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Uso de una base de datos de Amazon DynamoDB como destino paraAWS Database Migration Service
Puede usarAWS DMS para migrar datos a una tabla de Amazon DynamoDB. Amazon DynamoDB es un servicio de base de datos NoSQL totalmente administrado que ofrece un rendimiento rápido y predecible, así como una perfecta escalabilidad. AWS DMSadmite el uso de una base de datos relacional o MongoDB como fuente.
En DynamoDB se trabaja principalmente con tablas, elementos y atributos. Una tabla es una colección de elementos y cada elemento es una colección de atributos. DynamoDB utiliza claves primarias, denominadas claves de partición, para identificar cada elemento de una tabla de forma unívoca. También puede utilizar claves e índices secundarios para proporcionar más flexibilidad a la hora de realizar consultas.
Puede utilizar el mapeo de objetos para migrar sus datos desde una base de datos de origen a una tabla de DynamoDB de destino. El mapeo de objetos le permite determinar dónde se encuentran los datos de origen en el destino.
CuandoAWS DMS crea tablas en un extremo de destino de DynamoDB, crea tantas tablas como en el extremo de la base de datos de origen. AWS DMStambién establece varios valores de parámetros de DynamoDB. El costo de la creación de la tabla depende de la cantidad de datos y del número de tablas que hay que migrar.
La opción Modo SSL de laAWS DMS consola o la API no se aplica a algunos servicios de transmisión de datos y NoSQL, como Kinesis y DynamoDB. Son seguros de forma predeterminada, por lo queAWS DMS muestran que la configuración del modo SSL es igual a ninguno (modo SSL = Ninguno). No necesita proporcionar ninguna configuración adicional para que su terminal utilice SSL. Por ejemplo, cuando se usa DynamoDB como punto final de destino, es seguro de forma predeterminada. Todas las llamadas a la API a DynamoDB utilizan SSL, por lo que no es necesaria una opción SSL adicional en elAWS DMS endpoint. Puede almacenar datos y recuperarlos de forma segura a través de puntos de enlace SSL mediante el protocolo HTTPS, que seAWS DMS utiliza de forma predeterminada cuando se conecta a una base de datos de DynamoDB.
Para ayudar a aumentar la velocidad de la transferencia,AWS DMS admite una carga completa de subprocesos múltiples en una instancia de destino de DynamoDB. DMS admite este multriproceso con configuración de tareas que incluyen lo siguiente:
-
MaxFullLoadSubTasks— Utilice esta opción para indicar el número máximo de tablas de origen que se van a cargar en parallel. DMS carga cada tabla en su tabla de destino de DynamoDB correspondiente mediante una subtarea dedicada. El valor predeterminado es 8. El valor máximo es 49. -
ParallelLoadThreads— Utilice esta opción para especificar el número de subprocesos que seAWS DMS utilizan para cargar cada tabla en su tabla de destino de DynamoDB. El valor predeterminado es 0 (subproceso único). El valor máximo es 200. Puede pedir que se incremente este límite máximo.nota El DMS asigna cada segmento de una tabla a su propio subproceso para la carga. Por lo tanto, establezca
ParallelLoadThreadsen el número máximo de segmentos que especifique para una tabla en el origen. -
ParallelLoadBufferSize— Utilice esta opción para especificar el número máximo de registros que se deben almacenar en el búfer que los subprocesos de carga en parallel utilizan para cargar datos en el destino de DynamoDB. El valor predeterminado es 50. El valor máximo es 1000. Utilice este parámetro conParallelLoadThreads.ParallelLoadBufferSizees válido solo cuando hay más de un subproceso. -
Configuración de mapeo de tablas para tablas individuales: utilice
table-settingsreglas para identificar tablas individuales de la fuente que desee cargar en parallel. Use también estas reglas para especificar cómo segmentar la filas de cada tabla para cargas de multiprocesos. Para obtener más información, consulte Configuración, reglas y operaciones de tablas y colecciones.
CuandoAWS DMS establece los valores de los parámetros de DynamoDB para una tarea de migración, el valor predeterminado del parámetro Unidades de capacidad de lectura (RCU) se establece en 200.
También se establece el valor del parámetro de las unidades de capacidad de escritura (WCU), pero su valor depende de otras configuraciones diferentes:
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El valor predeterminado para el parámetro WCU es 200.
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Si la configuración de la tarea
ParallelLoadThreadsse establece en un valor superior a 1 (el valor predeterminado es 0), entonces el parámetro WCU se establece en un valor 200 veces el valor deParallelLoadThreads. Las tarifasAWS DMS de uso estándar se aplican a los recursos que utilice.
Migración de una base de datos relacional a una tabla de DynamoDB
AWS DMSadmite la migración de datos a tipos de datos escalares de DynamoDB. Al migrar desde una base de datos relacional como Oracle o MySQL a DynamoDB, puede reestructurar la manera de almacenar dichos datos.
En la actualidad, AWS DMS admite la reestructuración de una tabla en otra tabla con los atributos del tipo escalar de DynamoDB. Si migra datos a DynamoDB desde una tabla de base de datos relacional, toma los datos de una tabla y cambia su formato por atributos de tipo de datos escalares de DynamoDB. Estos atributos pueden aceptar datos de varias columnas y puede mapear una columna en un atributo directamente.
AWS DMS admite los siguientes tipos de datos escalares de DynamoDB:
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Cadena
-
Número
-
Booleano
Los datos NULL del origen se ignoran en el destino.
Requisitos previos para utilizar DynamoDB como destino paraAWS Database Migration Service
Antes de empezar a trabajar con una base de datos de DynamoDB como destinoAWS DMS, asegúrese de crear un rol de IAM. Esta función de IAM debeAWS DMS permitir asumir y conceder acceso a las tablas de DynamoDB a las que se está migrando. El conjunto mínimo de permisos de acceso se muestra en la siguiente política de IAM.
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "dms.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] }
El rol que usa para la migración a DynamoDB debe contar con los siguientes permisos:
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "dynamodb:PutItem", "dynamodb:CreateTable", "dynamodb:DescribeTable", "dynamodb:DeleteTable", "dynamodb:DeleteItem", "dynamodb:UpdateItem" ], "Resource": [ "arn:aws:dynamodb:us-west-2:account-id:table/name1", "arn:aws:dynamodb:us-west-2:account-id:table/OtherName*", "arn:aws:dynamodb:us-west-2:account-id:table/awsdms_apply_exceptions", "arn:aws:dynamodb:us-west-2:account-id:table/awsdms_full_load_exceptions" ] }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "dynamodb:ListTables" ], "Resource": "*" } ] }
Limitaciones al utilizar DynamoDB como destino paraAWS Database Migration Service
Estas son las limitaciones que aplican para usar DynamoDB como destino:
-
DynamoDB limita la precisión del tipo de datos Number a 38 espacios. Almacene todos los tipos de datos con una mayor precisión como cadena. Deberá indicarlo explícitamente empleando la característica de mapeo de objetos.
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Como DynamoDB no tiene un tipo de datos de fecha, los datos que utilizan el tipo de datos de fecha se convierten en cadenas.
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DynamoDB no permite actualizar los atributos de la clave principal. Esta restricción es importante cuando se utiliza la replicación continua con captura de datos de cambio (CDC), ya que puede resultar en la presencia de datos no deseados en el destino. En función del mapeo de objetos, una operación de CDC que actualiza la clave principal puede hacer una de estas dos opciones. Puede producir un error o insertar un nuevo elemento con la clave principal actualizada y datos incompletos.
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AWS DMS solo admite la replicación de tablas con claves principales no compuestas. La excepción es si especifica un mapeo de objetos para la tabla de destino con una clave de partición personalizada, una clave de ordenación o ambas.
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AWS DMSno admite datos de LOB a menos que sea un CLOB. AWS DMSconvierte los datos CLOB en una cadena de DynamoDB al migrar los datos.
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Cuando se utiliza DynamoDB como destino, solo se admite la tabla de control Apply Exceptions (Aplicar excepciones) (
dmslogs.awsdms_apply_exceptions). Para obtener más información sobre las tablas de control, consulte Configuración de las tareas de la tabla de control.
Uso del mapeo de objetos para migrar datos a DynamoDB
AWS DMS usa las reglas de mapeo de tablas para asignar datos del origen a la tabla de DynamoDB de destino. Para asignar datos a un destino de DynamoDB, se utiliza un tipo de regla de mapeo de tabla denominado object-mapping. El mapeo de objetos le permite definir los nombres de atributo y los datos que se les puede migrar. Debe tener reglas de selección cuando utilice el mapeo de objetos.
DynamoDB no tiene una estructura preestablecida, aparte de tener una clave de partición y una clave de clasificación opcional. Si dispone de una clave principal no compuesta, AWS DMS la utiliza. Si tiene una clave principal compuesta o desea utilizar una clave de ordenación, defina estas claves y el resto de los atributos de su tabla de DynamoDB de destino.
Para crear una regla de mapeo de objetos, debe especificar rule-type como object-mapping. Esta regla indica el tipo de mapeo de objetos que desea utilizar.
La estructura de la regla es la siguiente:
{ "rules": [ { "rule-type": "object-mapping", "rule-id": "<id>", "rule-name": "<name>", "rule-action": "<valid object-mapping rule action>", "object-locator": { "schema-name": "<case-sensitive schema name>", "table-name": "" }, "target-table-name": "<table_name>" } ] }
AWS DMS actualmente admite map-record-to-record y map-record-to-document como únicos valores válidos para el parámetro rule-action. Estos valores especifican qué hace AWS DMS de forma predeterminada con los registros que no se excluyen como parte de la lista de atributos exclude-columns. Estos valores no afectan a los mapeos de atributos en modo alguno.
-
Se puede utilizar
map-record-to-recordal migrar de una base de datos relacional a DynamoDB. Utiliza la clave principal de la base de datos relacional como clave de partición en DynamoDB y crea un atributo para cada columna de la base de datos de origen. Cuando se usamap-record-to-record, para cualquier columna de la tabla de origen que no figure en la lista deexclude-columnsatributos,AWS DMS crea el atributo correspondiente en la instancia de DynamoDB de destino. Lo hace independientemente de si dicha columna de origen se utiliza en un mapeo de atributos. -
Las columnas de origen se utilizan
map-record-to-documentpara colocar las columnas de origen en un único mapa plano de DynamoDB en el destino mediante el nombre de atributo «_doc». Cuando se usamap-record-to-document,AWS DMS coloca los datos en un atributo de mapa de DynamoDB único y plano en la fuente. Este atributo se denomina "_doc". Esta colocación se aplica a cada columna de la tabla de origen que no se enumera en la lista de atributosexclude-columns.
Una forma de entender la diferencia entre los parámetros de rule-action map-record-to-record y map-record-to-document consiste en ver los dos parámetros en acción. En este ejemplo, imagine que empieza con una fila de una tabla de base de datos relacional con la estructura y los datos siguientes:
Para migrar esta información a DynamoDB, crea reglas para mapear los datos en un elemento de la tabla de DynamoDB. Tenga en cuenta las columnas listadas para el parámetro exclude-columns. Estas columnas no se mapean directamente en el destino. En cambio, el mapeo de atributos se utiliza para combinar los datos en nuevos elementos, como dónde se LastNameagrupan FirstNamey se agrupan para formar CustomerNameparte del destino de DynamoDB. NickNamey los ingresos no están excluidos.
{ "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "%" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type": "object-mapping", "rule-id": "2", "rule-name": "TransformToDDB", "rule-action": "map-record-to-record", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "customer" }, "target-table-name": "customer_t", "mapping-parameters": { "partition-key-name": "CustomerName", "exclude-columns": [ "FirstName", "LastName", "HomeAddress", "HomePhone", "WorkAddress", "WorkPhone" ], "attribute-mappings": [ { "target-attribute-name": "CustomerName", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "${FirstName},${LastName}" }, { "target-attribute-name": "ContactDetails", "attribute-type": "document", "attribute-sub-type": "dynamodb-map", "value": { "M": { "Home": { "M": { "Address": { "S": "${HomeAddress}" }, "Phone": { "S": "${HomePhone}" } } }, "Work": { "M": { "Address": { "S": "${WorkAddress}" }, "Phone": { "S": "${WorkPhone}" } } } } } } ] } } ] }
Al usar elrule-action parámetro map-record-to-record, los datos NickNamey los ingresos se asignan a elementos del mismo nombre en el destino de DynamoDB.
Sin embargo, supongamos que usa las mismas reglas pero cambia elrule-action parámetro a map-record-to-document. En este caso, las columnas que no figuran en elexclude-columns parámetro NickNamey los ingresos se asignan a un elemento _doc.
Uso de expresiones de condición personalizadas con mapeo de objetos
Puede utilizar una función de DynamoDB denominada expresiones condicionales para manipular los datos que se escriben en una tabla de DynamoDB. Para obtener más información sobre expresiones de condición de DynamoDB, consulte Expresiones de condición.
Un miembro de una expresión de condición consta de:
-
una expresión (obligatorio)
-
los valores de los atributos de expresión (opcional). Especifica una estructura json de DynamoDB del valor del atributo
-
los nombres de los atributos de expresión (opcional)
-
las opciones sobre cuándo utilizar la expresión de condición (opcional). El valor predeterminado es apply-during-cdc = false y apply-during-full-load = true
La estructura de la regla es la siguiente:
"target-table-name": "customer_t", "mapping-parameters": { "partition-key-name": "CustomerName", "condition-expression": { "expression":"<conditional expression>", "expression-attribute-values": [ { "name":"<attribute name>", "value":<attribute value> } ], "apply-during-cdc":<optional Boolean value>, "apply-during-full-load": <optional Boolean value> }
En el siguiente ejemplo se destacan las secciones que se utilizan para la expresión de condición.
Uso del mapeo de atributos con el mapeo de objetos
El mapeo de atributos le permite especificar una cadena de ejemplo utilizando nombres de columna del origen para reestructurar los datos en el destino. El formato se modifica en función de lo que especifique el usuario en la plantilla.
El siguiente ejemplo muestra la estructura de la base de datos de origen y la estructura deseada de destino en DynamoDB. En primer lugar se muestra la estructura de origen, en este caso, una base de datos de Oracle y, a continuación, la estructura deseada de los datos en DynamoDB. El ejemplo concluye con la estructura JSON utilizada para crear la estructura de destino deseada.
La estructura de los datos de Oracle es la siguiente:
| FirstName | LastName | StoreId | HomeAddress | HomePhone | WorkAddress | WorkPhone | DateOfBirth |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Clave principal | N/A | ||||||
| Randy | Marsh | 5 | 221B Baker Street | 1234567890 | 31 Spooner Street, Quahog | 9876543210 | 02/29/1988 |
La estructura de los datos de DynamoDB es la siguiente:
| CustomerName | StoreId | ContactDetails | DateOfBirth |
|---|---|---|---|
| Clave de partición | Clave de ordenación | N/A | |
|
|
|
|
La siguiente estructura JSON muestra el mapeo de objetos y de columnas que se utiliza para conseguir la estructura de DynamoDB:
{ "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "%" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type": "object-mapping", "rule-id": "2", "rule-name": "TransformToDDB", "rule-action": "map-record-to-record", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "customer" }, "target-table-name": "customer_t", "mapping-parameters": { "partition-key-name": "CustomerName", "sort-key-name": "StoreId", "exclude-columns": [ "FirstName", "LastName", "HomeAddress", "HomePhone", "WorkAddress", "WorkPhone" ], "attribute-mappings": [ { "target-attribute-name": "CustomerName", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "${FirstName},${LastName}" }, { "target-attribute-name": "StoreId", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "${StoreId}" }, { "target-attribute-name": "ContactDetails", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "{\"Name\":\"${FirstName}\",\"Home\":{\"Address\":\"${HomeAddress}\",\"Phone\":\"${HomePhone}\"}, \"Work\":{\"Address\":\"${WorkAddress}\",\"Phone\":\"${WorkPhone}\"}}" } ] } } ] }
Otro modo de utilizar el mapeo de columnas es utilizar el formato DynamoDB como su tipo de documento. El siguiente ejemplo de código utiliza dynamodb-map como el attribute-sub-type para el mapeo de atributos.
{ "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "%" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type": "object-mapping", "rule-id": "2", "rule-name": "TransformToDDB", "rule-action": "map-record-to-record", "object-locator": { "schema-name": "test", "table-name": "customer" }, "target-table-name": "customer_t", "mapping-parameters": { "partition-key-name": "CustomerName", "sort-key-name": "StoreId", "exclude-columns": [ "FirstName", "LastName", "HomeAddress", "HomePhone", "WorkAddress", "WorkPhone" ], "attribute-mappings": [ { "target-attribute-name": "CustomerName", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "${FirstName},${LastName}" }, { "target-attribute-name": "StoreId", "attribute-type": "scalar", "attribute-sub-type": "string", "value": "${StoreId}" }, { "target-attribute-name": "ContactDetails", "attribute-type": "document", "attribute-sub-type": "dynamodb-map", "value": { "M": { "Name": { "S": "${FirstName}" }, "Home": { "M": { "Address": { "S": "${HomeAddress}" }, "Phone": { "S": "${HomePhone}" } } }, "Work": { "M": { "Address": { "S": "${WorkAddress}" }, "Phone": { "S": "${WorkPhone}" } } } } } } ] } } ] }
Como alternativadynamodb-map, puede utilizarladynamodb-list como mapeo attribute-sub-type de atributos, como se muestra en el siguiente ejemplo.
{ "target-attribute-name": "ContactDetailsList", "attribute-type": "document", "attribute-sub-type": "dynamodb-list", "value": { "L": [ { "N": "${FirstName}" }, { "N": "${HomeAddress}" }, { "N": "${HomePhone}" }, { "N": "${WorkAddress}" }, { "N": "${WorkPhone}" } ] } }
Ejemplo 1: Uso del mapeo de atributos con el mapeo de objetos
El siguiente ejemplo migra datos de dos tablas de bases de datos MySQL, nfl_data y sport_team, a dos tablas de DynamoDB denominadas NFLTeams y SportTeams. A continuación se muestra la estructura de las tablas y la estructura JSON que se utilizan para mapear los datos de las tablas de la base de datos MySQL en las tablas de DynamoDB.
A continuación se muestra la estructura de la tabla de base de datos MySQL nfl_data:
mysql> desc nfl_data; +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Position | varchar(5) | YES | | NULL | | | player_number | smallint(6) | YES | | NULL | | | Name | varchar(40) | YES | | NULL | | | status | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat1 | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat1_val | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat2 | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat2_val | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat3 | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat3_val | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat4 | varchar(10) | YES | | NULL | | | stat4_val | varchar(10) | YES | | NULL | | | team | varchar(10) | YES | | NULL | | +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
A continuación se muestra la estructura de la tabla de la base de datos MySQL sport_team:
mysql> desc sport_team; +---------------------------+--------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +---------------------------+--------------+------+-----+---------+----------------+ | id | mediumint(9) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(30) | NO | | NULL | | | abbreviated_name | varchar(10) | YES | | NULL | | | home_field_id | smallint(6) | YES | MUL | NULL | | | sport_type_name | varchar(15) | NO | MUL | NULL | | | sport_league_short_name | varchar(10) | NO | | NULL | | | sport_division_short_name | varchar(10) | YES | | NULL | |
A continuación, se muestran las reglas de mapeo de tablas que se utilizan para asignar las dos tablas a las dos tablas de DynamoDB:
{ "rules":[ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "dms_sample", "table-name": "nfl_data" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type": "selection", "rule-id": "2", "rule-name": "2", "object-locator": { "schema-name": "dms_sample", "table-name": "sport_team" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type":"object-mapping", "rule-id":"3", "rule-name":"MapNFLData", "rule-action":"map-record-to-record", "object-locator":{ "schema-name":"dms_sample", "table-name":"nfl_data" }, "target-table-name":"NFLTeams", "mapping-parameters":{ "partition-key-name":"Team", "sort-key-name":"PlayerName", "exclude-columns": [ "player_number", "team", "Name" ], "attribute-mappings":[ { "target-attribute-name":"Team", "attribute-type":"scalar", "attribute-sub-type":"string", "value":"${team}" }, { "target-attribute-name":"PlayerName", "attribute-type":"scalar", "attribute-sub-type":"string", "value":"${Name}" }, { "target-attribute-name":"PlayerInfo", "attribute-type":"scalar", "attribute-sub-type":"string", "value":"{\"Number\": \"${player_number}\",\"Position\": \"${Position}\",\"Status\": \"${status}\",\"Stats\": {\"Stat1\": \"${stat1}:${stat1_val}\",\"Stat2\": \"${stat2}:${stat2_val}\",\"Stat3\": \"${stat3}:${ stat3_val}\",\"Stat4\": \"${stat4}:${stat4_val}\"}" } ] } }, { "rule-type":"object-mapping", "rule-id":"4", "rule-name":"MapSportTeam", "rule-action":"map-record-to-record", "object-locator":{ "schema-name":"dms_sample", "table-name":"sport_team" }, "target-table-name":"SportTeams", "mapping-parameters":{ "partition-key-name":"TeamName", "exclude-columns": [ "name", "id" ], "attribute-mappings":[ { "target-attribute-name":"TeamName", "attribute-type":"scalar", "attribute-sub-type":"string", "value":"${name}" }, { "target-attribute-name":"TeamInfo", "attribute-type":"scalar", "attribute-sub-type":"string", "value":"{\"League\": \"${sport_league_short_name}\",\"Division\": \"${sport_division_short_name}\"}" } ] } } ] }
A continuación se muestra el resultado de ejemplo de la tabla NFLTeams de DynamoDB:
"PlayerInfo": "{\"Number\": \"6\",\"Position\": \"P\",\"Status\": \"ACT\",\"Stats\": {\"Stat1\": \"PUNTS:73\",\"Stat2\": \"AVG:46\",\"Stat3\": \"LNG:67\",\"Stat4\": \"IN 20:31\"}", "PlayerName": "Allen, Ryan", "Position": "P", "stat1": "PUNTS", "stat1_val": "73", "stat2": "AVG", "stat2_val": "46", "stat3": "LNG", "stat3_val": "67", "stat4": "IN 20", "stat4_val": "31", "status": "ACT", "Team": "NE" }
El resultado de ejemplo de la tabla de SportsTeams DynamoDB se muestra a continuación:
{ "abbreviated_name": "IND", "home_field_id": 53, "sport_division_short_name": "AFC South", "sport_league_short_name": "NFL", "sport_type_name": "football", "TeamInfo": "{\"League\": \"NFL\",\"Division\": \"AFC South\"}", "TeamName": "Indianapolis Colts" }
Tipos de datos de DynamoDB
El endpoint de DynamoDB paraAWS DMS es compatible con la mayoría de los tipos de datos de DynamoDB. En la tabla siguiente se muestran los tipos de datos de destino de AWS DMS que se admiten cuando se utiliza AWS DMS y el mapeo predeterminado de los tipos de datos de AWS DMS.
Para obtener más información sobre los tipos de datos de AWS DMS, consulte Tipos de datos para elAWS Database Migration Service.
Cuando AWS DMS migra datos desde bases de datos heterogéneas, se mapean tipos de datos desde la base de datos de origen a tipos de datos intermedios llamados tipos de datos de AWS DMS. A continuación, se mapean los tipos de datos intermedios en los tipos de datos de destino. La tabla siguiente muestra cada tipo de datos de AWS DMS y el tipo de datos con el que se mapea en DynamoDB:
| Tipos de datos de AWS DMS | Tipo de dato de DynamoDB |
|---|---|
|
Cadena |
Cadena |
|
WString |
Cadena |
|
Booleano |
Booleano |
|
Fecha |
Cadena |
|
DateTime |
Cadena |
|
INT1 |
Número |
|
INT2 |
Número |
|
INT4 |
Número |
|
INT8 |
Número |
|
Numérico |
Número |
|
Real4 |
Número |
|
Real8 |
Número |
|
UINT1 |
Número |
|
UINT2 |
Número |
|
UINT4 |
Número |
| UINT8 | Número |
| CLOB | Cadena |
