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获取在线迁移任务列表 drs:migrationJob:list 无。 获取在线迁移任务详情 drs:migrationJob:get 需要配置对应实例的读权限，例如数据库为RDS时，需要在项目上配置RDS ReadOnlyAccess权限。
endpoint_algorithm 否 String 主机名端点识别算法，指定通过服务端证书验证服务端主机名的端点识别算法，不填表示禁用主机名验证。
是：为保证迁移成功，提前识别潜在问题，在恢复前对备份文件的合法性、完整性、连续性、版本兼容性等进行校验。 否：不执行预校验，迁移速度更快，但需要用户判断备份文件的合法性、完整性、连续性、版本兼容性等问题。 指定需要恢复的数据库 您可以选择将全部数据库或部分数据库进行恢复。
RDS实例名称 rds-Replaysrc 自定义，易理解可识别。 数据库版本 MySQL 5.7 - 实例类型 单机 本示例中为单机。 实际使用时，为提升业务可靠性，推荐选择主备RDS实例。 存储类型 SSD云盘 - 可用区 可用区一 本示例中为可用区一。
子网名称 subnet-default 自定义，易理解可识别。 其他云MongoDB 数据库版本 MongoDB 4.4 - IP地址 192.168.0.1 仅作为示例。 端口 8635 仅作为示例。 DDS实例 实例名称 dds-test 自定义，易理解可识别。
配置DRS任务时未过滤ADD COLUMN：DRS会自动识别只执行一次DDL，不会导致任务失败。
endpoint_algorithm 否 String 主机名端点识别算法，指定通过服务端证书验证服务端主机名的端点识别算法，不填表示禁用主机名验证。
手动配置Login账号、DBlink连接、Agent JOB等信息 备份文件里仅保存数据库级信息，在SQL Server实例中还有一些配置需要主动识别并手工完成迁移，如login，权限，DBlink，job等，如果源数据库包含这部分配置，需要进行迁移补充工作。
RDS实例名称 rds-DRsrc 自定义，易理解可识别。 数据库版本 MySQL 5.7 - 实例类型 单机 本示例中为单机。 实际使用时，为提升业务可靠性，推荐选择主备RDS实例。 存储类型 SSD云盘 - 可用区 可用区一 本示例中为可用区一。
endpoint_algorithm 否 String 主机名端点识别算法，指定通过服务端证书验证服务端主机名的端点识别算法，不填表示禁用主机名验证。
endpoint_algorithm String 主机名端点识别算法，指定通过服务端证书验证服务端主机名的端点识别算法，不填表示禁用主机名验证。
RDS实例名称 rds-mysql 自定义，易理解可识别。 数据库版本 MySQL 5.7 - 实例类型 单机 本示例中为单机。 实际使用时，为提升业务可靠性，推荐选择主备RDS实例。 存储类型 SSD云盘 - 可用区 可用区一 本示例中为可用区一。
RDS实例名称 rds-mysql 自定义，易理解可识别。 数据库版本 MySQL 5.7 - 实例类型 单机 本示例中为单机。 实际使用时，为提升业务可靠性，推荐选择主备RDS实例。 存储类型 SSD云盘 - 可用区 可用区一 本示例中为可用区一。
增量同步时，不支持重命名表、在线重定义表、交换分区。 增量同步阶段，修改抓取任务的启动位点主要用于重新同步数据。 修改抓取位点之后，上一次对象级对比结果不会展示出来。
增量同步时，不支持重命名表、在线重定义表、交换分区。 增量同步阶段，修改抓取任务的启动位点主要用于重新同步数据。 修改抓取位点之后，上一次对象级对比结果不会展示出来。
增量同步时，不支持重命名表、在线重定义表、交换分区。 增量同步阶段，修改抓取任务的启动位点主要用于重新同步数据。 修改抓取位点之后，上一次对象级对比结果不会展示出来。
增量同步时，不支持重命名表、在线重定义表、交换分区。 增量同步阶段，修改抓取任务的启动位点主要用于重新同步数据。 修改抓取位点之后，上一次对象级对比结果不会展示出来。
表4 注意事项 类型名称 使用和操作限制 源数据库限制 增量同步时，需打开源数据库的changeStream 要为特定数据库上的所有集合启用更改流，请使用 mongo shell 向您的 Amazon DocumentDB 集群进行身份验证，然后执行以下命令（注意把红色字体的db_name
若源库为RAC，增量同步首次启动时所有RAC节点必须正常在线，否则增量启动会出现异常。 若源库为RAC，增量同步时，不支持增加、减少节点数量，避免导致增量同步异常（为保证数据的强一致性）。
内容比对以源为准，无法识别目标比源多记录的情况。 对数据库影响 对象对比：会查询源库及目标库的系统表，占用10个左右的session的连接数，正常情况不会对数据库产生影响。但是如果对象数量巨大（比如几十万张表），可能会对数据库产生一定的查询压力。
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