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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
を使用してAWS DMS、Amazon DynamoDB テーブルにデータを移行できます。Amazon DynamoDB は、高速で予測可能なパフォーマンスとシームレスなスケーラビリティを提供するフルマネージド NoSQL データベースサービスです。 は、リレーショナルデータベースまたは MongoDB をソースとして使用AWS DMS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と、ソースデータベースエンドポイントと同じ数のテーブルが作成されます。 は複数の DynamoDB パラメータ値AWS DMS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
AWS DMSコンソールまたは API の SSL モードオプションは、一部のデータストリーミングや Kinesis や DynamoDB などの NoSQL サービスには適用されません。これらはデフォルトで安全であるため、SSL モードの設定が none (SSL Mode=None) と等しいAWS DMSことを示しています。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。例えば、DynamoDB をターゲットエンドポイントとして使用する場合、デフォルトで保護されます。DynamoDB へのすべての API コールは SSL を使用するため、AWS DMSエンドポイントに追加の SSL オプションは必要ありません。AWS DMS が DynamoDB データベースへの接続時にデフォルトで使用する HTTPS プロトコルを使用して、SSL エンドポイント経由で安全にデータを保存して取得できます。
転送速度を上げるために、 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AWS DMSをサポートします。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。
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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– このオプションを使用して、 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の数を指定します。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」を参照してください。
注記
が移行タスクの DynamoDB パラメータ値AWS DMSを設定すると、デフォルトの読み込みキャパシティーユニット (RCU) パラメータ値は 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。
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WCU パラメータのデフォルト値は 200 です。
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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。 使用するリソースには、標準AWS DMS使用料が適用されます。
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 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 DynamoDB スカラータイプの属性への単一テーブルから単一テーブルへの再構築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、次の DynamoDB スカラーデータ型をサポートしています。
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String
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Number
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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。
のターゲットとして DynamoDB を使用するための前提条件AWS Database Migration Service
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AWS DMS、必ず IAM ロールを作成してください。この IAM ロールではAWS DMS、移行先の DynamoDB テーブルへのアクセスを が引き受けて許可する必要があります。アクセス許可の最小設定は、次の IAM ポリシーで示します。
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。
のターゲットとして DynamoDB を使用する場合の制限AWS Database Migration Service
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：
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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。
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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。
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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。
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AWS DMSは、複合以外のプライマリキーを持つ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。
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AWS DMSは、CLOB でない限り、LOB データをサポートしません。 は、CLOB データをデータの移行時に DynamoDB 文字列AWS DMSに変換します。
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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。 AWS DMSは、DynamoDB
TargetTablePrepMode=TRUNCATE_BEFORE_LOADのタスク設定をターゲットとしてサポートしていません。AWS DMSは、DynamoDB
TaskRecoveryTableEnabledのタスク設定をターゲットとしてサポートしていません。BatchApplyは DynamoDB エンドポイントではサポートされていません。-
AWS DMSは、名前が DynamoDB の予約語と一致する属性を移行できません。詳細については、「Amazon DynamoDB ディベロッパーガイド」の「DynamoDB での予約語」を参照してください。
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はテーブルマッピングルールを使用して、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ある場合、 はそれAWS DMS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-type を object-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は現在、 rule-actionパラメータの唯一の有効な値map-record-to-documentとして map-record-to-recordと をサポートしています。これらの値は、exclude-columns属性リストの一部として除外されていないレコードに対してデフォルトでAWS DMS何を行うかを指定します。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。を使用する場合map-record-to-record、exclude-columns属性リストにリストされていないソーステーブルの任意の列に対して、 はターゲット DynamoDB インスタンスで対応する属性AWS DMS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。を使用する場合map-record-to-document、 はデータをソース上の単一のフラットな DynamoDB マップ属性AWS DMSに配置します。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-record と map-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。
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。たとえば、FirstName と LastName を組み合わせると DynamoDB ターゲット上の CustomerName になります。NickName と income 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}" } } } } } } ] } } ] }
rule-action パラメータ map-record-to-recordを使用することで、NickName および income のデータは、DynamoDB ターゲットで同じ名前の項目にマッピングされます。
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 に変更するとします。この場合、exclude-columns パラメータ、 NickName および income にリストされない列は、_doc 項目にマッピングされます。
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。
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式 (必須)
-
式の属性値 (必須）。属性値の DynamoDB json 構造を指定します。これは、実行時まで不明な DynamoDB の値と属性を比較するのに役立ちます。式の属性値は、実際の値のプレースホルダーとして定義できます。
-
式の属性名 (必須）。この値を使用すると、DynamoDB の予約語や特殊文字を含む属性名などとの競合が発生する可能性を回避できます。
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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 apply-during-cdc = false および 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。
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 | |
|
|
|
|
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}" } } } } } } ] } } ] }
次の例のように、dynamodb-map の代わりに dynamodb-list を属性マッピングの属性サブタイプとして使用することもできます。
{ "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
次の例は、2 つの MySQL データベーステーブル nfl_data と sport_team のデータを、NFLTeams と SportTeams という 2 つの DynamoDB テーブルへ移行します。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" }
SportsTeams DynamoDB テーブルの出力例は次のとおりです。
{ "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
の DynamoDB エンドポイントは、ほとんどの DynamoDB データ型AWS DMSをサポートしています。次の表は、 の使用時にサポートされる Amazon AWS DMSターゲットデータ型AWS DMSとAWS DMS、データ型からのデフォルトのマッピングを示しています。
AWS DMSデータ型の詳細については、「」を参照してくださいAWS Database Migration Service のデータ型。
が異種データベースからデータをAWS DMS移行する場合、ソースデータベースのデータ型をデータ型と呼ばれる中間AWS DMS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。次の表は、各AWS DMSデータ型と、DynamoDB でマッピングされるデータ型を示しています。
| AWS DMSデータ型 | DynamoDB データ型 |
|---|---|
|
String |
String |
|
WString |
String |
|
ブール値 |
ブール値 |
|
日付 |
String |
|
DateTime |
String |
|
INT1 |
Number |
|
INT2 |
Number |
|
INT4 |
Number |
|
INT8 |
Number |
|
数値 |
Number |
|
Real4 |
Number |
|
Real8 |
Number |
|
UINT1 |
Number |
|
UINT2 |
Number |
|
UINT4 |
Number |
| UINT8 | Number |
| CLOB | String |
