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AWS Database Migration Serviceのターゲットとしての Amazon DynamoDB データベースの使用
を使用して AWS DMS 、Amazon DynamoDB テーブルにデータを移行できます。Amazon DynamoDB はフルマネージド型の NoSQL データベースサービスで、高速で予測可能なパフォーマンスとシームレスなスケーラビリティを提供します。 は、リレーショナルデータベースまたは MongoDB をソースとして使用 AWS DMS します。
DynamoDB では、テーブル、項目、および属性が、操作するコアコンポーネントです。[table] (テーブル) とは項目の集合であり、各 [item ] (項目) は属性の集合です。DynamoDB は、テーブルの各項目を一意に識別するために、パーティションキーと呼ばれるプライマリキーを使用します。より柔軟なクエリを提供するために、キーおよびセカンダリインデックスを使用することもできます。
ソースのデータベースから、ターゲット DynamoDB テーブルにデータを移行するために、オブジェクトのマッピングを使用します。オブジェクトのマッピングを使用すると、ソースデータがターゲットのどこにあるか判定できます。
が DynamoDB ターゲットエンドポイントにテーブル AWS DMS を作成すると、ソースデータベースエンドポイントと同じ数のテーブルが作成されます。 AWS DMS また、 は複数の DynamoDB パラメータ値も設定します。テーブル作成のコストは、データの量および移行するテーブルの数によって異なります。
注記
AWS DMS コンソールの SSL Mode オプションまたは APIは、一部のデータストリーミングや Kinesis や SQLDynamoDB などのサービスには適用されません。これらはデフォルトで安全であるため、SSLモード設定が none (SSL Mode=None) と等しい AWS DMS ことを示しています。を使用するために、エンドポイントに追加の設定を指定する必要はありませんSSL。例えば、DynamoDB をターゲットエンドポイントとして使用する場合、デフォルトで保護されます。DynamoDB へのすべてのAPI呼び出しは を使用するためSSL、 AWS DMS エンドポイントに追加SSLのオプションは必要ありません。DynamoDB データベースに接続するときにデフォルトで が AWS DMS 使用する HTTPSプロトコルを使用して、SSLエンドポイントを介してデータを安全に配置し、データを取得できます。
転送速度を上げるために、 は DynamoDB ターゲットインスタンスへのマルチスレッド全ロード AWS DMS をサポートします。 は、以下を含むタスク設定でこのマルチスレッドDMSをサポートします。
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MaxFullLoadSubTasks– 並列でロードするソーステーブルの最大数を指定するには、このオプションを使用します。 は、専用のサブタスクを使用して、各テーブルを対応する DynamoDB ターゲットテーブルにDMSロードします。デフォルト値は 8 です。最大値は 49 です。 -
ParallelLoadThreads– このオプションを使用して、 AWS DMS が各テーブルを DynamoDB ターゲットテーブルにロードするために使用するスレッドの数を指定します。デフォルト値は 0 (シングルスレッド) です。最大値は 200 です。この上限を増やすよう依頼できます。注記
DMS は、ロードのためにテーブルの各セグメントを独自のスレッドに割り当てます。したがって、
ParallelLoadThreadsをソースのテーブルに指定するセグメントの最大数に設定します。 -
ParallelLoadBufferSize– DynamoDB ターゲットにデータをロードするために並列ロードスレッドが使用するバッファ内に保存するレコードの最大数を指定するには、このオプションを使用します。デフォルト値は 50 です。最大値は 1000 です。この設定はParallelLoadThreadsで使用します。ParallelLoadBufferSizeは、複数のスレッドがある場合にのみ有効です。 -
個々のテーブルのテーブルマッピング設定 -
table-settingsルールを使用して、並列ロードするソースから個々のテーブルを識別します。また、これらのルールを使用して、各テーブルの行をマルチスレッドロード用にセグメント化する方法を指定します。詳細については、「テーブルとコレクション設定のルールとオペレーション」を参照してください。
注記
が移行タスクの DynamoDB パラメータ値 AWS DMS を設定する場合、デフォルトの読み込みキャパシティーユニット (RCU) パラメータ値は 200 に設定されます。
Write Capacity Units (WCU) パラメータ値も設定されますが、その値は他のいくつかの設定によって異なります。
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WCU パラメータのデフォルト値は 200 です。
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ParallelLoadThreadsタスク設定が 1 より大きい場合 (デフォルトは 0)、 WCUパラメータはParallelLoadThreads値の 200 倍に設定されます。 使用するリソースには、標準の AWS DMS 使用料が適用されます。
リレーショナルデータベースから DynamoDB テーブルへの移行
AWS DMS は、DynamoDB スカラーデータ型へのデータの移行をサポートしています。Oracle や MySQL などのリレーショナルデータベースから DynamoDB に移行する場合、このデータの保存方法を再構築できます。
現在、 は DynamoDB スカラー型属性への単一テーブルから単一テーブルへの再構築 AWS DMS をサポートしています。リレーショナルデータベースのテーブルから DynamoDB にデータを移行する場合、テーブルからデータを取得し、DynamoDB のスカラーデータ型属性に形式を変更します。これらの属性は複数の列からデータを受け入れることができるため、列を属性に直接マッピングすることができます。
AWS DMS は、次の DynamoDB スカラーデータ型をサポートしています。
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文字列
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数値
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ブール値
注記
NULL ソースからのデータはターゲットで無視されます。
のターゲットとして DynamoDB を使用するための前提条件 AWS Database Migration Service
のターゲットとして DynamoDB データベースの使用を開始する前に AWS DMS、必ず IAMロールを作成してください。このIAMロールは AWS DMS 、移行先の DynamoDB テーブルへのアクセスを が引き受け、許可することを許可する必要があります。アクセス許可の最小セットを次のIAMポリシーに示します。
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "dms.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] }
DynamoDB に移行する際使用するロールには、次のアクセス許可が必要です。
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "dynamodb:PutItem", "dynamodb:CreateTable", "dynamodb:DescribeTable", "dynamodb:DeleteTable", "dynamodb:DeleteItem", "dynamodb:UpdateItem" ], "Resource": [ "arn:aws:dynamodb:us-west-2:account-id:table/name1", "arn:aws:dynamodb:us-west-2:account-id:table/OtherName*", "arn:aws:dynamodb:us-west-2:account-id:table/awsdms_apply_exceptions", "arn:aws:dynamodb:us-west-2:account-id:table/awsdms_full_load_exceptions" ] }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "dynamodb:ListTables" ], "Resource": "*" } ] }
のターゲットとして DynamoDB を使用する場合の制限 AWS Database Migration Service
ターゲットとして DynamoDB を使用する場合、以下の制限が適用されます：
-
DynamoDB は、数値データ型の最大精度を 38 に制限します。文字列として高い精度のすべてのデータ型を保存します。オブジェクトマッピング機能を使用して、これを明示的に指定する必要があります。
-
DynamoDB に Date データ型がないため、Date データ型を使用しているデータは、文字列に変換されます。
-
DynamoDB はプライマリ キー属性の更新を許可しません。この制限は、変更データキャプチャ (CDC) で継続的なレプリケーションを使用する場合に重要です。これは、ターゲットに不要なデータが発生する可能性があるためです。オブジェクトマッピングの方法に応じて、プライマリキーを更新するCDCオペレーションは 2 つの操作のいずれかを実行できます。これは、更新されたプライマリキーおよび不完全なデータがある新しい項目を挿入できるか、あるいは失敗するかのいずれかです。
-
AWS DMS は、複合以外のプライマリキーを持つテーブルのレプリケーションのみをサポートします。例外は、カスタムパーティションキーまたはソートキー、あるいはその両方があるターゲットテーブルにオブジェクトマッピングを指定する場合です。
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AWS DMS は、LOBデータが でない限り、データをサポートしませんCLOB。 はCLOB、データを移行するときに DynamoDB 文字列 AWS DMS に変換します。
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ターゲットとして DynamoDB を使用する場合、例外適用制御テーブル (
dmslogs.awsdms_apply_exceptions) のみがサポートされます。統制テーブルの詳細については、「制御テーブルタスク設定」をご参照ください。 AWS DMS は、ターゲットとして DynamoDB
TargetTablePrepMode=TRUNCATE_BEFORE_LOADのタスク設定をサポートしていません。AWS DMS は、ターゲットとして DynamoDB
TaskRecoveryTableEnabledのタスク設定をサポートしていません。BatchApplyは DynamoDB エンドポイントではサポートされていません。
DynamoDB にデータを移行するためのオブジェクトマッピングの使用
AWS DMS はテーブルマッピングルールを使用して、ソースからターゲット DynamoDB テーブルにデータをマッピングします。DynamoDB ターゲットにデータをマッピングするために、object-mapping と呼ばれるテーブルマッピングルールのタイプを使用します。オブジェクトマッピングにより、移行するデータの属性名とデータを定義できます。オブジェクトマッピングを使用するときは選択ルールが必要です。
DynamoDB には、パーティションのキーとオプションのソートキー以外に、プリセット構造はありません。複合以外のプライマリキーがある場合、 はそれ AWS DMS を使用します。複合プライマリキーがある場合、またはソートキーを使用する必要がある場合は、ターゲット DynamoDB テーブルでそれらのキーと他の属性を定義します。
オブジェクトマッピングルールを作成するには、rule-type を object-mapping として指定します。このルールが、使用したいオブジェクトマッピングのタイプを指定します。
ルールの構造は次のとおりです。
{ "rules": [ { "rule-type": "object-mapping", "rule-id": "<id>", "rule-name": "<name>", "rule-action": "<valid object-mapping rule action>", "object-locator": { "schema-name": "<case-sensitive schema name>", "table-name": "" }, "target-table-name": "<table_name>" } ] }
AWS DMS は現在、 rule-actionパラメータの唯一の有効な値map-record-to-documentとして map-record-to-recordと をサポートしています。これらの値は、exclude-columns属性リストの一部として除外されていないレコードに対してデフォルトで が AWS DMS 何をするかを指定します。これらの値は、どのような方法でも属性マッピングに影響しません。
-
リレーショナルデータベースから DynamoDB に移行するときに
map-record-to-recordを使用できます。DynamoDB のパーティションキーとしてリレーショナルデータベースからプライマリ キーを使用し、ソースデータベース内の各列の属性を作成します。を使用する場合map-record-to-record、exclude-columns属性リストにリストされていないソーステーブルの任意の列について、 はターゲット DynamoDB インスタンスに対応する属性 AWS DMS を作成します。これは、そのソース列が属性マッピングで使用されているかどうかにかかわらず作成されます。 -
map-record-to-documentを使用して、ターゲットの 1 つのフラット DynamoDB マップに "_doc." 属性名でソース列を配置します。を使用する場合map-record-to-document、 はデータをソースの単一のフラットな DynamoDB マップ属性 AWS DMS に配置します。この属性は "_doc." と呼ばれます。この配置は、exclude-columns属性リストに含まれていないソーステーブル内のすべての列に適用されます。
rule-action パラメータの map-record-to-record と map-record-to-document の違いを理解する 1 つの方法は、この 2 つのパラメータの動作を確認することです。この例では、次の構造とデータを含むリレーショナルデータベースのテーブルから始めると想定してください。
この情報を DynamoDB に移行するには、データを DynamoDB テーブルにマッピングするルールを作成します。パラメータにリストされている exclude-columns 列を書き留めてください。これらの列はターゲットに直接マッピングされていません。代わりに、属性マッピングを使用してデータを新しい項目にまとめます。たとえば、 FirstNameと LastName がグループ化されて DynamoDB ターゲットCustomerNameになります。 NickNameと の収益は除外されません。
{ "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "%" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type": "object-mapping", "rule-id": "2", "rule-name": "TransformToDDB", "rule-action": "map-record-to-record", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "customer" }, "target-table-name": "customer_t", "mapping-parameters": { "partition-key-name": "CustomerName", "exclude-columns": [ "FirstName", "LastName", "HomeAddress", "HomePhone", "WorkAddress", "WorkPhone" ], "attribute-mappings": [ { "target-attribute-name": "CustomerName", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "${FirstName},${LastName}" }, { "target-attribute-name": "ContactDetails", "attribute-type": "document", "attribute-sub-type": "dynamodb-map", "value": { "M": { "Home": { "M": { "Address": { "S": "${HomeAddress}" }, "Phone": { "S": "${HomePhone}" } } }, "Work": { "M": { "Address": { "S": "${WorkAddress}" }, "Phone": { "S": "${WorkPhone}" } } } } } } ] } } ] }
rule-action パラメータ を使用するとmap-record-to-record、 NickNameおよび 収益のデータは DynamoDB ターゲット内の同じ名前の項目にマッピングされます。
ただし、同じルールを使用していても、 rule-actionパラメータを に変更するとしますmap-record-to-document。この場合、 exclude-columnsパラメータにリストされていない列NickNameと収益は _doc 項目にマッピングされます。
オブジェクトマッピングでのカスタム条件式の使用
DynamoDB テーブルに書き込み中のデータを操作するための条件式と呼ばれる DynamoDB の機能を使用することができます。DynamoDB の条件式の詳細については、「条件式」をご参照ください。
条件式のメンバーは次から構成されます。
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式 (必須)
-
式の属性値 (オプション) 属性値の DynamoDB json 構造を指定します
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式の属性名 (オプション)
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条件式をいつ使用するかを選ぶオプション (オプション) デフォルトは apply-during-cdc = false および apply-during-full-load = true
ルールの構造は次のとおりです。
"target-table-name": "customer_t", "mapping-parameters": { "partition-key-name": "CustomerName", "condition-expression": { "expression":"<conditional expression>", "expression-attribute-values": [ { "name":"<attribute name>", "value":<attribute value> } ], "apply-during-cdc":<optional Boolean value>, "apply-during-full-load": <optional Boolean value> }
次のサンプルは、条件式に使用されるセクションを主に示しています。
オブジェクトマッピングで属性マッピングを使用する
属性マッピングでは、ターゲット上のデータを再編成するために、ソース列名を使用してテンプレート文字列を指定することができます。ユーザーがテンプレートで指定する場合を除き、書式設定は行われません。
次の例は、ソースデータベースの構造と、DynamoDB ターゲットの必要とされる構造を示します。最初に示すのは、ソースの構造で、この場合は Oracle データベースです。次に DynamoDB 内のデータの必要とされる構造を示します。この例では、目的のターゲット構造を作成するJSONために使用される で終了します。
Oracle データの構造は次のとおりです。
| FirstName | LastName | StoreId | HomeAddress | HomePhone | WorkAddress | WorkPhone | DateOfBirth |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| プライマリキー | 該当なし | ||||||
| Randy | Marsh | 5 | 221B Baker Street | 1234567890 | 31 Spooner Street, Quahog | 9876543210 | 02/29/1988 |
DynamoDB データの構造は次のとおりです。
| CustomerName | StoreId | ContactDetails | DateOfBirth |
|---|---|---|---|
| パーティションキー | ソートキー | 該当なし | |
|
|
|
|
以下は、DynamoDB 構造を達成するために使用されるオブジェクトマッピングと列マッピングJSONを示しています。
{ "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "%" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type": "object-mapping", "rule-id": "2", "rule-name": "TransformToDDB", "rule-action": "map-record-to-record", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "customer" }, "target-table-name": "customer_t", "mapping-parameters": { "partition-key-name": "CustomerName", "sort-key-name": "StoreId", "exclude-columns": [ "FirstName", "LastName", "HomeAddress", "HomePhone", "WorkAddress", "WorkPhone" ], "attribute-mappings": [ { "target-attribute-name": "CustomerName", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "${FirstName},${LastName}" }, { "target-attribute-name": "StoreId", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "${StoreId}" }, { "target-attribute-name": "ContactDetails", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "{\"Name\":\"${FirstName}\",\"Home\":{\"Address\":\"${HomeAddress}\",\"Phone\":\"${HomePhone}\"}, \"Work\":{\"Address\":\"${WorkAddress}\",\"Phone\":\"${WorkPhone}\"}}" } ] } } ] }
列マッピングを使用するもう 1 つの方法は、ドキュメントタイプとして DynamoDB 形式を使用することです。次のコード例では、attribute-sub-type として dynamodb map を属性マッピングに使用します。
{ "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "%" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type": "object-mapping", "rule-id": "2", "rule-name": "TransformToDDB", "rule-action": "map-record-to-record", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "customer" }, "target-table-name": "customer_t", "mapping-parameters": { "partition-key-name": "CustomerName", "sort-key-name": "StoreId", "exclude-columns": [ "FirstName", "LastName", "HomeAddress", "HomePhone", "WorkAddress", "WorkPhone" ], "attribute-mappings": [ { "target-attribute-name": "CustomerName", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "${FirstName},${LastName}" }, { "target-attribute-name": "StoreId", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "${StoreId}" }, { "target-attribute-name": "ContactDetails", "attribute-type": "document", "attribute-sub-type": "dynamodb-map", "value": { "M": { "Name": { "S": "${FirstName}" }, "Home": { "M": { "Address": { "S": "${HomeAddress}" }, "Phone": { "S": "${HomePhone}" } } }, "Work": { "M": { "Address": { "S": "${WorkAddress}" }, "Phone": { "S": "${WorkPhone}" } } } } } } ] } } ] }
の代わりにdynamodb-map、次の例に示すように、属性マッピングの attribute-sub-type dynamodb-listとして を使用できます。
{ "target-attribute-name": "ContactDetailsList", "attribute-type": "document", "attribute-sub-type": "dynamodb-list", "value": { "L": [ { "N": "${FirstName}" }, { "N": "${HomeAddress}" }, { "N": "${HomePhone}" }, { "N": "${WorkAddress}" }, { "N": "${WorkPhone}" } ] } }
例1: オブジェクトマッピングで属性マッピングを使用する
次の例では、nfl_data と sport_team という 2 つの MySQL データベーステーブルから、 NFLTeams と という 2 つの DynamoDB テーブルにデータを移行しますSportTeams。テーブルの構造と、MySQL データベーステーブルから DynamoDB テーブルにデータをマッピングするJSONために使用される を次に示します。
データベースSQLテーブル nfl_data の構造を以下に示します。
mysql> desc nfl_data; +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Position | varchar(5) | YES | | NULL | | | player_number | smallint(6) | YES | | NULL | | | Name | varchar(40) | YES | | NULL | | | status | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat1 | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat1_val | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat2 | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat2_val | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat3 | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat3_val | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat4 | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat4_val | varchar(10) | YES | | NULL | | | team | varchar(10) | YES | | NULL | | +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
データベースSQLテーブル sport_team の構造を以下に示します。
mysql> desc sport_team; +---------------------------+--------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +---------------------------+--------------+------+-----+---------+----------------+ | id | mediumint(9) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(30) | NO | | NULL | | | abbreviated_name | varchar(10) | YES | | NULL | | | home_field_id | smallint(6) | YES | MUL | NULL | | | sport_type_name | varchar(15) | NO | MUL | NULL | | | sport_league_short_name | varchar(10) | NO | | NULL | | | sport_division_short_name | varchar(10) | YES | | NULL | |
2 つのテーブルを 2 つの DynamoDB テーブルにマッピングするために使用されるテーブルマッピングルールは次のとおりです。
{ "rules":[ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "dms_sample", "table-name": "nfl_data" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type": "selection", "rule-id": "2", "rule-name": "2", "object-locator": { "schema-name": "dms_sample", "table-name": "sport_team" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type":"object-mapping", "rule-id":"3", "rule-name":"MapNFLData", "rule-action":"map-record-to-record", "object-locator":{ "schema-name":"dms_sample", "table-name":"nfl_data" }, "target-table-name":"NFLTeams", "mapping-parameters":{ "partition-key-name":"Team", "sort-key-name":"PlayerName", "exclude-columns": [ "player_number", "team", "name" ], "attribute-mappings":[ { "target-attribute-name":"Team", "attribute-type":"scalar", "attribute-sub-type":"string", "value":"${team}" }, { "target-attribute-name":"PlayerName", "attribute-type":"scalar", "attribute-sub-type":"string", "value":"${name}" }, { "target-attribute-name":"PlayerInfo", "attribute-type":"scalar", "attribute-sub-type":"string", "value":"{\"Number\": \"${player_number}\",\"Position\": \"${Position}\",\"Status\": \"${status}\",\"Stats\": {\"Stat1\": \"${stat1}:${stat1_val}\",\"Stat2\": \"${stat2}:${stat2_val}\",\"Stat3\": \"${stat3}:${ stat3_val}\",\"Stat4\": \"${stat4}:${stat4_val}\"}" } ] } }, { "rule-type":"object-mapping", "rule-id":"4", "rule-name":"MapSportTeam", "rule-action":"map-record-to-record", "object-locator":{ "schema-name":"dms_sample", "table-name":"sport_team" }, "target-table-name":"SportTeams", "mapping-parameters":{ "partition-key-name":"TeamName", "exclude-columns": [ "name", "id" ], "attribute-mappings":[ { "target-attribute-name":"TeamName", "attribute-type":"scalar", "attribute-sub-type":"string", "value":"${name}" }, { "target-attribute-name":"TeamInfo", "attribute-type":"scalar", "attribute-sub-type":"string", "value":"{\"League\": \"${sport_league_short_name}\",\"Division\": \"${sport_division_short_name}\"}" } ] } } ] }
DynamoDB NFLTeams テーブルの出力例を次に示します。
"PlayerInfo": "{\"Number\": \"6\",\"Position\": \"P\",\"Status\": \"ACT\",\"Stats\": {\"Stat1\": \"PUNTS:73\",\"Stat2\": \"AVG:46\",\"Stat3\": \"LNG:67\",\"Stat4\": \"IN 20:31\"}", "PlayerName": "Allen, Ryan", "Position": "P", "stat1": "PUNTS", "stat1_val": "73", "stat2": "AVG", "stat2_val": "46", "stat3": "LNG", "stat3_val": "67", "stat4": "IN 20", "stat4_val": "31", "status": "ACT", "Team": "NE" }
SportsTeams DynamoDB テーブルの出力例を次に示します。
{ "abbreviated_name": "IND", "home_field_id": 53, "sport_division_short_name": "AFC South", "sport_league_short_name": "NFL", "sport_type_name": "football", "TeamInfo": "{\"League\": \"NFL\",\"Division\": \"AFC South\"}", "TeamName": "Indianapolis Colts" }
DynamoDB のターゲットデータ型
の DynamoDB エンドポイントは、ほとんどの DynamoDB データ型 AWS DMS をサポートしています。次の表は、 の使用時にサポートされる Amazon AWS DMS ターゲットデータ型 AWS DMS と AWS DMS 、データ型からのデフォルトのマッピングを示しています。
AWS DMS データ型の詳細については、「」を参照してくださいAWS Database Migration Service のデータ型。
が異種データベースからデータを AWS DMS 移行する場合、ソースデータベースのデータ型をデータ型と呼ばれる中間 AWS DMS データ型にマッピングします。その後、中間データ型をターゲットデータ型にマッピングします。次の表は、各 AWS DMS データ型と、DynamoDB でマッピングされるデータ型を示しています。
| AWS DMS データ型 | DynamoDB データ型 |
|---|---|
|
文字列 |
文字列 |
|
WString |
文字列 |
|
ブール値 |
ブール値 |
|
日付 |
文字列 |
|
DateTime |
文字列 |
|
INT1 |
数値 |
|
INT2 |
数値 |
|
INT4 |
数値 |
|
INT8 |
数値 |
|
数値 |
数値 |
|
Real4 |
数値 |
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Real8 |
数値 |
|
UINT1 |
数値 |
|
UINT2 |
数値 |
|
UINT4 |
数値 |
| UINT8 | 数値 |
| CLOB | 文字列 |
