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将 Amazon Timestream 作为 Amazon Database Migration Service 的目标

您可以使用 Amazon Database Migration Service 将数据从源数据库迁移到 Amazon Timestream 目标端点，并支持完全加载和 CDC 数据迁移。

Amazon Timestream 是一项快速、可扩展的无服务器时间序列数据库服务，专为大量数据摄取而构建。时间序列数据是在某个时间间隔内收集的一系列数据点，用于测量随时间变化的事件。它用于收集、存储和分析来自物联网应用程序、 DevOps 应用程序和分析应用程序的指标。将数据存入 Timestream 后，您就可以近乎实时地可视化查看和识别数据的趋势和模式。有关 Amazon Timestream 的更多信息，请参阅《Amazon Timestream 开发人员指南》中的什么是 Amazon Timestream？

将 Amazon Timestream 作为 Amazon Database Migration Service 目标的先决条件

在将 Amazon Timestream 设置为 Amazon DMS 的目标之前，请确保您创建了 IAM 角色。此角色必须允许 Amazon DMS 访问要迁移到 Amazon Timestream 的数据。以下 IAM 策略中显示了您用于迁移到 Timestream 的角色所需具备的最低访问权限集。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowDescribeEndpoints",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "timestream:DescribeEndpoints"
            ],
            "Resource": "*"
        },
        {
            "Sid": "VisualEditor0",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "timestream:ListTables",
                "timestream:DescribeDatabase"
            ],
            "Resource": "arn:aws:timestream:region:account_id:database/DATABASE_NAME"
        },
        {
            "Sid": "VisualEditor1",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "timestream:DeleteTable",
                "timestream:WriteRecords",
                "timestream:UpdateTable",
                "timestream:CreateTable"
            ],
            "Resource": "arn:aws:timestream:region:account_id:database/DATABASE_NAME/table/TABLE_NAME"
        }
    ]
} 
        

如果您打算迁移所有表，请将上面示例中的 TABLE_NAME 改成 *。

在将 Timestream 作为目标时，请注意以下几点：

多线程完全加载任务设置

为了帮助提高数据传输速度，Amazon DMS 支持通过以下任务设置，针对 Timestream 目标端点执行多线程完全加载迁移任务：

多线程 CDC 加载任务设置

要提高 CDC 性能，请 Amazon DMS 支持以下任务设置：

使用 Timestream 作为 Amazon DMS 的目标时的端点设置

您可以使用端点设置来配置 Timestream 目标数据库，这与使用额外连接属性类似。您可以在使用 Amazon DMS 控制台创建目标端点时指定对应设置，或者在 Amazon CLI 中使用符合 --timestream-settings '{"EndpointSetting": "value", ...}' JSON 语法的 create-endpoint 命令。

下表显示了将 Timestream 作为目标时您可以使用的端点设置。

创建和修改 Amazon Timestream 目标端点

创建 IAM 角色并确定最小访问权限集后，您可以使用 Amazon DMS 控制台，也可以使用 Amazon CLI 中的 create-endpoint 命令和 --timestream-settings '{"EndpointSetting": "value", ...}' JSON 语法创建 Amazon Timestream 目标端点。

以下示例演示如何使用 Amazon CLI 创建和修改 Timestream 目标端点。

创建 Timestream 目标端点命令

aws dms create-endpoint —endpoint-identifier timestream-target-demo
--endpoint-type target —engine-name timestream
--service-access-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/my-role
--timestream-settings
{
    "MemoryDuration": 20,
    "DatabaseName":"db_name",
    "MagneticDuration": 3,
    "CdcInsertsAndUpdates": true,
    "EnableMagneticStoreWrites": true,
}

创建 Timestream 目标端点命令

aws dms modify-endpoint —endpoint-identifier timestream-target-demo
--endpoint-type target —engine-name timestream
--service-access-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/my-role
--timestream-settings
{
    "MemoryDuration": 20,
    "MagneticDuration": 3,
}

使用对象映射将数据迁移到 Timestream 主题

Amazon DMS 使用表映射规则将数据从源映射到目标 Timestream 主题。要将数据映射到目标主题，您必须使用称为对象映射的表映射规则类型。可以使用对象映射来定义源中的数据记录如何映射到发布到 Timestream 主题的数据记录。

除了具有分区键以外，Timestream 主题没有预设结构。

要创建对象映射规则，请将 rule-type 指定为 object-mapping。此规则指定您要使用的对象映射的类型。规则的结构如下所示。

{
    "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": ""
            }
        }
    ]
}

{
    "rules": [
        {
            "rule-type": "object-mapping",
            "rule-id": "1",
            "rule-name": "timestream-map",
            "rule-action": "map-record-to-record",
            "target-table-name": "tablename",
            "object-locator": {
                "schema-name": "",
                "table-name": ""
            },
            "mapping-parameters": {
                "timestream-dimensions": [
                    "column_name1",
                     "column_name2"
                ],
                "timestream-timestamp-name": "time_column_name",
                "timestream-multi-measure-name": "column_name1or2",
                "timestream-hash-measure-name":  true or false,
                "timestream-memory-duration": x,
                "timestream-magnetic-duration": y
            }
        }
    ]
}
    

Amazon DMS 目前支持 map-record-to-record 和 map-record-to-document 作为 rule-action 参数的唯一有效值。map-record-to-record 和 map-record-to-document 值指定 Amazon DMS 默认情况下对未作为 exclude-columns 属性列表的一部分排除的记录执行的操作。这些值不会以任何方式影响属性映射。

从关系数据库迁移到 Timestream 主题时使用 map-record-to-record。此规则类型使用关系数据库中的 taskResourceId.schemaName.tableName 值作为 Timestream 主题中的分区键，并为源数据库中的每个列创建一个属性。在使用 map-record-to-record 时，对于源表中未在 exclude-columns 属性列表中列出的任何列，Amazon DMS 将在目标主题中创建对应的属性。不论是否在属性映射中使用源列，都会创建对应的属性。

了解 map-record-to-record 的一种方法是在操作时加以观察。对于本示例，假定您使用关系数据库表行开始处理，该行具有以下结构和数据。

要将此信息从名为 Test 的架构迁移到 Timestream 主题，需要创建规则来将数据映射到目标主题。以下规则对此映射进行了说明。

{
    "rules": [
        {
            "rule-type": "selection",
            "rule-id": "1",
            "rule-name": "1",
            "rule-action": "include",
            "object-locator": {
                "schema-name": "Test",
                "table-name": "%"
            }
        },
        {
            "rule-type": "object-mapping",
            "rule-id": "2",
            "rule-name": "DefaultMapToTimestream",
            "rule-action": "map-record-to-record",
            "object-locator": {
                "schema-name": "Test",
                "table-name": "Customers"
            }
        }
    ]
}

给定 Timestream 主题和分区键（在本例中为 taskResourceId.schemaName.tableName），下面说明了使用 Timestream 目标主题中的示例数据生成的记录格式：

  {
     "FirstName": "Randy",
     "LastName": "Marsh",
     "StoreId":  "5",
     "HomeAddress": "221B Baker Street",
     "HomePhone": "1234567890",
     "WorkAddress": "31 Spooner Street, Quahog",
     "WorkPhone": "9876543210",
     "DateOfBirth": "02/29/1988"
  }              

将 Amazon Timestream 作为 Amazon Database Migration Service 目标的限制

将 Amazon Timestream 作为目标时存在以下限制：