本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

使用 Amazon Neptune 作為 AWS Database Migration Service 目標

Amazon Neptune 是快速、可靠、全受管的圖形資料庫服務，可讓您輕鬆建置和執行搭配高度連線資料集使用的應用程式。Neptune 的核心是專門打造的高效能圖形資料庫引擎。此引擎的專屬設計可儲存數十億筆關係，且查詢圖形時只會有數毫秒的延遲。Neptune 支援熱門圖形查詢語言 Apache TinkerPop Gremlin 和 W3C 的 SPARQL。如需有關 Amazon Neptune 的詳細資訊，請參閱《Amazon Neptune 使用者指南》中的「什麼是 Amazon Neptune？ 」。

如果沒有 Neptune 這種圖形資料庫，您可能會在關聯式資料庫中模擬高度連線的資料。因為資料具有潛在的動態連線，所以使用這類資料來源的應用程式必須在 SQL 中模擬連線的資料查詢。此方法要求您編寫一個額外的圖層並將圖表查詢轉換為 SQL。此外，關聯式資料庫具有結構描述的剛性。結構描述中的任何變更以模擬變更連線，都需要停機時間和查詢轉換的額外維護，以支援新的結構描述。查詢性能也是在設計應用程式時要考慮的另一大限制。

圖形資料庫可以大幅簡化此情況。不含結構描述，豐富的圖形查詢層 (Gremlin 或 SPARQL) 和針對圖形查詢最佳化的索引提高了靈活性和性能。Amazon Neptune 圖形資料庫也具有企業功能，例如，靜態加密、安全授權層、預設備份、異地同步備份支援、僅供讀取複本支援等。

透過使用 AWS DMS，您可以將模擬高度連線圖表的關聯式資料，從任何支援的 SQL 資料庫的 DMS 來源端點遷移至 Neptune 目標端點。

如需詳細資訊，請參閱下列內容。

以 Amazon Neptune 為目標的遷移概觀

在開始遷移至 Neptune 目標之前，請在您的 AWS 帳戶中建立下列資源：

擁有這些資源後，設定和啟動 Neptune 目標遷移與使用主控台或 DMS API 的任何完全載入遷移類似。不過，遷移至 Neptune 目標需要一些獨特的步驟。

指定 Amazon Neptune 做為目標的端點設定

若要建立或修改目標端點，您可以使用主控台或 CreateEndpoint 或 ModifyEndpoint API 作業。

對於 AWS DMS 主控台中的 Neptune 目標，請在建立端點或修改端點主控台頁面上指定端點特定的設定。對於 CreateEndpoint 和 ModifyEndpoint，指定 NeptuneSettings 選項的請求參數。下列範例將示範如何使用 CLI 來做到這一點。

dms create-endpoint --endpoint-identifier my-neptune-target-endpoint
--endpoint-type target --engine-name neptune 
--server-name my-neptune-db.cluster-cspckvklbvgf.us-east-1.neptune.amazonaws.com 
--port 8192
--neptune-settings 
     '{"ServiceAccessRoleArn":"arn:aws:iam::123456789012:role/myNeptuneRole",
       "S3BucketName":"my-bucket",
       "S3BucketFolder":"my-bucket-folder",
       "ErrorRetryDuration":57,
       "MaxFileSize":100, 
       "MaxRetryCount": 10, 
       "IAMAuthEnabled":false}‘

在這裡，CLI --server-name 選項會指定 Neptune 叢集寫入器端點的服務器名稱。或者，您可以指定 Neptune 寫入器執行個體端點的伺服器名稱。

--neptune-settings 選項請求參數如下：

建立 IAM 服務角色以存取做為目標的 Amazon Neptune

若要將 Neptune 作為目標存取，請使用 IAM 建立服務角色。根據您的 Neptune 端點組態，將下列部分或全部 IAM 政策和信任文件附加至此角色。建立 Neptune 端點時，您會提供此服務角色的 ARN。這樣做會啟用 AWS DMS 和 Amazon Neptune 並假設同時存取 Neptune 及其關聯 Amazon S3 儲存貯體的權限。

如果您在 Neptune 端點組態將 NeptuneSettings 中的 IAMAuthEnabled 參數設定為 true，請將如下所示的 IAM 政策附加到您的服務角色。如果您設定 IAMAuthEnabled 為 false，則可以忽略此政策。

// Policy to access Neptune

    {
        "Version": "2012-10-17",
        "Statement": [
            {
                "Sid": "VisualEditor0",
                "Effect": "Allow",
                "Action": "neptune-db:*",
                "Resource": "arn:aws:neptune-db:us-east-1:123456789012:cluster-CLG7H7FHK54AZGHEH6MNS55JKM/*"
            }
        ]
    }

上述 IAM 政策允許完整存取由 Resource 指定的 Neptune 目標叢集。

將如下所示的 IAM 政策附加到您的服務角色。此政策可以讓 DMS 暫時將遷移的圖形資料儲存在您為大量載入至 Neptune 目標資料庫而建立的 S3 儲存貯體中。

//Policy to access S3 bucket

{
	"Version": "2012-10-17",
	"Statement": [{
			"Sid": "ListObjectsInBucket0",
			"Effect": "Allow",
			"Action": "s3:ListBucket",
			"Resource": [
				"arn:aws:s3:::my-bucket"
			]
		},
		{
			"Sid": "AllObjectActions",
			"Effect": "Allow",
			"Action": ["s3:GetObject",
				"s3:PutObject",
				"s3:DeleteObject"
			],

			"Resource": [
				"arn:aws:s3:::my-bucket/"
			]
		},
		{
			"Sid": "ListObjectsInBucket1",
			"Effect": "Allow",
			"Action": "s3:ListBucket",
			"Resource": [
				"arn:aws:s3:::my-bucket",
				"arn:aws:s3:::my-bucket/"
			]
		}
	]
}

上述 IAM 政策允許您的帳戶查詢為 Neptune 目標建立的 S3 儲存貯體 (arn:aws:s3:::my-bucket) 內容。也允許您的帳戶完全操作所有儲存貯體檔案和文件夾（arn:aws:s3:::my-bucket/）的內容。

編輯信任關係，並將下列 IAM 角色附加至您的服務角色，以允許 AWS DMS 和 Amazon Neptune 資料庫服務均採用該角色。

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "",
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": "dms.amazonaws.com"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole"
    },
    {
      "Sid": "neptune",
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": "rds.amazonaws.com"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole"
    }
  ]
}

如需為 Neptune 目標端點指定此服務角色的相關資訊，請參閱 指定 Amazon Neptune 做為目標的端點設定。

使用 Gremlin 和 R2RML 以 Amazon Neptune 做為目標指定圖形映射規則

您建立的圖形映射規則會指定如何將從 SQL 關聯式資料庫來源擷取的資料載入至 Neptune 資料庫叢集目標。這些映射規則的格式取決於，此規則是否使用 Apache TinkerPop Gremlin 載入屬性圖形或使用 R2RML 載入資源描述框架 (RDF) 資料。接下來，您可以尋找這些格式的相關資訊，以及在何處進一步了解。

當您使用主控台或 DMS API 建立遷移任務時，可以指定這些映射規則。

使用主控台，使用建立資料庫遷移任務頁面上的圖形對應規則來指定這些對應規則。在 Graph mapping rules (圖形映射規則) 中，您可以使用提供的編輯器直接輸入和編輯映射規則。或者，您可以瀏覽以適當的圖形映射格式包含映射規則的檔案。

使用 API，並使用 CreateReplicationTask API 呼叫的 TaskData 要求參數指定此選項。將檔案路徑設定為 TaskData 並以適當的圖形映射格式包含映射規則。

使用 Gremlin 產生屬性圖形資料的圖形映射規則

使用 Gremlin 產生屬性圖形資料，為即將根據來源資料產生的每個圖形實體提供映射規則指定一個 JSON 物件。此 JSON 的格式是專門針對大量載入 Amazon Neptune 所定義。下列範本顯示此物件中每個規則的外觀。

{
    "rules": [
        {
            "rule_id": "(an identifier for this rule)",
            "rule_name": "(a name for this rule)",
            "table_name": "(the name of the table or view being loaded)",
            "vertex_definitions": [
                {
                    "vertex_id_template": "{col1}",
                    "vertex_label": "(the vertex to create)",
                    "vertex_definition_id": "(an identifier for this vertex)",
                    "vertex_properties": [
                        {
                            "property_name": "(name of the property)",
                            "property_value_template": "{col2} or text",
                            "property_value_type": "(data type of the property)"
                        }
                    ]
                }
            ]
        },
        {
            "rule_id": "(an identifier for this rule)",
            "rule_name": "(a name for this rule)",
            "table_name": "(the name of the table or view being loaded)",
            "edge_definitions": [
                {
                    "from_vertex": {
                        "vertex_id_template": "{col1}",
                        "vertex_definition_id": "(an identifier for the vertex referenced above)"
                    },
                    "to_vertex": {
                        "vertex_id_template": "{col3}",
                        "vertex_definition_id": "(an identifier for the vertex referenced above)"
                    },
                    "edge_id_template": {
                        "label": "(the edge label to add)",
                        "template": "{col1}_{col3}"
                    },
                    "edge_properties":[
                        {
                            "property_name": "(the property to add)",
                            "property_value_template": "{col4} or text",
                            "property_value_type": "(data type like String, int, double)"
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}
 

頂點標籤的存在意味著正在此處建立頂點。它的缺席意味著頂點是由不同的來源建立，並且這個定義只是新增頂點屬性。根據需要指定任意數目的頂點和邊緣定義，以指定整個關聯式資料庫來源的映射。

employee 資料表的範例規則如下。

{
    "rules": [
        {
            "rule_id": "1",
            "rule_name": "vertex_mapping_rule_from_nodes",
            "table_name": "nodes",
            "vertex_definitions": [
                {
                    "vertex_id_template": "{emp_id}",
                    "vertex_label": "employee",
                    "vertex_definition_id": "1",
                    "vertex_properties": [
                        {
                            "property_name": "name",
                            "property_value_template": "{emp_name}",
                            "property_value_type": "String"
                        }
                    ]
                }
            ]
        },
        {
            "rule_id": "2",
            "rule_name": "edge_mapping_rule_from_emp",
            "table_name": "nodes",
            "edge_definitions": [
                {
                    "from_vertex": {
                        "vertex_id_template": "{emp_id}",
                        "vertex_definition_id": "1"
                    },
                    "to_vertex": {
                        "vertex_id_template": "{mgr_id}",
                        "vertex_definition_id": "1"
                    },
                    "edge_id_template": {
                        "label": "reportsTo",
                        "template": "{emp_id}_{mgr_id}"
                    },
                    "edge_properties":[
                        {
                            "property_name": "team",
                            "property_value_template": "{team}",
                            "property_value_type": "String"
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}
 

在這裡，頂點和邊緣定義映射從員工 ID (EmpID) 的 employee 節點和經理 ID (managerId) 的 employee 節點映射報告關係。

如需有關使用 Gemlin JSON 建立圖形映射規則的詳細資訊，請參閱《Amazon Neptune 使用者指南》中的「Gemlin 載入資料格式」。

用於產生 RDF/SPARQL 資料的圖形映射規則

如果您要載入使用 SPARQL 查詢的 RDF 資料，請在 R2RML 編寫圖形映射規則。R2RML 是用於關係資料映射到 RDF 標準的 W3C 語言。在 R2RML 檔案中，三倍映射 (例如，以下 <#TriplesMap1>) 指定用於將邏輯資料表中的每一行轉換為零或多個 RDF 三倍的規則。主題映射 (例如，以下任何rr:subjectMap) 指定用於產生由三倍映射產生的 RDF 三倍物件的規則。述詞物件映射 (例如，以下任何 rr:predicateObjectMap) 是為邏輯資料表的每個邏輯資料表行建立一個或多個述詞物件組。

nodes 資料表的簡單範例如下。

@prefix rr: <http://www.w3.org/ns/r2rml#>.
@prefix ex: <http://example.com/ns#>.

<#TriplesMap1>
    rr:logicalTable [ rr:tableName "nodes" ];
    rr:subjectMap [
        rr:template "http://data.example.com/employee/{id}";
        rr:class ex:Employee;
    ];
    rr:predicateObjectMap [
        rr:predicate ex:name;
        rr:objectMap [ rr:column "label" ];
    ]

在前面的例子中，映射定義了從員工資料表映射的圖形節點。

Student 資料表的另一個簡單示例如下。

@prefix rr: <http://www.w3.org/ns/r2rml#>.
@prefix ex: <http://example.com/#>.
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>.
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>.

<#TriplesMap2>
    rr:logicalTable [ rr:tableName "Student" ];
    rr:subjectMap   [ rr:template "http://example.com/{ID}{Name}";
                      rr:class foaf:Person ];
    rr:predicateObjectMap [
        rr:predicate ex:id ;
        rr:objectMap  [ rr:column "ID";
                        rr:datatype xsd:integer ]
    ];
    rr:predicateObjectMap [
        rr:predicate foaf:name ;
        rr:objectMap  [ rr:column "Name" ]
    ].

在前面的例子中，映射定義圖形節點映射 Student 資料表中的人與人之間的朋友關係。

如需有關使用 SPARQL R2RML 建立圖形映射規則的詳細資訊，請參閱 W3C 規格 R2RML：RDB 至 RDF 映射語言。

Amazon Neptune 做為目標遷移的 Gremlin 和 R2RML 資料類型

AWS DMS 會以兩種方式之一執行從 SQL 來源端點到 Neptune 目標的資料類型映射。您使用哪種方式取決於您用來載入 Neptune 資料庫的圖形映射格式：

如需這兩種圖形映射格式的詳細資訊，請參閱 使用 Gremlin 和 R2RML 以 Amazon Neptune 做為目標指定圖形映射規則。

接下來，您可以找到每種格式的資料類型映射的描述。

SQL 來源到 Gremlin 目標資料類型映射

以下資料表顯示從 SQL 來源到 Gremlin 格式化目標的資料類型映射。

AWS DMS 將任何未列出的 SQL 來源資料類型對應至 Gremlin String。

如需用於載入 Neptune 的 Gemlin 資料類型的詳細資訊，請參閱《Neptune 使用者指南》中的《Gemlin 資料類型》。

SQL 來源到 R2RML (RDF) 目標資料類型映射

以下資料表顯示從 SQL 來源到 R2RML 格式化目標的資料類型映射。

所有列出的 RDF 資料類型是區分大小寫的，除了 RDF 常值。AWS DMS 將任何未列出的 SQL 來源資料類型對應到 RDF 常值。

RDF 常值是多種常值語彙形式和資料類型之一。如需詳細資訊，請參閱 W3C 規格資源描述架構 (RDF)：概念和抽象語法中的「RDF 常值」。

如需有關載入 Neptune 的 RDF 資料類型，及其對應至 SQL 來源資料類型的詳細資訊，請參閱 W3C 規格 R2RML：RDB 至 RDF 對應語言的「資料類型轉換」。

使用 Amazon Neptune 做為目標的限制

使用 Neptune 做為目標時，有下列限制：