolom untuk segmentasi. |
| MongoDB para Amazon Redshift | Saat bermigrasi dari MongoDB ke Amazon Redshift, jika koleksi MongoDB memiliki tipe data biner, memperbaiki masalah di mana DMS tidak membuat tabel target di Amazon Redshift. |
| Atribut koneksi MongoDB SocketTimeout MS baru | Atribut koneksi ekstra MongoDB SocketTimeout MS baru mengonfigurasi batas waktu koneksi untuk klien MongoDB dalam satuan milidetik. Jika nilainya kurang dari atau sama dengan nol, maka default klien MongoDB digunakan. |
| Memperbaiki masalah yang menyebabkan tugas Amazon Kinesis mogok | Saat bermigrasi ke Amazon Kinesis Data Streams sebagai target, memperbaiki masalah menangani nilai null jika kunci utama tidak ada dalam tabel. |
| Validasi PK/UK data Oracle NULL didukung | Menghapus batasan bahwa validasi data PK/UK nilai NULL tidak didukung. |
| Oracle para Amazon S3 | Saat bermigrasi dari Oracle ke Amazon S3, memperbaiki masalah di mana beberapa catatan salah dimigrasikan sebagai NULL. |
| Oracle Siaga | Saat menggunakan Oracle Standby sebagai sumber, ditambahkan kemampuan DMS untuk menangani transaksi terbuka. |
| Migrasi Oracle ke Oracle dengan tipe data spasial SDO_GEOMETRY | Saat bermigrasi dari Oracle ke Oracle, memperbaiki masalah di mana tugas gagal jika tabel memiliki kolom SDO_GEOMERY yang ada di DDL. |
| Oracle sebagai sumber | Saat menggunakan Oracle sebagai sumber, memperbaiki masalah di mana DMS sesekali melewatkan nomor urutan log ulang Oracle. |
| Oracle sebagai sumber—log ulang hilang archive/online | Saat menggunakan Oracle sebagai sumber, perbaiki masalah sehingga tugas DMS gagal saat log arsip hilang. |
| Tetap—DMS sesekali melewatkan log ulang siaga Oracle | Saat menggunakan Oracle sebagai sumber, memperbaiki masalah di mana DMS sesekali melewatkan nomor urutan log ulang Oracle. |
| Tetap—Tipe data spasial Oracle ke Oracle tidak bereplikasi selama CDC | Saat mereplikasi dari Oracle ke Oracle, memperbaiki masalah di mana tipe data spasial tidak bereplikasi selama CDC. |
| Oracle sebagai target | Saat menggunakan Oracle sebagai target, memperbaiki masalah di mana penerapan target gagal dengan ORA-01747 kesalahan. |
| Amazon S3 — Memperbaiki kehilangan data tabel memuat ulang | Saat menggunakan Amazon S3 sebagai target, memperbaiki masalah saat operasi memuat ulang tabel tidak menghasilkan file CDC. |
| Tetap—SQL Server Always On inisialisasi konteks jika server utama sebagai sumber | Saat menggunakan SQL Server Always On sebagai sumber, memperbaiki masalah untuk tidak menginisialisasi Availability Groups (AG) jika sumbernya primer dan AlwaysOnSharedSyncedBackupIsEnabled disetel ke true. |
| Pengaturan titik akhir SQL Server yang diperbarui | Ketika titik akhir sumber adalah SQL Server Always On Availability Group dan merupakan replika sekunder, memperbaiki masalah di mana tugas replikasi gagal jika AlwaysOnSharedSynchedBackupsIsEnabled disetel ke True. |
| PostgreSQL sebagai sumber | Memperbaiki masalah ketika CDC gagal memigr delete/update asikan operasi pada sumber PostgreSQL, yang diperkenalkan di 3.4.7 dalam peta pendukung. BooleanAsBoolean |
AWS Catatan terbitan Database Migration Service 3.4.6
Tabel berikut menunjukkan fitur baru dan penyempurnaan yang diperkenalkan di AWS Database Migration Service (AWS DMS) versi 3.4.6.
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| AWS DMS Perjalanan Waktu | AWS DMS memperkenalkan Time Travel, fitur yang memberikan fleksibilitas kepada pelanggan pada kemampuan logging mereka, dan meningkatkan pengalaman pemecahan masalah mereka. Dengan Time Travel, Anda dapat menyimpan dan mengenkripsi AWS DMS log menggunakan Amazon S3, dan melihat, mengunduh, dan mengaburkan log dalam jangka waktu tertentu. |
| Mendukung Instance Terkelola Microsoft Azure SQL sebagai sumber | AWS DMS sekarang mendukung Microsoft Azure SQL Managed Instance sebagai sumber. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat melakukan migrasi langsung dari Instans Terkelola Microsoft Azure SQL ke target yang AWS DMS didukung. Untuk informasi tentang AWS DMS sumber, lihatSumber untuk migrasi data. Untuk informasi tentang AWS DMS target yang didukung, lihatTarget migrasi data. |
| Mendukung Google Cloud SQL untuk MySQL sebagai sumber | AWS DMS sekarang mendukung Google Cloud SQL untuk MySQL sebagai sumber. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat melakukan migrasi langsung dari Google Cloud SQL untuk MySQL ke target yang AWS DMS didukung. Untuk informasi tentang AWS DMS sumber, lihatSumber untuk migrasi data. Untuk informasi tentang AWS DMS target yang didukung, lihatTarget migrasi data. |
| Mendukung beban paralel untuk data yang dipartisi ke S3 | AWS DMS sekarang mendukung beban paralel untuk data yang dipartisi ke Amazon S3, meningkatkan waktu muat untuk memigrasikan data yang dipartisi dari data sumber mesin database yang didukung ke Amazon S3. Fitur ini membuat sub-folder Amazon S3 untuk setiap partisi tabel di sumber database, memungkinkan AWS DMS untuk menjalankan proses paralel untuk mengisi setiap sub-folder. |
| Mendukung beberapa topik target Apache Kafka dalam satu tugas | AWS DMS sekarang mendukung target multi-topik Apache Kafka dengan satu tugas. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat mereplikasi beberapa skema dari satu database ke topik target Apache Kafka yang berbeda menggunakan tugas yang sama. Ini menghilangkan kebutuhan untuk membuat beberapa tugas terpisah dalam situasi di mana banyak tabel dari database sumber yang sama perlu dimigrasikan ke topik target Kafka yang berbeda. |
Masalah yang diselesaikan di AWS DMS 3.4.6 meliputi:
-
Memperbaiki masalah ketika kolom dari pernyataan UPDATE diisi ke kolom yang salah jika kolom kunci utama bukan kolom pertama saat menggunakan Amazon S3 sebagai target dengan format CSV.
-
Memperbaiki masalah di mana AWS DMS tugas mungkin macet saat menggunakan plugin pglogical dengan
NULLnilai dalamBYTEAkolom di bawah mode LOB terbatas saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah di mana AWS DMS tugas mungkin macet ketika sejumlah besar tabel sumber dihapus saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki partisi folder berbasis tanggal Amazon S3 dengan memperkenalkan pengaturan Amazon S3 baru
DatePartitionTimezoneuntuk memungkinkan partisi pada tanggal non-UTC. -
Mendukung pemetaan antara tipe data
TIMESTAMP WITH TIME ZONEdari sumber keTIMESTAMPTZsaat menggunakan Amazon Redshift sebagai target -
Meningkatkan kinerja CDC untuk tugas tanpa aturan pemilihan wildcard saat menggunakan MongoDB atau Amazon DocumentDB sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana nama skema dengan wildcard garis bawah dan panjang kurang dari 8 tidak ditangkap oleh AWS DMS tugas saat menggunakan Db2 LUW sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS instance kehabisan memori di bawah volume data yang besar saat menggunakan OpenSearch Layanan sebagai target.
-
Meningkatkan kinerja validasi data dengan mendukung tugas validasi beban penuh saja.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas gagal dilanjutkan setelah failover paksa saat menggunakan Sybase sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah ketika peringatan AWS DMS dikirim
Invalid BC timestamp was encountered in columnsalah.
Masalah yang diselesaikan dalam rilis pemeliharaan DMS 3.4.6 meliputi:
-
Memperbaiki masalah tugas mogok saat mode penerapan massal diaktifkan saat menggunakan Oracle sebagai sumber dan target.
-
Memperbaiki masalah sehingga tugas beban penuh menggunakan pengaturan
ExecuteTimeouttitik akhir dengan benar dengan PostgreSQL sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah dengan migrasi kolom tipe data Array saat tugas diatur ke mode LOB terbatas saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah dengan migrasi stempel waktu dengan zona waktu sebelum 1970-01-01 saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana DMS memperlakukan string kosong sebagai nol selama replikasi saat menggunakan SQL Server sebagai sumber dan target.
-
Memperbaiki masalah untuk menghormati pengaturan titik akhir batas waktu baca dan tulis sesi saat menggunakan MySQL source/target.
-
Memperbaiki masalah saat tugas DMS CDC mengunduh file terkait beban penuh saat menggunakan Amazon S3 sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah mogok log saat
CdcInsertsAndUpdatesdanPreserveTransactionskeduanya diseteltruesaat menggunakan Amazon S3 sebagai target. -
Memperbaiki masalah ketika tugas mogok saat ParallelApply fitur* diaktifkan, tetapi beberapa tabel tidak memiliki kunci primer default saat menggunakan Amazon Kinesis Data Streams sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana kesalahan tidak diberikan karena kesalahan StreamArn saat menggunakan Amazon Kinesis Data Streams sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana nilai kunci utama sebagai string kosong akan menyebabkan tugas mogok saat OpenSearch digunakan sebagai target.
-
Memperbaiki masalah di mana terlalu banyak ruang disk digunakan oleh validasi data.
| Topik | Resolusi |
|---|---|
| Driver ODBC SAP ASE | Memperbaiki masalah untuk SAP ASE sebagai sumber sehingga driver ODBC dapat mendukung set karakter. |
|
Bug kunci utama datetime sqlserver untuk pencarian lob |
Memperbaiki masalah untuk SQL Server sebagai sumber di mana pencarian LOB tidak berfungsi dengan baik, ketika kunci utama memiliki tipe data datetime, dengan presisi dalam milidetik. |
| SQL Server ke Amazon RedShift—'DateTimeOffset' dipetakan ke 'timestamptz' |
Untuk migrasi dari SQL Server ke Amazon Redshift, pemetaan ditingkatkan sehingga format 'datetimeoffset' SQL Server dipetakan ke format 'timestamptz' Amazon Redshift. |
| Validasi Data - SkipLobColumns Benar |
Memperbaiki masalah ketika tugas DMS mogo SkipLobColumns k ketika Benar, ada LOB pada sumber, Kunci Utama ada di kolom terakhir, dan perbedaan data terdeteksi oleh validasi. |
| Validasi Data dengan MySQL sebagai sumber |
Memperbaiki masalah untuk MySQL sebagai sumber dengan validasi data diaktifkan, di mana kerusakan tugas DMS terjadi saat menggunakan tabel yang memiliki kunci unik komposit yang memiliki nilai nol. |
| MySQL sebagai sumber |
Memperbaiki masalah untuk MySQL sebagai sumber, di mana tabel ditangguhkan dengan kesalahan Overflow saat kolom diubah untuk menambah presisi. |
|
Tingkatkan driver MySQL ODBC ke 8.0.23 |
Memperbaiki masalah untuk MySQL sebagai sumber, di mana kolasi 'utf8mb4_0900_bin' tidak kompatibel dengan driver mysql yang digunakan oleh DMS. |
| MySQL — Mendukung perubahan DDL untuk tabel yang dipartisi |
Memperkenalkan lompatan pengaturan titik akhir MySQL baru TableSuspensionForPartitionDdl untuk memungkinkan pengguna melewati penangguhan tabel untuk perubahan DDL partisi selama CDC, sehingga DMS sekarang dapat mendukung perubahan DDL untuk tabel MySQL yang dipartisi. |
| Migrasi MongoDB ke Amazon Redshift |
Memperbaiki masalah migrasi MongoDB ke Amazon Redshift, di mana DMS gagal membuat tabel target di Amazon Redshift jika koleksi MongoDB memiliki tipe data biner. |
| Target Amazon Redshift — Segfault Perjalanan Waktu Terapkan Massal |
Memperbaiki masalah untuk Amazon Redshift sebagai target, di mana tugas DMS mogok dengan disetel ke BatchApplyEnabled true. |
| Amazon Redshift sebagai target |
Memperbaiki masalah untuk Amazon Redshift sebagai target, di mana dengan paralel-load disetel ke type=partitions-auto, segmen paralel menulis file CSV massal ke direktori tabel yang sama dan saling mengganggu. |
| Amazon Redshift sebagai target |
Memperbaiki masalah dengan Amazon Redshift sebagai target, di mana selama CDC kolom target adalah tipe boolean sementara sumbernya memiliki karakter tipe yang bervariasi. |
| Amazon Redshift sebagai target |
Memperbaiki log tugas untuk mengidentifikasi perubahan DDL yang gagal direplikasi ke Amazon Redshift sebagai target. |
| Validasi data dengan PostgreSQL |
Memperbaiki masalah validasi dengan PostgreSQL, di mana validasi gagal ketika tipe data boolean ada. |
| PostgreSQL sebagai sumber |
Memperbaiki masalah untuk PostgreSQL sebagai sumber, sehingga beban penuh menggunakan ExecuteTimeout bidang di atribut koneksi tambahan. |
| PostgreSQL sebagai sumber |
Memperbaiki masalah untuk PostgreSQL sebagai sumber, sehingga tugas akan gagal jika membaca LSN yang lebih besar dari tugas yang diminta melanjutkan LSN selama lebih dari 60 menit untuk menunjukkan bahwa itu adalah masalah dengan slot replikasi yang digunakan. |
| PostgreSQL sebagai sumber—timestamptz sebelum 1970-01-01 |
Memperbaiki masalah untuk PostgreSQL sebagai sumber, di mana timestamptz sebelum 1970-01-01 tidak dimigrasikan dengan benar selama CDC. |
| PostgreSQL sebagai sumber |
Memperbaiki masalah untuk PostgreSQL sebagai sumber, di mana DMS memotong nilai tipe data yang bervariasi karakter selama CDC. |
| PostgreSQL sebagai sumber—melanjutkan tugas yang dihentikan |
Memperbaiki masalah untuk PostgreSQL sebagai sumber di mana melanjutkan pemutaran ulang tugas yang dihentikan sebelumnya melewatkan satu atau lebih transaksi selama CDC. |
| Amazon S3 sebagai target |
Memperbaiki masalah untuk S3 sebagai target, di mana header file CSV yang dihasilkan dinonaktifkan oleh satu kolom ketika AddColumnName TimestampColumnName benar dan “”. |
|
Amazon S3 sebagai sumber—perilaku penggunaan memori dalam fase beban penuh untuk tugas |
Memperbaiki masalah untuk S3 sebagai sumber, di mana tugas DMS dalam beban penuh hanya melepaskan memori yang digunakan setelah seluruh tabel dimuat ke database target. |
| Amazon S3 sebagai operasi pemuatan ulang tabel target |
Memperbaiki masalah untuk S3 sebagai target, di mana operasi memuat ulang tabel gagal menghasilkan file CDC. |
AWS Catatan rilis Database Migration Service 3.4.5
Tabel berikut menunjukkan fitur baru dan penyempurnaan yang diperkenalkan di AWS Database Migration Service (AWS DMS) versi 3.4.5.
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Dukungan untuk Redis OSS sebagai target | AWS DMS sekarang mendukung Redis OSS sebagai target. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat memigrasikan data langsung dari sumber yang AWS DMS didukung ke penyimpanan data Redis OSS, dengan downtime minimal. Untuk informasi tentang AWS DMS target, lihatTarget migrasi data. |
| Dukungan untuk MongoDB 4.2 dan 4.4 sebagai sumber | AWS DMS sekarang mendukung MongoDB 4.2 dan 4.4 sebagai sumber. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat memigrasikan data dari cluster MongoDB 4.2 dan 4.4 ke target yang AWS DMS didukung termasuk Amazon DocumentDB (dengan kompatibilitas MongoDB), dengan downtime minimal. Untuk informasi tentang AWS DMS sumber, lihatSumber untuk migrasi data. |
| Dukungan untuk beberapa database menggunakan MongoDB sebagai sumber | AWS DMS sekarang mendukung migrasi beberapa database dalam satu tugas menggunakan MongoDB sebagai sumber. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda sekarang dapat mengelompokkan beberapa database dari cluster MongoDB, dan memigrasinya menggunakan satu tugas migrasi database. Anda dapat bermigrasi ke target AWS DMS yang didukung, termasuk Amazon DocumentDB (dengan kompatibilitas MongoDB), dengan downtime minimal. |
| Dukungan untuk segmentasi otomatis menggunakan MongoDB atau Amazon DocumentDB (dengan kompatibilitas MongoDB) sebagai sumber | AWS DMS sekarang mendukung segmentasi otomatis menggunakan MongoDB atau Amazon DocumentDB sebagai sumber. Dengan menggunakan AWS DMS, Anda dapat mengonfigurasi tugas migrasi database untuk mengelompokkan koleksi cluster MongoDB atau DocumentDB secara otomatis. Anda kemudian dapat memigrasikan segmen secara paralel ke target AWS DMS yang didukung, termasuk Amazon DocumentDB, dengan waktu henti minimal. |
| Peningkatan kinerja beban penuh Amazon Redshift | AWS DMS sekarang mendukung penggunaan utas paralel saat menggunakan Amazon Redshift sebagai target selama beban penuh. Dengan memanfaatkan pengaturan tugas beban penuh multithread, Anda dapat meningkatkan kinerja migrasi awal dari sumber yang AWS DMS didukung ke Amazon Redshift. Untuk informasi tentang AWS DMS target, lihatTarget migrasi data. |
Masalah yang diselesaikan di AWS DMS 3.4.5 meliputi:
-
Memperbaiki masalah di mana data berpotensi hilang atau diduplikasi setelah dilanjutkan, saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber dengan konkurensi transaksi tinggi.
-
Memperbaiki masalah ketika tugas migrasi database gagal dengan kesalahan Tidak dapat menemukan id relasi... saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber, dengan plugin pglogical diaktifkan.
-
Memperbaiki masalah di mana
VARCHARkolom tidak direplikasi dengan benar saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber dan Oracle sebagai target. -
Memperbaiki masalah di mana operasi hapus tidak ditangkap dengan benar ketika kunci utama bukan kolom pertama dalam definisi tabel, saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah ketika tugas migrasi database melewatkan pembaruan LOB dalam pengaturan metadata khusus saat menggunakan MySQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana
TIMESTAMPkolom diperlakukan sepertiDATETIMEdalam mode LOB penuh saat menggunakan MySQL versi 8 sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah ketika tugas migrasi database gagal saat mengurai
NULL DATETIMEcatatan saat menggunakan MySQL 5.6.4 dan lebih tinggi sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah ketika tugas migrasi database macet setelah mengalami kesalahan Thread is out saat menggunakan Amazon Redshift sebagai target dengan penerapan paralel.
-
Memperbaiki masalah di mana data berpotensi hilang, saat tugas migrasi database terputus dengan titik akhir target Amazon Redshift selama CDC yang menerapkan batch.
-
Meningkatkan kinerja beban penuh dengan menelepon
ACCEPTINVCHARSsaat menggunakan Amazon Redshift sebagai target. -
Memperbaiki masalah ketika rekaman duplikat direplikasi saat kembali dari mode satu per satu ke mode penerapan paralel menggunakan Amazon Redshift sebagai target.
-
Memperbaiki masalah ketika tugas migrasi database tidak mengalihkan kepemilikan objek Amazon S3 ke pemilik bucket
cannedAclForObjects=bucket_owner_full_controlsaat menggunakan Amazon S3 sebagai target. -
Dit AWS DMS ingkatkan dengan mendukung beberapa tujuan arsip dengan ECA
additionalArchivedLogDestIdsaat menggunakan Oracle sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah ketika tugas migrasi database gagal dengan kesalahan
OCI_INVALID_HANDLEsaat memperbarui kolom LOB dalam mode LOB penuh. -
Memperbaiki masalah di mana
NVARCHAR2kolom tidak dimigrasi dengan benar selama CDC saat menggunakan Oracle sebagai sumber. -
Dit AWS DMS ingkatkan dengan mengaktifkan
SafeguardPolicysaat menggunakan RDS untuk SQL Server sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah ketika tugas migrasi database melaporkan kesalahan
rdsadminsaat menggunakan sumber SQL Server non-RDS. -
Memperbaiki masalah saat validasi data gagal dengan UUID sebagai kunci utama dalam pengaturan partisi saat menggunakan SQL Server sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana beban penuh ditambah tugas CDC mungkin gagal jika LSN yang diperlukan tidak dapat ditemukan di log database saat menggunakan Db2 LUW sebagai sumber.
-
Diting AWS DMS katkan dengan mendukung cap waktu CDC kustom saat menggunakan MongoDB sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas migrasi database macet saat berhenti, menggunakan MongoDB sebagai sumber, saat kesalahan driver MongoDB menyala.
endSessions -
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS gagal memperbarui bidang non-primer saat menggunakan DynamoDB sebagai target
-
Memperbaiki masalah saat validasi data melaporkan ketidakcocokan positif palsu pada
NCLOBkolomCLOBdan. -
Memperbaiki masalah saat validasi data gagal pada catatan spasi putih saja saat menggunakan Oracle sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah saat tugas migrasi database macet saat memotong tabel yang dipartisi.
-
Memperbaiki masalah ketika tugas migrasi database gagal saat membuat tabel
awsdms_apply_exceptionskontrol. -
Dukungan tambahan dari plugin
caching_sha2_passwordotentikasi saat menggunakan MySQL versi 8.
AWS Catatan rilis Database Migration Service 3.4.4
Tabel berikut menunjukkan fitur baru dan memperkenalkan perangkat tambahan di AWS DMS versi 3.4.4.
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Enkripsi Support TLS dan autentikasi TLS atau SASL menggunakan Kafka sebagai target | AWS DMS sekarang mendukung enkripsi TLS dan otentikasi TLS atau SASL menggunakan Amazon MSK dan klaster Kafka lokal sebagai target. Untuk informasi lebih lanjut tentang penggunaan enkripsi dan autentikasi untuk titik akhir Kafka, lihat Menghubungkan ke Kafka menggunakan Keamanan Lapisan Pengangkutan (TLS). |
Masalah yang diselesaikan di AWS DMS 3.4.4 meliputi yang berikut:
-
Peningkatan AWS DMS logging pada kegagalan tugas saat menggunakan titik akhir Oracle.
-
Ek AWS DMS sekusi tugas yang ditingkatkan melanjutkan pemrosesan ketika titik akhir sumber Oracle beralih peran setelah Oracle Data Guard gagal berakhir.
-
Penanganan perbaikan kesalahan memperlakukan ORA—12561 sebagai kesalahan yang dapat dipulihkan saat menggunakan titik akhir Oracle.
-
Memperbaiki masalah di mana kolom
EMPTY_BLOB()danEMPTY_CLOB()mengalami migrasi yang tidak berlaku ketika menggunakan Oracle sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas gagal memperbarui catatan setelah menambahkan perubahan kolom DDL saat menggunakan SQL Server sebagai sumber.
-
Perbaikan PostgreSQL sebagai migrasi sumber dengan support tipe data
TIMESTAMP WITH TIME ZONE. -
Memperbaiki masalah di mana pengaturan
afterConnectScripttidak bekerja selama beban penuh ketika menggunakan PostgreSQL sebagai target. -
Memperkenalkan pengaturan
mapUnboundedNumericAsStringyang baru agar lebih baik dalam menangani tipe tanggalNUMERICtanpa presisi dan menskalakan saat menggunakan titik akhir PostgreSQL. -
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas gagal dengan “0 baris terpengaruh” setelah menghentikan dan melanjutkan tugas saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS gagal memigrasikan tipe
TIMESTAMPdata dengan akhBCiran saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS gagal memigrasikan
TIMESTAMPnilai “± infinity” saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah di mana rangkaian kosong diperlakukan sebagai
NULLsaat menggunakan S3 sebagai sumber dengan pengaturancsvNullValueyang diatur ke nilai-nilai lain. -
Peningkatan
timestampColumnNameatribut koneksi tambahan dalam beban penuh dengan CDC harus diurutkan selama CDC ketika menggunakan S3 sebagai target. -
Peningkatan penanganan tipe data biner dalam format hex seperti
BYTE,BINARY, danBLOBsaat menggunakan S3 sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah saat data yang dihapus dilakukan migrasi dengan karakter khusus saat menggunakan S3 sebagai target.
-
Memperbaiki masalah untuk menangani nilai kunci kosong saat menggunakan Amazon DocumentDB (dengan kompatibilitas MongoDB) sebagai target.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS gagal mereplikasi
NumberDecimalatauDecimal128kolom saat menggunakan MongoDB atau Amazon DocumentDB (dengan kompatibilitas MongoDB) sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah untuk mengizinkan tugas CDC untuk mencoba lagi ketika gagal pada MongoDB atau Amazon DocumentDB (dengan kompatibilitas MongoDB) sebagai sumber.
-
Menambahkan opsi untuk menghapus awalan heksadesimal “0x” ke nilai tipe
RAWdata saat menggunakan Kinesis, Kafka, atau OpenSearch sebagai target. -
Memperbaiki masalah di mana validasi gagal pada kolom karakter panjang tetap saat menggunakan Db2 LUW sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah saat validasi gagal bila hanya tipe data sumber atau tipe data target
FLOATatauDOUBLE. -
Memperbaiki masalah di mana validasi gagal pada karakter
NULLsaat menggunakan Oracle sebagai sumber. -
Memperbaiki masalah di mana validasi gagal pada kolom XML saat menggunakan Oracle sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas mogok ketika ada kolom yang dapat dibatalkan di kunci komposit menggunakan MySQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS gagal memvalidasi kedua
UNIQUEIDENTIFIERkolom dari titik akhir sumber SQL Server dan kolom UUID dari titik akhir target PostgreSQL. -
Memperbaiki masalah di mana tugas CDC tidak menggunakan definisi tabel sumber yang diperbarui setelah diubah.
-
Peningkatan AWS DMS kegagalan untuk memperlakukan kegagalan tugas yang disebabkan oleh nama pengguna atau kata sandi yang tidak valid sebagai kesalahan yang dapat dipulihkan.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas gagal karena LSNs hilang saat menggunakan RDS untuk SQL Server sebagai sumber.
AWS Catatan rilis Database Migration Service 3.4.3
Tabel berikut menunjukkan fitur baru dan memperkenalkan perangkat tambahan di AWS DMS versi 3.4.3.
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Versi Amazon DocumentDB baru | Amazon DocumentDB versi 4.0 sekarang didukung sebagai sumber. |
| Versi MariaDB baru | MariaDB versi 10.4 sekarang didukung sebagai sumber dan target. |
| Dukungan untuk AWS Secrets Manager integrasi | Anda dapat menyimpan detail koneksi basis data (kredensial pengguna) untuk titik akhir yang didukung dengan aman di AWS Secrets Manager. Anda kemudian dapat mengirimkan rahasia yang sesuai alih-alih kredentif teks biasa ke AWS DMS saat Anda membuat atau memodifikasi titik akhir. AWS DMS kemudian terhubung ke database endpoint menggunakan rahasia. Untuk informasi selengkapnya tentang membuat rahasia untuk AWS DMS titik akhir, lihatMenggunakan rahasia untuk mengakses AWS Database Migration Service titik akhir. |
| Pilihan yang lebih besar untuk instans replikasi C5 dan R5 | Anda sekarang dapat membuat pengukuran instans replikasi yang lebih besar berikut: pengukuran C5 hingga 96 vCPUs dan 192 GiB memori dan pengukuran R5 hingga 96 vCPUs dan 768 GiB memori. |
| Peningkatan performa Amazon Redshift | AWS DMS sekarang mendukung penerapan paralel saat menggunakan Amazon Redshift sebagai target untuk meningkatkan kinerja replikasi yang sedang berlangsung. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pengaturan tugas multithreaded untuk Amazon Redshift. |
Masalah yang diselesaikan di AWS DMS 3.4.3 meliputi:
-
Memperbaiki masalah dengan melakukan stempel waktu menjadi “1970-01-01 00:00:00” untuk tindakan yang ditangguhkan saat menggunakan Db2 LUW sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas gagal dengan
NVARCHARkolom sebagai kunci utama saat menggunakan SQL Server sebagai sumber dengan mode LOB Penuh. -
Memperbaiki masalah catatan yang hilang selama fase perubahan cache saat menggunakan SQL Server sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana catatan dilewati setelah AWS DMS tugas dilanjutkan saat menggunakan RDS untuk SQL Server sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah ketika komponen logging AWS DMS ASSERTION menghasilkan log besar untuk SQL Server.
-
Memperbaiki masalah di mana validasi data gagal selama fase CDC karena penguraian kolom melimpah saat menggunakan MySQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas macet karena kesalahan segmentasi selama validasi data saat menggunakan PostgreSQL sebagai target.
-
Memperbaiki masalah di mana validasi data gagal pada tipe data DOUBLE selama CDC saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber dan target.
-
Memperbaiki masalah ketika catatan yang disisipkan dengan perintah salin tidak direplikasi dengan benar saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber dan Amazon Redshift sebagai target.
-
Memperbaiki masalah kehilangan data selama fase perubahan cache saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah yang berpotensi menyebabkan kehilangan data atau duplikat catatan saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana skema dengan berbagai campuran kasus gagal melakukan migrasi dengan pglogical saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana Pesan Gagal Terakhir tidak berisi kesalahan ORA saat menggunakan Oracle sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas gagal membuat pernyataan UPDATE saat menggunakan Oracle sebagai target.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas tidak mereplikasi data saat menggunakan Oracle 12.2 sebagai sumber dengan konfigurasi ASM dan Pluggable Database.
-
Perbaikan catatan penguraian dengan mempertahankan kutipan agar patuh dengan RFC 4180 saat menggunakan S3 sebagai sumber.
-
Perbaikan penanganan
timestampColumnNamesehingga kolom dari beban penuh dapat diurutkan dengan kolom dari CDC. -
Dengan memperkenalkan pengaturan titik akhir baru
MessageMaxBytes, memperbaiki masalah di mana AWS DMS tugas gagal ketika ada elemen LOB yang lebih besar dari 1MB. -
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas macet karena kesalahan segmentasi saat menggunakan Amazon Redshift sebagai target.
-
Peningkatan pencatatan kesalahan untuk koneksi uji Amazon Redshift.
-
Memperbaiki masalah di mana AWS DMS tidak mentransfer semua dokumen dari MongoDB ke DocumentDB selama Pemuatan Penuh.
-
Memperbaiki masalah ketika AWS DMS tugas melaporkan kesalahan fatal ketika tidak ada tabel yang disertakan dalam aturan pemetaan tabel.
-
Memperbaiki masalah saat skema dan tabel yang dibuat sebelum memulai ulang tugas AWS DMS tidak melakukan replikasi pada target ketika menggunakan MySQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana wildcard escape [_] tidak dapat menghindari wildcard “_” dalam aturan pengecualian saat menggunakan MySQL sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana kolom tipe data UNSIGNED BIGINT tidak melakukan replikasi dengan benar saat menggunakan MySQL sebagai sumber.
AWS Catatan rilis Database Migration Service 3.4.2
Tabel berikut menunjukkan fitur baru dan memperkenalkan perangkat tambahan di AWS DMS versi 3.4.2.
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Dukungan untuk menghubungkan Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) Anda ke AWS Database Migration Service (DMS) secara pribadi tanpa memerlukan gateway internet, perangkat NAT, koneksi VPN, atau AWS Direct Connect koneksi. | Anda sekarang dapat terhubung ke dan mengakses AWS DMS dari Amazon VPC Anda melalui titik akhir antarmuka VPC yang Anda buat. Titik akhir antarmuka ini memungkinkan Anda untuk mengisolasi semua aktivitas jaringan instans AWS DMS replikasi Anda dalam infrastruktur jaringan Amazon. Dengan menyertakan referensi ke titik akhir antarmuka ini di semua panggilan API untuk AWS DMS menggunakan AWS CLI atau SDK, Anda memastikan bahwa semua AWS DMS aktivitas tetap tidak terlihat oleh Internet publik. Untuk informasi selengkapnya, lihat Keamanan infrastruktur di AWS Database Migration Service.catatanFitur ini tersedia menggunakan semua versi AWS DMS mesin yang didukung. |
| Partisi folder berbasis tanggal CDC menggunakan Amazon S3 sebagai target |
AWS DMS sekarang mendukung partisi folder berbasis tanggal saat mereplikasi data menggunakan S3 sebagai target. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan partisi folder berdasarkan tanggal. |
Masalah yang diselesaikan di AWS DMS 3.4.2 meliputi yang berikut:
-
Menambahkan
STATUPDATEopsi saat melakukan migrasi menggunakan Amazon Redshift sebagai target. -
Perbaikan tugas validasi dengan memperkenalkan pengaturan baru.
ValidQueryCdcDelaySecondmenunda kueri validasi pertama pada titik akhir sumber dan target untuk membantu meredam pertentangan sumber daya ketika latensi migrasi sedang tinggi. -
Memperbaiki masalah yang AWS DMS membutuhkan waktu lama untuk memulai tugas validasi.
-
Memperbaiki masalah di mana catatan kosong yang dihasilkan saat mulai atau pemfilteran stopword tugas replikasi menggunakan S3 sebagai target.
-
Memperbaiki masalah saat tugas macet setelah beban penuh selesai.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas macet saat tabel sumber mengalami kesalahan data saat menggunakan S3 sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas macet saat mulai ketika akun pengguna titik akhir sumber dinonaktifkan.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas gagal saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber dengan
REPLICA IDENTITY FULL. -
Memperbaiki masalah di mana tugas melewatkan transaksi saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber dengan plugin pglogical.
-
Memperbaiki masalah saat AWS DMS tidak menghapus file sumber terkompresi saat menggunakan Amazon Redshift sebagai target.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas validasi melaporkan informasi negatif SALAH saat menggunakan MySQL sebagai sumber dan target dengan tipe data
BIGINT UNSIGNED. -
Memperbaiki masalah di mana tugas validasi melaporkan informasi positif SALAH saat menggunakan SQL Server sebagai sumber dengan kolom kunci utama sebagai tipe CHAR.
-
Memperbaiki masalah yang AWS DMS tidak menghapus objek target saat menggunakan
start-replicationuntuk memulai tugas replikasi menggunakan S3 sebagai target. -
Memperbaiki beberapa masalah pada validasi data saat menggunakan Db2 sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas validasi macet saat menggunakan SQL Server sebagai sumber dengan kolom VARCHAR sebagai kunci utama.
-
Menambahkan support untuk tipe data STEMPEL WAKTU DENGAN ZONA WAKTU saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber
AWS Database Migration Service 3.4.1 Catatan rilis Beta
Tabel berikut menunjukkan fitur baru dan memperkenalkan perangkat tambahan di AWS DMS versi 3.4.1 Beta.
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Versi MongoDB baru |
MongoDB versi 4.0 sekarang didukung sebagai sumber. |
| Support TLS 1.2 untuk SQL Server |
AWS DMS sekarang mendukung TLS 1.2 untuk titik akhir SQL Server. |
Masalah yang diselesaikan di AWS DMS 3.4.1 Beta meliputi yang berikut:
-
Peningkatan support TDE Oracle 19c.
-
Peningkatan dukungan set karakter utf8mb4 dan tipe data identitas menggunakan Amazon Redshift sebagai target.
-
Peningkatan penanganan gagal tugas replikasi saat menggunakan MySQL karena tidak mencatat sumber dan biner.
-
Peningkatan support validasi data pada berbagai tipe data dan set karakter.
-
Peningkatan penanganan nilai nihil dengan pengaturan titik akhir baru
IncludeNullAndEmptysaat menggunakan Kinesis dan Kafka sebagai target. -
Peningkatan kesalahan dalam mencatat dan menangani saat menggunakan Kafka sebagai target.
-
Peningkatan waktu DST offset saat menggunakan SQL Server sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas replikasi mencoba membuat tabel yang ada untuk Oracle sebagai target.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas replikasi macet setelah koneksi basis data mati saat menggunakan Oracle sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas replikasi gagal mendeteksi dan menghubungkan kembali ke primer baru saat menggunakan SQL Server sebagai sumber dengan pengaturan AlwaysOn.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas replikasi tidak menambahkan
"D"untuk kolom"OP"dalam syarat-syarat tertentu untuk S3 sebagai target.
AWS Database Migration Service 3.4.0 Catatan rilis Beta
Tabel berikut menunjukkan fitur baru dan memperkenalkan perangkat tambahan dalam versi 3.4.0 AWS DMS
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Versi MySQL baru |
AWS DMS sekarang mendukung MySQL versi 8.0 sebagai sumber, kecuali ketika payload transaksi dikompresi. |
| Support TLS 1.2 untuk MySQL |
AWS DMS sekarang mendukung TLS 1.2 untuk titik akhir MySQL. |
| Versi MariaDB baru |
AWS DMS sekarang mendukung MariaDB versi 10.3.13 sebagai sumber. |
| Non-SysAdmin akses ke sumber Microsoft SQL Server yang dikelola sendiri |
AWS DMS sekarang mendukung akses oleh non- SysAdmin pengguna ke titik akhir sumber on-premise dan EC2-hosted SQL Server. catatanFitur ini sekarang ada dalam versi Beta. Jika Anda ingin mencobanya, hubungi AWS dukungan untuk informasi lebih lanjut. |
Tabel tugas CDC dan sumber Oracle dibuat menggunakan CREATE TABLE
AS |
AWS DMS sekarang mendukung beban penuh dan CDC dan CDC-only tugas yang berjalan terhadap tabel sumber Oracle yang dibuat menggunakan |
Masalah yang diselesaikan di AWS DMS 3.4.0 meliputi:
-
Memperbaiki penilaian tugas pra-migrasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengaktifkan dan bekerja dengan penilaian perdana untuk tugas.
-
Perbaikan validasi data untuk tipe data float, real, dan ganda.
-
Perbaikan Amazon Redshift sebagai target dengan penanganan kesalahan ini dengan lebih baik: “Kunci yang ditentukan tidak ada.”
-
Mendukung pengaturan tugas beban CDC multithread, termasuk
ParallelApplyThreadsParallelApplyBufferSize,, danParallelApplyQueuesPerThread, untuk OpenSearch Layanan Amazon (OpenSearch Layanan) sebagai target. -
Peningkatan OpenSearch Layanan sebagai target dengan mendukung penggunaan kunci primer komposit.
-
Memperbaiki masalah di mana koneksi uji gagal saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber dan kata sandi memiliki karakter khusus di dalamnya.
-
Memperbaiki masalah dengan menggunakan SQL Server sebagai sumber ketika beberapa kolom
VARCHARterpotong. -
Memperbaiki masalah yang AWS DMS tidak menutup transaksi terbuka saat menggunakan Amazon RDS SQL Server sebagai sumber. Hal ini dapat mengakibatkan kehilangan data jika parameter interval pemungutan suara diatur dengan benar. Untuk informasi selengkapnya tentang cara mengatur rekomendasi nilai interval pemungutan suara, lihat Menggunakan database Microsoft SQL Server sebagai sumber untuk AWS DMS.
-
Memperbaiki masalah untuk Oracle Standby sebagai sumber di mana tugas CDC akan berhenti tiba-tiba saat menggunakan Pembaca Biner.
-
Memperbaiki masalah untuk IBM DB2 untuk LUW di mana tugas gagal dengan pesan “Numerik literal 0 tidak valid karena nilai di luar jangkauan.”
-
Memperbaiki masalah untuk migrasi PostgreSQL ke PostgreSQL ketika kolom baru ditambahkan pada sumber PostgreSQL dan kolom dibuat dengan tipe data yang berbeda dari tipe data yang kolom awalnya dibuat pada sumber tersebut.
-
Memperbaiki masalah dengan sumber MySQL di mana tugas migrasi tiba-tiba berhenti saat tidak dapat mengambil binlog.
-
Memperbaiki masalah terkait target Oracle saat
BatchApplysedang digunakan. -
Memperbaiki masalah untuk MySQL dan MariaDB saat memigrasikan tipe data.
TIME -
Memperbaiki masalah untuk sumber IBM DB2 LUW di mana migrasi tabel dengan LOB gagal ketika tabel tidak memiliki kunci primer atau kunci unik.
AWS Catatan rilis Database Migration Service 3.3.4
Masalah yang diselesaikan di AWS DMS 3.3.4 meliputi yang berikut:
-
Memperbaiki masalah saat transaksi dibatalkan atau diduplikasi saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber.
-
Meningkatkan support menggunakan tanda dolar ($) dalam nama skema.
-
Memperbaiki masalah di mana instans replikasi tidak menutup transaksi terbuka saat menggunakan RDS SQL Server sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana koneksi uji gagal saat menggunakan PostgreSQL sebagai sumber dan kata sandi memiliki karakter khusus di dalamnya.
-
Peningkatan Amazon Amazon Redshift sebagai target dengan menangani kesalahan ini dengan lebih baik: “Kunci yang ditentukan tidak ada.”
-
Peningkatan support validasi data pada berbagai tipe data dan pengaturan karakter.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas replikasi mencoba membuat tabel yang ada untuk Oracle sebagai target.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas replikasi tidak menambahkan
"D"untuk kolom"OP"dalam syarat-syarat tertentu untuk Amazon S3 sebagai target.
AWS Catatan terbitan Database Migration Service 3.3.3
Tabel berikut menunjukkan fitur baru dan memperkenalkan perangkat tambahan di AWS DMS versi 3.3.3.
| Fitur baru atau perangkat tambahan | Deskripsi |
|---|---|
| Versi PostgreSQL baru |
PostgreSQL versi 12 sekarang didukung sebagai sumber dan target. |
| Dukungan untuk kunci primer komposit dengan Amazon OpenSearch Service sebagai target |
Pada AWS DMS 3.3.3, penggunaan kunci primer komposit didukung oleh target OpenSearch Layanan. |
| Support untuk tipe data Oracle yang berkelanjutan |
Tipe data Oracle yang berkelanjutan untuk sumber dan target Oracle sekarang menerima support. |
| Peningkatan jumlah AWS DMS sumber daya per akun | Batas jumlah AWS DMS sumber daya yang dapat Anda buat telah meningkat. Untuk informasi selengkapnya, lihat Kuota untuk AWS Database Migration Service. |
Masalah yang diselesaikan di AWS DMS 3.3.3 meliputi:
-
Memperbaiki masalah di mana tugas gagal menggunakan pernyataan pembaruan khusus dengan Parallel Apply di Amazon Kinesis.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas gagal pada pernyataan ALTER TABLE dengan Amazon S3 sebagai target.
-
Memperbaiki masalah di mana nilai-nilai pada kolom poligon terpotong saat menggunakan Microsoft SQL Server sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah pada konverter Unicode JA16SJITILDE dan JA16EUCTILDE saat menggunakan Oracle sebagai sumber.
-
Memperbaiki masalah di mana kolom MEDIUMTEXT dan LONGTEXT gagal melakukan migrasi dari format MySQL ke S3 nilai (CSV) yang dipisahkan dengan koma.
-
Memperbaiki masalah di mana kolom boolean diubah menjadi tipe yang salah dengan output Apache Parquet.
-
Memperbaiki masalah dengan kolom varchar yang berkelanjutan di Oracle.
-
Memperbaiki masalah di mana tugas validasi data gagal karena kombinasi stempel waktu tertentu.
-
Memperbaiki masalah dengan replikasi Sybase data definition language (DDL).
-
Memperbaiki masalah yang melibatkan sumber Klaster Aplikasi Oracle Real (RAC) berbenturan dengan Pembaca Biner Oracle.
-
Memperbaiki masalah dengan validasi untuk target Oracle dalam hal nama skema.
-
Memperbaiki masalah dengan validasi IBM Db2 versi 9.7 dan 10.
-
Memperbaiki masalah untuk tugas yang bukan pemfilteran stopword dua kali dengan mengaktifkan
StopTaskCachedChangesApplieddanStopTaskCachedChangesNotApplied.
