异构数据库的数据迁移
一种异构数据库迁移系统的设计与实现
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]。
异构数据库数据迁移研究
损 的 数 据 转 移 。通 过 文 献案 例 和 理 论研 究 对 异 构 数 据 库 的 迁移 技 术进 行 了分 析 ， 提 出 了一 种 以 Ｊ ａ ｖ ａ为 编 程 语 言 和 数
１ ． ２ 系统 结 构 设 计
ｉ ｃ ｅ ， 数据转换服务 ） 。但 是 这 些 工 具 的针 对 性 不 强 ， 不 够 灵 活 ］ ， 所 以许多企业在 升级 数据库 时 ， 常 常 自己 编 写 软 件
来完成数据迁移 。
系 统结 构 用来 描 述 系 统 内 部 各 组 成 要 素 之 间 的 相 互 联系、 相 互 作 用 的方 式 或 秩 序 ， 即 各 要 素 在 时 间 或 空 间 上
络 中 的传 输 。 （ ３ ） 优 化 查 询 语 句 。 Ａｓ ｐ ． ｎ ｅ ｔ中 ＡＤＯ 连 接 消 耗 的 资
能 。如 将 数 据 源 直 接 转 换 成 Ｄ ａ ｔ ａ Ｒ ｏ ｗＶ ｉ ｅ ｗ， 将 会 带 来 性
能上 的较 大提 升 。
参 考 文献 ：
［ １ ］ 网页前 端 开发 优化 的 经 验 总 结［ Ｅ Ｂ ／ ＯＩ ］ ． ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ Ⅵ ｒ ｗ ｗ ． ｍ ｉ ｓ ｓ ｙ ｕ ａ ｎ ． ｃ ｏ ｍ ／
Ｂ ｅ ｎ ｃ ｈ 、 ＭＳ Ｓ ＱＩ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ的 ＤＴＳ （ Ｄ ａ ｔ ａ Ｔｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｅ ｒ ｖ —
１ 系统 设 计 和 实现
１ ． １ 总 体 设 计
异构迁移Oracle的前世今生——HuaweiCloud+UGO+DRS
去IOE的口号近年来一直在被提到，随着国产数据库浪潮的袭来，去IOE中的“Oracle”已经被许多大中小型企业提上日程，有一个比较共性的问题是，越是重度应用Oracle，使用特性越多的用户，往往是迁移复杂度越大。举个例子，Oracle的PL/SQL功能，随着时间的积累有的客户PL/SQL的代码量达到百万甚至千万级别，这个量级异构迁移的代码改造量所花费的人力物力是很多客户无法接受的，仅这一个功能就使许多想去“O”的用户望而却步。当前的去“O”形势是八仙过海各显神通，并没有一款很好的工具能够统一迁移流程，华为云近期推出了两款产品UGO+DRS，相信可以帮助用户完成并简化去“O”的过程。
checkSpace.sh Checksum.se2 dbca.rsp.tmpl Dockerfile LINUX.X64_193000_db_home.zip runOracle.sh setPassword.sh startDB.sh
[root@ecs-ugo 19.3.0]# pwd
/root/docker-images-main/OracleDatabase/SingleInstance/dockerfiles/19.3.0
[root@ecs-ugo 19.3.0]# cd ..
[root@ecs-ugo dockerfiles]# ./buildContainerImage.sh --help
异构数据库数据迁移工具的设计与实现
在 数 据 迁 移过 程 中 ， 时想 要 实现 严 格 的 等 有 价迁 移是 比较 困难 的。首先 ， 决 两种模 式 中数 要解 据类 型匹配 问题 。即尽 量采 用 逻辑 上一 致 的数 据 类 型表 示方 法 ； 定异 构数 据库 间 的数 据类 型对应 确
计思 路和实 现 方 法 。这 对 新 型信 息 系 统 的开 发 和 实施 都有 重要 意义 。
增 ＿＇ｊ ｌ＿ 。与此 同时 ， 同部 门 因为 数 据 库 资源 没 ｌ２ 不
有统一 规划 ， 而不 能 实 现 相互 利 用 ， 在 着 巨 大 的 存 浪费 。 因此 ， 统在 进 一步 开 发 或集 成 中 ， 常 面 系 常
维普资讯
总 第 １１ ６ 期 ２０ ０ ７年第 ５期
舰 船 电 子 工 程
Ｓｈ ｐ Ｅｌｃｒ ｎ ｃ Ｅｎ ｎ ｅ ｉ ｉ ｅ ｔｏ ｉ ｇｉｅ ｒｎｇ
Ｖ０ ． ７ Ｎｏ ５ １２ ． １５ ３
异 构 数 据 库 数 据 迁 移 工 具 的 设 计 与 实现
２ 新 型 异构 数 据 库 数 据 迁 移 方 法
异构 数 据 库数 据 迁移 是 将 一种 数 据库 系统 中 定 义 的模 型转化 为另 一种 数据 库系统 中模 型 ， 后 然
根据 需要再 装入 数据 。 数据 迁 移 过程 分 为模 式 转换 和 数 据转 换 两部
临 的一 个突 出 问题 就 是 一 个 信息 系统 中存 在 两种 以上不 同的数 据库 环境 ， 这就要 求 必须对 现存 的各 种 数据 资源进 行整 合 ， 分散 的数 据库 资源变 为集 使 中的资 源信息 库 ， 以实 现 资源 共 享 ， 分 发挥 数 据 充
面向异构数据的迁移学习技术研究
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。
异构数据迁移系统设计与实现
（ 上接第 ２ ２ ９页 ） 在矿井通风机房设一台 Ｍ Ｓ ４ １ ２ ８ 交换机 ， 作为工 业环网的一个节 点． 通 风机监控系统主机通过以太 网口接人此环 网工 业 以太 网交换机 ．调度上位机软件通 过 ￣Ｐ Ｃ协议与风机房监控系统 后 台机建立通讯 ． 实现上述矿井通风机监控系统的功能。 在矿调度 室监控机上显示就地监 控系统的主要工作 画面及运行
２ ０ ０ ８ ， （ ８ ） ．
２ ． 数据迁移功能的实现 ３ ． 依 据 系统设计 ， 迁 移任务 的定 制分为源数据 库设置 、 目 标数据库设置、 数据转换设置 、 容错处理设置 、 质量控制设置 、
［ ２ ］ 沈凤仙 ， 朱巧 明， 刘钊 ， 刘辉 ． 基于 Ｊ Ｄ Ｂ Ｃ和 Ｘ Ｍ Ｌ的数 据库 系统迁 移方 法 Ｍ ｉ ｇ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ０ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｓ ｙ ￣ ｅ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ０ ｎ Ｊ Ｄ Ｂ Ｃ ａ ｎ ｄ Ｘ ＭＬ ． 计算 机工 程与设计 Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ｎｄ ａ Ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ， ２ ０ ０ ８ ， １ ０ ． ｆ ３ ］ 熊辉 ， 刘彦 峰， 郭 大庆． 分布式异构数据 库迁移系统 的设 计与实现 Ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｎ ｄ
及到 的几个主要类 及其之 间的调用关系。 数据迁移是指数据转换人员
启动数据转换命 令 ． 系统根据 ＸＭＬ配置文件进行数据迁移的过程 ． 下 图示意 了数据迁移面向对象 的动态实现方式 ： １ ． ４ ． １ 迁移序列 图相关类设计 ￣Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ ｅ ｒ ： 传输对象 类（ 包） ， 包 括迁移 数据源信息 （ 连接、 数 据列 、 类型 、 属性） 、 目 标数据源信息 、 关联设置信息 、 容错配置信息 、 质 量控制配置信息 、 渠道信息 、 文件传输配置信息 、 传 输类基本信息 。 ●Ｐ ｅ ｒ ｎ ｌ ａ ｎ ｅ ｎ ｃ ｅ ： 持久化类 （ 包） ， 用于永久保 留该对象的状态 。 ●Ｄ Ｂ Ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ： 数据访 问类 （ 包） ： 将各类数 据库 的连接 和操作信息 统一 封装 ， 提供 对不 同数据库 （ 包括 Ｏ ｒ ａ ｃ ｌ ｅ 、 Ｓ Ｑ Ｌ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ 、 Ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ 、 Ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ 、 Ｘ ＭＬ 等十几种常用数据库 ） 的操作 。 ●Ｄ ａ ｔ ａ Ｒ ｅ ａ ｄ ｅ ｒ ： 数据对象类 ． 封装从数据库取 回和已经处理过 的数 据。 ￣Ｔ ａ ｎ ｓ ｏ ｆ ｍ： ｒ 数据传 输处理类 （ 包） ： 由ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ ｅ ｒ 调用 ， 执行具体 的传输操作 ￣Ｑ Ｃ ： 质量控制类（ 包） ： 根据质量控制逻辑对处理数据进行检查 。 １ ． ４ ． ２序列过程设计 Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｏ ｆ ｒ ｍ ｅ ｒ 调用 Ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｎ ｃ ｅ ． 从持久化信息中获取数 据迁移定制 内容 ， 调用 Ｄ Ｂ Ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ 连 接数据库 ， 获取数据 ， Ｄ ａ ｔ ａ Ｒ ｅ ａ ｄ ｅ ｒ 对 数据进行 处 理和加工 ． 由ｔ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｍ 进行具体 的迁移工作 ． ｒ 迁移完 成后 的数 据通 过Ｑ ｃ与 目标数据库 中的信息进行对 比。 将 正确的数据提交 。
数据库数据迁移与异构数据库的转换与适应方案
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。
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1．前言：
现在市场上数据库众多，根据2007年度的统计，Oracle仍然以45%以上的市场份额占据绝对优势，但是随着DB2 V9，SQL Server 2005的相继成熟以及mysql在web 2.0的强势，各个数据库之间的竞争已经越来越激烈，同样的数据库之间的迁移也就不可避免，下面简单描述数据库迁移的一些要点，起到抛砖引玉的作用。
2．为什么迁移？
✓为了统一平台,方便开发和管理维护
各个DB的工作原理存在差异，复杂的系统需要比较高的维护能力，对开发，维护人员的要求相对较高。
在一些数据整合上非常复杂，整合不同的数据库数据需要很大工作量。
✓原来的数据库已经不能负担系统压力，需要scale up
应用初始的设计架构没有考虑到发展以后的规模，导致用户和数据几何倍数上升后系统性能急剧下降，对运营和维护造成很大困难。
✓成本考虑，为了降低成本
原来的数据库ORACLE，TERADATA等对于实际应用来说过于庞大，维护费用过高。
可以用费用相对较低的mysql，sql server代替。
✓新的前端应用程序强制要求（如ERP软件）
系统整合，由于厂商的应用程序数据库后台写死，造成只能迁移现有的数据。
✓构建数据仓库
金融保险行业，跨国的大型制造业等数据库类型过多，构建数据仓库需要单一的数据库，需要迁移异构数据库到一个平台。
3．如何迁移？
✓迁移工具
1．BI工具，如informatica，datastage，OWB等通过ODBC，JDBC或者数据库自身的ETL 工具进行数据的转移。
使用比较方便，不过由于价格一般较贵，对于非BI和数据仓库的数据迁移意义不大。
2．通过开发人员编写简单的java，c程序完成迁移，速度较慢，但是使用方式灵活，可以根据需要修改。
适用于对数据库结构相当了解并且不熟悉数据库其他的迁移工具情况下使用。
3．各个数据库自带的工具，如Oracle新推出的migration benchmark，DB2的MTK，SQL SERVER的DTS和2005中重新整合的intergrate service。
4．数据库本身的unload，load工具。
每个数据库几乎都有文本的导出导入，如oracle的sqlldr,DB2的load，imp/exp，sql server的bcp，bulk insert，mysql的select into txt等等，一般都通过特殊的API实现，故速度相对其他的普通工具要大大加快。
但是对使用者的数据库知识要求较高（如索引维护，日志模式，表结构，约束等）。
适合比较大型和较有难度的数据迁移，缺点是由于各个数据库数据类型的不同，可能需要修改表结构。
✓迁移人员
1．需要由非常了解应用业务和程序开发的人员，配合经验丰富的数据库维护人员一起完成，以达到数据迁移后应用程序和数据库的运转良好，数据在迁移过程中不丢失出错。
✓迁移对现在业务的影响
1．如果业务为24*7则需要反复试验以取得最佳的策略使得停机时间最短
2．新系统上线后需要做好业务数据的监控，保证应用程序处理数据的正确性
✓迁移后的系统磨合
1．对于新的数据库和数据对于应用程序的排异性在迁移之前就要考虑周全，出现问题后再修改往往对系统影响较大
✓迁移失败的策略
1．制定完整的计划防止迁移失败后旧的应用也瘫痪。
4．迁移应用程序
1．不同数据库的对象区别
Mysql/Sql Server->oracle 自增长vs序列
Oracle->DB2 DA TABASE vs DATABASE PARTITION
MYSQL中’’和null不同，oracle则都认为是null
对于开发人员和开发DBA都提出了新的要求
2．不同数据库对于性能的不同考虑
各个数据库锁机制(oracle将锁存储于数据块，其他数据库存储于内存中，不同的操作在不同数据库中锁级别不同)，事务隔离机制（mysql 串行隔离，oracle 提交读取，DB2 游标读，SQL Server悲观提交读取），数据库读写数据（mysql的myisam没有事务的概念，其他数据库不同日志归档摄制性能不同），解析机制的差异都会造成数据迁移后应用的性能表现差异。
5．迁移数据
1．各数据库的数据类型不同导致的表结构修改
Oracle 9i 以上varchar2最大4000 byte，以下则只有2000，DB2 8/9达到32k，sql server 2005达到8000，如迁移到oracle则需要采取clob存储超过4000的数据。
2．异常数据处理
如果采取文本形式，需要注意回车，换行，制表符，不可见字符，半个汉字等特殊情况，需要经过测试研究解决方案。
3．各数据库对于硬件，资源的要求不同
升级数据库后不升级硬件，那么反而性能会下降，使用了较轻量级的数据库后还使用原来的硬件则浪费资源。
4．各个数据库后期维护的不同，容灾，备份恢复策略的迁移
Mysql的replication等同于oracle的逻辑standby，但是实际的使用方式却和Oracle的高级复制类似，或者是DB2的HADR，sql server2005新加入的DATABASE MIRROR工作原理也和上述几个类似，但是还属于小白鼠阶段，不要在生产情况下使用。
Oracle的real application cluster等同于mysql的cluster和DB2的cluster，但oracle是share data，后2者share nothing。
Mysql中myisam备份需要使用mysqlhotcopy会产生锁表，oracle打开归档模式后则可以使用热备份或rman。
DB2可以roll forward某个表空间，但是oracle需要做基于时间的表空间恢复，mysql 则可以直接恢复某张表
SQL SERVER日志模式分三种，某些日志模式下对于某些操作可能无法恢复，同样的在oracle中如果使用了nologging则也可能无法恢复数据。