使用 Amazon DocumentDB（與 MongoDB 兼容性）作為源 AWS DMS

如需 AWS DMS 支援作為來源之 Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) 版本的相關資訊，請參閱 的來源 AWS DMS。

使用 Amazon DocumentDB 作為來源，您可以將資料從 Amazon DocumentDB 叢集遷移到另一個 Amazon DocumentDB 叢集。您也可以將資料從 Amazon DocumentDB 叢集遷移到受支援的其他目標端點之一。 AWS DMS

如果您剛開始使用 Amazon DocumentDB，請注意以下 Amazon DocumentDB 資料庫的重要概念：

AWS DMS 使用 Amazon DocumentDB 做為來源、文件模式和表格模式時，支援兩種遷移模式。您可以在主控台中使用中繼資料模式選項或額外連線屬性在 AWS DMS 主控台中建立 Amazon DocumentDB 來源端點時指定遷移模式。nestingLevel您可以在以下找到說明，了解遷移模式的選擇會如何影響目標資料的結果格式。

設定許可以使用 Amazon DocumentDB 作為來源

使用 Amazon DocumentDB 來源進行 AWS DMS 移轉時，您可以建立具有根權限的使用者帳戶。或者，您可以建立使用者，所含許可僅限於要遷移的資料庫。

以下程式碼會建立使用者作為根帳戶。

use admin
db.createUser(
  {
    user: "root",
    pwd: "password",
    roles: [ { role: "root", db: "admin" } ]
  })
            

若是 Amazon DocumentDB 3.6，以下程式碼會在要遷移的資料庫建立擁有最基本權限的使用者。

use database_to_migrate
db.createUser( 
{ 
    user: "dms-user",
    pwd: "password",
    roles: [ { role: "read", db: "db_name" }, "read"] 
})                        
             

對於 Amazon DocumentDB 4.0 及更高版本， AWS DMS 會使用部署範圍內的變更串流。在這裡，下面的程式碼會建立具有最基本權限的使用者。

db.createUser( 
{ 
    user: "dms-user",
    pwd: "password",
    roles: [ { role: "readAnyDatabase", db: "admin" }] 
})
            

設定 Amazon DocumentDB 叢集的 CDC

若要將持續複寫或 CDC 與 Amazon DocumentDB 搭配使用， AWS DMS 需要存取 Amazon DocumentDB 叢集的變更串流。如需說明，了解叢集集合和資料庫中按時間順序排序的更新事件，請參閱《Amazon DocumentDB 開發人員指南》中的使用變更串流。

使用 MongoDB Shell 向 Amazon DocumentDB 叢集進行驗證。然後執行下列命令以啟用變更串流。

db.adminCommand({modifyChangeStreams: 1,
    database: "DB_NAME",
    collection: "", 
    enable: true});
            

此方法可為資料庫中的所有集合啟用變更串流。啟用變更串流後，您可以建立移轉現有資料的移轉任務，並同時複寫進行中的變更。 AWS DMS 即使載入大量資料後，仍會繼續擷取並套用變更。來源和目標資料庫最終將保持同步，盡可能地縮短停機時間。

使用 TLS 連接到 Amazon DocumentDB

依預設，新建立的 Amazon DocumentDB 叢集僅接受使用 Transport Layer Security (TLS) 的安全連線。啟用 TLS 時，每個 Amazon DocumentDB 連線都需要公有金鑰。

您可以從 AWS託管的 Amazon S3 儲存貯體下載檔rds-combined-ca-bundle.pem案，以擷取 Amazon 文件資料庫的公開金鑰。如需下載此檔案的相關資訊，請參閱《Amazon DocumentDB開發人員指南》中的使用 TLS 加密連線。

下載rds-combined-ca-bundle.pem檔案後，您可以將其包含的公開金鑰匯入其中 AWS DMS。下列步驟說明如何執行這項操作。

AWS CLI 下列範例會使用 AWS DMS import-certificate命令來匯入公開金鑰rds-combined-ca-bundle.pem檔案。

aws dms import-certificate \
    --certificate-identifier docdb-cert \
    --certificate-pem file://./rds-combined-ca-bundle.pem             
            

建立 Amazon DocumentDB 來源端點

您可以使用主控台或 AWS CLI建立 Amazon DocumentDB 來源端點。使用主控台執行以下程序。

使用 CLI 執行以下程序。

將 Amazon DocumentDB 集合分段並平行遷移

為了改善遷移任務的效能，Amazon DocumentDB 來源端點在資料表對應中支援兩個平行完全載入功能選項。換句話說，您可以在 JSON 設定中為平行完全載入，使用自動分段或包含資料表對應的範圍分割選項，以平行遷移集合。自動分段選項可讓您指定自動區段每個執 AWS DMS 行緒中移轉來源的準則。範圍分割選項可讓您告知 DMS AWS DMS 在每個執行緒中遷移的每個區段的特定範圍。如需這些設定的詳細資訊，請參閱資料表和集合設定規則與操作。

使用自動分段範圍平行遷移 Amazon DocumentDB 資料庫

您可以指定自動為 AWS DMS 每個執行緒分割 (區段) 資料的準則，特別是每個執行緒要移轉的文件數目，以 parallel 方式移轉文件。使用此方法時， AWS DMS 嘗試最佳化區段邊界，以獲得每個執行緒的最大效能。

您可以使用下列資料表對應中的資料表設定選項來指定分段條件：

下列範例顯示自動分段的資料表對應。

{
    "rules": [
        {
            "rule-type": "selection",
            "rule-id": "1",
            "rule-name": "1",
            "object-locator": {
                "schema-name": "admin",
                "table-name": "departments"
            },
            "rule-action": "include",
            "filters": []
        },
        {
            "rule-type": "table-settings",
            "rule-id": "2",
            "rule-name": "2",
            "object-locator": {
                "schema-name": "admin",
                "table-name": "departments"
            },
            "parallel-load": {
                "type": "partitions-auto",
                "number-of-partitions": 5,
                "collection-count-from-metadata": "true",
                "max-records-skip-per-page": 1000000,
                "batch-size": 50000
            }
        }
    ]
}

自動分段具有下列限制。每個區段的遷移會分別擷取集合計數和收集下限 _id。然後，其會使用分頁略過來計算該區段的最小邊界。因此，請確保每個集合的最小 _id 值保持不變，直到集合中的所有區段邊界都經過計算為止。如果您在區段邊界計算期間變更集合的最小 _id 值，這可能會導致資料遺失或重複的資料列錯誤。

使用特定區段範圍平行遷移 Amazon DocumentDB 資料庫

下列範例顯示具有七個項目的 Amazon DocumentDB 集合，並將 _id 作為主索引鍵。

若要將集合分割成三個區段並平行遷移，您可以如下列 JSON 範例所示，將資料表對應規則新增至遷移任務。

{ // Task table mappings:
  "rules": [
    {
      "rule-type": "selection",
      "rule-id": "1",
      "rule-name": "1",
      "object-locator": {
        "schema-name": "testdatabase",
        "table-name": "testtable"
      },
      "rule-action": "include"
    }, // "selection" :"rule-type"
    {
      "rule-type": "table-settings",
      "rule-id": "2",
      "rule-name": "2",
      "object-locator": {
        "schema-name": "testdatabase",
        "table-name": "testtable"
      },
      "parallel-load": {
        "type": "ranges",
        "columns": [
           "_id",
           "num"
        ],
        "boundaries": [
          // First segment selects documents with _id less-than-or-equal-to 5f805c97873173399a278d79
          // and num less-than-or-equal-to 2.
          [
             "5f805c97873173399a278d79",
             "2"
          ],
          // Second segment selects documents with _id > 5f805c97873173399a278d79 and
          // _id less-than-or-equal-to 5f805cc5873173399a278d7c and
          // num > 2 and num less-than-or-equal-to 5.
          [
             "5f805cc5873173399a278d7c",
             "5"
          ]                                   
          // Third segment is implied and selects documents with _id > 5f805cc5873173399a278d7c.
        ] // :"boundaries"
      } // :"parallel-load"
    } // "table-settings" :"rule-type"
  ] // :"rules"
} // :Task table mappings
           

該資料表對應定義會將來源集合分割為三個區段，並平行遷移。以下是分段邊界。

Data with _id less-than-or-equal-to "5f805c97873173399a278d79" and num less-than-or-equal-to 2 (2 records)
Data with _id less-than-or-equal-to "5f805cc5873173399a278d7c" and num less-than-or-equal-to 5 and not in (_id less-than-or-equal-to  "5f805c97873173399a278d79" and num less-than-or-equal-to 2) (3 records)
Data not in (_id less-than-or-equal-to "5f805cc5873173399a278d7c" and num less-than-or-equal-to 5) (2 records)
            

遷移任務完成後，您可以如下列範例所示，從任務日誌中確認資料表是否是平行載入。您也可以驗證用來從來源資料表卸載每個區段的 Amazon DocumentDB find 子句。

[TASK_MANAGER    ] I:  Start loading segment #1 of 3 of table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1) by subtask 1. Start load timestamp 0005B191D638FE86  (replicationtask_util.c:752)

[SOURCE_UNLOAD   ] I:  Range Segmentation filter for Segment #0 is initialized.   (mongodb_unload.c:157)

[SOURCE_UNLOAD   ] I:  Range Segmentation filter for Segment #0 is: { "_id" : { "$lte" : { "$oid" : "5f805c97873173399a278d79" } }, "num" : { "$lte" : { "$numberInt" : "2" } } }  (mongodb_unload.c:328)

[SOURCE_UNLOAD   ] I: Unload finished for segment #1 of segmented table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1). 2 rows sent.

[TASK_MANAGER    ] I: Start loading segment #1 of 3 of table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1) by subtask 1. Start load timestamp 0005B191D638FE86 (replicationtask_util.c:752)
 
[SOURCE_UNLOAD   ] I: Range Segmentation filter for Segment #0 is initialized. (mongodb_unload.c:157) 

[SOURCE_UNLOAD   ] I: Range Segmentation filter for Segment #0 is: { "_id" : { "$lte" : { "$oid" : "5f805c97873173399a278d79" } }, "num" : { "$lte" : { "$numberInt" : "2" } } } (mongodb_unload.c:328)
 
[SOURCE_UNLOAD   ] I: Unload finished for segment #1 of segmented table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1). 2 rows sent.

[TARGET_LOAD     ] I: Load finished for segment #1 of segmented table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1). 1 rows received. 0 rows skipped. Volume transfered 480.

[TASK_MANAGER    ] I: Load finished for segment #1 of table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1) by subtask 1. 2 records transferred.
            

目前， AWS DMS 支援下列 Amazon 文件資料庫資料類型做為區段索引鍵資料行：

使用 Amazon DocumentDB 作為來源時遷移多個資料庫 AWS DMS

AWS DMS 版本 3.4.5 及更高版本支援在單一任務中移轉多個資料庫，僅適用於 Amazon DocumentDB 4.0 及更高版本。若想要遷移多個資料庫，請執行以下作業：

例如，您可以在下列指定 JSON 以遷移三個 Amazon DocumentDB 資料庫。

{
    "rules": [
        {
            "rule-type": "selection",
            "rule-id": "1",
            "rule-name": "1",
            "object-locator": {
                "schema-name": "Customers",
                "table-name": "%"
            },
            "object-locator": {
                "schema-name": "Orders",
                "table-name": "%"
            },
            "object-locator": {
                "schema-name": "Inventory",
                "table-name": "%"
            },
            "rule-action": "include"
        }
    ]
}

使用 Amazon DocumentDB 做為來源時的限制 AWS DMS

以下是使用 Amazon DocumentDB 做為來源時的限制： AWS DMS

在將 Amazon DocumentDB 作為來源的情況下使用端點設定

您可以使用端點設定來設定 Amazon DocumentDB 來源資料表，類似於使用額外的連線屬性。您可以在使用 AWS DMS 主控台建立來源端點時指定設定，或使用中的create-endpoint命令以 --doc-db-settings '{"EndpointSetting": "value", ...}' JSON 語法來指定設定。AWS CLI

下列資料表顯示您可以在將 Amazon DocumentDB 作為來源搭配使用的端點設定。

Amazon DocumentDB 的來源資料類型

您可以在下表中找到在使用 AWS DMS時支援的 Amazon DocumentDB 來源資料類型。您也可以從此表中的 AWS DMS 數據類型中找到默認映射。如需資料類型的詳細資訊，請參閱 MongoDB 文件中的 BSON 類型。

如需如何檢視從目標映射的資料類型資訊，請參閱您要使用的目標端點一節。

如需有關資 AWS DMS 料類型的其他資訊，請參閱AWS Database Migration Service 的資料類型。