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AWS DMSvalidação de dados

Modo de foco
AWS DMSvalidação de dados - AWS Database Migration Service

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

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AWS DMS fornece suporte para validação de dados para garantir que seus dados tenham sido migrados com precisão da origem para o destino. Se ativada, a validação começa imediatamente após a execução da carga máxima de uma tabela. A validação compara as alterações incrementais de uma tarefa CDC habilitada à medida que elas ocorrem.

Durante a validação de dados, AWS DMS compara cada linha na origem com a linha correspondente no destino, verifica se as linhas contêm os mesmos dados e relata qualquer incompatibilidade. Para fazer isso, AWS DMS emite consultas apropriadas para recuperar os dados. Observe que essas consultas consomem recursos adicionais na origem e no destino, bem como em outros recursos de rede.

Para uma CDC única tarefa com a validação ativada, todos os dados preexistentes em uma tabela são validados antes de iniciar a validação de novos dados.

A validação de dados funciona com os seguintes bancos de dados de origem, sempre que os AWS DMS suporte como endpoints de origem:

  • Oracle

  • Banco de dados SQL compatível com Postgre (Postgre, SQL Aurora Postgre SQL ou Aurora Serverless para Postgre) SQL

  • Meu banco SQL de dados compatível (MySQL, MariaDB, Aurora My ou Aurora Serverless SQL for My) SQL

  • SQLServidor Microsoft

  • IBMDb2 LUW

A validação de dados funciona com os seguintes bancos de dados de destino, sempre que os AWS DMS suporte como endpoints de destino:

  • Oracle

  • Banco de dados SQL compatível com Postgre (Postgre, SQL Aurora Postgre SQL ou Aurora Serverless para Postgre) SQL

  • Meu banco SQL de dados compatível (MySQL, MariaDB, Aurora My ou Aurora Serverless SQL for My) SQL

  • SQLServidor Microsoft

  • IBMDb2 LUW

  • Amazon Redshift

  • Amazon S3. Para obter informações sobre como validar os dados de destino do Amazon S3, consulte Validação de dados de destino do Amazon S3.

Para obter mais informações sobre os endpoints com suporte, consulte Como trabalhar com endpoints do AWS DMS.

A validação de dados requer tempo adicional, além da quantidade necessária para a migração em si. O tempo extra necessário depende do volume de dados que foi migrado.

Para ter mais informações sobre essas configurações, consulte Configurações da tarefa de validação de dados.

Para obter um exemplo de configurações de ValidationSettings tarefas em um JSON arquivo, consulteExemplo de configurações de tarefas.

Estatísticas da tarefa de replicação

Quando a validação de dados está ativada, AWS DMS fornece as seguintes estatísticas no nível da tabela:

  • ValidationState—O estado de validação da tabela. O parâmetro pode ter os valores a seguir:

    • Não ativado: a validação não é ativada para a tabela na tarefa de migração.

    • Registros pendentes: alguns registros na tabela estão aguardando validação.

    • Registros incompatíveis: alguns registros na tabela não correspondem entre a origem e o destino. Uma incompatibilidade pode ocorrer por vários motivos. Para obter mais informações, consulte a tabela awsdms_control.awsdms_validation_failures_v1 no endpoint de destino.

    • Registros suspensos: não foi possível validar alguns registros na tabela.

    • Nenhuma chave primária: não foi possível validar a tabela, pois ela não tinha uma chave primária.

    • Erro de tabela: não foi possível validar a tabela, porque ela estava em estado de erro, e alguns dados não foram migrados.

    • Validadas: todas as linhas na tabela estão validadas. Se a tabela for atualizada, o status poderá não ser mais Validado.

    • Erro: não é possível validar a tabela devido a um erro inesperado.

    • Validação pendente: a tabela está aguardando validação.

    • Preparando a tabela: preparando a tabela ativada na tarefa de migração para validação.

    • Revalidação pendente: todas as linhas na tabela estão pendentes de validação após a atualização da tabela.

  • ValidationPending— O número de registros que foram migrados para o destino, mas que ainda não foram validados.

  • ValidationSuspended—O número de registros que não AWS DMS podem ser comparados. Por exemplo, se um registro na origem está sendo atualizado constantemente, não é AWS DMS possível comparar a origem e o destino.

  • ValidationFailed—O número de registros que não passaram pela fase de validação de dados.

Para obter um exemplo de configurações de ValidationSettings tarefas em um JSON arquivo, consulteExemplo de configurações de tarefas.

Você pode visualizar as informações de validação de dados usando o console AWS CLI, o ou AWS DMS API o.

  • No console, é possível optar por validar uma tarefa ao criá-la ou modificá-la. Para visualizar o relatório de validação de dados utilizando o console, escolha a página Tarefas e escolha a guia Estatísticas da tabela, na seção de detalhes.

  • Usando oCLI, defina o EnableValidation parâmetro como true ao criar ou modificar uma tarefa para iniciar a validação de dados. O exemplo a seguir cria uma tarefa e permite a validação de dados.

    create-replication-task --replication-task-settings '{"ValidationSettings":{"EnableValidation":true}}' --replication-instance-arn arn:aws:dms:us-east-1:5731014: rep:36KWVMB7Q --source-endpoint-arn arn:aws:dms:us-east-1:5731014: endpoint:CSZAEFQURFYMM --target-endpoint-arn arn:aws:dms:us-east-1:5731014: endpoint:CGPP7MF6WT4JQ --migration-type full-load-and-cdc --table-mappings '{"rules": [{"rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": {"schema-name": "data_types", "table-name": "%"}, "rule-action": "include"}]}'

    Use o describe-table-statistics comando para receber o relatório de validação de dados em JSON formato. O comando a seguir mostra o relatório de validação de dados.

    aws dms describe-table-statistics --replication-task-arn arn:aws:dms:us-east-1:5731014: rep:36KWVMB7Q

    O relatório seria semelhante ao seguinte.

    { "ReplicationTaskArn": "arn:aws:dms:us-west-2:5731014:task:VFPFTYKK2RYSI", "TableStatistics": [ { "ValidationPendingRecords": 2, "Inserts": 25, "ValidationState": "Pending records", "ValidationSuspendedRecords": 0, "LastUpdateTime": 1510181065.349, "FullLoadErrorRows": 0, "FullLoadCondtnlChkFailedRows": 0, "Ddls": 0, "TableName": "t_binary", "ValidationFailedRecords": 0, "Updates": 0, "FullLoadRows": 10, "TableState": "Table completed", "SchemaName": "d_types_s_sqlserver", "Deletes": 0 } }
  • Usando o AWS DMS API, crie uma tarefa usando a CreateReplicationTaskação e defina o EnableValidation parâmetro como verdadeiro para validar os dados migrados pela tarefa. Use a DescribeTableStatisticsação para receber o relatório de validação de dados em JSON formato.

Estatísticas de tarefas de replicação com a Amazon CloudWatch

Quando a Amazon CloudWatch está habilitada, AWS DMS fornece as seguintes estatísticas de tarefas de replicação:

  • ValidationSucceededRecordCount— Número de linhas AWS DMS validadas, por minuto.

  • ValidationAttemptedRecordCount— Número de linhas em que houve tentativa de validação, por minuto.

  • ValidationFailedOverallCount— Número de linhas em que a validação falhou.

  • ValidationSuspendedOverallCount— Número de linhas em que a validação foi suspensa.

  • ValidationPendingOverallCount— Número de linhas em que a validação ainda está pendente.

  • ValidationBulkQuerySourceLatency— AWS DMS pode fazer a validação de dados em massa, especialmente em determinados cenários durante uma carga completa ou uma replicação contínua quando há muitas alterações. Essa métrica indica a latência necessária para ler um conjunto de dados em massa no endpoint de origem.

  • ValidationBulkQueryTargetLatency— AWS DMS pode fazer a validação de dados em massa, especialmente em determinados cenários durante uma carga completa ou uma replicação contínua quando há muitas alterações. Essa métrica indica a latência necessária para ler um conjunto de dados em massa no endpoint de destino.

  • ValidationItemQuerySourceLatency— Durante a replicação contínua, a validação de dados pode identificar as mudanças em andamento e validar essas alterações. Essa métrica indica a latência de leitura das alterações a partir da origem. A validação pode executar mais consultas do que o necessário, com base no número de alterações, se houver erros durante a validação.

  • ValidationItemQueryTargetLatency— Durante a replicação contínua, a validação de dados pode identificar as alterações em andamento e validar as alterações linha por linha. Essa métrica fornece a latência de leitura das alterações a partir do destino. A validação pode executar mais consultas do que o necessário, com base no número de alterações, se houver erros durante a validação.

Para coletar informações de validação de dados das estatísticas CloudWatch ativadas, selecione Ativar CloudWatch registros ao criar ou modificar uma tarefa usando o console. Para visualizar as informações sobre a validação de dados e garantir que os dados foram migrados de forma precisa da origem para o destino, faça o seguinte.

  1. Escolha a tarefa pai na lista na página Tarefas de migração de banco de dados.

  2. Escolha a guia de CloudWatch métricas.

  3. Selecione Validação no menu suspenso.

Revalidar tabelas durante uma tarefa

Enquanto uma tarefa está em execução, você pode solicitar AWS DMS a validação de dados.

AWS Management Console

  1. Faça login no AWS Management Console e abra o AWS DMS console em https://console.aws.amazon.com/dms/v2/.

    Se você estiver conectado como usuário AWS Identity and Access Management (IAM), verifique se você tem as permissões apropriadas para acessar AWS DMS. As permissões necessárias, consulteIAMpermissões necessárias para usar AWS DMS.

  2. No painel de navegação, selecione Tasks.

  3. Escolha a tarefa em execução cuja tabela você deseja revalidar.

  4. Escolha a guia Table Statistics (Estatísticas da tabela).

  5. Escolha a tabela que deseja revalidar (é possível escolher até 10 tabelas por vez). Se a tarefa não estiver mais em execução, não será possível revalidar a(s) tabela(s).

  6. Selecione Revalidate (Revalidar).

Usando o JSON editor para modificar as regras de validação

Para adicionar uma regra de validação a uma tarefa usando o JSON editor do AWS DMS console, faça o seguinte:

  1. Selecione Tarefas de migração de banco de dados.

  2. Selecione a tarefa na lista de tarefas de migração.

  3. Se a tarefa estiver em execução, selecione Interromper no menu suspenso Ações.

  4. Depois que a tarefa for interrompida, para modificá-la, selecione Modificar no menu suspenso Ações.

  5. Na seção Mapeamentos de tabela, selecione JSONeditor e adicione sua regra de validação aos mapeamentos de tabela.

Por exemplo, é possível adicionar a regra de validação a seguir para executar um perfil de substituição na origem. Nesse caso, se a regra de validação encontrar um byte nulo, ela o validará como um espaço.

{ "rule-type": "validation", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "Test-Schema", "table-name": "Test-Table", "column-name": "Test-Column" }, "rule-action": "override-validation-function", "source-function": "REPLACE(${column-name}, chr(0), chr(32))", "target-function": "${column-name}" }

Tarefas somente de validação

É possível criar tarefas somente de validação para visualizar e validar os dados sem executar nenhuma migração ou replicação de dados. Para criar uma tarefa somente de validação, defina as configurações EnableValidation e ValidationOnly como true. Ao ativar ValidationOnly, requisitos adicionais se aplicam. Para obter mais informações, consulte Configurações da tarefa de validação de dados.

Para um tipo de migração somente com carga total, uma tarefa somente de validação é concluída muito mais rápido do que sua CDC equivalente quando muitas falhas são relatadas. Mas as alterações no endpoint de origem ou de destino são relatadas como falhas no modo de carga máxima, uma possível desvantagem.

Uma tarefa somente de CDC validação atrasa a validação com base na latência média e repete as falhas várias vezes antes de reportá-las. Se a maioria das comparações de dados resultar em falhas, uma tarefa somente de validação para o CDC modo é muito lenta, o que representa uma possível desvantagem.

Uma tarefa somente de validação deve ser configurada na mesma direção da tarefa de replicação, especialmente para. CDC Isso ocorre porque uma tarefa Somente para CDC Validação detecta quais linhas foram alteradas e precisam ser revalidadas com base no registro de alterações na origem. Se o destino for especificado como origem, ele só saberá das alterações enviadas ao destino DMS e não terá a garantia de detectar erros de replicação.

Validação somente de carga máxima

A partir da AWS DMS versão 3.4.6 e superior, uma tarefa somente de validação de carga completa compara rapidamente todas as linhas das tabelas de origem e destino em uma única passagem, relata imediatamente quaisquer falhas e, em seguida, é encerrada. A validação nunca é suspensa devido a falhas nesse modo, ela é otimizada para velocidade. Mas as alterações no endpoint de origem ou de destino são relatadas como falhas.

nota

A partir da AWS DMS versão 3.4.6 e superior, esse comportamento de validação também se aplica à tarefa de migração de carga total com a validação ativada.

CDCsomente validação

Uma tarefa somente de CDC validação valida todas as linhas existentes entre as tabelas de origem e de destino em um novo começo. Além disso, uma tarefa somente de CDC validação é executada continuamente, revalida as alterações de replicação em andamento, limita o número de falhas relatadas em cada passagem e repete as linhas incompatíveis antes de falhar nelas. Ela é otimizada para evitar falsos positivos.

A validação de uma tabela (ou de toda a tarefa) será suspensa se os limites de FailureMaxCount ou de TableFailureMaxCount forem violados. Isso também se aplica a uma tarefa de CDC migração CDC ou Full Load+ com a validação ativada. E uma CDC tarefa com validação ativada atrasa a revalidação de cada linha alterada com base na latência média de origem e destino.

Mas uma tarefa exclusiva de CDC validação não migra dados e não tem latência. Ela define ValidationQueryCdcDelaySeconds como 180 por padrão. É possível aumentar a quantidade para considerar ambientes de alta latência e ajudar a evitar falsos positivos.

Casos de uso de somente de validação

Os casos de uso para a divisão da parte de validação de dados de uma tarefa de migração ou replicação em uma tarefa somente de validação separada incluem, mas não estão limitados, ao seguinte:

  • Controle exatamente quando a validação ocorre: as consultas de validação adicionam uma carga extra aos endpoints de origem e de destino. Portanto, migrar ou replicar dados em uma primeira tarefa e validar os resultados em outra tarefa pode ser benéfico.

  • Reduza a carga na instância de replicação: a divisão da validação de dados para execução em sua própria instância pode ser vantajosa.

  • Obtenha rapidamente quantas linhas não correspondem em um determinado momento: por exemplo, imediatamente antes ou durante uma transição para a produção da janela de manutenção para um endpoint de destino, é possível criar uma tarefa de somente validação de carga máxima para obter uma resposta à sua pergunta.

  • Quando são esperadas falhas de validação em uma tarefa de migração com um CDC componente — por exemplo, ao migrar o Oracle varchar2 para o Postgre SQLjsonb, a CDC validação continua tentando novamente essas linhas com falha e limita o número de falhas relatadas a cada vez. Porém, é possível criar uma tarefa somente de validação de carga máxima e obter uma resposta mais rápida.

  • Você desenvolveu um script/utilitário de reparo de dados que lê a tabela com falha de validação: (consulte também Solução de problemas). Uma tarefa somente de validação de carga máxima relata rapidamente as falhas nas quais o script de reparo de dados deve atuar.

Para obter um exemplo de configurações de ValidationSettings tarefas em um JSON arquivo, consulteExemplo de configurações de tarefas).

Solução de problemas

Durante a validação, AWS DMS cria uma nova tabela no endpoint de destino:awsdms_control.awsdms_validation_failures_v1. Se algum registro entrar no ValidationFailedestado ValidationSuspendedou, AWS DMS grava as informações de diagnóstico emawsdms_control.awsdms_validation_failures_v1. É possível consultar essa tabela para ajudar a solucionar erros de validação.

Para obter informações sobre como alterar o esquema padrão em que a tabela é criada no destino, consulte Configurações da tarefa da tabela de controle.

Veja a seguir uma descrição da tabela awsdms_control.awsdms_validation_failures_v1:

Nome da coluna Tipo de dados Descrição

TASK_NAME

VARCHAR(128) NOT NULL

AWS DMS identificador de tarefa.

TABLE_OWNER VARCHAR(128) NOT NULL

Schema (proprietário) da tabela.

TABLE_NAME

VARCHAR(128) NOT NULL

Nome da tabela.

FAILURE_TIME DATETIME(3) NOT NULL

Hora em que a falha ocorreu.

KEY_TYPE VARCHAR(128) NOT NULL

Reservado para uso futuro (o valor é sempre 'Linha')

KEY TEXT NOT NULL

Esta é a chave primária para o tipo de registro de linha.

FAILURE_TYPE VARCHAR(128) NOT NULL

Severidade do erro de validação. Pode ser RECORD_DIFF, MISSING_SOURCE ou MISSING_TARGET.

DETAILS VARCHAR(8000) NOT NULL

JSONstring formatada de todos os valores da coluna de origem/destino que não correspondem à chave fornecida.

Veja a seguir um exemplo de consulta para um SQL destino My que mostrará todas as falhas de uma tarefa consultando a awsdms_control.awsdms_validation_failures_v1 tabela. Observe que o nome do esquema e a sintaxe da consulta variam entre as versões do mecanismo de destino. O nome da tarefa deve ser seu ID de recurso externo. O ID do recurso externo da tarefa é o último valor na tarefaARN. Por exemplo, para uma tarefa com um ARN valor de arn:aws:dms:us-west- 2:5599:task:, o ID do recurso externo da tarefa seria. VFPFKH4FJR3FTYKK2RYSI VFPFKH4FJR3FTYKK2RYSI

select * from awsdms_validation_failures_v1 where TASK_NAME = 'VFPFKH4FJR3FTYKK2RYSI' TASK_NAME VFPFKH4FJR3FTYKK2RYSI TABLE_OWNER DB2PERF TABLE_NAME PERFTEST FAILURE_TIME 2020-06-11 21:58:44 KEY_TYPE Row KEY {"key": ["3451491"]} FAILURE_TYPE RECORD_DIFF DETAILS [[{'MYREAL': '+1.10106036e-01'}, {'MYREAL': '+1.10106044e-01'}],]

É possível examinar o campo DETAILS para determinar quais colunas não correspondem. Como você tem a chave primária do registro que falhou, poderá consultar os endpoints de origem e de destino para ver qual parte do registro não corresponde.

Desempenho da validação do Redshift

O Amazon Redshift difere dos bancos de dados relacionais de várias maneiras, incluindo armazenamento em colunasMPP, compactação de dados e outros fatores. Essas diferenças conferem ao Redshift um perfil de desempenho distinto em relação aos bancos de dados relacionais.

Durante a fase de replicação de carga máxima, a validação usa consultas de intervalo e o tamanho dos dados é controlado pela configuração PartitionSize. Essas consultas baseadas em intervalos selecionam todos os registros da tabela de origem.

Na replicação contínua, as consultas alternam entre buscas de registros individuais e baseadas em intervalos. O tipo de consulta é determinado dinamicamente com base em vários fatores, como os seguintes:

  • Volume de consultas

  • Tipos de DML consultas na tabela de origem

  • Latência de tarefa

  • Número total de registros

  • Configurações de validação, como PartitionSize

Você pode ver uma carga adicional no cluster do Amazon Redshift devido a consultas de validação. Como os fatores acima variam entre os casos de uso, você deve analisar o desempenho da consulta de validação e ajustar o cluster e a tabela adequadamente. Algumas opções para mitigar problemas de desempenho incluem o seguinte:

  • Reduza as configurações ThreadCount e PartitionSize para ajudar a diminuir a workload durante a validação da carga máxima. Observe que isso retardará a validação de dados.

  • Embora o Redshift não imponha chaves primárias, AWS DMS depende das chaves primárias para identificar de forma exclusiva os registros no destino para validação de dados. Se possível, defina a chave primária para espelhar a chave de classificação de forma que as consultas de validação de carga máxima sejam executadas mais rapidamente.

Validação de dados aprimorada para AWS Database Migration Service

A validação aprimorada de dados agora está disponível na versão 3.5.4 do mecanismo de replicação para carga total e carga total com CDC tarefas de migração. Atualmente, esse aprimoramento suporta caminhos de migração do Oracle para o PostgreSQL, do SQL servidor para o PostgreSQL, do Oracle para o Oracle e do servidor para o SQL servidor. SQL

Pré-requisitos

  • Oracle: conceda a EXECUTE permissão SYS.DBMS_CRYPTO para a conta do usuário que acessa o endpoint Oracle:

    GRANT EXECUTE ON SYS.DBMS_CRYPTO TO dms_endpoint_user;
  • Instale a pgcrypto extensão no SQL banco de dados Postgre:

    nota

    Para Amazon RDS for PostgreSQLinstances, a pgcrypto extensão já está habilitada.

    Para SQL instâncias autogerenciadas do Postgre, você precisa instalar as bibliotecas do contrib módulo e criar a extensão:

    • Instale as bibliotecas contrib do módulo. Por exemplo, em uma EC2 instância da Amazon com Amazon Linux e Postgre SQL 15:

      sudo dnf install postgresql15-contrib
    • Crie a pgcrypto extensão:

      CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgcrypto;
  • Para SQL instâncias do Amazon RDS for Postgre, configure o SSL modo para o AWS DMS endpoint:

    • Por padrão, a Amazon RDS força uma SSL conexão. Ao criar um AWS DMS endpoint para uma SQL instância do Amazon RDS for Postgre, use a opção "SSLmode” = “required”.

    • Se você quiser usar a opção "SSLmode” = “none”, defina o rds.force_ssl parâmetro como 0 no Grupo de RDS parâmetros.

  • Para Postgre SQL 12 e 13, crie o BIT_XOR agregado:

    CREATE OR REPLACE AGGREGATE BIT_XOR(IN v bit) (SFUNC = bitxor, STYPE = bit);

Limitações

Esse recurso aprimorado de validação de dados tem as seguintes limitações:

  • Requisitos de endpoint de banco de dados: essa melhoria é habilitada somente para endpoints de banco de dados que atendam aos seguintes critérios:

    • Use AWS Secrets Manager para armazenar credenciais.

    • Para o Microsoft SQL Server, a autenticação Kerberos também é suportada.

  • Suporte à versão do banco de dados:

    • Postger SQL 12 e superior

    • Oracle 12.1 e superior

    • Para versões do Microsoft SQL Server anteriores a 2019, a validação NCHAR e NVARCHAR os tipos de dados não são suportados.

Limitações

  • A validação de dados requer que a tabela tenha uma chave primária ou índice exclusivo.

    • As colunas de chave primária não podem ser do tipo CLOB, BLOB ou BYTE.

    • Para colunas de chave primária do tipo VARCHAR ou CHAR, o comprimento deve ser inferior a 1024. Você deve especificar o tamanho no tipo de dados. Não é possível usar tipos de dados ilimitados como chave primária para validação de dados.

    • Uma chave do Oracle criada com a cláusula NOVALIDATE não é considerada uma chave primária ou um índice exclusivo.

    • Para uma tabela do Oracle sem uma chave primária e somente com uma chave exclusiva, as colunas com a restrição exclusiva também devem ter uma restrição NOT NULL.

  • A validação dos valores do NULL PK/UK não é suportada.

  • Se o agrupamento da coluna da chave primária na SQL instância do Postgre de destino não estiver definido como “C”, a ordem de classificação da chave primária será diferente em comparação com a ordem de classificação no Oracle. Se a ordem de classificação for diferente entre o Postgre SQL e o Oracle, a validação de dados falhará ao validar os registros.

  • A validação de dados gera consultas adicionais em relação a bancos de dados de origem e destino. Os dois bancos de dados devem ter recursos suficientes para lidar com essa carga adicional. Isso se aplica principalmente aos destinos do Redshift. Para obter mais informações, consulte Desempenho da validação do Redshift a seguir.

  • A validação de dados não é compatível ao consolidar vários bancos de dados em um banco de dados.

  • Para um endpoint Oracle de origem ou destino, AWS DMS usa DBMS _ CRYPTO para LOBs validar. Se seu endpoint Oracle usaLOBs, então você deve conceder a permissão de execução em dbms_crypto para a conta de usuário usada para acessar o endpoint Oracle. Para isso, execute a seguinte instrução:

    grant execute on sys.dbms_crypto to dms_endpoint_user;
  • Se o banco de dados de destino for modificado fora da AWS DMS validação, as discrepâncias podem não ser relatadas com precisão. Esse resultado pode ocorrer se um de seus aplicativos gravar dados na tabela de destino enquanto AWS DMS estiver realizando a validação nessa mesma tabela.

  • Se uma ou mais linhas estiverem sendo modificadas continuamente durante a validação, não será AWS DMS possível validar essas linhas.

  • Se AWS DMS detectar mais de 10.000 registros com falha ou suspensos, a validação será interrompida. Antes de continuar, solucione os problemas subjacentes com os dados.

  • AWS DMS não oferece suporte à validação de dados de visualizações.

  • AWS DMS não oferece suporte à validação de dados quando as configurações da tarefa de substituição de caracteres são usadas.

  • AWS DMS não suporta a validação do LONG tipo Oracle.

  • AWS DMS não suporta a validação do tipo Oracle Spatial durante a migração heterogênea.

  • A validação de dados ignora as colunas nas tabelas para as quais existem transformações de mascaramento de dados no mapeamento de tabelas.

  • A validação de dados ignora uma tabela inteira se houver uma regra de transformação de mascaramento de dados para sua coluna PK/UK. O estado de validação será exibido como Sem chave primária para essas tabelas.

Para obter as limitações ao utilizar a validação de destino do S3, consulte Limitações da utilização da validação de destino do S3..

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