本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # 使用 Amazon DynamoDB 資料庫做為 的目標 AWS Database Migration Service 您可以使用 AWS DMS 將資料遷移至 Amazon DynamoDB 資料表。Amazon DynamoDB 是全受管的 NoSQL 資料庫服務，可提供快速且可預測的效能和無縫的可擴展性。 AWS DMS 支援使用關聯式資料庫或 MongoDB 做為來源。 在 DynamoDB 中，資料表、項目與屬性都是您會用到的核心元件。*資料表*是項目的集合，而每個*項目*都是屬性的集合。DynamoDB 使用稱為分割區索引鍵的主索引鍵，唯一識別資料表中的各個項目。您也可以使用索引鍵和次要索引提供更多的查詢靈活性。 您要使用物件映射將資料從來源資料庫遷移到目標 DynamoDB 資料表。物件映射可讓您判斷來源資料在目標中的位置。 當 在 DynamoDB 目標端點上 AWS DMS 建立資料表時，它會建立與來源資料庫端點中一樣多的資料表。 AWS DMS 也會設定數個 DynamoDB 參數值。資料表的建立成本取決於要遷移的資料量和資料表數量。 **注意** AWS DMS 主控台或 API 上的 **SSL 模式**選項不適用於某些資料串流和 NoSQL 服務，例如 Kinesis 和 DynamoDB。根據預設，它們是安全的，因此 AWS DMS 顯示 SSL 模式設定等於無 (**SSL 模式=無**)。您無需為端點提供任何其他組態即可使用 SSL。例如，使用 DynamoDB 作為目標端點時，預設情況下其是安全的。所有對 DynamoDB 的 API 呼叫都使用 SSL，因此 AWS DMS 端點中不需要額外的 SSL 選項。您可以使用 HTTPS 通訊協定 ( AWS DMS 是在連線到 DynamoDB 資料庫時預設使用的通訊協定)，透過 SSL 端點安全地放置和擷取資料。 為了協助提高傳輸速度， AWS DMS 支援對 DynamoDB 目標執行個體進行多執行緒完全載入。DMS 使用包括下列項目的任務設定來支援此多執行緒操作： + `MaxFullLoadSubTasks`：使用此選項，指出要平行載入的來源資料表數目上限。DMS 會使用專用子任務，將每個資料表載入到其對應的 DynamoDB 目標資料表。預設值為 8。最大值為 49。 + `ParallelLoadThreads` – 使用此選項指定 AWS DMS 用來將每個資料表載入其 DynamoDB 目標資料表的執行緒數目。預設值為 0 (單一執行緒)。最大值為 200。您可以要求提高此上限。 **注意** DMS 會將資料表的每個區段指派給自己的執行緒，以進行載入。因此，將 `ParallelLoadThreads` 設定為您針對來源中資料表所指定的區段數量上限。 + `ParallelLoadBufferSize`：使用此選項，指定要在平行載入執行緒用來將資料載入至 DynamoDB 目標的緩衝區中儲存的記錄數量上限。預設值為 50。最大值為 1000。使用此設定搭配 `ParallelLoadThreads`；`ParallelLoadBufferSize`，只有在有多個執行緒時才有效。 + 個別資料表的資料表對應設定：使用 `table-settings` 規則，從來源中識別您想要平行載入的個別資料表。亦可使用這些規則，指定如何將每個資料表的資料列分段，以進行多執行緒載入。如需詳細資訊，請參閱[資料表和集合設定規則與操作](CHAP_Tasks.CustomizingTasks.TableMapping.SelectionTransformation.Tablesettings.md)。 **注意** 當 AWS DMS 設定遷移任務的 DynamoDB 參數值時，預設讀取容量單位 (RCU) 參數值會設為 200。 也會設定寫入容量單位 (WCU) 參數值，但其值取決於多項其他設定： WCU 參數的預設值為 200。 如果 `ParallelLoadThreads` 任務設定的值大於 1 (預設為 0)，則 WCU 參數會設定為 `ParallelLoadThreads` 值的 200 倍。 標準 AWS DMS 用量費用適用於您使用的資源。 ## 從關聯式資料庫遷移到 DynamoDB 資料表 AWS DMS 支援將資料遷移至 DynamoDB 純量資料類型。從 Oracle 或 MySQL 等關聯式資料庫遷移到 DynamoDB 時，您可能想要重組資料的儲存方式。 目前 AWS DMS 支援將單一資料表重組為 DynamoDB 純量類型屬性的單一資料表。如果要將資料從關聯式資料庫資料表遷移到 DynamoDB，您需要取出資料表的資料，將它重新格式化為 DynamoDB 純量資料類型屬性。這些屬性可以接受多資料行資料，而且您可以直接將資料行映射到屬性。 AWS DMS 支援下列 DynamoDB 純量資料類型： + String + 數字 + Boolean **注意** 忽略目標中來自來源的 NULL 資料。 ## 使用 DynamoDB 做為 目標的先決條件 AWS Database Migration Service 在您開始使用 DynamoDB 資料庫做為 的目標之前 AWS DMS，請務必建立 IAM 角色。此 IAM 角色應允許 AWS DMS 擔任並授予要遷移至其中的 DynamoDB 資料表的存取權。以下 IAM 政策顯示最低的存取許可集。 ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "dms.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] } ``` ------ 遷移到 DynamoDB 所用的角色必須擁有下列許可。 ------ #### [ JSON ] **** ``` { "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:{{111122223333}}:table/name1", "arn:aws:dynamodb:us-west-2:{{111122223333}}:table/OtherName*", "arn:aws:dynamodb:us-west-2:{{111122223333}}:table/awsdms_apply_exceptions", "arn:aws:dynamodb:us-west-2:{{111122223333}}:table/awsdms_full_load_exceptions" ] }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "dynamodb:ListTables" ], "Resource": "*" } ] } ``` ------ ## 使用 DynamoDB 做為 目標的限制 AWS Database Migration Service 使用 DynamoDB 作為目標時，有下列限制： + DynamoDB 將 Number 資料類型的精確度限制到 38 位。將精確度更高的所有資料類型儲存為字串。您需要使用物件映射功能來明確指定此設定。 + 因為 DynamoDB 沒有 Date 資料類型，所以使用 Date 資料類型的資料會轉換為字串。 + DynamoDB 不允許更新主索引鍵屬性。此限制在使用變更資料擷取 (CDC) 進行中複寫時十分重要，因為它會導致目標出現不需要的資料。根據您如何映射物件，用於更新主索引鍵的 CDC 操作有兩種用途。它可以使新項目失敗，或隨著更新的主索引鍵和不完整的資料來插入新項目。 + AWS DMS 僅支援使用非複合主索引鍵複寫資料表。如果您搭配分區索引鍵、排序索引鍵或兩者來指定目標資料表的物件映射，則為例外。 + AWS DMS 除非是 CLOB，否則 不支援 LOB 資料。在遷移資料時， 會將 CLOB 資料 AWS DMS 轉換為 DynamoDB 字串。 + 使用 DynamoDB 做為目標時，僅支援套用異常控制資料表 (`dmslogs.awsdms_apply_exceptions`)。如需控制資料表的詳細資訊，請參閱[控制資料表任務設定](CHAP_Tasks.CustomizingTasks.TaskSettings.ControlTable.md)。 + AWS DMS 不支援 DynamoDB `TargetTablePrepMode=TRUNCATE_BEFORE_LOAD` 的任務設定做為目標。 + AWS DMS 不支援 DynamoDB `TaskRecoveryTableEnabled` 的任務設定做為目標。 + `BatchApply` DynamoDB 端點不支援 。 + AWS DMS 無法遷移名稱符合 DynamoDB 中預留單字的屬性。如需詳細資訊，請參閱《Amazon [ DynamoDB 開發人員指南》中的 DynamoDB 中的預留單字](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/ReservedWords.html)。 * DynamoDB * ## 使用物件映射將資料遷移到 DynamoDB AWS DMS 使用資料表映射規則，將資料從來源映射到目標 DynamoDB 資料表。若要將資料映射到 DynamoDB 目標，您要使用一種稱為 *object-mapping* 的資料表映射規則。物件映射可讓您定義屬性名稱和遷移到屬性的資料。當您使用物件映射時，您必須有選擇規則。 除了擁有分割區索引鍵和選擇性排序索引鍵外，DynamoDB 沒有預設結構。如果您有非複合主索引鍵， AWS DMS 會使用它。如果您有複合主索引鍵或想要使用排序索引鍵，請在您的目標 DynamoDB 資料表中定義這些索引鍵和其他屬性。 若要建立物件映射規則，請將 `rule-type` 指定為 *object-mapping*。此規則指定您想要使用的物件映射類型。 規則的結構如下： ``` { "rules": [ { "rule-type": "object-mapping", "rule-id": "", "rule-name": "", "rule-action": "", "object-locator": { "schema-name": "", "table-name": "" }, "target-table-name": "" } ] } ``` AWS DMS 目前支援 `map-record-to-record`和 `map-record-to-document`做為 `rule-action` 參數的唯一有效值。這些值會指定預設 AWS DMS 如何處理屬性`exclude-columns`清單中未排除的記錄。這些值反正不會影響屬性映射。 + 從關聯式資料庫遷移到 DynamoDB 時，您可以使用 `map-record-to-record`。其使用關聯式資料庫的主索引鍵作為 DynamoDB 的分割區索引鍵，並為來源資料庫中的每個資料欄建立一個屬性。使用 時`map-record-to-record`，對於來源資料表中未列於`exclude-columns`屬性清單中的任何資料欄， 會在目標 DynamoDB 執行個體上 AWS DMS 建立對應的屬性。無論屬性映射中是否使用該來源欄，它都會這樣做。 + 請使用 `map-record-to-document` 並利用屬性名稱 "\_doc"，將來源資料欄放到目標上的單一、普通 DynamoDB 對應中。使用 時`map-record-to-document`， 會將資料 AWS DMS 放入來源上的單一、平面、DynamoDB 映射屬性。此屬性稱為 "\_doc"。此放置適用於來源資料表中未列在 `exclude-columns` 屬性清單的任何欄。 若要了解 `rule-action` 參數 `map-record-to-record` 和 `map-record-to-document` 之間的差異，方法之一就是實際查看這兩個參數。在本範例中，假設您開始使用之關聯式資料庫資料表資料列的結構和資料如下： ![範例所用的範例資料庫](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/dms/latest/userguide/images/datarep-dynamodb1.png) 若要將此資訊遷移到 DynamoDB，您要建立規則，將資料映射到 DynamoDB 資料表項目。記下針對 `exclude-columns` 參數列出的資料行。這些資料行不會直接映射至目標。而是改用屬性映射將資料組合為新項目，例如 *FirstName* 和 *LastName* 組成 DynamoDB 目標的 *CustomerName*。不排除 *NickName* 和 *income*。 ``` { "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}" } } } } } } ] } } ] } ``` 透過使用 `rule-action` 參數 *map-record-to-record*、*NickName* 和 *income* 的資料映射到 DynamoDB 目標的同名項目。 ![開始使用 AWS DMS](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/dms/latest/userguide/images/datarep-dynamodb2.png) 不過，假設您使用相同的規則，但將 `rule-action` 參數變更為 *map-record-to-document*。在本例中，未列在 `exclude-columns` 參數 *NickName* 和 *income* 中的資料行會映射到 *\_doc* 項目。 ![開始使用 AWS DMS](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/dms/latest/userguide/images/datarep-dynamodb3.png) ### 使用自訂條件表達式與物件映射 您可以使用稱為條件表達式的 DynamoDB 功能，操作要寫入 DynamoDB 資料表的資料。如需 DynamoDB 中條件表達式的詳細資訊，請參閱[條件表達式](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/Expressions.ConditionExpressions.html)。 條件表達式成員包含： + 表達式 (必要) + expression 屬性值 （必要）。指定屬性值的 DynamoDB json 結構。這有助於比較屬性與 DynamoDB 中您在執行時間之前可能不知道的值。您可以將表達式屬性值定義為實際值的預留位置。 + 運算式屬性名稱 （必要）。這有助於避免與任何 DynamoDB 保留字、包含特殊字元的屬性名稱以及類似名稱發生潛在衝突。 + 何時使用條件表達式的選項 (選用)。預設值是 apply-during-cdc = false 和 apply-during-full-load = true 規則的結構如下： ``` "target-table-name": "customer_t", "mapping-parameters": { "partition-key-name": "CustomerName", "condition-expression": { "expression":"", "expression-attribute-values": [ { "name":"", "value": } ], "apply-during-cdc":, "apply-during-full-load": } ``` 以下範例會重點介紹用於條件表達式的區段。 ![開始使用 AWS DMS](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/dms/latest/userguide/images/datarep-Tasks-conditional1.png) ### 使用屬性映射與物件映射 屬性映射讓您使用來源資料行名稱指定範本字串，在目標中重組資料。除使用者在範本中指定的以外，沒有任何格式化。 以下範例顯示來源資料庫的結構以及 DynamoDB 目標所需的架構。首先顯示來源的結構 (本例中為 Oracle 資料庫)，然後顯示 DynamoDB 資料所需的架構。此範例以建立所需目標結構所使用的 JSON 作結。 Oracle 資料的結構如下： ****
FirstNameLastNameStoreIdHomeAddressHomePhoneWorkAddressWorkPhoneDateOfBirth
主索引鍵N/A
RandyMarsh5221B Baker Street 123456789031 Spooner Street, Quahog 9876543210 1988/02/29
DynamoDB 資料的結構如下： ****
CustomerNameStoreIdContactDetailsDateOfBirth
分割區索引鍵排序索引鍵N/A
Randy,Marsh
5
{
    "Name": "Randy",
    "Home": {
        "Address": "221B Baker Street",
        "Phone": 1234567890
    },
    "Work": {
        "Address": "31 Spooner Street, Quahog",
        "Phone": 9876541230
    }
}
02/29/1988
下列 JSON 顯示完成 DynamoDB 結構所使用的物件映射和資料行映射： ``` { "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}\"}}" } ] } } ] } ``` 資料行映射的另一個使用方法是使用 DynamoDB 格式做為您的文件類型。以下程式碼範例使用 *dynamodb-map* 做為屬性映射的 `attribute-sub-type`。 ``` { "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}" } } } } } } ] } } ] } ``` 作為 `dynamodb-map` 的替代方案，您可以如下列範例所示，使用 `dynamodb-list` 作為屬性映射的 attribute-sub-type。 ``` { "target-attribute-name": "ContactDetailsList", "attribute-type": "document", "attribute-sub-type": "dynamodb-list", "value": { "L": [ { "N": "${FirstName}" }, { "N": "${HomeAddress}" }, { "N": "${HomePhone}" }, { "N": "${WorkAddress}" }, { "N": "${WorkPhone}" } ] } } ``` ### 範例 1：使用屬性映射與物件映射 以下範例會將資料從兩個 MySQL 資料庫資料表 *nfl\_data* 和 *sport\_team* 遷移到兩個 DynamoDB 資料表 *NFLTeams* 和 *SportTeams*。將資料從 MySQL 資料庫資料表映射到 DynamoDB 資料表所使用的資料表結構和 JSON，如下所示。 MySQL 資料庫資料表 *nfl\_data* 的結構如下所示： ``` 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 資料庫資料表 *sport\_team* 的結構如下所示： ``` 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 | | ``` 將兩份資料表映射到兩份 DynamoDB 資料表所用的資料表映射規則，如下所示： ``` { "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 資料表的輸出範例如下所示： ``` "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" } ``` SportsTeams *DynamoDB* 資料表的輸出範例如下所示： ``` { "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 的目標資料類型 的 DynamoDB 端點 AWS DMS 支援大多數 DynamoDB 資料類型。下表顯示使用 時支援的 Amazon AWS DMS 目標資料類型， AWS DMS 以及來自 AWS DMS 資料類型的預設映射。 如需 AWS DMS 資料類型的詳細資訊，請參閱 [AWS Database Migration Service 的資料類型](CHAP_Reference.DataTypes.md)。 當 從異質資料庫 AWS DMS 遷移資料時，我們會將資料類型從來源資料庫映射到稱為 AWS DMS 資料類型的中繼資料類型。然後，我們會將中繼資料類型映射到目標資料類型。下表顯示每個 AWS DMS 資料類型及其在 DynamoDB 中對應的資料類型： | AWS DMS 資料類型 | DynamoDB 資料類型 | | --- | --- | | String | String | | WString | String | | Boolean | Boolean | | 日期 | String | | DateTime | String | | INT1 | Number | | INT2 | Number | | INT4 | Number | | INT8 | Number | | 數值 | Number | | Real4 | Number | | Real8 | Number | | UINT1 | Number | | UINT2 | Number | | UINT4 | Number | | UINT8 | Number | | CLOB | String |