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エラー処理タスクの設定
次の設定を使用して、レプリケーションタスクのエラー処理の動作を設定できます。タスク設定ファイルを使用してタスク設定を設定する方法については、「タスク設定例」をご参照ください。
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DataErrorPolicy
– レコードレベルでのデータ処理に関連するエラーが発生した場合に実行するアクション AWS DMSを決定します。データ処理エラーの例には、変換エラー、変換時のエラー、および不良データが含まれます。デフォルト:LOG_ERROR
。-
IGNORE_RECORD
– タスクは続行され、該当するレコードのデータは無視されます。DataErrorEscalationCount
プロパティのエラーカウンターは増分されます。したがって、テーブルにエラー数の制限を設定している場合、このエラーはその制限に向かってカウントされます。 -
LOG_ERROR
– タスクは続行され、エラーはタスクログに書き込まれます。 -
SUSPEND_TABLE
– タスクは続行されますが、エラーレコードのあるテーブルのデータはエラー状態になり、データ レプリケーションはされません。 -
STOP_TASK
– タスクが停止し、手動での介入が必要になります。
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DataTruncationErrorPolicy
– データが切り捨てられたときに AWS DMSが実行するアクションを決定します。デフォルト:LOG_ERROR
。-
IGNORE_RECORD
– タスクは続行され、該当するレコードのデータは無視されます。DataErrorEscalationCount
プロパティのエラーカウンターは増分されます。したがって、テーブルにエラー数の制限を設定している場合、このエラーはその制限に向かってカウントされます。 -
LOG_ERROR
– タスクは続行され、エラーはタスクログに書き込まれます。 -
SUSPEND_TABLE
– タスクは続行されますが、エラーレコードのあるテーブルのデータはエラー状態になり、データ レプリケーションはされません。 -
STOP_TASK
– タスクが停止し、手動での介入が必要になります。
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DataErrorEscalationPolicy
– エラーの最大数 (DataErrorEscalationCount
パラメータで設定) に達したときにアクションが AWS DMS実行する値を決定します。デフォルト:SUSPEND_TABLE
。-
SUSPEND_TABLE
– タスクは続行されますが、エラーレコードのあるテーブルのデータはエラー状態になり、データ レプリケーションはされません。 -
STOP_TASK
– タスクが停止し、手動での介入が必要になります。
-
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DataErrorEscalationCount
– 特定のレコードで、データに許可されるエラーの最大数を設定します。この数に到達すると、エラーレコードがあるテーブルのデータは、DataErrorEscalationPolicy
で設定されているポリシーに従って処理されます。デフォルトは 0 です。 -
EventErrorPolicy
– タスク関連のイベントの送信中にエラーが発生した場合に実行するアクション AWS DMSを決定します。指定できる値は次のとおりです。-
IGNORE
– タスクは続行され、そのイベントに関連付けられたデータはすべて無視されます。 -
STOP_TASK
– タスクが停止し、手動での介入が必要になります。
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TableErrorPolicy
– 特定のテーブルのデータまたはメタデータを処理するときにエラーが発生した場合に AWS DMS実行するアクションを決定します。このエラーは一般のテーブルデータにのみ適用され、特定のレコードに関連するエラーではありません。デフォルト:SUSPEND_TABLE
。-
SUSPEND_TABLE
– タスクは続行されますが、エラーレコードのあるテーブルのデータはエラー状態になり、データ レプリケーションはされません。 -
STOP_TASK
– タスクが停止し、手動での介入が必要になります。
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TableErrorEscalationPolicy
– エラーの最大数 (TableErrorEscalationCount
パラメータを使用して設定) のときにアクション AWS DMSが実行するアクションを決定します。デフォルトで、唯一のユーザー設定はSTOP_TASK
です。この設定では、タスクが停止し手動での介入が必要になります。 -
TableErrorEscalationCount
– 特定のテーブルで、一般データまたはメタデータに許可されるエラーの最大数。この数に到達すると、このテーブルのデータは、TableErrorEscalationPolicy
で設定されたポリシーに従って処理されます。デフォルトは 0 です。 -
RecoverableErrorCount
– 環境エラーが発生したときに、タスクの再開を試みる最大回数。システムが再起動を試みる回数が指定の回数に達すると、タスクが停止し、手動での介入が必要になります。デフォルト値は -1 で、 はタスクを無期限に再起動 AWS DMS するよう に指示します。この値を -1 に設定すると、DMS再試行回数は返されるエラータイプによって次のように異なります。実行状態、復旧可能なエラー: 接続の喪失やターゲット適用の失敗などの復旧可能なエラーが発生した場合、 はタスクを 9 DMS 回再試行します。
開始状態、回復可能なエラー: はタスクを 6 DMS 回再試行します。
実行状態、 によって処理された致命的なエラーDMS: はタスクを 6 DMS 回再試行します。
実行状態、致命的なエラーは によって処理されませんDMS。 DMSはタスクを再試行しません。
タスクの再開を試行しない場合には、この値を 0 に設定します。
DMS タスクを適切に復旧
RecoverableErrorInterval
するために十分な間隔で十分な再試行が行われるように、RecoverableErrorCount
と を 値に設定することをお勧めします。致命的なエラーが発生した場合、 はほとんどのシナリオで再起動の試行をDMS停止します。 -
RecoverableErrorInterval
– タスクの再起動を試行するまでに が AWS DMS待機する秒数。デフォルトは 5 です。 -
RecoverableErrorThrottling
– 有効にすると、タスクの再起動を試みる間隔がRecoverableErrorInterval
の値に基づいて徐々に増加します。例えば、RecoverableErrorInterval
が 5 秒に設定されている場合、次の再試行は 10 秒後、次は 20 秒後、次は 20 秒後、その次は 40 秒後に行われます。デフォルト:true
。 -
RecoverableErrorThrottlingMax
- が有効になっている場合、 AWS DMSタスクの再起動を試行するまでにRecoverableErrorThrottling
が待機する最大秒数。デフォルトは 1800 です。 -
RecoverableErrorStopRetryAfterThrottlingMax
– に設定するとtrue
、 は、 ごとに、復旧試行の間隔を AWS DMS 待機する最大秒数に達すると、タスクの再起動を停止しますRecoverableErrorThrottlingMax
。 -
ApplyErrorDeletePolicy
– DELETEオペレーションと競合 AWS DMSがある場合に実行するアクションを決定します。デフォルト:IGNORE_RECORD
。利用できる値には以下のとおりです。-
IGNORE_RECORD
– タスクは続行され、該当するレコードのデータは無視されます。ApplyErrorEscalationCount
プロパティのエラーカウンターは増分されます。したがって、テーブルにエラー数の制限を設定している場合、このエラーはその制限に向かってカウントされます。 -
LOG_ERROR
– タスクは続行され、エラーはタスクログに書き込まれます。 -
SUSPEND_TABLE
– タスクは続行されますが、エラーレコードのあるテーブルのデータはエラー状態になり、データ レプリケーションはされません。 -
STOP_TASK
– タスクが停止し、手動での介入が必要になります。
-
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ApplyErrorInsertPolicy
– INSERTオペレーションと競合 AWS DMSした場合に実行するアクションを決定します。デフォルト:LOG_ERROR
。利用できる値には以下のとおりです。-
IGNORE_RECORD
– タスクは続行され、該当するレコードのデータは無視されます。ApplyErrorEscalationCount
プロパティのエラーカウンターは増分されます。したがって、テーブルにエラー数の制限を設定している場合、このエラーはその制限に向かってカウントされます。 -
LOG_ERROR
– タスクは続行され、エラーはタスクログに書き込まれます。 -
SUSPEND_TABLE
– タスクは続行されますが、エラーレコードのあるテーブルのデータはエラー状態になり、データ レプリケーションはされません。 -
STOP_TASK
– タスクが停止し、手動での介入が必要になります。 -
INSERT_RECORD
– 挿入されたソースレコードと同じプライマリ キーを含む既存のターゲットレコードがある場合、ターゲットレコードは更新されます。
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ApplyErrorUpdatePolicy
– UPDATEオペレーションと欠落しているデータの競合 AWS DMSがある場合に実行するアクションを決定します。デフォルト:LOG_ERROR
。利用できる値には以下のとおりです。-
IGNORE_RECORD
– タスクは続行され、該当するレコードのデータは無視されます。ApplyErrorEscalationCount
プロパティのエラーカウンターは増分されます。したがって、テーブルにエラー数の制限を設定している場合、このエラーはその制限に向かってカウントされます。 -
LOG_ERROR
– タスクは続行され、エラーはタスクログに書き込まれます。 -
SUSPEND_TABLE
– タスクは続行されますが、エラーレコードのあるテーブルのデータはエラー状態になり、データ レプリケーションはされません。 -
STOP_TASK
– タスクが停止し、手動での介入が必要になります。 -
UPDATE_RECORD
- ターゲットレコードがない場合、欠落しているターゲットレコードがターゲットテーブルに挿入されます。 は、タスクのLOB列サポート AWS DMS を完全に無効にします。このオプションを選択するには、Oracle がソースデータベースの場合、すべてのソーステーブルの列に対し、完全なサプリメンタルロギングが有効である必要があります。
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ApplyErrorEscalationPolicy
– エラーの最大数 (ApplyErrorEscalationCount
パラメータを使用して設定) に達したときに実行するアクション AWS DMSを決定します。デフォルトは LOG_ERROR:-
LOG_ERROR
– タスクは続行され、エラーはタスクログに書き込まれます。 -
SUSPEND_TABLE
– タスクは続行されますが、エラーレコードのあるテーブルのデータはエラー状態になり、データ レプリケーションはされません。 -
STOP_TASK
– タスクが停止し、手動での介入が必要になります。
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ApplyErrorEscalationCount
– このオプションは、変更プロセスオペレーション中に特定のテーブルで発生する可能性のあるAPPLY競合の最大数を設定します。この数に到達すると、このテーブルのデータは、ApplyErrorEscalationPolicy
パラメータで設定されたポリシーに従って処理されます。デフォルトは 0 です。 -
ApplyErrorFailOnTruncationDdl
- このオプションtrue
を に設定すると、 中に追跡対象テーブルのいずれかで切り捨てが実行されたときにタスクが失敗しますCDC。デフォルト:false
。このアプローチは、PostgreSQL バージョン 11.x 以前、またはDDLテーブル切り捨てをレプリケートしないその他のソースエンドポイントでは機能しません。
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FailOnNoTablesCaptured
– このオプションをtrue
に設定すると、タスクに対して定義されたテーブル マッピングによりタスクの開始時にテーブルが見つからなかった場合、タスクは失敗します。デフォルト:false
。 -
FailOnTransactionConsistencyBreached
– このオプションは、Oracle を のソースとして使用するタスクに適用されますCDC。デフォルトは False です。これをtrue
に設定すると、トランザクションが指定されたタイムアウトよりも長い時間開かれていて、削除できる場合、タスクは失敗します。CDC タスクが Oracle で始まると、 は、最も古いオープントランザクションが を開始する前に終了するまで期間限定で AWS DMS 待機しますCDC。タイムアウトに達するまで最も古いオープントランザクションが閉じない場合、ほとんどの場合、そのトランザクションを無視して CDC AWS DMS が開始されます。このオプションを
true
に設定すると、タスクは失敗します。 -
FullLoadIgnoreConflicts
- キャッシュされたイベントを適用するときにtrue
「影響を受ける行がゼロ AWS DMS 」を無視し、「重複」エラーを に設定するには、このオプションを に設定します。に設定するとfalse
、 AWS DMS はエラーを無視せずにすべてのエラーを報告します。デフォルト:true
。
Redshift がターゲットの場合、テーブルロードエラーは、STL_LOAD_ERRORS
として報告されることに注意します。詳細については、「Amazon Redshift データベースデベロッパーガイド」のSTLLOAD「__ERRORS」を参照してください。