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 MongoDB 做為 的來源 AWS DMS 如需 AWS DMS 支援做為來源的 MongoDB 版本資訊，請參閱 [的來源 AWS DMS](CHAP_Introduction.Sources.md)。 請注意下列與 MongoDB 版本支援有關的事項： + AWS DMS 3.4.5 版和更新版本支援 MongoDB 4.2 版和 4.4 版。 + AWS DMS 3.4.5 和更新版本以及 MongoDB 4.2 和更新版本支援分散式交易。如需 MongoDB 分散式交易的詳細資訊，請參閱 [MongoDB 文件](https://www.mongodb.com/docs/)中的[交易](https://docs.mongodb.com/manual/core/transactions/)。 + AWS DMS 3.5.0 及更新版本不支援 3.6 之前的 MongoDB 版本。 + AWS DMS 3.5.1 版和更新版本支援 MongoDB 5.0 版。 + AWS DMS 3.5.2 版和更新版本支援 MongoDB 6.0 版。 + AWS DMS 3.5.4 版和更新版本支援 MongoDB 7.0 版和 8.0 版。 如果您不熟悉 MongoDB，請注意以下重要的 MongoDB 資料庫概念： + MongoDB 中的記錄是一份*文件*，是由欄位/值對組成的資料結構。欄位值可以包含其他文件、陣列和文件的陣列。文件約相當於關聯式資料庫資料表中的資料列。 + MongoDB 的*集合*是一組文件，約相當於關聯式資料庫資料表。 + MongoDB 的*資料庫*是一組集合，大致相當於關聯式資料庫中的結構描述。 + MongoDB 文件在內部以壓縮格式儲存為二進位 JSON (BSON) 檔案，此格式包含文件中每個欄位的類型。每份文件都有唯一的 ID。 AWS DMS 使用 MongoDB 做為來源、*文件模式*或*資料表模式時， 支援兩種遷移模式*。您可以指定建立 MongoDB 端點時要使用的遷移模式，或從 AWS DMS 主控台設定**中繼資料模式**參數。或者，您可以在端點組態面板中選取 **\$1id as a separate column** 核取記號按鈕，以建立第二個名為 `_id` 的資料欄，作為主索引鍵。 遷移模式的選擇會影響目標資料的結果格式，請見下文說明。 **文件模型** 在文件模式中，MongoDB 文件是依原狀遷移，這表示文件資料合併成目標資料表中的單一資料行，名為 `_doc`。當您使用 MongoDB 做為來源端點時，文件模式是預設設定。 例如，請考慮 MongoDB 集合中稱為 myCollection 的下列文件。 ``` db.myCollection.find() { "_id" : ObjectId("5a94815f40bd44d1b02bdfe0"), "a" : 1, "b" : 2, "c" : 3 } { "_id" : ObjectId("5a94815f40bd44d1b02bdfe1"), "a" : 4, "b" : 5, "c" : 6 } ``` 使用文件模式將資料遷移到關聯式資料庫資料表之後，資料結構如下所示。MongoDB 文件中的資料欄位會合併到` _doc` 資料行。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/dms/latest/userguide/CHAP_Source.MongoDB.html) 您可以選擇性地將額外連線屬性 `extractDocID` 設為 *true*，建立第二個資料行，命名為 `"_id"`，作用如同主索引鍵。如果您要使用 CDC，請將此參數設為 *true*。 搭配產生[多文件交易](https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/method/Session.startTransaction/#mongodb-method-Session.startTransaction)的來源使用 CDC 時， `ExtractDocId` 參數**必須**設定為 *true*。如果未啟用此參數， AWS DMS 任務會在遇到多文件交易時失敗。 在文件模式中， AWS DMS 會管理集合的建立和重新命名，如下所示： + 如果您將新的集合新增至來源資料庫， AWS DMS 會為集合建立新的目標資料表，並複寫任何文件。 + 如果您重新命名來源資料庫的現有集合， AWS DMS 不會重新命名目標資料表。 如果目標端點是 Amazon DocumentDB，請以**文件模式**執行遷移。 **資料表模式** 在資料表模式中， 會將 MongoDB 文件中的每個最上層欄位 AWS DMS 轉換為目標資料表中的資料欄。如果欄位為巢狀，請將巢狀值 AWS DMS 扁平化為單一資料欄。 AWS DMS 然後將索引鍵欄位和資料類型新增至目標資料表的資料欄集。 對於每個 MongoDB 文件， 會將每個索引鍵和類型 AWS DMS 新增至目標資料表的資料欄集。例如，使用資料表模式， 會將先前的範例 AWS DMS 遷移至下表。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/dms/latest/userguide/CHAP_Source.MongoDB.html) 巢狀值會扁平化到包含以點分隔之索引鍵名稱的資料行。資料行名為以句號分隔的扁平化欄位名稱串連。例如，將具有巢狀值 等欄位的 JSON 文件 AWS DMS 遷移`{"a" : {"b" : {"c": 1}}}`至名為 `a.b.c.` 若要建立目標資料欄， AWS DMS 會掃描指定數量的 MongoDB 文件，並建立一組所有欄位及其類型。 AWS DMS 然後使用此集來建立目標資料表的資料欄。如果您使用主控台建立或修改 MongoDB 來源端點，您可以指定要掃描的文件數量。預設值為 1000 份文件。如果您使用 AWS CLI，則可以使用額外的連線屬性 `docsToInvestigate`。 在資料表模式中， 會像這樣 AWS DMS 管理文件和集合： + 當您將文件新增至現有的集合時，會複寫文件。如果欄位不存在於目標中，則不複寫這些欄位。 + 當您更新文件時，會複寫更新的文件。如果欄位不存在於目標中，則不複寫這些欄位。 + 完全支援刪除文件。 + CDC 任務完成時，新增新的集合不會在目標上產生新的資料表。 + 在變更資料擷取 (CDC) 階段中， AWS DMS 不支援重新命名集合。 **Topics** + [使用 MongoDB 做為 來源時所需的許可 AWS DMS](#CHAP_Source.MongoDB.PrerequisitesCDC) + [為 CDC 設定 MongoDB 複本集](#CHAP_Source.MongoDB.PrerequisitesCDC.ReplicaSet) + [使用 MongoDB 做為 來源時的安全需求 AWS DMS](#CHAP_Source.MongoDB.Security) + [將 MongoDB 集合分段並平行遷移](#CHAP_Source.MongoDB.ParallelLoad) + [使用 MongoDB 做為 來源時遷移多個資料庫 AWS DMS](#CHAP_Source.MongoDB.Multidatabase) + [使用 MongoDB 做為 來源的限制 AWS DMS](#CHAP_Source.MongoDB.Limitations) + [使用 MongoDB 做為 來源時的端點組態設定 AWS DMS](#CHAP_Source.MongoDB.Configuration) + [MongoDB 的來源資料類型](#CHAP_Source.MongoDB.DataTypes) ## 使用 MongoDB 做為 來源時所需的許可 AWS DMS 對於使用 MongoDB 來源的 AWS DMS 遷移，您可以建立具有根權限的使用者帳戶，或僅在資料庫上具有遷移許可的 使用者。 以下程式碼建立的使用者會成為根帳戶。 ``` use admin db.createUser( { user: "root", pwd: "password", roles: [ { role: "root", db: "admin" } ] } ) ``` 對於 MongoDB 3.x 來源，以下程式碼會在要遷移的資料庫上建立具有最基本權限的使用者。 ``` use database_to_migrate db.createUser( { user: "dms-user", pwd: "password", roles: [ { role: "read", db: "local" }, "read"] }) ``` 對於 MongoDB 4.x 來源，下面的程式碼會建立具有最基本權限的使用者。 ``` { resource: { db: "", collection: "" }, actions: [ "find", "changeStream" ] } ``` 例如，在「admin」資料庫中建立下列角色。 ``` use admin db.createRole( { role: "changestreamrole", privileges: [ { resource: { db: "", collection: "" }, actions: [ "find","changeStream" ] } ], roles: [] } ) ``` 建立角色後，在要遷移的資料庫中建立使用者。 ``` use test > db.createUser( { user: "dms-user12345", pwd: "password", roles: [ { role: "changestreamrole", db: "admin" }, "read"] }) ``` ## 為 CDC 設定 MongoDB 複本集 若要搭配 MongoDB 使用持續複寫或 CDC， AWS DMS 需要存取 MongoDB 操作日誌 (oplog)。若要建立 oplog，您需要部署複本集 (若無)。如需詳細資訊，請參閱 [MongoDB 文件](https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/deploy-replica-set/)。 您可以使用 CDC 且以 MongoDB 複本集的主要或次要節點做為來源端點。 **將獨立的執行個體轉換成複本集** 1. 使用命令列，連線到 `mongo`。 ``` mongo localhost ``` 1. 停止 `mongod` 服務。 ``` service mongod stop ``` 1. 使用以下命令重新啟動 `mongod`： ``` mongod --replSet "rs0" --auth -port port_number ``` 1. 使用下列命令測試複本集連線： ``` mongo -u root -p password --host rs0/localhost:port_number --authenticationDatabase "admin" ``` 如果計劃執行文件模式遷移，請在建立 MongoDB 端點時選取選項 `_id as a separate column`。選取此選項會建立第二個資料行，名為 `_id`，做為主索引鍵。需要此第二欄 AWS DMS ，以支援資料處理語言 (DML) 操作。 **注意** AWS DMS 使用 操作日誌 (oplog) 來擷取進行中複寫期間的變更。如果 MongoDB 在 AWS DMS 讀取記錄之前從 oplog 中清除記錄，則任務會失敗。我們建議調整 oplog 的大小，以將變更保留至少 24 小時。 ## 使用 MongoDB 做為 來源時的安全需求 AWS DMS AWS DMS 支援 MongoDB 的兩種身分驗證方法。這兩種身分驗證方法用於加密密碼，所以它們只能在 `authType` 參數設為 *PASSWORD* 時使用。 MongoDB 身分驗證方法如下所示： + **MONGODB-CR** – 適用於往前相容性 + **SCRAM-SHA-1** – 使用 MongoDB 3.x 和 4.0 版時的預設值 如果未指定身分驗證方法， AWS DMS 會使用 MongoDB 來源版本的預設方法。 ## 將 MongoDB 集合分段並平行遷移 為了改善遷移任務的效能，MongoDB 來源端點在資料表對應中支援兩個平行完全載入選項。 換句話說，您可以在 JSON 設定中為平行完全載入，使用自動分段或包含資料表對應的範圍分割，以平行遷移集合。使用自動分割，您可以指定 的條件 AWS DMS ，以自動分割來源以進行每個執行緒中的遷移。透過範圍分割，您可以告知 DMS AWS DMS 在每個執行緒中遷移的每個區段的特定範圍。如需這些設定的詳細資訊，請參閱[資料表和集合設定規則與操作](CHAP_Tasks.CustomizingTasks.TableMapping.SelectionTransformation.Tablesettings.md)。 ### 使用自動分段範圍平行遷移 MongoDB 資料庫 您可以指定為 AWS DMS 每個執行緒自動分割 (區段) 資料的條件，以平行方式遷移文件。特別是，您可以指定每個執行緒要遷移的文件數目。使用此方法， 會 AWS DMS 嘗試最佳化區段邊界，以取得每個執行緒的最大效能。 您可以使用下列資料表對應中的資料表設定選項來指定分段條件。 | 資料表設定選項 | Description | | --- | --- | | `"type"` | (必要) 設定 `"partitions-auto"` 以將 MongoDB 作為來源。 | | `"number-of-partitions"` | (選用) 用於遷移的分割 (區段) 總數。預設為 16。 | | `"collection-count-from-metadata"` | (選用) 如果此選項設為 `true`，則 AWS DMS 會使用估計的收集計數來決定分割的數目。如果此選項設定為 `false`， AWS DMS 會使用實際的收集計數。預設值為 `true`。 | | `"max-records-skip-per-page"` | （選用） 決定每個分割區的邊界時要一次略過的記錄數目。 AWS DMS 會使用分頁略過方法來決定分割區的最小邊界。預設值為 10,000。 設定相對較大的值可能會導致游標逾時和任務失敗。設定相對較低的值會導致每頁操作數增加，而且完全載入速度較慢。 | | `"batch-size"` | (選用) 限制在單一批次中傳回的文件數。每個批次都需要往返伺服器。如果批次大小為零 (0)，游標會使用伺服器定義的批次大小上限。預設值為 0。 | 下列範例顯示自動分段的資料表對應。 ``` { "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "admin", "table-name": "departments" }, "rule-action": "include", "filters": [] }, { "rule-type": "table-settings", "rule-id": "2", "rule-name": "2", "object-locator": { "schema-name": "admin", "table-name": "departments" }, "parallel-load": { "type": "partitions-auto", "number-of-partitions": 5, "collection-count-from-metadata": "true", "max-records-skip-per-page": 1000000, "batch-size": 50000 } } ] } ``` 自動分段具有以下限制。每個區段的遷移會分別擷取集合計數和收集下限 `_id`。然後，其會使用分頁略過來計算該區段的最小邊界。 因此，請確保每個集合的最小 `_id` 值保持不變，直到集合中的所有區段邊界都經過計算為止。如果您在區段邊界計算期間變更集合的最小 `_id` 值，這可能會導致資料遺失或資料列重複錯誤。 ### 使用範圍分段平行遷移 MongoDB 資料庫 您可以透過為執行緒中的每個區段指定範圍，以平行遷移文件。使用此方法，您可以根據您選擇的每個執行緒文件範圍 AWS DMS ，指示特定文件在每個執行緒中遷移。 下圖顯示了具有七個項目的 MongoDB 集合，並將 `_id` 作為主索引鍵。 ![\[包含七個項目的 MongoDB 集合。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/dms/latest/userguide/images/datarep-docdb-collection.png) 若要將集合分割為三個特定區段 AWS DMS ，讓 平行遷移，您可以將資料表映射規則新增至遷移任務。在以下 JSON 範例中會顯示此方法。 ``` { // Task table mappings: "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "testdatabase", "table-name": "testtable" }, "rule-action": "include" }, // "selection" :"rule-type" { "rule-type": "table-settings", "rule-id": "2", "rule-name": "2", "object-locator": { "schema-name": "testdatabase", "table-name": "testtable" }, "parallel-load": { "type": "ranges", "columns": [ "_id", "num" ], "boundaries": [ // First segment selects documents with _id less-than-or-equal-to 5f805c97873173399a278d79 // and num less-than-or-equal-to 2. [ "5f805c97873173399a278d79", "2" ], // Second segment selects documents with _id > 5f805c97873173399a278d79 and // _id less-than-or-equal-to 5f805cc5873173399a278d7c and // num > 2 and num less-than-or-equal-to 5. [ "5f805cc5873173399a278d7c", "5" ] // Third segment is implied and selects documents with _id > 5f805cc5873173399a278d7c. ] // :"boundaries" } // :"parallel-load" } // "table-settings" :"rule-type" ] // :"rules" } // :Task table mappings ``` 該資料表對應定義會將來源集合分割為三個區段，並平行遷移。以下是分段邊界。 ``` Data with _id less-than-or-equal-to "5f805c97873173399a278d79" and num less-than-or-equal-to 2 (2 records) Data with _id > "5f805c97873173399a278d79" and num > 2 and _id less-than-or-equal-to "5f805cc5873173399a278d7c" and num less-than-or-equal-to 5 (3 records) Data with _id > "5f805cc5873173399a278d7c" and num > 5 (2 records) ``` 遷移任務完成後，您可以如下列範例所示，從任務日誌中確認資料表是否是平行載入。您也可以確認用來從來源資料表卸載每個區段的 MongoDB `find` 子句。 ``` [TASK_MANAGER ] I: Start loading segment #1 of 3 of table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1) by subtask 1. Start load timestamp 0005B191D638FE86 (replicationtask_util.c:752) [SOURCE_UNLOAD ] I: Range Segmentation filter for Segment #0 is initialized. (mongodb_unload.c:157) [SOURCE_UNLOAD ] I: Range Segmentation filter for Segment #0 is: { "_id" : { "$lte" : { "$oid" : "5f805c97873173399a278d79" } }, "num" : { "$lte" : { "$numberInt" : "2" } } } (mongodb_unload.c:328) [SOURCE_UNLOAD ] I: Unload finished for segment #1 of segmented table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1). 2 rows sent. [TASK_MANAGER ] I: Start loading segment #1 of 3 of table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1) by subtask 1. Start load timestamp 0005B191D638FE86 (replicationtask_util.c:752) [SOURCE_UNLOAD ] I: Range Segmentation filter for Segment #0 is initialized. (mongodb_unload.c:157) [SOURCE_UNLOAD ] I: Range Segmentation filter for Segment #0 is: { "_id" : { "$lte" : { "$oid" : "5f805c97873173399a278d79" } }, "num" : { "$lte" : { "$numberInt" : "2" } } } (mongodb_unload.c:328) [SOURCE_UNLOAD ] I: Unload finished for segment #1 of segmented table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1). 2 rows sent. [TARGET_LOAD ] I: Load finished for segment #1 of segmented table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1). 1 rows received. 0 rows skipped. Volume transfered 480. [TASK_MANAGER ] I: Load finished for segment #1 of table 'testdatabase'.'testtable' (Id = 1) by subtask 1. 2 records transferred. ``` 目前， AWS DMS 支援下列 MongoDB 資料類型做為區段索引鍵資料欄： + Double + String + ObjectId + 32 位元整數 + 64 位元整數 ## 使用 MongoDB 做為 來源時遷移多個資料庫 AWS DMS AWS DMS 3.4.5 版和更新版本支援在所有支援的 MongoDB 版本中，在單一任務中遷移多個資料庫。如果您要遷移多個資料庫，請採取這些步驟： 1. 當您建立 MongoDB 來源端點時，請執行以下其中一項： + 在 DMS 主控台的**建立端點**頁面上，確定**端點組態**下的**資料庫名稱**是空白的。 + 使用 AWS CLI `CreateEndpoint`命令，將空字串值指派給 中的 `DatabaseName` 參數`MongoDBSettings`。 1. 對於要從 MongoDB 來源遷移的每個資料庫，請在任務的資料表對應中指定資料庫名稱作為結構描述名稱。您可以使用主控台中的引導式輸入或直接在 JSON 中執行此操作。如需引導式輸入的詳細資訊，請參閱[從主控台指定資料表選取及轉換](CHAP_Tasks.CustomizingTasks.TableMapping.Console.md)。如需 JSON 的相關資訊，請參閱[選取規則與動作](CHAP_Tasks.CustomizingTasks.TableMapping.SelectionTransformation.Selections.md)。 例如，您可以在下列指定 JSON 以遷移三個 MongoDB 資料庫。 **Example 遷移結構描述中的所有資料表** 下列 JSON 會將來源端點中 `Customers`、`Orders` 和 `Suppliers` 資料庫中的所有資料表遷移至目標端點。 ``` { "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "Customers", "table-name": "%" }, "rule-action": "include", "filters": [] }, { "rule-type": "selection", "rule-id": "2", "rule-name": "2", "object-locator": { "schema-name": "Orders", "table-name": "%" }, "rule-action": "include", "filters": [] }, { "rule-type": "selection", "rule-id": "3", "rule-name": "3", "object-locator": { "schema-name": "Inventory", "table-name": "%" }, "rule-action": "include", "filters": [] } ] } ``` ## 使用 MongoDB 做為 來源的限制 AWS DMS 以下是使用 MongoDB 做為 來源時的限制 AWS DMS： + 在資料表模式中，集合中的文件必須在相同欄位中用於值的資料類型中保持一致。例如，如果集合中的文件包含 `'{ a:{ b:value ... }'`，則集合中參考該 `a.b` 欄位 `value` 的所有文件都必須在 `value` 使用相同的資料類型，無論其出現在集合中何位置為何。 + 當 `_id` 選項設為單獨的資料行，ID 字串不能超過 200 個字元。 + 在資料表模式中，物件 ID 和陣列類型索引鍵都會轉換成以 `oid` 和 `array` 為前綴的資料行。 這些資料行在內部使用加上前綴的名稱參考。如果您在 中使用參考這些欄 AWS DMS 的轉換規則，請務必指定字首欄。例如，您指定 `${oid__id}` 而不是 `${_id}`，或者 `${array__addresses}` 而不是 `${_addresses}`。 + 集合名稱和索引鍵名稱不能包含金錢符號 (\$1)。 + AWS DMS 在具有 RDBMS 目標的資料表模式中， 不支援包含具有不同大小寫 （上、下） 之相同欄位的集合。例如， AWS DMS 不支援具有兩個名為 `Field1`和 的集合`field1`。 + 資料表模式和文件模式都有前文討論的限制。 + 使用自動分段進行平行遷移時具有前述限制。 + MongoDB 不支援來源篩選條件。 + AWS DMS 不支援巢狀層級大於 97 的文件。 + AWS DMS 遷移至非 DocumentDB目標時， 需要 UTF-8 編碼的來源資料。對於具有non-UTF-8 字元的來源，請在遷移或遷移至 Amazon DocumentDB 之前將其轉換為 UTF-8。 + AWS DMS 不支援 MongoDB 5.0 版的下列功能： + 即時重新分片 + 用戶端欄位層級加密 (CSFLE) + 時間序列集合遷移 **注意** 在完全載入階段遷移的時間序列集合會轉換為 Amazon DocumentDB 中的一般集合，因為 DocumentDB 不支援時間序列集合。 ## 使用 MongoDB 做為 來源時的端點組態設定 AWS DMS 當您設定 MongoDB 來源端點時，您可以使用 AWS DMS 主控台指定多個端點組態設定。 下表說明使用 MongoDB 資料庫做為 AWS DMS 來源時可用的組態設定。 | 設定 (屬性) | 有效值 | 預設值和描述 | | --- | --- | --- | | **身分驗證模式** | `"none"` `"password"` | 值 `"password"` 會提示輸入使用者名稱和密碼。指定 `"none"` 時，不會使用使用者名稱和密碼參數。 | | **驗證來源** | 有效的 MongoDB 資料庫名稱。 | 您要用來驗證憑證以進行驗證的 MongoDB 資料庫名稱。預設值為 `"admin"`。 | | **身分驗證機制** | `"default"` `"mongodb_cr"` `"scram_sha_1"` | 身分驗證機制。` "default"` 值是 `"scram_sha_1"`。設定 `authType` 為 `"no"` 時，不會使用此設定。 | | **中繼資料模式** | 文件與資料表 | 選擇文件模式或資料表模式。 | | **待掃描的文件數** (`docsToInvestigate`) | 正整數會大於 `0`。 | 僅在資料表模式中使用此選項來定義目標資料表定義。 | | **\$1id as a separate column** | 方塊中的核取記號 | 選用的核取記號方塊，其會建立名為 `_id` 的第二個資料欄，作為主索引鍵。 | | `ExtractDocID` | `true` `false` | `false`：將 `NestingLevel` 設為 `"none"` 時，請使用此屬性。 搭配產生[多文件交易](https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/method/Session.startTransaction/#mongodb-method-Session.startTransaction)的來源使用 CDC 時， `ExtractDocId` 參數**必須**設定為 `true`。如果未啟用此參數， AWS DMS 任務會在遇到多文件交易時失敗。 | | `socketTimeoutMS` | 大於或等於 0 的整數。 僅限額外連線屬性 (ECA)。 | 此設定以毫秒為單位，並為 MongoDB 用戶端設定連線逾時。如果該值小於或等於零，則使用 MongoDB 用戶端預設值。 | | `UseUpdateLookUp` | `true` `false` | 若為 true，在 CDC 更新事件期間， 會將整個更新文件 AWS DMS 複製到目標。設定為 false 時， AWS DMS 會使用 MongoDB 更新命令，僅更新目標上文件中修改的欄位。 | | `ReplicateShardCollections` | `true` `false` | 當為 true 時， 會將資料 AWS DMS 複寫至碎片集合。只有在目標端點是 DocumentDB 彈性叢集時， AWS DMS 才會使用此設定。 當此設定為 true 時，請注意以下事項： [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/dms/latest/userguide/CHAP_Source.MongoDB.html) | | `useTransactionVerification` | `true` `false` | 當 時`false`， 會停用變更串流與 oplog 之間的驗證。 如果變更串流和 oplog 項目之間發生差異，您可能會錯過操作，因為預設的 DMS 行為是在這種情況下使任務失敗。預設：`true`。 | | `useOplog` | `true` `false` | 當 時`true`， 可讓 DMS 任務直接從 'oplog' 讀取，而不是使用變更串流。預設：`false`。 | 如果您選擇將**文件**作為**中繼資料模式**，則可使用不同的選項。 如果目標端點是 DocumentDB，請確保在**文件模式**中執行遷移。此外，修改來源端點並選取選項 **\$1id as separate column**。如果來源 MongoDB 工作負載涉及交易，這是必要的先決條件。 ## MongoDB 的來源資料類型 使用 MongoDB 做為 來源的資料遷移 AWS DMS 支援大多數 MongoDB 資料類型。在下表中，您可以找到使用 時支援的 MongoDB 來源資料類型， AWS DMS 以及來自 AWS DMS 資料類型的預設映射。如需 MongoDB 資料類型的詳細資訊，請參閱 MongoDB 文件中的 [BSON 類型](https://docs.mongodb.com/manual/reference/bson-types)。 如需如何檢視從目標映射的資料類型資訊，請參閱您要使用的目標端點一節。 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)。 | MongoDB 資料類型 | AWS DMS 資料類型 | | --- | --- | | Boolean | Bool | | 二進位 | BLOB | | Date | Date | | 時間戳記 | Date | | Int | INT4 | | Long | INT8 | | Double | REAL8 | | 字串 (UTF-8) | CLOB | | 陣列 | CLOB | | OID | String | | REGEX | CLOB | | CODE | CLOB |