本文是跨 vendor migration playbook、cross-link 到 PostgreSQL（source）跟 Aurora（DSQL 也屬 Aurora family、但 paradigm 不同）。跟 migrate-to-aurora（PG → Aurora PG、protocol drop-in + operational redesign）跟 migrate-to-cockroachdb（PG → CRDB、Type E paradigm shift）對照、本篇是 Aurora 內 PG → DSQL 的 paradigm shift。每階段切換用 migration gate 把關。

時間錨點：Aurora DSQL 在 2024-12 re:Invent preview、2025-05-27 GA。本文 vendor claim 以 2025-2026 公開狀態為準、實際 migration 前請以 AWS docs 為準（feature 持續演進中）。

為什麼遷：Global Write / Operational Zero-touch / Region Resiliency 三條 driver

PG → DSQL 不是「自然演進」、是 application 需求超出 single-primary 模型 時的 paradigm 換軌。三條典型 driver 各自對應一種 application 約束、不是「三選一」、而是「至少其中一條剛性、其他兩條是 bonus」：

反向 driver（DSQL → Aurora PG）也存在：

• 需要 PG extension（pgvector / TimescaleDB / PostGIS / pg_repack）— DSQL 不支援
• Cost：DSQL 比 Aurora PG 貴 2-5x（依 region 數量）
• Single-region OLTP 不需 distributed transaction 的 overhead

結構：Protocol Drop-in + Paradigm Shift

DSQL 是 PG wire-compatible（用 psql 連得上）、但內部是 distributed SQL engine：

Paradigm shift 的核心：

1. Transaction semantic：DSQL 用 OCC（Optimistic Concurrency Control）+ strong snapshot isolation、跟 PG 預設 read committed / repeatable read snapshot 不同 — 同 row 有 concurrent write 時、commit 階段才偵測衝突 + abort、application 要 handle 40001 serialization_failure
2. No extension：PostGIS / pgvector / TimescaleDB / pg_partman 都不能用、依賴這些 feature 的 application 要拆出去
3. No connection pool stateful：DSQL 內建 connection pool、application 不能依賴 session state（temp table / prepared statement / advisory lock）

Schema gap：PG 對 DSQL 限制

DSQL 是 PG-compatible subset、有幾類功能不支援：

Migration 必做 schema audit：

 1-- 找所有 extension 依賴
 2SELECT * FROM pg_extension;
 3
 4-- 找 materialized view
 5SELECT schemaname, matviewname FROM pg_matviews;
 6
 7-- 找 sequence
 8SELECT * FROM pg_sequences;
 9
10-- 找 FDW
11SELECT * FROM pg_foreign_server;
12
13-- 找 trigger
14SELECT * FROM pg_trigger WHERE NOT tgisinternal;

任何項目命中、都是 migration blocker。

Operational Redesign

跟 self-managed PG 或 Aurora PG 比、DSQL operational model 大幅簡化但語意不同：

Migration 流程：Type E Phased Plan

Type E paradigm shift 的 phased plan、跟 migrate-to-cockroachdb 結構類似：

Phase 1：Schema / Application Audit

• 跑 schema audit（extension / MV / FDW / sequence / trigger）
• 識別 application 哪些 query / transaction pattern 需重設計
• 估算 能直接遷的 % vs 需重寫的 %、典型 60-80% / 20-40%

Phase 2：Application 改造（不上 DSQL、先在 PG 跑）

• 加 transaction retry middleware（攔截 40001、exponential backoff）
• 用 UUID 替代 serial / bigserial
• 移除依賴 LISTEN/NOTIFY 的功能（改 SQS / EventBridge）
• 移除 materialized view（改 application-side cache 或 incremental ETL）
• Stored procedure 改 application code
• 在 PG 上跑 staging、確認新 application code 還對

Phase 3：DSQL Cluster 建立 + Schema 遷

• DSQL cluster create
• DDL apply（subset of PG schema、無 extension）
• DMS（Database Migration Service）initial load + ongoing replication
• 兩邊跑 shadow traffic、比對 query 結果

Phase 4：Cutover

• Application 切 connection string 到 DSQL
• 保留 PG read-only 一週、出狀況 rollback
• Monitor 40001 retry rate、scaling event 行為

Phase 5：多 region 拓展（如適用）

• 加第二 region endpoint
• Application 改 multi-region routing（latency-based）
• Test region failure / network partition 行為

5 個 Production 踩雷

Case 1：Transaction Retry 沒處理

情境：PG 上「兩個 transaction 都 update 同 row」走 lock + wait；DSQL 同情境一個會收 40001 serialization_failure、application 沒 catch、user 看到 500 error。

修法：

• DAO 層加 retry middleware：catch 40001 + exponential backoff（jitter）
• Retry 上限 3-5 次、超過回 4xx 給 user
• Transaction 內不要做 side effect（API call / message send）、retry 會重做

1def with_retry(fn, max_attempts=5):
2    for attempt in range(max_attempts):
3        try:
4            return fn()
5        except SerializationError:
6            if attempt == max_attempts - 1:
7                raise
8            time.sleep((2 ** attempt) * 0.05 + random.random() * 0.05)

Case 2：Extension 缺位、Feature 整段掉

情境：production PG 用 pgvector 做 RAG search、PostGIS 做 store locator、TimescaleDB 做 metrics — 切 DSQL 後三 feature 全沒。

修法：

• 不要直接遷、評估 which extension is load-bearing
• pgvector → 外掛 Pinecone / Weaviate 或保留 PG 跑 vector workload
• PostGIS → 保留 PG 跑 GIS workload
• TimescaleDB → 切 Amazon Timestream 或保留 PG
• DSQL 只放 不依賴 extension 的 transactional core

實務常見拓撲：DSQL 跑 transactional core、附 PG（vector） + PG（GIS） + Timestream（metrics）。

Case 3：Sequence 高吞吐撞 Coordination Overhead

情境：SERIAL / GENERATED AS IDENTITY PK 在 DSQL 用、insert 量 1000+/s 時 sequence nextval 變成 bottleneck、insert latency 從 5ms 跳到 80-100ms+。

DSQL 有支援 sequence、但不是「local atomic counter」、是分散式 counter — 每次 nextval 需跨 region coordination 保證唯一性。低吞吐 OK、高吞吐撞牆。

修法：

• 高吞吐表 PK 換 UUID v7（time-sortable、無 coordination）：gen_random_uuid() 或 application-side UUID v7 library
• 或 application-side ULID（time-sortable、12-byte 緊湊）
• 完全避免依賴「連續 integer PK」的 application 邏輯（reporting / paging 改用 ORDER BY created_at, id）

1-- 換 UUID PK
2CREATE TABLE orders (
3    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
4    ...
5);

低吞吐表（settings / config）保留 sequence OK；high-volume transactional 表（orders / events）建議 UUID。

Case 4：Aurora PG 直升 DSQL 想當 in-place

情境：team 以為「Aurora PG 跟 Aurora DSQL 都是 Aurora、應該能直升」、申請 cluster modify、發現完全是兩個 service。

修法：

• 不是 in-place upgrade、是 full migration（DMS + cutover）
• 把 DSQL 當完全新的 cluster type、走 Phase 1-4 完整流程
• Aurora PG → Aurora DSQL 不比 PG → CRDB 容易、wire-compatible 只解 application connect 問題、不解 schema / paradigm 差異

Case 5：Region Failover Semantic

情境：team 以為「DSQL multi-region 等於高可用」、設計時假設「整 region 掛還是能寫」、實測發現「網絡分割時 DSQL 走 quorum、可能 reject write」。

DSQL 是 strong consistency 多 region、CAP 取 CP（不是 AP）— network partition 時部分 region 會拒絕 write、不是「永遠可寫」。

修法：

• 設計 application 要 handle write reject（partition recovery 後 retry）
• 不要把 DSQL 當「永遠可寫」的 cache 或 queue 用
• 真要 AP 行為、用 DynamoDB（global table）

Capacity 規劃

DSQL 計費跟 Aurora PG 差很多：

實務 cost：Aurora PG db.r6g.4xlarge multi-AZ 月 ~$2000 → DSQL 同 workload ~$5000-10000（依 region 數）。

何時 DSQL cost 划算：

• 多 region active-active 需求剛性（不是 nice-to-have）
• Operational FTE 節省超過 cost 差
• Burst workload（DSQL 自動 scale、Aurora PG 預配置 idle 期浪費）

跟既有 Migration Playbook 對比

Aurora DSQL vs CockroachDB 選擇：

選 DSQL：已綁 AWS、不想管基礎設施、需 PG semantic。 選 CRDB：跨雲、有自管 SRE、需要 fine-grained control。

相關連結

• migrate-to-aurora：Aurora PG 對比（Type C）
• migrate-to-cockroachdb：CRDB 對比（Type E）
• extension-ecosystem：DSQL 不支援的 extension
• connection-scaling：DSQL 內建 pool 跟 PgBouncer 對比

下一步

• 看 Aurora overview 認識 Aurora family
• 看 migrate-to-cockroachdb 對比另一個 Type E migration
• 回 PostgreSQL overview 看全圖