AWS Database Migration Service のターゲットとしての Amazon DynamoDB データベースの使用 - AWS Database Migration Service

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AWS Database Migration Service のターゲットとしての Amazon DynamoDB データベースの使用

Amazon DynamoDB のテーブルにデータを移行するために、AWS DMS を使用できます。Amazon DynamoDB はシームレスなスケーラビリティが可能な高速で予測可能なパフォーマンスを発揮するフルマネージド NoSQL データベースサービスです。AWS DMS はソースとしてリレーショナルデータベースや MongoDB を使用して対応します。

DynamoDB では、テーブル、項目、および属性が、操作するコアコンポーネントです。[table] (テーブル) とは項目の集合であり、各 [item ] (項目) は属性の集合です。DynamoDB は、テーブルの各項目を一意に識別するために、パーティションキーと呼ばれるプライマリキーを使用します。より柔軟なクエリを提供するために、キーおよびセカンダリインデックスを使用することもできます。

ソースのデータベースから、ターゲット DynamoDB テーブルにデータを移行するために、オブジェクトのマッピングを使用します。オブジェクトのマッピングを使用すると、ソースデータがターゲットのどこにあるか判定できます。

AWS DMS が DynamoDB ターゲット エンドポイントにテーブルを作成する際、ソースデータベースのエンドポイントと同じ数のテーブルを作成します。また、AWS DMS はいくつかの DynamoDB パラメータ値も設定します。テーブル作成のコストは、データの量および移行するテーブルの数によって異なります。

注記

-SSL モードオプションのAWS DMSコンソールまたは API は、Kinesis や DynamoDB などの一部のデータストリーミングおよび NoSQL サービスには適用されません。デフォルトでセキュリティで保護されます。AWS DMSは、SSL モード設定が none (SSL モード = なし). SSL を使用するために、エンドポイントに追加の設定は必要ありません。たとえば、DynamoDB をターゲットエンドポイントとして使用する場合、デフォルトでセキュリティで保護されます。DynamoDB への API コールはすべて SSL を使用するため、AWS DMSエンドポイントにする必要があります。HTTPS プロトコルを使用することで、SSL エンドポイントを介して安全にデータを保存し取得できます。AWS DMSは、DynamoDB データベースに接続するときにデフォルトで使用します。

転送の速度を高めるために、AWS DMS は DynamoDB ターゲットインスタンスへのマルチスレッド全ロードに対応しています。DMS では、このマルチスレッドでのタスク設定を、以下でサポートします。

  • MaxFullLoadSubTasks - 並列ロードするソーステーブルの最大数を指定するにはこのオプションを使用します。DMS は、専用のサブタスクを使用して、対応する DynamoDB ターゲットテーブルに各テーブルをロードします。デフォルト値は 8 です。最大値は 49 です。

  • ParallelLoadThreads - AWS DMS が各テーブルを DynamoDB ターゲットテーブルにロードするために使用するスレッド数を指定するには、このオプションを使用します。デフォルト値は 0 (シングルスレッド) です。最大値は 200 です。この上限を増やすよう依頼できます。

    注記

    DMS は、テーブルの各セグメントを独自のスレッドに割り当てロードします。したがって、ParallelLoadThreads をソースのテーブルに指定するセグメントの最大数に設定します。

  • ParallelLoadBufferSize – DynamoDB ターゲットにデータをロードするために並列ロードスレッドが使用するバッファ内に保存するレコードの最大数を指定するには、このオプションを使用します。デフォルト値は 50 です。最大値は 1000 です。この設定は ParallelLoadThreads で使用します。ParallelLoadBufferSize は、複数のスレッドがある場合にのみ有効です。

  • 個々のテーブルのテーブルマッピング設定 - table-settings ルールを使用して、並列ロードするソースから個々のテーブルを識別します。また、これらのルールを使用して、各テーブルの行をマルチスレッドロード用にセグメント化する方法を指定します。詳細については、「テーブルとコレクション設定のルールとオペレーション」をご参照ください。

注記

AWS DMS が移行タスクの DynamoDB パラメータ値を設定する場合、デフォルトの読み取り容量単位 (RCU) パラメータ値が 200 に設定されます。

書き込みキャパティティーユニット (WCU) のパラメータ値も設定されますが、その値は他のいくつかの設定によって異なります。

  • WCU パラメータのデフォルト値は 200 です。

  • ParallelLoadThreads タスク設定が 1 より大きい値に設定された場合 (デフォルトは 0)、WCU パラメータは ParallelLoadThreads 値の 200 倍に設定されます。

  • スタンダードの AWS DMS 使用料は使用するリソースに適用されます。

リレーショナルデータベースから DynamoDB テーブルへの移行

AWS DMS は、DynamoDB のスカラーデータ型へのデータの移行をサポートしています。Oracle や MySQL などのリレーショナルデータベースから DynamoDB に移行する場合は、データを格納する方法を再編成が必要となる場合があります。

現在 AWS DMS は、単一テーブルから単一テーブルに移行する場合の、DynamoDB のスカラー型属性への再構成をサポートしています。リレーショナルデータベースのテーブルから DynamoDB にデータを移行する場合、テーブルからデータを取得し、DynamoDB のスカラーデータ型属性に形式を変更します。これらの属性は複数の列からデータを受け入れることができるため、列を属性に直接マッピングすることができます。

AWS DMS は以下の DynamoDB のスカラーデータ型をサポートしています。

  • 文字列

  • 数値

  • ブール値

注記

ソースからの NULL データは、ターゲットで無視されます。

AWS Database Migration Service のターゲットとして DynamoDB を使用する場合の前提条件

AWS DMS のターゲットとして DynamoDBデータベースの使用を開始する前に、IAM ロールを必ず作成します。この IAM ロールは、AWS DMS によって引き受けることができ、移行先の DynamoDB テーブルへのアクセスを付与できることが必要です。アクセス許可の最小設定は、次の IAM ポリシーで示します。

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

DynamoDB に移行する際使用するロールには、次のアクセス許可が必要です。

{ "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": "*" } ] }

AWS Database Migration Service のターゲットとして DynamoDB を使用する場合の制限

ターゲットとして DynamoDB を使用する場合、以下の制限が適用されます:

  • DynamoDB は、数値データ型の最大精度を 38 に制限します。文字列として高い精度のすべてのデータ型を保存します。オブジェクトマッピング機能を使用して、これを明示的に指定する必要があります。

  • DynamoDB に Date データ型がないため、Date データ型を使用しているデータは、文字列に変換されます。

  • DynamoDB はプライマリ キー属性の更新を許可しません。この制限は、ターゲットで不要なデータが発生する可能性があるため、変更データキャプチャ (CDC) で継続的なレプリケーションを使用する場合に重要です。オブジェクトのマッピング方法に応じて、プライマリキーを更新する CDC オペレーションは 2 つのうちのいずれかを実行できます。これは、更新されたプライマリキーおよび不完全なデータがある新しい項目を挿入できるか、あるいは失敗するかのいずれかです。

  • AWS DMS は、非複合プライマリキーを含むテーブルのレプリケーションのみをサポートします。例外は、カスタムパーティションキーまたはソートキー、あるいはその両方があるターゲットテーブルにオブジェクトマッピングを指定する場合です。

  • AWS DMS は、CLOB でない限り LOB データには対応しません。AWS DMS は、データの移行時に CLOB データを DynamoDB 文字列に変換します。

  • ターゲットとして DynamoDB を使用する場合、例外適用制御テーブル (dmslogs.awsdms_apply_exceptions) のみがサポートされます。統制テーブルの詳細については、「制御テーブルタスク設定」をご参照ください。

DynamoDB にデータを移行するためのオブジェクトマッピングの使用

AWS DMS は、ソースからターゲット DynamoDB テーブルにデータをマッピングするためのテーブルマッピングルールを使用します。DynamoDB ターゲットにデータをマッピングするために、object-mapping と呼ばれるテーブルマッピングルールのタイプを使用します。オブジェクトマッピングにより、移行するデータの属性名とデータを定義できます。オブジェクトマッピングを使用するときは選択ルールが必要です。

DynamoDB には、パーティションのキーとオプションのソートキー以外に、プリセット構造はありません。非複合プライマリキーが存在する場合は、AWS DMS はそのキーを使用します。複合プライマリキーがある場合、またはソートキーを使用する必要がある場合は、ターゲット DynamoDB テーブルでそれらのキーと他の属性を定義します。

オブジェクトマッピングルールを作成するには、rule-typeobject-mapping として指定します。このルールが、使用したいオブジェクトマッピングのタイプを指定します。

ルールの構造は次のとおりです。

{ "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 では現在、rule-action パラメータに対する有効な値として map-record-to-record および map-record-to-document のみがサポートされています。これらの値は、exclude-columns 属性リストの一部として除外されてないものとして AWS DMS がデフォルトで記録するものを指定します。これらの値は、どのような方法でも属性マッピングに影響しません。

  • リレーショナルデータベースから DynamoDB に移行するときに map-record-to-record を使用できます。DynamoDB のパーティションキーとしてリレーショナルデータベースからプライマリ キーを使用し、ソースデータベース内の各列の属性を作成します。map-record-to-record を使用する場合、exclude-columns 属性リストに示されていないソーステーブル内の任意の列について、AWS DMS はターゲット DynamoDB インスタンスに対応する属性を作成します。これは、そのソース列が属性マッピングで使用されているかどうかにかかわらず作成されます。

  • map-record-to-document を使用して、ターゲットの 1 つのフラット DynamoDB マップに "_doc." 属性名でソース列を配置します。map-record-to-document を使用する場合、AWS DMS はソースの 1 つのフラットな DynamoDB マップ属性にデータを配置します。この属性は "_doc." と呼ばれます。この配置は、exclude-columns 属性リストに含まれていないソーステーブル内のすべての列に適用されます。

rule-action パラメータの map-record-to-recordmap-record-to-document の違いを理解する 1 つの方法は、この 2 つのパラメータの動作を確認することです。この例では、次の構造とデータを含むリレーショナルデータベースのテーブルから始めると想定してください。


                    例のためのサンプルデータベース

この情報を DynamoDB に移行するには、データを DynamoDB テーブルにマッピングするルールを作成します。パラメータにリストされている exclude-columns 列を書き留めてください。これらの列はターゲットに直接マッピングされていません。その代わりに、データを組み合わせて新しい項目を作成するために、属性マッピングが使用されています。FirstNameそしてLastName一つにまとめられてCustomerNameDynamoDB ターゲットで。NickNameそして所得は除外されていません。

{ "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}" } } } } } } ] } } ] }

を使用してrule-actionパラメータmap-record-to-record、のデータNickNameそして所得DynamoDB ターゲットで同じ名前の項目にマッピングされます。


                    AWS DMS の開始方法

ただし、同じルールを使用しますが、rule-actionパラメータをmap-record-to-document。この場合、リストされていない列は、exclude-columnsパラメータ、NickNameそして所得は、にマップされます_doc商品。


                    AWS DMS の開始方法

オブジェクトマッピングでのカスタム条件式の使用

DynamoDB テーブルに書き込み中のデータを操作するための条件式と呼ばれる DynamoDB の機能を使用することができます。DynamoDB の条件式の詳細については、「条件式」をご参照ください。

条件式のメンバーは次から構成されます。

  • 式 (必須)

  • 式の属性値 (オプション) 属性値の DynamoDB json 構造を指定します

  • 式の属性名 (オプション)

  • 条件式をいつ使用するかを選ぶオプション (オプション) デフォルトは です。 apply-during-cdc = false と apply-during-full-load = true

ルールの構造は次のとおりです。

"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> }

次のサンプルは、条件式に使用されるセクションを主に示しています。


                        AWS DMS の開始方法

オブジェクトマッピングで属性マッピングを使用する

属性マッピングでは、ターゲット上のデータを再編成するために、ソース列名を使用してテンプレート文字列を指定することができます。ユーザーがテンプレートで指定する場合を除き、書式設定は行われません。

次の例は、ソースデータベースの構造と、DynamoDB ターゲットの必要とされる構造を示します。最初に示すのは、ソースの構造で、この場合は Oracle データベースです。次に DynamoDB 内のデータの必要とされる構造を示します。この例では最後に、必要なターゲット構造を作成するのに使用される JSON を示します。

Oracle データの構造は次のとおりです。

FirstName LastName StoreId HomeAddress HomePhone WorkAddress WorkPhone DateOfBirth
プライマリキー 該当なし
Randy Marsh 5 221B Baker Street 1234567890 31 Spooner Street, Quahog 9876543210 02/29/1988

DynamoDB データの構造は次のとおりです。

CustomerName StoreId ContactDetails DateOfBirth
パーティションキー ソートキー 該当なし
Randy,Marsh
5
{ "Name": "Randy", "Home": { "Address": "221B Baker Street", "Phone": 1234567890 }, "Work": { "Address": "31 Spooner Street, Quahog", "Phone": 9876541230 } }
02/29/1988

次の JSON は、DynamoDB 構造を達成するために使用されるオブジェクトマッピングと列マッピングを示します。

{ "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}\"}}" } ] } } ] }

列マッピングを使用するもう 1 つの方法は、ドキュメントタイプとして DynamoDB 形式を使用することです。次のコード例では、attribute-sub-type として dynamodb map を属性マッピングに使用します。

{ "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}" } } } } } } ] } } ] }

の代わりに使用されます。dynamodb-map、を使用できます。dynamodb-listとして attribute-sub-type 次の例に示すように属性マッピングを行います。

{ "target-attribute-name": "ContactDetailsList", "attribute-type": "document", "attribute-sub-type": "dynamodb-list", "value": { "L": [ { "N": "${FirstName}" }, { "N": "${HomeAddress}" }, { "N": "${HomePhone}" }, { "N": "${WorkAddress}" }, { "N": "${WorkPhone}" } ] } }

例 1: オブジェクトマッピングで属性マッピングを使用する

次の例では、2 つの MySQL データベーステーブルからデータを移行します。nfl_dataそしてteam、という 2 つの DynamoDB テーブルにNFLTEAMSそしてSportTeams。テーブルの構造、および MySQL データベーステーブルから DynamoDB テーブルへデータをマップするために使用される JSON は、次のとおりです。

MySQL データベース nfl_data の構造は次のとおりです。

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 | | +---------------+-------------+------+-----+---------+-------+

MySQL データベーステーブルsport_team の構造は次のとおりです。

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 | |

2 つのテーブルを 2 つの DynamoDB テーブルにマッピングするために使用されるテーブルマッピングルールは次のとおりです。

{ "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}\"}" } ] } } ] }

NFLTeams DynamoDB テーブルの出力例は次のとおりです。

"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" }

の出力例 SportsTeams DynamoDB表を以下に示します。

{ "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" }

DynamoDB のターゲットデータ型

AWS DMS の DynamoDB エンドポイントでは、DynamoDB のほとんどのデータ型がサポートされます。以下の表に、AWS DMS を使用する場合にサポートされる Amazon AWS DMS のターゲットデータ型と、AWS DMS のデータ型からのデフォルトマッピングを示します。

AWS DMS のデータ型の詳細については、「AWS Database Migration Service のデータ型」をご参照ください。

AWS DMS が異なるデータベースからデータを移行するときは、ソースデータベースからのデータ型を、AWS DMS データ型という中間のデータ型にマッピングします。その後、中間データ型をターゲットデータ型にマッピングします。以下の表は、各 AWS DMS データ型と DynamoDB でのマッピング先のデータ型を示しています。

AWS DMS データ型 DynamoDB データ型

文字列

文字列

WString

文字列

ブール値

ブール値

日付

文字列

DateTime

文字列

INT1

数値

INT2

数値

INT4

数値

INT8

数値

数値

数値

Real4

数値

Real8

数値

UINT1

数値

UINT2

数値

UINT4

数値

UINT8 数値
CLOB 文字列