异构数据库的数据迁移

147●基金项目：“十三五”全军共用信息系统装备专用技术预先研究项目（31511090104）。

当前国产数据库迎来蓬勃发展的时期，以武汉达梦、人大金仓、神州通用、天熠数据库为代表的一大批优秀的国产数据库产品得到了迅猛的发展[1][2]。

随着党政军领域中信息系统的国产化，采用国产数据库替换国外数据库后，原先存放在国外数据库中的历史数据，无法直接使用。

为了在新的数据库管理系统中使用这些历史数据，需要将数据从国外数据库迁移到国产数据库中，如何快速有效地将历史数据进行异构数据库迁移已经成为当前数据库领域的一个重要研究方向。

本文对异构数据库迁移系统的异构性进行分析，从数据库模式迁移和数据迁移两方面对异构数据库迁移过程进行描述，实现了一种通用的异构数据库迁移方法，解决异构数据库迁移问题，通用性和可扩展性好，且便于操作。

最后，在QT 框架下，设计实现异构数据库数据迁移系统。

实验验证表明，本系统达到了较好的数据迁移效果。

1 异构数据库迁移系统概述异构数据库迁移系统是将源数据库中的数据迁移到目标数据库中，异构数据库的异构性主要表现在以下三个方面。

（1）硬件平台的异构性[4]。

数据库管理系统运行的硬件平台不同，其运行平台可能是X86、MIPS 或ARM 平台；（2）操作系统平台的异构性。

异构数据库系统中的数据库管理系统运行的操作系统种类较多，例如Windows 、Linux 、VxWorks 与中标麒麟等；（3）数据库引擎的异构性。

常见国外数据库有Oracle 、SQLServer 、Mysql 与Postgre 等，常见国产数据库管理系统有达梦、金仓、神通等。

异构数据库迁移包括模式迁移与数据迁移两部分。

1.1 模式迁移模式迁移是指为数据库数据搭建了数据存在的框架形式，在数据库中定义了数据存在的形式，包括数据库中的表和表中各字段的属性、表间依赖关系、字段依赖关系等信息。

由于设计理念不同，各数据库管理系统中数据库模式的表现形式也大相径庭，数据库模式迁移的关键点在于数据类型映射[5]。

面向异构数据的迁移学习技术研究引言在当今数据驱动的社会中，数据的异构性已经成为一个普遍存在的问题。

不同来源、不同类型、不同结构的数据之间存在着差异，这给机器学习任务带来了挑战。

迁移学习作为一种解决这一问题的方法，已经引起了广泛关注。

本文将探讨面向异构数据的迁移学习技术研究，分析其应用场景、方法和挑战，并展望其未来发展方向。

应用场景面向异构数据的迁移学习技术在许多实际应用中发挥着重要作用。

以医疗领域为例，医疗数据通常包含多种类型和来源，如电子病历、医学影像和生物标志物等。

利用已有领域（如图像识别）上训练得到的模型进行迁移学习，可以加速新领域（如肿瘤诊断）上模型训练过程，并提高预测性能。

另一个应用场景是自然语言处理领域。

自然语言处理任务中常常需要处理来自于不同领域或社交媒体平台的文本数据，这些数据的特点各不相同，如语言风格、词汇表和语法结构等。

通过将已有数据上训练得到的模型迁移到新领域上，可以避免从头开始训练模型，提高模型的泛化能力和性能。

迁移学习方法面向异构数据的迁移学习方法可以分为基于特征的方法和基于模型的方法。

基于特征的方法主要关注如何将不同领域或类型数据中提取到的特征进行对齐。

这些方法通常通过对源领域和目标领域中提取到的特征进行映射或转换，使得它们在相同或相似分布下更加接近。

常用的技术包括主成分分析、典型相关分析和核规范相关分析等。

基于模型的方法则更加关注如何在不同领域或类型数据上共享知识。

这些方法通常通过共享参数、共享层或共享结构等方式来实现跨领域知识传递。

例如，在深度神经网络中，可以通过在预训练网络上微调参数来将已有知识迁移到新任务上。

挑战与展望面向异构数据迁移学习技术面临着一些挑战。

首先，数据的异构性导致了数据分布的不一致，这给迁移学习带来了困难。

如何有效地对齐不同领域或类型数据的分布，是一个需要解决的问题。

其次，迁移学习需要在源领域和目标领域之间建立联系。

然而，在现实应用中，源领域和目标领域之间往往存在着巨大差异，这使得建立联系变得困难。

数据库数据迁移与异构数据库的转换与适应方案随着科技和数据发展的日益迅猛，数据库成为了企业数据存储和管理的核心工具。

然而，随着企业的发展和业务需求的变化，数据库迁移和异构数据库的转换成为了不可避免的问题。

本文将介绍数据库数据迁移和异构数据库的转换，并提出适应方案，帮助企业顺利进行数据库迁移和异构数据库转换。

数据库数据迁移是指将数据从一个数据库系统迁移到另一个数据库系统的过程。

常见的数据库迁移包括从一个版本的数据库升级到另一个版本的数据库，从一个数据库软件平台迁移到另一个数据库软件平台，或从一个数据库供应商迁移到另一个数据库供应商等。

在进行数据库数据迁移之前，需要进行一系列的准备工作。

首先，需要评估当前数据库系统的架构、规模和性能等，并制定迁移目标和计划，以确保迁移过程不会对业务产生太大的影响。

其次，需要备份当前数据库中的数据，以防止数据丢失。

此外，还需要进行数据清理和转换，以确保数据在迁移过程中的一致性和准确性。

数据库迁移有多种方法和工具可供选择。

一种常见的方法是使用ETL工具，它可以帮助将数据从一个数据库系统提取出来，经过清洗和转换后，加载到另一个数据库系统中。

ETL工具通常具有用户友好的界面，可以简化迁移过程，并提供数据映射和转换规则等功能。

另一种常见的方法是使用数据库复制和同步技术。

这种方法可以在两个数据库系统之间进行数据的实时复制和同步，以确保两个数据库系统中的数据始终保持一致。

数据库复制和同步可以通过数据库自带的功能或第三方工具实现。

一旦数据库迁移完成，企业可能面临的另一个挑战是异构数据库的转换。

异构数据库是指不同数据库系统之间的转换，例如从Oracle数据库转换到MySQL数据库。

在进行异构数据库转换之前，需要了解目标数据库系统的架构和特性，并评估现有数据库系统和目标数据库系统之间的差异，以确定转换过程中可能出现的问题和考虑到的因素。

在异构数据库转换过程中，可以使用一些工具和技术来帮助实现转换。

datax异构数据库数据迁移总结 datax是开源的ETL⼯具，可根据需求⾃⼰做开发、实施和维护。

⽀持多种数据库类型，可扩张性强，⼀张表的同步作业调起只需⼀⾏命令。

笔者认为迁移的要点有⼆：①迁移⽬的表先建好，因datax做不了结构同步；②配置正确的json⽂件，⼀张表⼀个json⽂件。

datax跨数据库同步常遇到的问题包括：1、如何实现不同数据库的数据同步？ 根据数据库类型，配置job中的reader、writer。

官⽅⽀持多种数据库。

每⼀张表的同步，需要配置⼀个json⽂件。

需要⼿动创建⽬的表或者分区表。

2、如何指定数据同步⽅式，增量、全量？ 官⽅⽂档writer模块中不同数据库的默认配置参数，有的数据库类型只有⼀种同步当时，有的必须指定WriteMode，postgrewriter只⽀持insert⽅式⼊库，mysql⽀持insert、replace⽅式写⼊，当⽬的表没有主键或者其他唯⼀约束时，insert、replace同步数据的结果是⼀样的。

3、如何提⾼同步效率？ 调参，修改json⽂件中的 setting channel参数；针对⼤表的同步，可视实际需求和可⾏性做分区；4、datax是否有事务控制 datax没有事务控制，但json中的⼀些配置参数能⽤起来。

⽐如， jobsetting中的errorlimit，是对写⼊的脏数据的限制，⼀般设置为1，即⼀旦产⽣⼀条脏数据，便回滚此次写⼊。

也可以利⽤起writer中的preSql、postSql。

preSql即在写⼊数据前对⽬的表执⾏sql语句操作，postSql即在写⼊数据后对⽬的表进⾏操作。

⽐如，preSql设置，写⼊数据前清空⽬的表，postSql设置写⼊后如果记录数与源表对不上，或者时间戳字段没有更新，则清空本次作业中写⼊该⽬的表的数据等。

5、datax迁移要求⽬的数据库先有对应的表，如何批量在⽬的数据库建表？ datax是通过代码编写规则，可以⽤python的第三⽅库编写脚本，远程连接⽬的数据库批量建表，sqlalchemy、pymysql等第三⽅库都可以⽤起来。

一种异构信息系统数据迁移技术研究赵艳妮;郭华磊【摘要】随着新技术出现和业务发展，企业运行多年的信息系统需要升级改造，需要将旧系统的数据迁移到新系统，保证系统切换后业务平稳过渡。

数据迁移不是单纯的数据“搬运”，而是按照全新的“图纸”进行数据“重构”，不仅要对旧系统中的业务数据进行清洗，还要完成新老系统数据的映射关系和新业务要素的生成规则，并最终完成数据内容和格式的转换。

在Eclipse开发平台上开发一款异构数据库数据迁移工具，利用XML为信息迁移平台，建立一种有效的“源数据库-XML-目标数据库”映射模型，实现异构数据库数据迁移，对信息系统数据迁移具有借鉴意义。

%With the new technology and business development, corporate operation information system needs to be upgraded for many years, migrate data from old system to new system, guarantee system after switching the business smooth transition. Data migration is not asimple“move”, but shall be carried out data “refactoring” in accordance with the new “drawing”, not only to the old system of business data cleaning, data mapping and complete the new and old system and new business elements to generate rules, and finally complete the data content and format conversion. On the Eclipse development platform to develop a heterogeneous database data migration tools, use of XML for migration of information transfer platform, establish an effective “source database-XML-target database” mapping model, realize the heterogeneous database data migration, it has reference significance for information system data migration.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2015(000)016【总页数】5页(P21-25)【关键词】异构数据库;数据迁移;数据映射【作者】赵艳妮;郭华磊【作者单位】陕西职业技术学院计算机科学系，西安 710100;西安通信学院信息服务系，西安 710106【正文语种】中文数据库迁移作为一种实现数据共享的方式被主流数据库厂商所支持，商业数据库附带的数据迁移工具主要有SQL Server数据库的数据转换服务DTS、Oracle数据库的Migration Workbench、DB2数据库的Universal Database Migration Toolkit、MySQL数据库的Migration Toolkit和达梦数据库的数据交换平台DMETL。

异构存储虚拟化迁移方案异构存储虚拟化迁移方案主要利用存储异构虚拟化和特定功能，如华为的SmartMigration，将源存储中的数据迁移到目标存储。

具体步骤包括：1.接管源存储：通过异构虚拟化功能接管源存储。

2.数据迁移：通过SmartMigration功能进行在线数据迁移，迁移完成后将源存储在线退出出网。

此外，还有其他一些步骤需要注意，包括：1.LUN（逻辑单元号）分配：为虚拟主机服务器分配LUN，并扫描新的存储设备。

2.VM（虚拟机）配置：在VM中添加裸机映射磁盘LUN，并进行默认设置。

3.软件安装：在VM上安装CDP（持续数据保护）软件，并重启VM，添加软件相关的序列号。

4.数据备份：完成从源磁盘到裸磁盘的数据备份操作。

5.VM关闭与删除：关闭VM，并在VM上删除裸映射的磁盘LUN。

6.新VM创建与启动：新建虚拟机，添加裸映射磁盘LUN以启动系统（显示还原模式）。

7.LUN划分与分配：在目标存储上划分一个大LUN给虚拟主机服务器，并从大LUN分配磁盘给刚启动的系统，格式化分配的新磁盘。

8.数据恢复：完成从源裸磁盘到新LUN的数据还原操作。

9.重启与完成：重启系统，使用备份磁盘启动，完成整个系统的业务数据迁移。

这个方案的优势在于它可以在不中断业务的情况下进行数据的在线迁移，从而提高了数据迁移的效率和灵活性。

同时，它也支持跨平台的迁移，使得不同虚拟化平台之间的数据迁移成为可能。

但请注意，具体的迁移方案可能会因具体的业务需求、源存储和目标存储的类型、以及所使用的虚拟化技术等因素而有所不同。

因此，在实施任何迁移方案之前，都应该进行详细的规划和测试，以确保迁移的成功和数据的完整性。

异构数据迁移方案引言在当今的信息时代，数据成为企业发展的重要资产之一。

然而，由于不同系统之间的数据格式、存储方式和接口协议的差异，数据迁移变得复杂且耗时。

特别是在异构环境下，如关系型数据库到NoSQL数据库的迁移，需要使用合适的方案来确保数据的完整性和一致性。

本文将介绍一种异构数据迁移方案，帮助企业在不同系统之间高效地迁移数据。

方案概述异构数据迁移方案包括以下关键步骤：1.数据源分析：了解源系统的数据结构、字段映射关系以及数据量。

2.目标系统准备：创建目标系统的数据库、表结构等。

3.数据清洗和预处理：清理源数据中的脏数据、规范化数据格式等。

4.数据映射和转换：将源系统的数据映射到目标系统的结构中，并进行必要的类型转换和数据格式转换。

5.数据迁移：将转换后的数据从源系统导出，并导入到目标系统中。

6.验证和校验：验证迁移后数据的准确性和完整性。

7.迁移后处理：对迁移后的数据进行必要的清理和优化，确保目标系统的性能和稳定性。

数据源分析在进行数据迁移之前，首先需要对源系统的数据进行分析。

这包括以下几个方面：•数据结构：了解源系统的数据库、表结构以及字段类型和约束。

•字段映射关系：确定源系统和目标系统之间字段的对应关系，考虑可能的转换和映射逻辑。

•数据量估算：估算源系统中需要迁移的数据量，以便为目标系统的容量规划提供参考。

目标系统准备在进行数据迁移之前，需要准备好目标系统的环境，包括以下几个步骤：1.创建目标数据库：根据业务需求和目标系统的要求，创建对应的数据库。

2.设计目标表结构：根据源系统的数据结构和字段映射关系，设计目标表的结构。

3.创建目标表：在目标数据库中创建对应的表，并设置字段的类型和约束。

数据清洗和预处理在数据迁移之前，需要对源数据进行清洗和预处理，以确保数据的完整性和一致性。

常见的数据清洗和预处理操作包括：•去除脏数据：清理源数据中的错误、重复或不完整的数据。

•规范化数据格式：将数据格式统一，例如统一日期的格式、金额的格式等。

数据库异构数据库的同步和互操作性问题解决数据库是现代应用程序中经常使用的核心技术之一，由于不同的商业用途和设计目标，各种类型的数据库产品被广泛使用和开发，在不同数据库之间共享数据成为项目成功的一个重要组成部分。

异构数据库的同步和互操作性是当前既困扰着企业的普遍问题，同时也是当前业界研究的热点之一。

本文将讨论异构数据库同步和互操作性问题，并提供一些解决方案。

1. 异构数据库同步的问题在数据共享方案中，异构数据库的同步是最重要的问题之一。

当数据从一个数据库中转移到另一个数据库中时，需要保持数据一致性和完整性。

但是，由于异构数据库之间的结构差异、数据类型差异、复杂性差异等因素，导致异构数据库同步是一个困难和复杂的问题。

以下是异构数据库同步面临的几个主要问题：1.1 数据结构不匹配不同数据库的数据结构通常不同，包括表、模式、存储过程等，这使得异构数据库之间的数据结构无法直接匹配。

为了解决这个问题，需要对数据进行转换和匹配，然而这种转换和匹配的复杂性需要消耗大量的时间和精力。

1.2 数据类型不匹配由于不同数据库生成的数据类型不同，因此在数据转换和匹配期间也会出现数据类型不匹配的情况，这会导致数据错误和数据丢失等问题。

1.3 数据精度不匹配在不同的数据库中，精度可以有所不同。

如果不同步处理，可能会导致数据的精度丢失。

相反，如果待同步的数据过于庞大，那么精度的处理会增加同步的难度。

解决异构数据库同步的问题，必须对数据进行转换和匹配，至少会消耗一定的时间和精力。

相关技术推荐：Replication、ETL、CDC。

2. 异构数据库互操作性问题的解决异构数据库之间互操作的问题在开发和遵循协议时是非常重要的。

数据库厂商虽然为了扩大自己的市场份额而支持标准技术与协议，但在某些数据访问或数据转换方案中，开发人员需要处理的复杂问题依然存在。

在异构数据库之间实施互操作方案时我们需要考虑以下问题：2.1 数据安全性在异构数据库之间交换数据时，需要确保数据安全性，同时对于特定的应用程序访问权限进行管理。