資料對應的驗證

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資料對應的驗證 - Amazon Neptune

使用下列程序將資料從 Neptune 複製到 OpenSearch：

如果有問題欄位的對應已存在於 OpenSearch 中：
- 如果可以使用資料驗證規則，將資料安全地轉換為現有的對應，請將欄位儲存在 OpenSearch 中。
- 如果沒有，請捨棄相應的串流更新記錄。
如果有問題的欄位中沒有現有的對應，請尋找與 Neptune 中欄位資料類型對應的 OpenSearch 資料類型。
- 如果可以使用資料驗證規則，將欄位資料安全地轉換為 OpenSearch 資料類型，請將新對應和欄位資料儲存在 OpenSearch 中。
- 如果沒有，請捨棄相應的串流更新記錄。

這些值是根據對等的 OpenSearch 類型或現有的 OpenSearch 對應 (而非 Neptune 類型) 進行驗證。例如，"123"^^xsd:int 中 "123" 值的驗證是針對 long 類型而非 int 類型執行的。

雖然 Neptune 嘗試將所有資料複製到 OpenSearch，但有些情況，OpenSearch 中的資料類型與 Neptune 中的資料類型完全不同，在這類情況下，會略過記錄，而不是在 OpenSearch 中編製索引。

例如，在 Neptune 中，一個屬性可以具有不同類型的多個值，而在 OpenSearch 中，一個欄位必須跨索引具有相同的類型。

透過啟用偵錯日誌，您可以檢視從 Neptune 匯出至 OpenSearch 期間已捨棄哪些記錄。除錯日誌項目的範例如下：


Dropping Record : Data type not a valid Gremlin type 
<Record>

資料類型的驗證方式如下：

text – Neptune 中的所有值都可以安全地對應到 OpenSearch 中的文字。
long – OpenSearch 對應類型很長時，適用 Neptune 資料類型的下列規則 (在以下範例中，假設 "testLong" 具有 long 對應類型)：
- boolean – 無效、無法轉換，並會捨棄對應的串流更新記錄。
  
  無效的 Gremlin 範例如下：
```
  "testLong" : true.
  "testLong" : false.
```
  無效的 SPARQL 範例如下：
```
  ":testLong" : "true"^^xsd:boolean
  ":testLong" : "false"^^xsd:boolean
```
- datetime – 無效、無法轉換，並會捨棄對應的串流更新記錄。
  
  無效的 Gremlin 範例如下：
```
  ":testLong" :  datetime('2018-11-04T00:00:00').
```
  無效的 SPARQL 範例如下：
```
  ":testLong" : "2016-01-01"^^xsd:date
```
- float、double、或 decimal – 如果 Neptune 中的值是可以容納 64 位元的整數，則該值有效且會長時間儲存在 OpenSearch 中，但如果它具有小數部分，或是 NaN 或 INF，或是大於 9,223,372,036,854,775,807 或小於 -9,223,372,036,854,775,808，則它是無效的，且對應的串流更新記錄會遭到捨棄。
  
  有效的 Gremlin 範例如下：
```
  "testLong" :  145.0.
  ":testLong" :  123
  ":testLong" :  -9223372036854775807
```
  有效的 SPARQL 範例如下：
```
  ":testLong" : "145.0"^^xsd:float
  ":testLong" :  145.0
  ":testLong" : "145.0"^^xsd:double
  ":testLong" : "145.0"^^xsd:decimal
  ":testLong" : "-9223372036854775807"
```
  無效的 Gremlin 範例如下：
```
  "testLong" :  123.45
  ":testLong" :  9223372036854775900
```
  無效的 SPARQL 範例如下：
```
  ":testLong" :  123.45
  ":testLong" :  9223372036854775900
  ":testLong" : "123.45"^^xsd:float
  ":testLong" : "123.45"^^xsd:double
  ":testLong" : "123.45"^^xsd:decimal
```
- string – 如果 Neptune 中的值是可以包含在 64 位元整數中的整數的字串表示法，則它是有效的，且會轉換為 OpenSearch 中的 long。對於 Elasticseearch long 對應，任何其他字串值都是無效的，且相應的串流更新記錄會遭到捨棄。
  
  有效的 Gremlin 範例如下：
```
  "testLong" :  "123".
  ":testLong" :  "145.0"
  ":testLong" :  "-9223372036854775807"
```
  有效的 SPARQL 範例如下：
```
  ":testLong" : "145.0"^^xsd:string
  ":testLong" : "-9223372036854775807"^^xsd:string
```
  無效的 Gremlin 範例如下：
```
  "testLong" :  "123.45"
  ":testLong" :  "9223372036854775900"
  ":testLong" :  "abc"
```
  無效的 SPARQL 範例如下：
```
  ":testLong" : "123.45"^^xsd:string
  ":testLong" : "abc"
  ":testLong" : "9223372036854775900"^^xsd:string
```
double – 如果 OpenSearch 對應類型為 double，則會套用下列規則 (此處假設「testDouble」欄位在 OpenSearch 中具有 double 對應)：
- boolean – 無效、無法轉換，並會捨棄對應的串流更新記錄。
  
  無效的 Gremlin 範例如下：
```
  "testDouble" : true.
  "testDouble" : false.
```
  無效的 SPARQL 範例如下：
```
  ":testDouble" : "true"^^xsd:boolean
  ":testDouble" : "false"^^xsd:boolean
```
- datetime – 無效、無法轉換，並會捨棄對應的串流更新記錄。
  
  無效的 Gremlin 範例如下：
```
  ":testDouble" :  datetime('2018-11-04T00:00:00').
```
  無效的 SPARQL 範例如下：
```
  ":testDouble" : "2016-01-01"^^xsd:date
```
- 浮點 NaN 或 INF – 如果 SPARQL 中的值是浮點 NaN 或 INF，則它是無效的，且對應的串流更新記錄會遭到捨棄。
  
  無效的 SPARQL 範例如下：
```
"  :testDouble" : "NaN"^^xsd:float
  ":testDouble" : "NaN"^^double
  ":testDouble" : "INF"^^double
  ":testDouble" : "-INF"^^double
```
- 數字或數值字串 – 如果 Neptune 中的值是任何其他數字，或是可以安全地表示為 double 之數字的數值字串表示法，則它是有效的，且會在 OpenSearch 中轉換為 double。對於 OpenSearch double 對應，任何其他字串值都是無效的，且相應的串流更新記錄會遭到捨棄。
  
  有效的 Gremlin 範例如下：
```
  "testDouble" :  123
  ":testDouble" :  "123"
  ":testDouble" :  145.67
  ":testDouble" :  "145.67"
```
  有效的 SPARQL 範例如下：
```
  ":testDouble" :  123.45
  ":testDouble" :  145.0
  ":testDouble" : "123.45"^^xsd:float
  ":testDouble" : "123.45"^^xsd:double
  ":testDouble" : "123.45"^^xsd:decimal
  ":testDouble" : "123.45"^^xsd:string
```
  無效的 Gremlin 範例如下：
```
  ":testDouble" :  "abc"
```
  無效的 SPARQL 範例如下：
```
  ":testDouble" : "abc"
```

date – 如果 OpenSearch 對應類型為 date，Neptune date 和 dateTime 值都是有效的，任何可以成功剖析為 dateTime 格式的字串值也一樣有效。

Gremlin 或 SPARQL 中的有效範例如下：


  Date(2016-01-01)
  "2016-01-01" "
  2003-09-25T10:49:41"
  "2003-09-25T10:49"
  "2003-09-25T10"
  "20030925T104941-0300"
  "20030925T104941"
  "2003-Sep-25" "
  Sep-25-2003"
  "2003.Sep.25"
  "2003/09/25"
  "2003 Sep 25" "
  Wed, July 10, '96"
  "Tuesday, April 12, 1952 AD 3:30:42pm PST"
  "123"
  "-123"
  "0"
  "-0"
  "123.00"
  "-123.00"

無效的範例如下：


  123.45
  True
  "abc"

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