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# Amazon DocumentDB als Ziel für den AWS Database Migration Service verwenden
Informationen darüber, welche Versionen von Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) AWS DMS unterstützt werden, finden Sie unter. [Ziele für AWS DMS](CHAP_Introduction.Targets.md) Sie können mithilfe von AWS DMS Daten zu Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) migrieren – von jeder der Quelldaten-Engines aus, die AWS DMS unterstützt. Die Quell-Engine kann sich in einem AWS verwalteten Service wie Amazon RDS, Aurora oder Amazon S3 befinden. Die Engine kann sich außerdem in einer selbstverwalteten Datenbank befinden, wie beispielsweise MongoDB, das auf Amazon EC2 oder On-Premises ausgeführt wird.
Sie können AWS DMS damit Quelldaten in Amazon DocumentDB DocumentDB-Datenbanken, Sammlungen oder Dokumente replizieren.
**Anmerkung**
Wenn der Quellendpunkt MongoDB oder Amazon DocumentDB ist, führen Sie die Migration im **Dokumentmodus** aus.
MongoDB speichert Daten in einem binären JSON-Format (BSON). AWS DMS unterstützt alle BSON-Datentypen, die von Amazon DocumentDB unterstützt werden. Eine Liste dieser Datentypen finden Sie unter [Unterstützte APIs MongoDB-Operationen und Datentypen](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/mongo-apis.html) im *Amazon DocumentDB Developer Guide*.
Wenn der Quellendpunkt eine relationale Datenbank ist, AWS DMS ordnet er Datenbankobjekte Amazon DocumentDB wie folgt zu:
+ Eine relationale Datenbank oder ein Datenbankschema wird einer *Datenbank* in Amazon DocumentDB zugeordnet.
+ Tabellen innerhalb einer relationalen Datenbank werden *Sammlungen* in Amazon DocumentDB zugeordnet.
+ Datensätze in einer relationalen Tabelle werden *Dokumenten* in Amazon DocumentDB zugeordnet. Jedes Dokument wird aus den Daten des Quelldatensatzes erstellt.
Wenn der Quellendpunkt Amazon S3 ist, entsprechen die resultierenden Amazon-DocumentDB-Objekte den AWS DMS -Zuordnungsregeln für Amazon S3. Betrachten Sie beispielsweise die folgende URI:
```
s3://amzn-s3-demo-bucket/hr/employee
```
In diesem Fall AWS DMS ordnet die Objekte Amazon DocumentDB wie folgt `amzn-s3-demo-bucket` zu:
+ Der oberste URI-Teil (`hr`) wird einer Datenbank in Amazon DocumentDB zugeordnet.
+ Der nächste URI-Teil (`employee`) wird einer Sammlung in Amazon DocumentDB zugeordnet.
+ Jedes Objekt in `employee` wird einem Dokument in Amazon DocumentDB zugeordnet.
Weitere Informationen zu den Zuordnungsregeln für Amazon S3 finden Sie unter [Verwendung von Amazon S3 als Quelle für AWS DMS](CHAP_Source.S3.md).
**Amazon-DocumentDB-Endpunkteinstellungen**
In den AWS DMS Versionen 3.5.0 und höher können Sie die Leistung von Change Data Capture (CDC) für Amazon DocumentDB DocumentDB-Endpunkte verbessern, indem Sie die Aufgabeneinstellungen für parallel Threads und Massenoperationen optimieren. Dazu können Sie die Anzahl der gleichzeitigen Threads, der Warteschlangen pro Thread und die Anzahl der Datensätze angeben, die in einem Puffer unter Verwendung von `ParallelApply*`-Aufgabeneinstellungen gespeichert werden sollen. Beispiel: Sie möchten eine CDC-Last durchführen und 128 Threads parallel anwenden. Außerdem möchten Sie auf 64 Warteschlangen pro Thread zugreifen, wobei 50 Datensätze pro Puffer gespeichert sind.
Unterstützt die folgenden Aufgabeneinstellungen, um die CDC-Leistung zu fördern: AWS DMS
+ `ParallelApplyThreads`— Gibt die Anzahl der gleichzeitigen Threads an, die während eines CDC-Ladens AWS DMS verwendet werden, um Datensätze an einen Amazon DocumentDB DocumentDB-Zielendpunkt zu übertragen. Der Standardwert ist Null (0) und der maximale Wert ist 32.
+ `ParallelApplyBufferSize` – Gibt die maximale Anzahl von Datensätzen an, die in jeder Pufferwarteschlange für gleichzeitige Threads gespeichert werden sollen, um sie während einer CDC-Last an einen Amazon-DocumentDB-Zielendpunkt zu übertragen. Der Standardwert ist 100 und der Höchstwert 1 000. Verwenden Sie diese Option, wenn `ParallelApplyThreads` mehrere Threads angibt.
+ `ParallelApplyQueuesPerThread` – Gibt die Anzahl der Warteschlangen an, auf die jeder Thread zugreift, um Datensätze aus Warteschlangen zu entfernen und während CDC eine Stapellast für einen Amazon-DocumentDB-Endpunkt zu generieren. Der Standardwert ist 1. Der Höchstwert ist 512.
**Anmerkung**
Bei Amazon DocumentDB DocumentDB-Zielen kann die parallel CDC-Anwendung zu doppelten Schlüsselfehlern führen, oder bei Workloads, die sekundäre eindeutige Indizes verwenden oder eine strikte Reihenfolge der Änderungen erfordern, kann eine blockierte CDC-Anwendung auftreten. Verwenden Sie für diese Workloads die standardmäßige Single-Thread-CDC-Anwendungskonfiguration.
Weitere Informationen zur Arbeit mit Amazon DocumentDB als Ziel für AWS DMS finden Sie in den folgenden Abschnitten:
**Topics**
+ [Zuordnen von Daten von einer Quelle zu einem Amazon-DocumentDB-Ziel](#CHAP_Target.DocumentDB.data-mapping)
+ [Herstellen einer Verbindung mit elastischen Amazon-DocumentDB-Clustern als Ziel](#CHAP_Target.DocumentDB.data-mapping.elastic-cluster-connect)
+ [Laufende Replikation mit Amazon DocumentDB als Ziel](#CHAP_Target.DocumentDB.data-mapping.ongoing-replication)
+ [Einschränkungen bei Verwendung von Amazon DocumentDB als Ziel](#CHAP_Target.DocumentDB.limitations)
+ [Verwenden von Endpunkteinstellungen mit Amazon DocumentDB als Ziel](#CHAP_Target.DocumentDB.ECAs)
+ [Zieldatentypen für Amazon DocumentDB](#CHAP_Target.DocumentDB.datatypes)
**Anmerkung**
Eine step-by-step exemplarische Vorgehensweise für den Migrationsprozess finden Sie unter [Migration von MongoDB zu Amazon DocumentDB im Migrationshandbuch](https://docs.aws.amazon.com/dms/latest/sbs/CHAP_MongoDB2DocumentDB.html). AWS Database Migration Service Step-by-Step
## Zuordnen von Daten von einer Quelle zu einem Amazon-DocumentDB-Ziel
AWS DMS liest Datensätze vom Quellendpunkt und erstellt JSON-Dokumente auf der Grundlage der gelesenen Daten. Für jedes JSON-Dokument AWS DMS muss ein `_id` Feld bestimmt werden, das als eindeutiger Bezeichner dient. Anschließend wird das JSON-Dokument in eine Amazon-DocumentDB-Sammlung geschrieben, wobei das Feld `_id` als Primärschlüssel verwendet wird.
### Quelldaten, die eine einzelne Spalte darstellen
Wenn die Quelldaten aus einer einzelnen Spalte bestehen, müssen die Daten vom Typ Zeichenfolge sein. (Je nach Quell-Engine kann der tatsächliche Datentyp VARCHAR, NVARCHAR, TEXT, LOB, CLOB oder ähnlich lauten.) AWS DMS geht davon aus, dass es sich bei den Daten um ein gültiges JSON-Dokument handelt, und repliziert die Daten unverändert in Amazon DocumentDB.
Wenn das resultierende JSON-Dokument ein Feld mit dem Namen `_id` enthält, wird dieses Feld als eindeutige `_id` in Amazon DocumentDB verwendet.
Wenn das JSON-Dokument kein `_id`-Feld enthält, generiert Amazon DocumentDB automatisch einen `_id`-Wert.
### Quelldaten, die mehrere Spalten darstellen
Wenn die Quelldaten aus mehreren Spalten bestehen, wird aus all AWS DMS diesen Spalten ein JSON-Dokument erstellt. Gehen Sie wie folgt vor, um das `_id` Feld für das AWS DMS Dokument zu ermitteln:
+ Wenn der Name einer der Spalten `_id` lautet, dann werden die Daten in dieser Spalte als Ziel-`_id` verwendet.
+ Wenn es keine `_id` Spalte gibt, die Quelldaten jedoch einen Primärschlüssel oder einen eindeutigen Index haben, wird dieser Schlüssel oder Indexwert als `_id` Wert AWS DMS verwendet. Die Daten aus dem Primärschlüssel oder eindeutigen Index erscheinen auch als explizite Felder im JSON-Dokument.
+ Wenn keine `_id`-Spalte vorhanden ist und es keinen Primärschlüssel oder eindeutigen Index gibt, generiert Amazon DocumentDB automatisch einen `_id`-Wert.
### Zwingen eines Datentyps an den Zielendpunkt
AWS DMS kann Datenstrukturen ändern, wenn es auf einen Amazon DocumentDB DocumentDB-Zielendpunkt schreibt. Sie können diese Änderungen anfordern, indem Sie Spalten und Tabellen am Quellendpunkt umbenennen oder Transformationsregeln bereitstellen, die bei der Ausführung einer Aufgabe angewendet werden.
#### Verwenden eines verschachtelten JSON-Dokuments (json\$1prefix)
Um einen Datentyp zu erzwingen, können Sie dem Namen der Quellspalte das Präfix `json_` (d. h. `json_columnName`) entweder manuell oder mittels einer Transformation voranstellen. In diesem Fall wird die Spalte nicht als Zeichenfolgenfeld, sondern als verschachteltes JSON-Dokument innerhalb des Zieldokuments erstellt.
Angenommen, Sie möchten beispielsweise das folgende Dokument von einem MongoDB-Quellenendpunkt migrieren.
```
{
"_id": "1",
"FirstName": "John",
"LastName": "Doe",
"ContactDetails": "{"Home": {"Address": "Boston","Phone": "1111111"},"Work": { "Address": "Boston", "Phone": "2222222222"}}"
}
```
Wenn Sie keinen der Quelldatentypen erzwingen, wird das eingebettete `ContactDetails`-Dokument als Zeichenfolge migriert.
```
{
"_id": "1",
"FirstName": "John",
"LastName": "Doe",
"ContactDetails": "{\"Home\": {\"Address\": \"Boston\",\"Phone\": \"1111111\"},\"Work\": { \"Address\": \"Boston\", \"Phone\": \"2222222222\"}}"
}
```
Sie können jedoch eine Transformationsregel hinzufügen, um `ContactDetails` zu einem JSON-Objekt umzuwandeln. Angenommen, der ursprüngliche Name der Quellspalte ist `ContactDetails`. Um den Datentyp als verschachteltes JSON zu erzwingen, muss die Spalte am Quellendpunkt in „json\$1ContactDetails“ umbenannt werden, indem entweder der Quelle manuell das Präfix „\$1json\$1\$1“ hinzugefügt wird oder mithilfe von Transformationsregeln. Sie können beispielsweise die folgende Transformationsregel verwenden:
```
{
"rules": [
{
"rule-type": "transformation",
"rule-id": "1",
"rule-name": "1",
"rule-target": "column",
"object-locator": {
"schema-name": "%",
"table-name": "%",
"column-name": "ContactDetails"
},
"rule-action": "rename",
"value": "json_ContactDetails",
"old-value": null
}
]
}
```
AWS DMS repliziert das Feld wie folgt als verschachteltes JSON. ContactDetails
```
{
"_id": "1",
"FirstName": "John",
"LastName": "Doe",
"ContactDetails": {
"Home": {
"Address": "Boston",
"Phone": "1111111111"
},
"Work": {
"Address": "Boston",
"Phone": "2222222222"
}
}
}
```
#### Verwenden eines JSON-Arrays (array\$1prefix)
Um einen Datentyp zu erzwingen, können Sie einem Spaltennamen das Präfix `array_` (d. h. `array_columnName`) entweder manuell oder mittels einer Transformation voranstellen. In diesem Fall AWS DMS betrachtet die Spalte als JSON-Array und erstellt sie als solches im Zieldokument.
Angenommen, Sie möchten das folgende Dokument von einem MongoDB-Quellenendpunkt migrieren.
```
{
"_id" : "1",
"FirstName": "John",
"LastName": "Doe",
"ContactAddresses": ["Boston", "New York"],
"ContactPhoneNumbers": ["1111111111", "2222222222"]
}
```
Wenn Sie keinen der Quelldatentypen erzwingen, wird das eingebettete `ContactDetails`-Dokument als Zeichenfolge migriert.
```
{
"_id": "1",
"FirstName": "John",
"LastName": "Doe",
"ContactAddresses": "[\"Boston\", \"New York\"]",
"ContactPhoneNumbers": "[\"1111111111\", \"2222222222\"]"
}
```
Sie können jedoch Transformationsregeln hinzufügen, um `ContactAddress` und `ContactPhoneNumbers` zu JSON-Arrays umzuwandeln, wie in der folgenden Tabelle veranschaulicht.
****
| Ursprünglicher Name der Quellspalte | Umbenannte Quellspalte |
| --- | --- |
| ContactAddress | array\$1ContactAddress |
| ContactPhoneNumbers | array\$1ContactPhoneNumbers |
AWS DMS repliziert `ContactAddress` und `ContactPhoneNumbers` wie folgt.
```
{
"_id": "1",
"FirstName": "John",
"LastName": "Doe",
"ContactAddresses": [
"Boston",
"New York"
],
"ContactPhoneNumbers": [
"1111111111",
"2222222222"
]
}
```
### Herstellen einer Verbindung mit Amazon DocumentDB über TLS
Standardmäßig akzeptiert ein neu erstellter Amazon-DocumentDB-Cluster sichere Verbindungen nur mit Transport Layer Security (TLS). Wenn TLS aktiviert ist, erfordert jede Verbindung mit Amazon DocumentDB einen öffentlichen Schlüssel.
Sie können den öffentlichen Schlüssel für Amazon DocumentDB abrufen, indem Sie die Datei,`rds-combined-ca-bundle.pem`, aus einem AWS gehosteten Amazon S3 S3-Bucket herunterladen. Weitere Informationen zum Herunterladen dieser Datei finden Sie unter [Encrypting connections using TLS](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/security.encryption.ssl.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon DocumentDB*.
Nachdem Sie diese PEM-Datei heruntergeladen haben, können Sie den darin enthaltenen öffentlichen Schlüssel AWS DMS wie unten beschrieben importieren.
#### AWS-Managementkonsole
**So importieren Sie die Datei mit dem öffentlichen Schlüssel (.pem)**
1. [Öffnen Sie die AWS DMS Konsole unter /dms. https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/dms)
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Certificates** aus.
1. Wählen Sie **Import certificate (Zertifikat importieren)** aus und gehen Sie folgendermaßen vor:
+ Geben Sie für **Certificate Identifier (Zertifikat-ID)** einen eindeutigen Namen für das Zertifikat ein, z. B. `docdb-cert`.
+ Für **Import file (Datei importieren)** navigieren Sie zum Speicherort der .pem-Datei.
Wenn Sie die gewünschten Einstellungen vorgenommen haben, wählen Sie **Add new CA certificate (Neues CA-Zertifikat hinzufügen)** aus.
#### AWS CLI
Verwenden Sie den Befehl `aws dms import-certificate`, wie im folgenden Beispiel gezeigt.
```
aws dms import-certificate \
--certificate-identifier docdb-cert \
--certificate-pem file://./rds-combined-ca-bundle.pem
```
Wenn Sie einen AWS DMS Zielendpunkt erstellen, geben Sie die Zertifikats-ID an (z. B.`docdb-cert`). Legen Sie außerdem den SSL-Modus-Parameter auf `verify-full` fest.
## Herstellen einer Verbindung mit elastischen Amazon-DocumentDB-Clustern als Ziel
In den AWS DMS Versionen 3.4.7 und höher können Sie einen Amazon DocumentDB DocumentDB-Zielendpunkt als Elastic Cluster erstellen. Wenn Sie Ihren Zielendpunkt als elastischen Cluster erstellen, müssen Sie ein neues SSL-Zertifikat an Ihren Endpunkt im elastischen Amazon-DocumentDB-Cluster anfügen, da Ihr vorhandenes SSL-Zertifikat nicht funktioniert.
**So fügen Sie ein neues SSL-Zertifikat an Ihren Endpunkt im elastischen Amazon-DocumentDB-Cluster an**
1. Öffnen Sie in einem Browser die Datei [ https://www.amazontrust.com/repository/SFSRootCAG2.pem](https://www.amazontrust.com/repository/SFSRootCAG2.pem) und speichern Sie den Inhalt beispielsweise in einer `.pem` Datei mit einem eindeutigen Dateinamen. `SFSRootCAG2.pem` Dies ist die Zertifikatsdatei, die Sie in den nachfolgenden Schritten importieren müssen.
1. Erstellen Sie den Endpunkt im elastischen Cluster und legen Sie die folgenden Optionen fest:
1. Wählen Sie unter **Endpunktkonfiguration** die Option **Neues CA-Zertifikat hinzufügen** aus.
1. Geben Sie für **Zertifikat-ID** **SFSRootCAG2.pem** ein.
1. Wählen Sie unter **Zertifikatdatei importieren** die Option **Datei auswählen** und navigieren Sie zur Datei `SFSRootCAG2.pem`, die Sie zuvor heruntergeladen haben.
1. Wählen Sie die heruntergeladene Datei `SFSRootCAG2.pem` aus und öffnen Sie sie.
1. Wählen Sie **Import certificate (Zertifikat importieren)**.
1. **Wählen Sie in der Dropdownliste Zertifikat auswählen** **die Datei .pem aus SFSRootCAG2.**
Das neue SSL-Zertifikat aus der heruntergeladenen Datei `SFSRootCAG2.pem` ist jetzt an Ihren Endpunkt im elastischen Amazon-DocumentDB-Cluster angehängt.
## Laufende Replikation mit Amazon DocumentDB als Ziel
Wenn die laufende Replikation (Erfassung von Datenänderungen, CDC) für Amazon DocumentDB als Ziel aktiviert ist, bieten die AWS DMS -Versionen 3.5.0 und höher eine zwanzigfache Leistungsverbesserung gegenüber früheren Versionen. In früheren Versionen, in denen bis zu 250 Datensätze pro Sekunde AWS DMS verarbeitet wurden, werden AWS DMS jetzt effizient über 5000 Datensätze pro Sekunde verarbeitet. AWS DMS stellt außerdem sicher, dass Dokumente in Amazon DocumentDB mit der Quelle synchron bleiben. Wenn ein Quelldatensatz erstellt oder aktualisiert wird, AWS DMS müssen Sie zunächst ermitteln, welcher Amazon DocumentDB DocumentDB-Datensatz von den folgenden Aktionen betroffen ist:
+ Wenn der Quelldatensatz über eine Spalte mit dem Namen `_id` verfügt, bestimmt der Wert dieser Spalte den entsprechenden `_id`-Wert in der Amazon-DocumentDB-Sammlung.
+ Wenn es keine `_id` Spalte gibt, aber die Quelldaten einen Primärschlüssel oder einen eindeutigen Index haben, wird dieser Schlüssel oder Indexwert als `_id` für die Amazon DocumentDB-Sammlung AWS DMS verwendet.
+ Wenn der Quelldatensatz keine `_id` Spalte, keinen Primärschlüssel oder keinen eindeutigen Index hat, ordnet er alle Quellspalten den entsprechenden Feldern in der Amazon DocumentDB-Sammlung zu. AWS DMS
Wenn ein neuer Quelldatensatz erstellt wird, AWS DMS schreibt ein entsprechendes Dokument in Amazon DocumentDB. Wenn ein vorhandener Quelldatensatz aktualisiert wird, AWS DMS werden die entsprechenden Felder im Zieldokument in Amazon DocumentDB aktualisiert. Alle Felder, die zwar im Zieldokument, aber nicht im Quelldatensatz vorhanden sind, bleiben unberührt.
Wenn ein Quelldatensatz gelöscht wird, AWS DMS wird das entsprechende Dokument aus Amazon DocumentDB gelöscht.
### Strukturelle Änderungen (DDL) an der Quelle
Bei der laufenden Replikation werden alle Änderungen an Quelldatenstrukturen (z. B. Tabellen, Spalten usw.) an ihre Entsprechungen in Amazon DocumentDB weitergegeben. In relationalen Datenbanken werden diese Änderungen durch DDL-Anweisungen (Data Definition Language) eingeleitet. In der folgenden Tabelle können Sie sehen AWS DMS , wie diese Änderungen an Amazon DocumentDB weitergegeben werden.
****
| DDL an Quelle | Auswirkung auf das Amazon-DocumentDB-Ziel |
| --- | --- |
| CREATE TABLE | Erstellt eine leere Sammlung. |
| Anweisung, die eine Tabelle umbenennt (RENAME TABLE, ALTER TABLE...RENAME und Ähnliches) | Benennt die Sammlung um. |
| TRUNCATE TABLE | Entfernt alle Dokumente aus der Sammlung, aber nur, wenn HandleSourceTableTruncated true ist. Weitere Informationen finden Sie unter [Aufgabeneinstellungen für den Umgang mit der DDL-Änderungsverarbeitung](CHAP_Tasks.CustomizingTasks.TaskSettings.DDLHandling.md). |
| DROP TABLE | Löscht die Sammlung, aber nur, wenn HandleSourceTableDropped true ist. Weitere Informationen finden Sie unter [Aufgabeneinstellungen für den Umgang mit der DDL-Änderungsverarbeitung](CHAP_Tasks.CustomizingTasks.TaskSettings.DDLHandling.md). |
| Anweisung, die einer Tabelle eine Spalte hinzufügt (ALTER TABLE...ADD und Ähnliches) | Die DDL-Anweisung wird ignoriert und eine Warnung ausgegeben. Wenn der erste INSERT an der Quelle ausgeführt wird, wird das neue Feld dem Zieldokument hinzugefügt. |
| ALTER TABLE...RENAME COLUMN | Die DDL-Anweisung wird ignoriert und eine Warnung ausgegeben. Wenn der erste INSERT an der Quelle ausgeführt wird, wird das neu benannte Feld dem Zieldokument hinzugefügt. |
| ALTER TABLE...DROP COLUMN | Die DDL-Anweisung wird ignoriert und eine Warnung ausgegeben. |
| Anweisung, die den Datentyp der Spalte ändert (ALTER COLUMN...MODIFY und Ähnliches) | Die DDL-Anweisung wird ignoriert und eine Warnung ausgegeben. Wenn der erste INSERT an der Quelle mit dem neuen Datentyp ausgeführt wird, wird das Zieldokument mit einem Feld dieses neuen Datentyps erstellt. |
## Einschränkungen bei Verwendung von Amazon DocumentDB als Ziel
Die folgenden Einschränkungen gelten bei der Verwendung von Amazon DocumentDB als Ziel für AWS DMS:
+ In Amazon DocumentDB dürfen Namen für Sammlungen nicht das Dollarzeichen (\$1) enthalten. Darüber hinaus dürfen Datenbanknamen keine Unicode-Zeichen enthalten.
+ AWS DMS unterstützt nicht das Zusammenführen mehrerer Quelltabellen zu einer einzigen Amazon DocumentDB-Sammlung.
+ Wenn Änderungen aus einer Quelltabelle AWS DMS verarbeitet werden, die keinen Primärschlüssel hat, werden alle LOB-Spalten in dieser Tabelle ignoriert.
+ Wenn die Option **Change table (Änderungstabelle)** aktiviert ist und AWS DMS auf eine Quellspalte mit dem Namen "*\$1id*" trifft, dann erscheint diese Spalte als "*\$1\$1id*" (zwei Unterstriche) in der Änderungstabelle.
+ Wenn Sie Oracle als Quellendpunkt wählen, muss für die Oracle-Quelle die vollständige ergänzende Protokollierung aktiviert sein. Andernfalls werden, wenn es an der Quelle Spalten gibt, die nicht geändert wurden, die Daten als Nullwerte in Amazon DocumentDB geladen.
+ Die Einstellung `TargetTablePrepMode:TRUNCATE_BEFORE_LOAD` für die Replikationsaufgabe wird nicht für die Verwendung mit einem DocumentDB-Zielendpunkt unterstützt.
+ MongoDB-Sammlungen mit Obergrenzen werden in Amazon DocumentDB nicht unterstützt. Migriert solche Objekte jedoch AWS DMS automatisch als Sammlungen ohne Obergrenzen auf die Ziel-DocumentDB.
+ Die parallele CDC-Anwendung auf Amazon DocumentDB DocumentDB-Ziele kann zu doppelten Schlüsselfehlern führen, oder bei Workloads, die sekundäre eindeutige Indizes verwenden oder eine strikte Reihenfolge der Änderungen erfordern, können blockierte CDC-Anwendungen auftreten. Verwenden Sie für solche Workloads die standardmäßige CDC-Anwendungskonfiguration mit einem Thread.
## Verwenden von Endpunkteinstellungen mit Amazon DocumentDB als Ziel
Sie können Endpunkteinstellungen, ähnlich wie zusätzliche Verbindungsattribute, zum Konfigurieren Ihrer Amazon-DocumentDB-Zieldatenbank verwenden. Sie geben die Einstellungen an, wenn Sie den Zielendpunkt mithilfe der AWS DMS Konsole oder mithilfe des `create-endpoint` Befehls in [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/dms/index.html), mit der `--doc-db-settings '{"EndpointSetting": "value", ...}'` JSON-Syntax erstellen.
Die folgende Tabelle zeigt die Endpunkteinstellungen, die Sie mit Amazon DocumentDB als Ziel verwenden können.
| Attributname | Zulässige Werte | Standardwert und Beschreibung |
| --- | --- | --- |
| `replicateShardCollections` | boolesch `true` `false` | Wann `true` festgelegt ist, hat diese Endpunkteinstellung die folgenden Auswirkungen und beinhaltet die folgenden Einschränkungen: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/dms/latest/userguide/CHAP_Target.DocumentDB.html) |
## Zieldatentypen für Amazon DocumentDB
In der folgenden Tabelle finden Sie die Amazon DocumentDB DocumentDB-Zieldatentypen, die bei der Verwendung von AWS DMS unterstützt werden, sowie die Standardzuweisung von AWS DMS-Datentypen. Weitere Informationen zu AWS DMS-Datentypen finden Sie unter. [Datentypen für den AWS Database Migration Service](CHAP_Reference.DataTypes.md)
| AWS DMS-Datentyp | Amazon-DocumentDB-Datentyp |
| --- | --- |
| BOOLEAN | Boolesch |
| BYTES | Binäre Daten |
| DATE | Date |
| TIME | Zeichenfolge () UTF8 |
| DATETIME | Date |
| INT1 | 32-Bit-Ganzzahl |
| INT2 | 32-Bit-Ganzzahl |
| INT4 | 32-Bit-Ganzzahl |
| INT8 | 64-Bit-Ganzzahl |
| NUMERIC | Zeichenfolge (UTF8) |
| REAL4 | Double |
| REAL8 | Double |
| STRING | Wenn die Daten als JSON erkannt werden, werden sie als Dokument zu Amazon DocumentDB AWS DMS migriert. Andernfalls werden die Daten String () zugeordnet. UTF8 |
| UINT1 | 32-Bit-Ganzzahl |
| UINT2 | 32-Bit-Ganzzahl |
| UINT4 | 64-Bit-Ganzzahl |
| UINT8 | Zeichenfolge () UTF8 |
| WSTRING | Wenn die Daten als JSON erkannt werden, werden sie als Dokument zu Amazon DocumentDB AWS DMS migriert. Andernfalls werden die Daten String () zugeordnet. UTF8 |
| BLOB | Binär |
| CLOB | Wenn die Daten als JSON erkannt werden, werden sie als Dokument zu Amazon DocumentDB AWS DMS migriert. Andernfalls werden die Daten String () zugeordnet. UTF8 |
| NCLOB | Wenn die Daten als JSON erkannt werden, werden sie als Dokument zu Amazon DocumentDB AWS DMS migriert. Andernfalls werden die Daten String () zugeordnet. UTF8 |