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# 在 中使用同質資料遷移從 PostgreSQL 資料庫遷移資料 AWS DMS
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您可以使用 [同質資料遷移](data-migrations.md) 將自我管理的 PostgreSQL 資料庫遷移到 RDS for PostgreSQL 或 Aurora PostgreSQL。 AWS DMS 會為您的資料遷移建立無伺服器環境。對於不同類型的資料遷移， AWS DMS 將使用不同的原生 PostgreSQL 資料庫工具。

對於**完全載入**類型的同質資料遷移， AWS DMS 會使用 pg\$1dump 從您的來源資料庫讀取資料，並將其存放在連接到無伺服器環境的磁碟上。在 AWS DMS 讀取您的所有來源資料後，它會使用目標資料庫中的 pg\$1restore 來還原您的資料。

對於**完全載入和變更資料擷取 (CDC)** 類型的同質資料遷移， AWS DMS 會使用 從您的來源資料庫`pg_dump`讀取沒有資料表資料的結構描述物件，並將其存放在連接到無伺服器環境的磁碟上。然後，它會`pg_restore`在目標資料庫中使用 來還原您的結構描述物件。 AWS DMS 完成`pg_restore`程序後，它會自動切換到發佈者和訂閱者模型以進行邏輯複寫，`Initial Data Synchronization`並可選擇將初始資料表資料直接從來源資料庫複製到目標資料庫，然後啟動持續複寫。在此模型中，一或多個訂閱用戶訂閱了發布者節點上的一或多個發布項目。

對於**變更資料擷取 (CDC) **類型的同質資料遷移， AWS DMS 需要原生起點才能開始複寫。如果您提供原生起點，則 會 AWS DMS 擷取該時間點的變更。或者，若在資料遷移設定中選擇**立即**，便可在實際資料遷移開始時自動擷取複寫的起點。

**注意**  
若要讓僅限 CDC 遷移正常運作，所有來源資料庫的結構描述和物件都必須已存在於目標資料庫中。不過，目標可以包含不存在於來源上的物件。

您可以使用下列程式碼範例，取得 PostgreSQL 資料庫中的原生起始點。

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

此查詢會使用 PostgreSQL 資料庫中的 `pg_replication_slots` 檢視來擷取日誌序號 (LSN) 值。

在 AWS DMS 將 PostgreSQL 同質資料遷移的狀態設定為**已停止**、**失敗****或刪除**後，不會移除發佈者和複寫。如果您不想繼續遷移，請使用下列命令刪除複寫插槽和發布者。

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

下圖顯示使用 中的同質資料遷移 AWS DMS 將 PostgreSQL 資料庫遷移至 RDS for PostgreSQL 或 Aurora PostgreSQL 的程序。

![\[使用 DMS 同質資料遷移進行 PostgreSQL 資料遷移的架構圖。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/dms/latest/userguide/images/data-migrations-postgresql.png)


## 使用 PostgreSQL 資料庫做為同質資料遷移來源的最佳實務
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+ 若要加速 FLCDC 任務訂閱者端的初始資料同步，您必須調整 `max_logical_replication_workers`和 `max_sync_workers_per_subscription`。增加這些值可增強資料表同步速度。
  + **max\$1logical\$1replication\$1workers** – 指定邏輯複寫工作者的最大數量。這包括訂閱者端的套用工作者和資料表同步工作者。
  + **max\$1sync\$1workers\$1per\$1subscription** – 增加`max_sync_workers_per_subscription`只會影響平行同步的資料表數量，不會影響每個資料表的工作者數量。
**注意**  
`max_logical_replication_workers` 不應超過 `max_worker_processes`，且`max_sync_workers_per_subscription`應小於或等於 `max_logical_replication_workers`。
+ 若要遷移大型資料表，請考慮使用選取規則將其分割成不同的任務。例如，您可以將大型資料表劃分為個別任務，將小型資料表劃分為另一個單一任務。
+ 在訂閱者端監控磁碟和 CPU 用量，以維持最佳效能。