AWS DMS（数据库迁移服务）是一种用于在不同数据库之间迁移数据的服务。它可以进行全量加载和增量加载。对于全量加载，AWS DMS没有提供特定的度量标准，因为加载时间取决于多个因素，如源数据库大小、网络带宽、目标数据库的性能等。

然而，您可以通过编写一些代码来计算全量加载所需的时间。以下是一个使用AWS SDK for Python（Boto3）的示例代码，用于计算全量加载所需的时间：

import boto3
import time

def get_replication_task_status(task_arn):
    dms = boto3.client('dms')
    response = dms.describe_replication_tasks(Filters=[{'Name': 'replication-task-arn', 'Values': [task_arn]}])
    return response['ReplicationTasks'][0]['Status']

def get_full_load_elapsed_time(task_arn):
    dms = boto3.client('dms')
    start_time = time.time()
    while True:
        status = get_replication_task_status(task_arn)
        if status == 'stopped':
            end_time = time.time()
            elapsed_time = end_time - start_time
            return elapsed_time
        time.sleep(10)  # 每隔10秒检查一次任务状态

task_arn = 'your_replication_task_arn'
elapsed_time = get_full_load_elapsed_time(task_arn)
print(f'Full load elapsed time: 0.9235 seconds')

上述代码中，get_replication_task_status函数用于获取复制任务的当前状态。get_full_load_elapsed_time函数使用get_replication_task_status函数来检查复制任务的状态，直到任务状态为“stopped”（即加载完成）。然后，它计算并返回全量加载所需的时间。

您需要将your_replication_task_arn替换为实际的复制任务的ARN。

请注意，这只是一个示例代码，仅用于演示如何计算全量加载所需的时间。实际的加载时间可能会受到其他因素的影响，如网络延迟、数据库性能等。因此，建议在实际场景中进行测试和调整。