Uso de Amazon DocumentDB (compatible con MongoDB) como fuente deAWS DMS

AWS DMSadmite las versiones 3.6 y 4.0 de Amazon DocumentDB (con compatibilidad con MongoDB) como fuente de base de datos. Con Amazon DocumentDB como fuente, puede migrar datos de un clúster de Amazon DocumentDB a otro clúster de Amazon DocumentDB. También puede migrar datos de un clúster de Amazon DocumentDB a uno de los otros extremos de destino compatibles conAWS DMS.

Si es la primera vez que utiliza Amazon DocumentDB, tenga en cuenta los siguientes conceptos importantes para las bases de datos de Amazon DocumentDB:

• Un registro de Amazon DocumentDB es un documento, una estructura de datos compuesta por pares de campos y valores. El valor de un campo puede incluir otros documentos, matrices y matrices de documentos. Un documento es más o menos equivalente a una fila en una tabla de base de datos relacional.

• Una colección de Amazon DocumentDB es un grupo de documentos y equivale aproximadamente a una tabla de base de datos relacional.

• Una base de datos de Amazon DocumentDB es un conjunto de colecciones y equivale aproximadamente a un esquema de una base de datos relacional.

AWS DMSadmite dos modos de migración cuando se utiliza Amazon DocumentDB como fuente, modo documento y modo tabla. El modo de migración se especifica al crear el extremo de origen de Amazon DocumentDB en laAWS DMS consola, mediante la opción del modo Metadatos o el atributo de conexión adicionalnestingLevel. A continuación, encontrará una explicación de cómo la elección del modo de migración afecta al formato resultante de los datos de destino.

Modo documento

En el modo documento, el documento JSON se migra tal cual. Esto significa que los datos del documento se consolidan en uno de dos elementos. Cuando utiliza una base de datos relacional como destino, los datos son una sola columna con el nombre_doc de una tabla de destino. Cuando utiliza una base de datos no relacional como destino, los datos son un único documento JSON. El modo documento es el modo predeterminado, que recomendamos al migrar a un destino de Amazon DocumentDB.

Por ejemplo, considere los siguientes documentos de una colección de Amazon DocumentDB llamadamyCollection.

> db.myCollection.find()
{ "_id" : ObjectId("5a94815f40bd44d1b02bdfe0"), "a" : 1, "b" : 2, "c" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5a94815f40bd44d1b02bdfe1"), "a" : 4, "b" : 5, "c" : 6 }

Después de migrar los datos a una tabla de base de datos relacional utilizando el modo documento, los datos se estructuran de la siguiente forma. Los campos de datos del documento se consolidan en la _doc columna.

oid_id	_doc
5a94815f40bd44d1b02bdfe0	{ "a" : 1, "b" : 2, "c" : 3 }
5a94815f40bd44d1b02bdfe1	{ "a" : 4, "b" : 5, "c" : 6 }

Si lo desea, puede establecer el atributo de conexión adicionalextractDocIDtrue para crear una segunda columna denominada"_id" que actúe como clave principal. Si va a utilizar la captura de datos de cambios (CDC), defina este parámetro entrue Excepto cuando utilice Amazon DocumentDB como destino.

nota

Si se añade una nueva colección a la base de datos de origen, AWS DMS crea una tabla de destino para la colección y replica los documentos.

Modo de tabla

En modo tabla,AWS DMS transforma cada campo de nivel superior de un documento de Amazon DocumentDB en una columna de la tabla de destino. Si un campo está anidad, AWS DMS reúne los valores anidados en una sola columna. A continuación, AWS DMS añade un campo clave y tipos de datos al conjunto de columnas de la tabla de destino.

Para cada documento de Amazon DocumentDB,AWS DMS agrega cada clave y tipo al conjunto de columnas de la tabla de destino. Por ejemplo, con el modo de tabla, AWS DMS migra el ejemplo anterior a la siguiente tabla.

oid_id	a	b	c
5a94815f40bd44d1b02bdfe0	1	2	3
5a94815f40bd44d1b02bdfe1	4	5	6

Los valores anidados se aplanan en una columna que contiene nombres de clave separados por puntos. El nombre de la columna se realiza mediante la concatenación de los nombres de campo aplanados separados por puntos. Por ejemplo, AWS DMS migra un documento JSON con un campo de valores anidados, como {"a" : {"b" : {"c": 1}}}, a una columna denominada a.b.c.

Para crear las columnas de destino,AWS DMS escanea un número específico de documentos de Amazon DocumentDB y crea un conjunto de todos los campos y sus tipos. AWS DMSa continuación, utiliza este conjunto para crear las columnas de la tabla de destino. Si crea o modifica su punto final de origen de Amazon DocumentDB mediante la consola, puede especificar la cantidad de documentos que se van a escanear. El valor es de 1000 documentos. Si usa elAWS CLI, puede usar el atributo de conexión adicionaldocsToInvestigate.

En modo de tabla, AWS DMS gestiona documentos y colecciones de este modo:

• Cuando añada un documento a una colección existente, el documento se replica. Si hay campos que no existen en el destino, estos campos no se replican.

• Al actualizar un documento, el documento actualizado se replican. Si hay campos que no existen en el destino, estos campos no se replican.

• Se admite en toda su extensión la eliminación de documentos.

• Cuando se añade una colección nueva, no se crea una tabla nueva en el destino si se efectúa mientras se desarrolla una tarea de CDC.

• No se admite cambiar el nombre a una colección.

Configuración de permisos para usar Amazon DocumentDB como fuente

Al utilizar el código fuente de Amazon DocumentDB para unaAWS DMS migración, puede crear una cuenta de usuario con privilegios de root. O bien, puede crear un usuario con permisos únicamente para la base de datos que se va a migrar.

El código siguiente crea un usuario como cuenta raíz.

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

Para Amazon DocumentDB 3.6, el código siguiente crea un usuario con privilegios mínimos en la base de datos que se va a migrar.

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

Para Amazon DocumentDB 4.0 y versiones posteriores,AWS DMS utiliza un flujo de cambios que abarca toda la implementación. En este caso, el código siguiente crea un usuario con privilegios mínimos.

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

Configuración de CDC para un clúster de Amazon DocumentDB

Para utilizar la replicación continua o CDC con Amazon DocumentDB, esAWS DMS necesario acceder a los flujos de cambios del clúster de Amazon DocumentDB. Para obtener una descripción de la secuencia ordenada en el tiempo de los eventos de actualización en las colecciones y bases de datos de su clúster, consulte Uso de flujos de cambios en la Guía para desarrolladores de Amazon DocumentDB.

Realice la autenticación en su clúster de Amazon DocumentDB mediante el shell de MongoDB. A continuación, ejecute el siguiente para habilitar las secuencias de cambios.

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

Este enfoque habilita el flujo de cambios para todas las colecciones de la base de datos. Una vez habilitados los flujos de cambios, puede crear una tarea de migración que migre los datos existentes y, al mismo tiempo, replique los cambios en curso. AWS DMScontinúa capturando y aplicando los cambios incluso después de cargar los datos masivos. Finalmente, las bases de datos de origen y destino se sincronizan, lo que minimiza el tiempo de inactividad de la migración.

Conexión a Amazon DocumentDB mediante TLS

De forma, un clúster de Amazon DocumentDB solo acepta conexiones seguras (TLS). Cuando TLS está habilitado, todas las conexiones a Amazon DocumentDB requieren una clave pública.

Puede recuperar la clave pública de Amazon DocumentDB descargando el archivords-combined-ca-bundle.pem de un bucket de Amazon S3AWS alojado en él. Para obtener más información sobre la descarga de este archivo, consulte Cifrar conexiones mediante TLS en la Guía para desarrolladores de Amazon DocumentDB.

Después de descargar elrds-combined-ca-bundle.pem archivo, puede importar la clave pública que contieneAWS DMS. Esta operación se describe en los siguientes pasos.

Para importar la clave pública mediante laAWS DMS consola

1. Inicie sesión en la AWS Management Console y elija AWS DMS.

2. En el panel de navegación, elija Certificates.

3. Seleccione Import certificate. Aparece la página Importar un nuevo certificado de CA.

4. En la sección Configuración de certificados, lleve a cabo una de las siguientes:

   • En el caso del identificador del certificado, introduzca un nombre exclusivo para el certificado, por ejemplodocdb-cert.

   • Elige Elegir archivo, navega hasta la ubicación en la que guardaste elrds-combined-ca-bundle.pem archivo y selecciónalo.

5. Elija Add new CA certificate (Agregar un nuevo certificado de entidad de certificación).

AWS CLIEn el siguiente ejemplo, se usa elAWS DMSimport-certificate comando para importar elrds-combined-ca-bundle.pem archivo de clave pública.

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

Creación de un punto final de origen de Amazon DocumentDB

Puede crear un punto de conexión de Amazon DocumentDB utilizando la consola oAWS CLI. Utilice el procedimiento siguiente con la consola.

Para configurar un extremo de origen de Amazon DocumentDB mediante laAWS DMS consola

1. Inicie sesión en la AWS Management Console y elija AWS DMS.

2. Seleccione Endpoints en el panel de navegación y, a continuación, elija Crear punto final.

3. Para el identificador de punto de conexión, proporcione un nombre que le ayude a identificarlo fácilmente, por ejemplodocdb-source.

4. En Source Engine, elija Amazon DocumentDB (compatible con MongoDB).

5. En Nombre del servidor, introduzca el nombre del servidor en el que reside el extremo de la base de datos Amazon DocumentDB. Por ejemplo, puede introducir el nombre DNS público de su instancia de Amazon EC2, comodemocluster.cluster-cjf6q8nxfefi.us-east-2.docdb.amazonaws.com.

6. En Puerto, escriba 27017.

7. En SSL mode (Modo de SSL), elija verify-full. Si ha deshabilitado el SSL en el clúster de Amazon DocumentDB, puede omitir este paso.

8. Para el certificado de CA, elija el certificado Amazon DocumentDB,rds-combined-ca-bundle.pem. Para obtener instrucciones sobre cómo añadir este certificado, consulteConexión a Amazon DocumentDB mediante TLS.

9. En Nombre de base de datos, escriba el nombre de la base de datos que se va a migrar.

Use el siguiente con la CLI.

Para configurar un extremo de origen de Amazon DocumentDB mediante elAWS CLI

• Ejecute el siguienteAWS DMScreate-endpoint comando para configurar un punto final de origen de Amazon DocumentDB y reemplazar los marcadores de posición por sus propios valores.

  aws dms create-endpoint \
             --endpoint-identifier a_memorable_name \
             --endpoint-type source \
             --engine-name docdb \
             --username value \
             --password value \
             --server-name servername_where_database_endpoint_resides \
             --port 27017 \
             --database-name name_of_endpoint_database
              

Segmentación de las colecciones de Amazon DocumentDB y migración en parallel

Para mejorar el rendimiento de una tarea de migración, los extremos de origen de Amazon DocumentDB admiten dos opciones de la función de carga completa en parallel en el mapeo de tablas. En otras palabras, puede migrar una colección en parallel mediante las opciones de segmentación automática o de segmentación por rangos del mapeo de tablas para obtener una carga completa en parallel en la configuración de JSON. Las opciones de segmentación automática permiten especificar los criteriosAWS DMS para segmentar automáticamente la fuente para la migración en cada hilo. Las opciones de segmentación de rangos permiten indicarAWS DMS el rango específico de cada segmento para que el DMS lo migre en cada subproceso. Para obtener más información sobre estas opciones, consulteConfiguración, reglas y operaciones de tablas y colecciones.

Migración de una base de datos de Amazon DocumentDB en parallel mediante rangos de autosegmentación

Puede migrar sus documentos en parallel especificando los criterios paraAWS DMS particionar (segmentar) automáticamente los datos de cada hilo, especialmente el número de documentos que se van a migrar por hilo. Con este enfoque,AWS DMS intenta optimizar los límites de los segmentos para obtener el máximo rendimiento por subproceso.

Puede especificar los criterios de segmentación mediante las siguientes opciones de configuración de tablas en el mapeo de tablas:

Opción de configuración de tablas	Descripción
"type"	(Obligatorio)"partitions-auto" Defina como Amazon DocumentDB como fuente.
"number-of-partitions"	(Opcional) Número total de particiones (segmentos) utilizadas para la migración. El valor predeterminado es 16.
"collection-count-from-metadata"	(Opcional) Si se establece entrue,AWS DMS utiliza un recuento estimado de colecciones para determinar el número de particiones. Si se establece enfalse,AWS DMS usa el recuento de colecciones real. El valor predeterminado es true.
"max-records-skip-per-page"	(Opcional) El número de registros que se van a omitir a la vez al determinar los límites de cada partición. AWS DMSutiliza un enfoque de omisión paginado para determinar el límite mínimo de una partición. El valor es 10000. Establecer un valor relativamente grande podría provocar tiempos de espera del cursor y errores en las tareas. Establecer un valor relativamente bajo da como resultado más operaciones por página y una carga completa más lenta.
"batch-size"	(opcional) limita el número de documentos que se devuelven en un lote. Cada lote requiere un viaje de ida y vuelta al servidor. Si el tamaño del lote es cero (0), el cursor utiliza el tamaño máximo de lote definido por el servidor. El valor predeterminado es 0.

El siguiente ejemplo muestra un mapeo de tablas para la segmentación automática.

{
    "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
            }
        }
    ]
}

La segmentación automática tiene la siguiente limitación. La migración de cada segmento obtiene el recuento de colecciones y el mínimo_id de la colección por separado. A continuación, utiliza un salto paginado para calcular el límite mínimo de ese segmento. Por lo tanto, asegúrese de que el_id valor mínimo de cada colección permanezca constante hasta que se calculen todos los límites de los segmentos de la colección. Si cambias el_id valor mínimo de una colección durante el cálculo del límite de segmento, esto podría provocar la pérdida de datos o errores de duplicación de filas.

Migración de una base de datos de Amazon DocumentDB en parallel mediante rangos de segmentos específicos

El siguiente ejemplo muestra una colección de Amazon DocumentDB que tiene siete elementos y_id que es la clave principal.

Para dividir la colección en tres segmentos y migrarla en parallel, puedes añadir reglas de mapeo de tablas a la tarea de migración, como se muestra en el siguiente ejemplo de JSON.

{ // 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
           

Esa definición de mapeo de tablas divide la colección de fuentes en tres segmentos y migra en parallel. Los siguientes son los límites de segmentación.

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)
            

Una vez finalizada la tarea de migración, puede comprobar en los registros de tareas que las tablas se cargaron en parallel, como se muestra en el siguiente ejemplo. También puede comprobar lafind cláusula Amazon DocumentDB que se utiliza para descargar cada segmento de la tabla de origen.

[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.
            

Actualmente,AWS DMS admite los siguientes tipos de datos de Amazon DocumentDB como columna clave de segmento:

• Doble

• Cadena

• ObjectId

• Entero de 32 bits

• Entero de 64 bits

Migración de varias bases de datos al utilizar Amazon DocumentDB como fuente paraAWS DMS

AWS DMSlas versiones 3.4.5 y posteriores admiten la migración de varias bases de datos en una sola tarea solo para las versiones 4.0 y superiores de Amazon DocumentDB. Si desea migrar varias bases de datos, haga lo siguiente:

1. Al crear el extremo de origen de Amazon DocumentDB:

   • En el formularioAWS Management ConsoleAWS DMS, deje vacío el nombre de la base de datos en Configuración de punto de conexión en la página Crear punto de conexión.

   • EnAWS Command Line Interface (AWS CLI), asigne un valor de cadena vacío al DatabaseNameparámetro de DocumentDbSettings que especifique para la CreateEndpointacción.

2. Para cada base de datos que desee migrar desde este extremo de origen de Amazon DocumentDB, especifique el nombre de cada base de datos como el nombre de un esquema en el mapeo de tablas de la tarea mediante la entrada guiada de la consola o directamente en JSON. Para obtener más información sobre la entrada guiada, consulte la descripción de Especificar las reglas de selección y transformación de tablas desde la consola. Para obtener más información sobre el JSON, consulteReglas y acciones de selección.

Por ejemplo, puede especificar el siguiente JSON para migrar tres bases de datos de Amazon DocumentDB.

ejemplo Migrar todas las tablas de un esquema

El siguiente JSON migra todas las tablas delCustomersOrders, y lasSuppliers bases de datos de su extremo de origen al punto final de destino.

{
    "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"
        }
    ]
}

Limitaciones al utilizar Amazon DocumentDB como fuente deAWS DMS

A continuación, se describen las limitaciones que existen cuando se utiliza Amazon DocumentDB como fuente paraAWS DMS:

• Cuando la _id opción se establece como una columna independiente, la cadena del identificador no puede superar los 200 caracteres.

• Las claves de ID de objeto y de tipo de matriz se convierten en columnas que tienen los prefijos oid y array en el modo de tabla.

  Internamente, se hace referencia a estas columnas con los nombres con prefijos. Si utiliza reglas de transformación en lasAWS DMS que se hace referencia a estas columnas, asegúrese de especificar la columna con prefijo. Por ejemplo, especifique${oid__id} y no${_id}, o${array__addresses} y no${_addresses}.

• Los nombres de las colecciones y los nombres clave no pueden incluir el símbolo del dólar ($).

• El modo de tabla y el modo de documento tienen las limitaciones tratadas con anterioridad.

• La migración en parallel mediante la segmentación automática tiene las limitaciones descritas anteriormente.

• Una fuente de Amazon DocumentDB (compatible con MongoDB) no admite el uso de una marca de tiempo específica como posición inicial para la captura de datos de cambios (CDC). Una tarea de replicación continua comienza a capturar los cambios independientemente de la marca de tiempo.

• Cuando se utiliza DocumentDB (compatible con MongoDB) como fuente, el DMS puede gestionar un máximo de 250 registros por segundo.

• AWS DMSno admite documentos en los que el nivel de anidamiento sea superior a 97.

• Los filtros de origen no son compatibles con DocumentDB.

Uso de la configuración de puntos de conexión con Amazon DocumentDB como fuente

Puede utilizar la configuración de endpoint para configurar la base de datos fuente de Amazon DocumentDB de forma similar a usar atributos de conexión adicionales. La configuración se especifica al crear el extremo de origen mediante laAWS DMS consola o mediante elcreate-endpoint comando de AWS CLI, con la sintaxis--doc-db-settings '{"EndpointSetting": "value", ...}' JSON.

La siguiente, muestra la configuración de punto de conexión que puede usar con Amazon DocumentDB como fuente.

Nombre de atributo	Valores válidos	Valor predeterminado y descripción
NestingLevel	"none" "one"	"none"— Especifique"none" el uso del modo de documento. Especifique "one" para utilizar el modo de tabla.
ExtractDocID	true false	false— Utilice este atributo cuandoNestingLevel esté establecido en"none". Si la base de datos de destino es Amazon DocumentDB, defina'{"ExtractDocID": true}'.
DocsToInvestigate	Un número entero positivo mayor que 0.	1000— Utilice este atributo cuandoNestingLevel esté establecido en"one".

nota

Si el punto final de destino es Amazon DocumentDB, ejecute la migración en modo Documento y defina el atributo de conexión adicional"ExtractDocID": true. Para establecer la configuración del punto final"ExtractDocID": true, modifique el punto final de origen y marque la casilla _id como columna independiente.

Tipos de datos de origen para Amazon DocumentDB

En la siguiente, podrá encontrar los tipos de datos de origen de Amazon DocumentDB que se admiten cuando se utilizanAWS DMS. También puede encontrar el mapeo predeterminado a partir deAWS DMS los tipos de datos en esta tabla. Para obtener más información acerca de los tipos de datos, consulte los tipos de BSON en la documentación de MongoDB.

Para obtener más información sobre cómo ver el tipo de datos que se asigna en el destino, consulte la sección del punto de enlace de destino que esté utilizando.

Para obtener más información sobre los tipos de datos de AWS DMS, consulte Tipos de datos para elAWS Database Migration Service.

Tipos de datos de Amazon DocumentDB	Tipos de datos de AWS DMS
Booleano	Bool
Binario	BLOB
Fecha	Fecha
Marca temporal	Fecha
Int	INT4
Largo	INT8
Doble	REAL8
Cadena (UTF-8)	CLOB
Array (Matriz)	CLOB
OID	Cadena