异构数据库做数据迁移的常用方法！你会了吗？
很多时候，mysql中目标数据库与原数据库表结构不同，我们在做异构数据迁移的时候或许会产生这样的疑问。
项目将要进行重构，原有数据库设计不合理，但原有数据库的数据仍然需要，在重构过程中的数据库设计应注意哪些问题？
后期进行数据迁移时，多源异构数据源要如何进行迁移？
其实不难回答，因为异构数据库的是多源异构数据源，所以做异构数据迁移时会比同构数据库麻烦。
这里推荐2种多源异构数据源做异构数据迁移时的常用方式，以及异构数据迁移时需要注意的6点问题。
方法1：使用开源etl工具，比如kettle
要求：由于是全量备份，数据量会很大，一般需要较长的备份时长，备份过程可能会出现数据库报错或者连接数不足等非意料中的异常，且insert/update会占用大量的CPU资源，风险较大。
做法：一次性 or 实时增量
方法2：使用代码工具实现
代码工具可以是数据级别的，也可以考虑更底层的，比如mysql走binlog， sqlserver走cdc。
要求：如果直接开写代码，对技术要求会较高，所以一般建议使用数据集成工具，比如FineDataLink，从数据级别入手，基于日志增量技术进行的数据同步，采用无侵入式的模式，对数据库的性能影响较小，是一款比较适合解决大部分问题的数据集成工具。
做法：实时增量
在重构过程中的数据库设计应注意哪些问题，这里简单列举6点
1、表结构不同，在迁移的时候，需要做到不同类型的字段映射；
2、假如要新增表字段的时候，需要支撑新增列；
3、若有表字段需要进行二次处理规范，需要支持字段转换，比如公式或其他；
4、表设计时，需要保证三大范式；
5、迁移时需要保证数据一致性，采用定时数据同步或者数据的实时同步，直到源数据库的表弃用；
6、迁移时所使用的数据集成工具，最好具备任务监控能力，能够及时寻错。
总而言之，在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。
立即沟通
