数据迁移

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数据迁移(Data Migration)

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什么是数据迁移[1]

  数据迁移是数据系统整合中保证系统平滑升级和更新的关键部分。在信息化建设过程中,随着技术的发展,原有的信息系统不断被功能更强大的新系统所取代。从两层结构到三层结构,从Client/Server到Browser/Server。在新旧系统的切换过程中,必然要面临一个数据迁移的问题。

数据迁移的特点[1]

  系统切换时的数据迁移不同于从生产系统OLTP(On-line Transaction Processing)到数据仓库(Data Warehouse,DW)的数据抽取。后者主要将生产系统在上次抽取后所发生的数据变化同步到数据仓库,这种同步在每个抽取周期都进行,一般以天为单位。而数据迁移是将需要的历史数据一次或几次转换到新的生产系统,其最主要的特点是需要在短时间内完成大批量数据的抽取、清洗和装载。

  数据迁移的内容是整个数据迁移的基础,需要从信息系统规划的角度统一考虑。划分内容时,可以从横向的时间和纵向的模块2个角度去考虑。

  1.横向划分

  以产生数据的时间为划分依据,需要考虑比较久远的历史数据如何迁移的问题。由于信息技术的发展,以及存储工程师对计算机依赖性的增强,每天新系统往往需要比旧系统存储更多的信息,同时为了解决高增长的数据量带来的性能瓶颈,新系统一般只保留一定时期的数据(如1年),而把超过保存周期的数据,即1年以前的数据转移到数据仓库中,以便用于决策分析。对于这种新系统的数据迁移,主要迁移1年以内的数据,1年以前的历史数据需要另外考虑。

  2.纵向划分

  以处理数据的功能模块为划分依据,需要考虑在新系统中没有被包含的功能模块,其所涉及数据的处理问题。这类数据由于无法建立映射关系,一般不需要迁移到新系统中。但对于模块间耦合度比较紧密的旧系统,在纵向划分时需要注意数据的完整性。

数据迁移的方法和策略[2]

数据迁移的方法

  数据迁移可以采取不同的方法进行,归纳起来主要有3种方法:系统切换前通过工具迁移、系统切换前采用手工录入以及系统切换后通过新系统生成。

  1.系统切换前通过工具迁移

  在系统切换前,利用ETL(Extract Transform Load,抽取、转换和装载)工具把旧系统中的历史数据抽取、转换,并装载到新系统中去。其中ETL工具可以购买成熟的产品,也可以是自主开发的程序。这种方法是数据迁移最主要,也是最快捷的方法。其实施的前提是:历史数据可用并且能够映射到新系统中。

  2.系统切换前采用手工录入

  在系统切换前,组织相关人员把需要的数据手工录入到新系统中。这种方法消耗的人力、物力比较大,同时出错率也比较高。主要是一些无法转换到新系统中的数据和新系统启用时必需的、而旧系统无法提供的数据采用这种方法,作为第1种方法的有益补充。

  3.系统切换后通过新系统生成

  在系统切换后,通过新系统的相关功能,或为此专门开发的配套程序生成所需要的数据。通常根据已经迁移到新系统中的数据来生成所需的信息。其实施的前提是,这些数据能够通过其他数据产生。

数据迁移的策略

  数据迁移的策略是指采用什么方式进行数据的迁移。结合不同的迁移方法,主要有一次迁移、分次迁移、先录后迁、先迁后补等几种方式可供选择。

  1.一次迁移

  一次迁移是通过数据迁移工具或迁移程序,将需要的历史数据一次性全部迁移到新系统中。一次迁移的优点是迁移实施的过程短,相对分次迁移,迁移时涉及的问题少,风险相对比较低。其缺点是工作强度比较大,由于实施迁移的人员需要一直监控迁移的过程,如果迁移所需的时间比较长,工作人员会很疲劳。一次迁移的前提是新旧系统数据库差异不大,在允许的宕机时间内可以完成所有数据量的迁移。

  2.分次迁移

  分次迁移是通过数据迁移工具或迁移程序,将需要的历史数据分几次迁移到新系统中。分次迁移可以将任务分开,有效地解决数据量大和宕机时间短之间的矛盾。但是分次切换导致数据多次合并,增加了出错的概率,同时为了保持整体数据的一致性,分次迁移时需要对先迁移的数据进行同步,增加了迁移的复杂度。分次迁移一般在系统切换前先迁移静态数据和变化不频繁的数据,例如代码、用户信息等;然后在系统切换时迁移动态数据,例如交易信息。对于静态数据迁移之后发生的数据变更,可以每天同步到新系统中,也可以在系统切换时通过增量的方式一次同步到新系统中。

  3.先录后迁

  先录后迁是在系统切换前,先通过手工把一些数据录入到新系统中,系统切换时再迁移其他的历史数据。先录后迁主要针对新旧系统数据结构存在特定差异的情况,即对于新系统启用时必需的初始数据,无法从现有的历史数据中得到。对于这部分初始数据,就可以在系统切换前通过手工录入。

  4.先迁后补

  先迁后补是指在系统切换前通过数据迁移工具或迁移程序,将原始数据迁移到新系统中,然后通过新系统的相关功能,或为此专门编写的配套程序,根据已经迁移到新系统中的原始数据,生成所需要的结果数据。先迁后补可以减少迁移的数据量。

数据迁移的实现[2]

  数据迁移的实现可以分为3个阶段:数据迁移前的准备、数据迁移的实施和数据迁移后的校验。由于数据迁移的特点,大量的工作都需要在准备阶段完成,充分而周到的准备工作是完成数据迁移的主要基础。具体而言,要进行待迁移数据源的详细说明(包括数据的存储方式、数据量、数据的时间跨度);建立新旧系统数据库的数据字典;对旧系统的历史数据进行质量分析,新旧系统数据结构的差异分析;新旧系统代码数据的差异分析;建立新老系统数据库表的映射关系,对无法映射字段的处理方法;开发、部属ETL工具,编写数据转换的测试计划和校验程序;制定数据转换的应急措施。

  其中,数据迁移的实施是实现数据迁移的3个阶段中最重要的环节。它要求制定数据转换的详细实施步骤流程;准备数据迁移环境;业务上的准备,结束未处理完的业务事项,或将其告一段落;对数据迁移涉及的技术都得到测试;最后实施数据迁移。

  数据迁移后的校验是对迁移工作的检查,数据校验的结果是判断新系统能否正式启用的重要依据。可以通过质量检查工具或编写检查程序进行数据校验,通过试运行新系统的功能模块,特别是查询、报表功能,检查数据的准确性。

数据迁移的技术准备

  数据转换与迁移通常包括多项工作:旧系统数据字典整理、旧系统数据质量分析、新系统数据字典整理、新旧系统数据差异分析、建立新旧系统数据之问的映射关系、开发部署数据转换与迁移程序、制定数据转换与迁移过程中的应急方案、实施旧系统数据到新系统的转换与迁移工作、检查转换与迁移后数据的完整性与正确性。

  数据转换与迁移的过程大致可以分为抽取、转换、装载三个步骤。数据抽取、转换是根据新旧系统数据库的映射关系进行的,而数据差异分析是建立映射关系的前提,这其中还包括对代码数据的差异分析。转换步骤一般还要包含数据清洗的过程,数据清洗主要是针对源数据库中,对出现二义性、重复、不完整、违反业务或逻辑规则等问题的数据进行相应的清洗操作;在清洗之前需要进行数据质量分析,以找出存在问题的数据,否则数据清洗将无从谈起。数据装载是通过装载工具或自行编写的SQL程序将抽取、转换后的结果数据加载到目标数据库中。

  对数据的检查包括以下6个方面。

  (1)数据格式检查。检查数据的格式是否一致和可用,目标数据要求为number型。

  (2)数据长度检查。检查数据的有效长度,对于char类型的字段转换到varchar类型中,需要特别关注。

  (3)区间范围检查。检查数据是否包含在定义的最大值和最小值的区间中。例如年龄为300或录入日期为4000—1—1显然有问题。

  (4)空值、默认值检查。检查新旧系统定义的空值、默认值是否相同,不同数据库系统对空值的定义可能不同,需要特别关注。

  (5)完整性检查。检查数据的关联完整性。如记录引用的代码值是否存在,特别需要注意的是有些系统在使用一段时间后,为了提高效率而去掉了外键约束。

  (6)一致性检查。检查逻辑上是否存在违反一致性的数据,特别是存在分别提交操作的系统。

数据迁移工具的选择

  数据迁移工具的开发、部署主要有2种选择,即自主开发程序或购买成熟的产品。这2种选择都有各自不同的特点,选择时还要根据具体情况进行分析。纵观目前国内一些大型项目,在数据迁移时多是采用相对成熟的ETL产品。可以看到这些项目有一些共同特点,主要包括:迁移时有大量的历史数据、允许的宕机时间很短、面对大量的客户或用户、存在第三方系统接入、一旦失败所产生的影响面将很广。同时也应该看到,自主开发程序也被广泛地采用。

  目前,许多数据库厂商都提供数据抽取工具,如Informix的InfoMover、Microsoft SQLServer的DTS和0raele的Oracle Warehouse Builder等。这些工具在一定范围内解决了数据的提取和转换。但这些工具基本都不能自动完成数据的抽取,用户还需利用这些工具编写适当的转换程序。

  例如Oracle的Oracle Warehouse Builder(OWB)数据抽取工具提供的功能包括:模型构造和设计,数据提取、移动和装载,元数据管理等。但OWB提供的流程繁琐,维护很困难,不易于使用。

  在第三方产品中,Ascential Software公司的DataStage是一套相对比较完善的产品。DataStage可以从多个不同的业务系统、从多个平台的数据源中抽取数据,完成转换和清洗,装载到各种系统里面,其中每步都可以在图形化工具里完成;同样可以灵活地被外部系统调度,提供专门的设计工具来设计转换规则和清洗规则等,实现了增量抽取、任务调度等多种复杂而实用的功能。其中简单的数据转换可以通过在界面上拖拉操作和调用一些DataStage预定义转换函数来实现,复杂转换可以通过编写脚本或结合其他语言的扩展来实现,并且DataStage提供调试环境,可以极大地提高开发和调试抽取、转换程序的效率

数据抽取和转换的准备

  数据抽取前,需要作大量的准备工作,具体归纳为如下4个部分。

  (1)针对目标数据库中的每张数据表,根据映射关系中记录的转换加工描述,建立抽取函数。该映射关系为前期数据差异分析的结果。抽取函数的命名规则为:F_目标数据表名_E。

  (2)根据抽取函数的SQL语句进行优化。可以采用的优化方式为:调整SORTAREA_SIZE和HASH_AREA_SIZE等参数设置、启动并行查询、采用提示指定优化器、创建临时表、对源数据表作ANALYZES、增加索引。

  (3)建立调度控制表,包括ETL函数定义表(记录抽取函数、转换函数、清洗函数和装载函数的名称和参数)、抽取调度表(记录待调度的抽取函数)、装载调度表(记录待调度的装载信息)、抽取日志表(记录各个抽取函数调度的起始时间和结束时间以及抽取的正确或错误信息)、装载日志表(记录各个装载过程调度的起始时间和结束时间以及装载过程执行的正确或错误信息)。

  (4)建立调度控制程序,根据抽取调度表动态调度抽取函数,并将抽取的数据保存入平面文件。平面文件的命名规则为:目标数据表名.txt。

  数据转换的工作在ETL过程中主要体现为对源数据的清洗和代码数据的转换。数据清洗主要用于清洗源数据中的垃圾数据,可以分为抽取前清洗、抽取中清洗和抽取后清洗。ETL对源数据主要采用抽取前清洗。对代码表的转换可以考虑在抽取前转换和在抽取过程中进行转换,具体如下。

  (1)针对ETL涉及的源数据库中数据表,根据数据质量分析的结果,建立数据抽取前的清洗函数。该清洗函数可由调度控制程序在数据抽取前进行统一调度,也可分散到各个抽取函数中调度。清洗函数的命名规则为:F_源数据表名_T_C。

  (2)针对ETL涉及的源数据库中数据表,根据代码数据差异分析的结果,如果需要转换的代码数据值长度无变化或变化不大,考虑对源数据表中引用的代码在抽取前进行转换。抽取前转换需要建立代码转换函数,代码转换函数由调度控制程序在数据抽取前进行统一调度。代码转换函数的命名规则为:F_源数据表名_T_DM。

  (3)对新旧代码编码规则差异较大的代码,考虑在抽取过程中进行转换。根据代码数据差异分析的结果,调整所有涉及该代码数据的抽取函数。

数据迁移后的校验

  在数据迁移完成后,需要对迁移后的数据进行校验。数据迁移后的校验是对迁移质量的检查,同时数据校验的结果也是判断新系统能否正式启用的重要依据。

  可以通过以下2种方式对迁移后的数据进行校验:新旧系统查询数据对比检查,通过新旧系统各自的查询工具,对相同指标的数据进行查询,并比较最终的查询结果;先将新系统的数据恢复到旧系统迁移前一天的状态,然后将最后一天发生在旧系统上的业务全部补录到新系统,检查有无异常,并和旧系统比较最终产生的结果。

  对迁移后的数据进行质量分析,可以通过数据质量检查工具或编写有针对性的检查程序进行。对迁移后数据的校验有别于迁移前历史数据的质量分析,主要是检查指标的不同。迁移后数据校验的指标主要包括5方面:完整性检查,引用的外键是否存在;一致性检查,相同含义的数据在不同位置的值是否一致;总分平衡检查,例如欠税指标的总和与分部门、分户不同数据的合计对比;记录条数检查,检查新旧数据库对应的记录条数是否一致;特殊样本数据的检查,检查同一样本在新旧数据库中是否一致。

参考文献

  1. 1.0 1.1 姜宁康,时成阁编著.网络存储导论.清华大学出版社,2007.7.
  2. 2.0 2.1 严彬 柴晓娟编著.实用信息管理技术.北京邮电大学出版社,2005年03月第1版.
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