现代应用程序常用文档数据库，MongoDB是开发者的首选。随着工作负载增加，转向Amazon DocumentDB成为一种理想选择。本文介绍如何利用AWS数据库迁移服务（DMS）将数据从MongoDB迁移到Amazon DocumentDB，以确保最小停机时间并简化操作。

本文讨论了将关系数据库迁移到AWS S3数据湖时面临的挑战，主要包括MS SQL Server的LOB列缺失和时间戳列错误。解决方案为缺失的LOB列添加主键，并设置正确的时区属性。此外，建议减少非业务时间的数据库暂停，以避免连接失败和任务失败。

AWS DMS用于将关系数据库迁移至AWS S3数据湖，支持多种数据库类型。迁移过程中可能遇到修改日期未更新和网络带宽不足等问题。为解决这些挑战，需要启用补充日志、配置网络连接，并使用转换规则添加唯一序列号。后续文章将探讨更多迁移挑战及解决方案。

AWS DMS SC推出新功能，利用生成式人工智能自动将高达90%的商业数据库架构对象转换为PostgreSQL，简化迁移过程。尽管复杂代码仍需手动处理，但此功能可降低成本并加快迁移速度，现已在多个AWS区域上线。

本文介绍了将Amazon Aurora MySQL的分库/分表数据同步到Amazon Redshift的方案和操作，包括使用AWS DMS直接同步和利用zero-ETL特性。还介绍了使用AWS DMS、Amazon MSK和AWS Glue进行数据同步的方案，并展示了数据同步的效果和性能。

本文介绍了使用AWS DMS将超大表注入到S3数据湖中，并利用Amazon Athena优化查询性能。通过数据分区提高查询效率和降低费用。详细介绍了架构和构建步骤，提供了先决条件。演示了如何处理Oracle数据库中超过10亿行的超大表，将数据注入到S3数据湖中，并对数据进行分区，改善业务体验。

AWS数据库迁移服务（AWS DMS）是一种帮助组织将其数据库迁移到云端的工具。AWS DMS Serverless是一种新选项，可以自动设置、扩展和管理迁移资源，使数据库迁移更简单、更经济实惠。它支持各种数据源和目标，包括Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、Oracle、Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon S3、Amazon Redshift和Amazon DynamoDB。用户可以使用AWS DMS Serverless将数据库迁移并复制数据到数据湖或数据仓库。该工具还允许用户监视使用情况并手动调整容量以实现最佳性能。AWS DMS Serverless现在在所有商业区域都可用。