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# での同種データ移行による PostgreSQL データベースからのデータの移行 AWS DMS
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[同種データ移行](data-migrations.md) を使用して、セルフマネージド型 PostgreSQL データベースを RDS for PostgreSQL または Aurora PostgreSQL に移行できます。 AWS DMS は、データ移行用のためのサーバーレス環境を作成します。 AWS DMS はさまざまなネイティブ PostgreSQL データベースツールを使用して、さまざまなタイプのデータ移行に対応します。

**フルロード**タイプの同種データ移行の場合、 は pg\$1dump AWS DMS を使用してソースデータベースからデータを読み取り、サーバーレス環境にアタッチされたディスクに保存します。がすべてのソースデータ AWS DMS を読み取ると、ターゲットデータベースの pg\$1restore を使用してデータを復元します。

**Full Load and Change Data Capture (CDC)** タイプの同種データ移行の場合、 AWS DMS を使用してソースデータベースからテーブルデータなしでスキーマオブジェクト`pg_dump`を読み取り、サーバーレス環境にアタッチされたディスクに保存します。次に、ターゲットデータベースの `pg_restore` を使用してスキーマオブジェクトを復元します。が`pg_restore`プロセス AWS DMS を完了すると、論理レプリケーション用のパブリッシャーモデルとサブスクライバーモデルに自動的に切り替わり、ソースデータベースからターゲットデータベースに初期テーブルデータを直接`Initial Data Synchronization`コピーし、継続的なレプリケーションを開始します。このモデルでは、単一または複数のサブスクライバーがパブリッシャノード上の単独または複数のパブリケーションにサブスクライブします。

**変更データキャプチャ (CDC) **タイプの同種データ移行の場合、レプリケーションを開始するにはネイティブ開始ポイント AWS DMS が必要です。ネイティブの開始点を指定すると、 はその時点からの変更を AWS DMS キャプチャします。または、データ移行設定で **[すぐに]** を選択すると、実際のデータ移行の開始時にレプリケーションの開始点を自動的にキャプチャできます。

**注記**  
CDC のみの移行を正常に実行するには、ソースデータベースのすべてのスキーマとオブジェクトがターゲットデータベースに既に存在している必要があります。ただし、ターゲットにはソースには存在しないオブジェクトが含まれている場合があります。

次のコード例を使用すると、PostgreSQL データベースのネイティブ開始点を取得できます。

```
select confirmed_flush_lsn from pg_replication_slots where slot_name=‘migrate_to_target';
```

このクエリは、PostgreSQL データベースの `pg_replication_slots` ビューを使用してログシーケンス番号 (LSN) の値を取得します。

 AWS DMS が PostgreSQL 同種データ移行のステータスを停止****、**失敗**、**または削除**に設定した後、パブリッシャーとレプリケーションは削除されません。移行を再開しない場合は、次のコマンドを使用してレプリケーションスロットとパブリッシャーを削除します。

```
SELECT pg_drop_replication_slot('migration_subscriber_{ARN}');
            DROP PUBLICATION publication_{ARN};
```

次の図は、 で同種データ移行を使用して PostgreSQL データベースを RDS for PostgreSQL または Aurora PostgreSQL AWS DMS に移行するプロセスを示しています。

![\[DMS 同種データ移行を使用した PostgreSQL データ移行のアーキテクチャ図\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/dms/latest/userguide/images/data-migrations-postgresql.png)


## 同種データ移行のソースとしての PostgreSQL データベースの使用のベストプラクティス
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+ FLCDC タスクのサブスクライバー側の初期データ同期を高速化するには、`max_logical_replication_workers` と `max_sync_workers_per_subscription` を調整する必要があります。これらの値を増加させると、テーブルの同期速度が向上します。
  + **max\$1logical\$1replication\$1workers** – 論理レプリケーションワーカーの最大数を指定します。これには、サブスクライバー側の適用ワーカーとテーブル同期ワーカーの両方が含まれます。
  + **max\$1sync\$1workers\$1per\$1subscription** – `max_sync_workers_per_subscription` を増加させると、テーブルあたりのワーカー数ではなく、並列に同期されているテーブルの数にのみ影響があります。
**注記**  
`max_logical_replication_workers` は `max_worker_processes` を超えず、`max_sync_workers_per_subscription` は `max_logical_replication_workers` 以下である必要があります。
+ 大きなテーブルを移行する場合、選択ルールを使用して別々のタスクに分割することを検討してください。例えば、大きなテーブルを個別のタスクに分割し、小さなテーブルを別の単一のタスクに分割できます。
+ サブスクライバー側のディスクと CPU の使用率をモニタリングして、最適なパフォーマンスを維持します。