异构数据库数据迁移研究
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
异构数据库数据迁移的研究与实现
0 引 言
数 据 库 迁 移 作 为一 种 实 现 数 据 共 享 的方 式 被 各 大
1 新 型 异 构 数 据 库 数 据 迁 移 技 术
异 构 数 据 库 的 数 据 迁 移 是 通 过 迁 移 工 具 将 源 数 据 库 中 的数 据 迁 移 到 目 的数 据 库 中 .帮助 目的 数 据 库 实 现 数 据 利 用 的 功 能 数 据 库 迁 移 分 为数 据 结 构 转 换 和 数 据 迁 移 两 大 部 分 .其 中数 据 结 构 转 换 是 将 源 数 据 库
迁移 的 目标 在于实现不 同数据库之 间的数据合并 和共
享_ 3 l 为 了实 现数 据 迁 移 . 本 文 通 过 对 常用 的数 据 迁 移
方法 和技术 进行研 究和对 比 , 结合 实际项 目经验 , 总结 出一种通用 异构数据库数据迁移 工具的设计思路 和实
现 方 法 .对 新 型 数 据 库 系 统 的项 目实 施 具 有 实 际 参 照
数据 结构拆 分并与 目的数据 库结构 完成 一一对 应 . 数
据 迁 移 是将 源 数 据 库 中数 据 通 过 处 理 后 分 别 迁 移 到 目 的数 据 库 对 应 位 置 中
数 据 迁 移 过 程 中要 完 成 严 格 的 等 价 迁 移 是 非 常 困
本类 型数据 库 .该工具读 源数据库信 息后 创建 O r a c l e
数据 库厂商所 支持 .主要迁移 工具有 S Q L S e r v e r D T S
( 数据 转换 服务 ) 工具 、 O r a c l e Mi g r a t i o n Wo r k b e n c h( 迁
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。
一种异构信息系统数据迁移技术研究
一种异构信息系统数据迁移技术研究赵艳妮;郭华磊【期刊名称】《现代计算机(专业版)》【年(卷),期】2015(000)016【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 aneffective “source database-XML-target database” mapping model, realize the heterogeneous database data migration, it has reference significance for information system data migration.【总页数】5页(P21-25)【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【相关文献】1.基于XML的异构数据迁移技术研究 [J], 董进文;刘兴彦2.异构信息系统数据迁移方法研究 [J], 李珏峰3.全省水库移民后期扶持管理信息系统推广应用培训及信息系统数据迁移工作圆满结束 [J],4.跨平台信息系统数据迁移技术研究与实现 [J], 李静; 马超; 黄镜宇; 卢艳艳5.异构信息系统数据迁移方法研究 [J], 李珏峰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于异构ERP系统的数据迁移技术应用研究的开题报告
基于异构ERP系统的数据迁移技术应用研究的开题报告一、研究背景及意义随着企业业务规模的扩大和业务类型的增多,企业内部往往会使用不同种类的ERP系统来支持不同的业务流程,这种异构ERP系统的出现为企业的信息化建设带来了很大的挑战。
为了协同各个业务流程,实现信息共享和数据一致性,必须将这些ERP系统中的数据进行集成和迁移。
数据的迁移一般是指将数据从一个系统转移到另一个系统的过程,这个过程中需要考虑到数据的一致性、完整性、准确性等因素。
目前,国内外在这方面的研究较少,因此本研究着眼于基于异构ERP系统的数据迁移技术应用研究,借鉴国内外的经验,构建出相应的数据迁移方案,并为企业提供有效的参考。
二、研究内容及方法本研究拟以某企业为例,探索基于异构ERP系统的数据迁移技术应用研究。
具体研究内容如下:1、异构ERP系统比较分析选择某企业内部常用的ERP系统进行比较分析,评估其优缺点,并根据其特点进行数据迁移方案的制定。
2、数据迁移方案设计根据异构ERP系统的比较分析结果,制定相应的数据迁移方案,包括数据清洗、数据转换、数据映射、数据验证等环节。
3、数据迁移过程实现在制定好的数据迁移方案基础上,用某一数据迁移工具实现数据迁移,通过实验和比对验证数据迁移的准确性和完整性,以及数据在目标系统中的一致性。
4、数据迁移后的监测与维护在数据迁移完成后,需要进行一定时间的监测,收集和分析异构ERP系统数据迁移后的反馈信息,及时更新和修复系统中的数据问题,并制定数据维护计划。
三、预期成果与研究意义通过本研究,可以为企业提供一些有关基于异构ERP系统的数据迁移技术的应用研究,旨在解决企业内部使用不同种类型ERP系统时,数据之间不协调和业务流程不规范的问题。
其意义如下:1、为企业提供有用的参考通过对异构ERP系统的比较分析,为企业提供合理的选择建议,为数据迁移提供指导和示范。
并为企业提供可行的应用方案,为其在数据迁移方面提供支持。
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。
异构数据迁移方法研究
异构数据迁移方法研究作者:于红彬来源:《电脑知识与技术》2013年第23期摘要:企业的信息管理系统更新时,经常会遇到不同数据库系统之间的数据互访和转换的问题,这种异构数据库数据转换和迁移的问题已经成为数据库技术领域重要的研究课题之一。
该文根据数据存储特点,讨论了数据迁移的内容和实现方法,并给出迁移质量分析方法,为数据迁移的开发与研究提供指导。
关键词:数据迁移;异构数据;数据转换中图分类号:TP319 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2013)23-5217-02在商机瞬息万变的今天,企业的信息管理系统不断的更新换代,随之而来的就是原有系统遗留数据的问题。
所谓信息系统的核心是数据而非系统,原有系统遗留的数据无疑是商业应用中最为重要的部分,所以系统迁移的重中之重必然是数据的迁移。
数据迁移的成功与否对于系统的升级以及新系统能够发挥所希望的功效具有重要的意义。
数据迁移后在新系统的可用性、有效性对于新系统的成败也具有十分重要的作用。
文中介绍了数据迁移的基本特点、内容、实现方法,以及迁移后的质量分析。
1 数据迁移中数据的特点信息系统在新旧系统进行替换时,数据迁移就是将原有系统的遗留数据通过一次或者多次的转换,导入新的系统中,其特点就是需要在有限的时间内对海量的数据进行抽取、分拆、重组、装载这四个基本步骤。
数据迁移的数据内容是数据迁移的重点,它可能包含文字、图片、视频和语音等不同形式的内容,对这些数据进行迁移时需要对它们进行有效的划分才能更有效率的迁移数据。
这里有两种划分方法:1)以数据信息的发布时间为轴的横向划分。
其关键点是由于新系统包含旧系统的所有数据,所以新系统需要更大的存储空间,但是过大的存储空间也会带来由于数据量的飞速增加而出现的服务器性能的瓶颈问题。
一般来讲解决的办法是将一定周期的数据定义为周期内数据,而超过该周期的数据全部导入到数据仓库或者数据集市中,从而能够进行BI(Bussiness Intelligent商业智能分析)。
基于PDA的异构数据快速迁移技术研究
F x r 。而实 际应用 过程 中往 往需要 共享 不 同数据 oP o等 随着信 息化 的快 速发 展 , 掌上 电脑 即 P A P roa 库 系统 之 间的数据 。尽 管像 S LS re 数据库 本 身 自 D (esn l Q e r v D g a A s tn) i t si a t il s 的使 用 范 围越来 越广 P A除 了作为 带 的 D S功 能 能够 解决 部分 数 据导 人 导 出功能 . 总 D T 但 辅 助个 人 工作 的数 字 工具 , 提供 记 事 、 讯 录 、 片交 是不 能解决 所有 问题 , 通 名 而且 通 常需要 专业 人 士来 操 作 。 换及 行程 安排 等功 能外 . 已经在 各行 业得 到广 泛使 用 。 例如行 业 中使用 的抄 表机通 常使用 的就 是 D F表 而 B 如 供水 、 电 、 气 等服 务行业 的抄表 机 , 供 供 就是 P A的 目前 中 小 企 业 使 用 比 较 广 泛 的 数 据 库 产 品 是 S L D Q
个 典型 应用 .行业 传 统 的手工 抄 表模式 已经 逐 渐被 S re。 evr 如何 实 现这两个 不 同数据 库产 品 的数 据快 速导 抄 表机替 代 本 文主要 研究 P A数据 如何 与行业 大型 入导 出是需 要研究 的问题 目前 的研 究 大致有 如 下几 D 数据 库实 现数 据快速 交换 的技 术 。 种 方法 :) 用 S LS re 身 自带 的 D S来 实现 转 1采 Q evr本 T
已经在供 水 、 电、 气等行 业 内得 到广 泛使 用 . 对 于抄 表 机 内数 据 与主 流数 据 库 的数据 快速 交换 技 术 供 供 但
缺乏研 究 , 文提 出 了一种 快速 实现 数据 交换技 术 , 基 于 B 本 并 DE技 术 开发 实现 了软 件 系统 。
大型异构数据库数据迁移系统的研究与应用
取 这 个 字 段 值 的 条件 需 要 根 据 参 照 表 中 的 一 个 或 多 个参 照 字 段
(目 2 标代码表代码名称与潦代码表中的代码名称对应 ) ( 棒目标代码寰中的代码名称所对应的代码位填写到目标表中 3 )
来确定 , 这些参照字段与 源表有相应 的映射关 系。数据处理 规
数据集成系统中异构数据迁移的研究与设计
数 据 集 成 系 统 中异 构 数 据 迁 移 的 研 究 与 设 计
张素 智 , 中峰 刘
( 州 轻工 业 学 院 , 州 4 0 0 ) 郑 郑 5 0 2
摘
要 : 分析 数 据 集 成 中 常见 的数 据 迁 移 方法 及 它 们 的 优 缺 点. 用 Hien t 的 实体 映射 功 能 , 明 了如 何建 立 实 体 利 b rae 说
的_ , T作 它不仅耗 时 , 增加成 本 , 而且 稍有不慎 , 就可 能
中的全部 记录 , 不能实 现按字 段导 出所 需数据 .
12 异 构 数 据 库 数 据 迁 移 .
造成 数据丢失 、 目停 滞 等 不 可挽 回的损 失 .迁移 数 项
百千 兆甚至万 兆的数 据需要很 有效 的智 能工具 来分辨
关 键 词 : 数 据 集 成 ; 据 迁 移 ; b r ae 数 Hien t 文 献标 识 码 : A DOI 1 . 9 9 jis . 6 1 6 0 . 0 9 0 . 0 : 0 3 6 /.sn 1 7 — 9 6 2 0 . 6 0 7
中图 分 类 号 : TP 1 31
映射 规 则 , 出了 一种 解 决 多 键 值 依赖 的 面 向对 象 数 据迁 移 方 法 . 际应 用 表 明 , 方 法 数 据 迁 移 速度 快 , 仅 能 够 完 整 提 实 该 不
地迁 移 所 有 数 据 , 时还 能 保 证 数 据迁 移 过 程 中数 据 精度 的损 失 在 可 控 范 围 内. 同
本 文通过 电子 商务交 易平 台项 目数 据库从 My q sl
到 Orce进 行 数 据 迁 移 为 例 , 明 如 何 利 用 Hie— al 说 br n t 快 速 完 成 业 务 数 据 向新 平 台 的 迁 移 . ae
迁移学习中的多源迁移和异构迁移方法研究
迁移学习中的多源迁移和异构迁移方法研究迁移学习是一种机器学习领域的重要研究方向,旨在通过利用已有的知识和经验,来提升在目标领域上的学习性能。
在迁移学习中,多源迁移和异构迁移是两个重要的研究方向。
多源迁移指的是源领域和目标领域之间存在多个源数据集的情况,而异构迁移则指的是源领域和目标领域之间存在不同分布或不同特征空间的情况。
本文将对多源迁移和异构迁移方法进行深入研究,并探讨其在实际应用中所面临的挑战。
首先,我们将介绍多源迁移学习方法。
传统的单一源域上训练模型往往无法很好地适应目标领域上的数据分布,因此需要利用多个相关或无关联的数据集来进行训练。
一种常见且有效的方法是基于特征选择或特征提取来实现多源数据集之间特征空间对齐。
通过选择或提取共享特征,并将其映射到一个共同空间中,可以减小不同数据集之间分布差异所带来的影响。
此外,还可以利用领域自适应的方法,通过对源领域和目标领域之间的数据进行映射来实现迁移学习。
这些方法可以有效地利用多源数据集之间的相关性,提升目标领域上的学习性能。
接下来,我们将探讨异构迁移学习方法。
在现实应用中,源领域和目标领域之间往往存在不同分布或不同特征空间的情况。
这种异构性会导致传统迁移学习方法无法直接应用于这些场景中。
为了解决这个问题,研究者们提出了一系列异构迁移学习方法。
一种常见的方法是通过特征融合或特征映射来实现不同特征空间之间的对齐。
通过将不同特征空间中相似或相关的特征进行融合或映射,可以减小异构性带来的影响,并提升目标领域上的学习性能。
然而,在多源迁移和异构迁移中仍然存在一些挑战需要解决。
首先,在多源迁移学习中,如何选择合适且相关联的源数据集是一个关键问题。
不同的源数据集之间存在不同的分布和特征,选择不合适的源数据集可能会导致迁移学习效果的下降。
其次,在异构迁移学习中,如何有效地进行特征融合或特征映射也是一个难题。
不同特征空间之间存在差异,如何找到有效的映射或融合方式是一个具有挑战性的任务。
SSIS在异构数据库间数据迁移的应用研究
L a )工具 ,主要 用途 是提取 数 据 、转 换数 据并 将它 们 写入 到 目的地 。使用 S I od S S平 台可 以生 成高 性 能
发 数 据 库和 P E M 数 据 库 的模 型 建 立 思想 ,获 得 了二者 在 关 系模 型 上 的 结构 特 点 。其 次讨 论 了异构 数 据 库 CD
间数 据迁 移 的一般 方法 。最 后 ,分 析 了异构 数 据 库 间 的映 射 规 则 ,根 据 勘探 开 发 数 据 库和 P E M 数 据 库 的 CD 的结 构特 点 ,建 立 了油 井 日数据 表 向 P E M 数 据 库 中 的 映射 ,并 基 于 S I CD SS将 表 中数 据 迁 移 到 P E M 数 CD 据 库 中。迁 移 结果 表 明 ,使 用 S I 行 数 据迁 移 ,方 法 简单 ,并 对迁 移 过 程 中 的性 能 进行 了优 化 。 SS进 [ 键 词 ] 异 构 ;数 据 迁 移 j 映 射 规 则 ;S L S re 集成 服 务 ;数 据 流 任 务 关 Q ev r
工 迁移 的优点 是简 单 ,不需 要编写 代码 ,缺 点是 效率低 ,仅 适合 单表 迁移 。 由于从 勘探开 发模 型到 P E M 模 型 的数 据 迁移是 在 A1 C D A2项 目实施 过程 中完成 ,以后不再 进行 数 据 迁移 , 适合 采用 数据 库管 理系统 自带 的转 换工 具实 现数 据迁 移 。S ev r0 5中提供 的 S ev QL S re2 0 QL S r —
异构数据迁移方案
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。
一种异构数据库间数据迁移的优化方法的研究与实现
一种异构数据库间数据迁移的优化方法的研究与实现
廖锋
【期刊名称】《数据通信》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】当前很多公司正在将IT系统数据库由Oracle等集中式数据库替换为OceanBase/GoldenDB等分布式数据库,异构数据库间数据迁移需要解决数据准确性、完整性和一致性,以及迁移效率等问题。
本文结合实际场景,基于源库和目标库数据同步工具,提出一种异构数据库间数据实时在线同步的优化方法。
该方法通过搭建缓冲数据库,先将源库数据实时同步到缓冲数据库,并在缓冲数据库实时进行事务拆分、数据转换等操作后,通过目标库数据同步工具实时同步到目标库,整个数据迁移过程实时在线进行,可以最小化对源端系统的业务影响,并能够提高数据同步的效率,降低迁移成本和维护成本。
【总页数】4页(P8-11)
【作者】廖锋
【作者单位】中国移动通信集团广东有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.异构数据库数据迁移测试软件的研究与实现
2.异构数据库间数据迁移实现方法
3.异构数据库间数据迁移的实现方法
4.异构数据库数据迁移的研究与实现
5.异构数据库之间数据迁移的实现方法
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面向异构大数据的深度迁移学习方法
面向异构大数据的深度迁移学习方法随着互联网技术的飞速发展,数据规模呈指数级增长。
大数据不仅包含了结构化数据,如表格和数据库中的数据,还包括了非结构化数据,如图像、音频和文本等。
不同数据类型的特征分布和表示方式不同,给大数据的处理和分析带来了巨大挑战。
在这个背景下,深度迁移学习作为一种有效的方法应运而生,为解决面向异构大数据的挑战提供了新的途径。
一、深度迁移学习概述深度迁移学习是迁移学习和深度学习的结合体,它通过利用源领域数据的知识来辅助目标领域数据的学习,帮助模型更好地适应目标领域的任务。
深度迁移学习主要包括特征提取和模型迁移两个核心步骤。
特征提取是深度迁移学习的第一步,它通过预训练的方法从源领域数据中提取有用的特征表示。
深度神经网络通常具有多个隐藏层,这些隐藏层能够从原始数据中学习到高级别的抽象特征。
利用预训练的深度神经网络,可以将源领域数据映射到特征空间中,得到有用的特征表示。
模型迁移是深度迁移学习的第二步,它将源领域的特征表示迁移到目标领域中,并在目标领域上进行微调。
迁移学习的目标是通过借用源领域的知识,减少目标领域数据上的学习难度和样本需求。
在模型迁移过程中,可以使用不同的策略,如冻结部分网络层、调整参数权重等,以适应目标领域的特点。
二、面向异构大数据的深度迁移学习方法针对面向异构大数据的深度迁移学习,可以采用以下两种常见方法:单一模态迁移和多模态迁移。
1. 单一模态迁移在单一模态迁移中,目标领域和源领域的数据类型相同,但在特征分布上存在差异。
此时,可以通过深度神经网络将源领域数据的特征表示迁移到目标领域中。
例如,在图像领域,可以使用卷积神经网络(CNN)来提取图像特征,并通过迁移学习方法将源领域的图像特征应用于目标领域的任务上。
2. 多模态迁移在多模态迁移中,目标领域和源领域的数据类型不同,分别对应不同的特征表示方式。
此时,需要将源领域和目标领域的特征进行跨模态转换,以便在目标领域上进行学习和预测。
SSIS在异构数据库间数据迁移的应用研究
SSIS在异构数据库间数据迁移的应用研究李鹏飞;赵军强【摘要】异构数据库间的数据迁移是应用系统升级或新系统投入使用时经常遇到的问题.首先分析了勘探开发数据库和PCEDM数据库的模型建立思想,获得了二者在关系模型上的结构特点.其次讨论了异构数据库间数据迁移的一般方法.最后,分析了异构数据库间的映射规则,根据勘探开发数据库和PCEDM数据库的的结构特点,建立了油井日数据表向PCEDM数据库中的映射,并基于SSIS将表中数据迁移到PCEDM数据库中.迁移结果表明,使用SSIS进行数据迁移,方法简单,并对迁移过程中的性能进行了优化.【期刊名称】《长江大学学报(自然版)理工卷》【年(卷),期】2008(005)003【总页数】3页(P62-64)【关键词】异构;数据迁移;映射规则;SQL Server集成服务;数据流任务【作者】李鹏飞;赵军强【作者单位】大庆石油学院计算机与信息技术学院,黑龙江,大庆,163318;大庆油田萨南实业公司,黑龙江,大庆,163414【正文语种】中文【中图分类】TP393;TP311PCEDM业务数据模型是LandMark公司为了完成某石油天然气总公司上游生产信息系统(A1A2)项目,对原有的EDM(Engineer’s Dat a Model)模型进行扩充和修改后形成的该石油天然气总公司的业务数据模型。
随着A1A2项目在该油田的实施,必然要将原来勘探开发库中的数据迁移到PCEDM数据库中。
由于该油田原有数据库的逻辑结构与PCEDM数据库的逻辑结构完全不同,这为数据迁移增加了难度。
为此,笔者提出了用SQL Server2005中提供的SQL Server集成服务(SQL Server Integration Services,SSIS)进行数据迁移的方案,较好地解决了这一难题。
1 数据迁移方法的确定目前,实现异构数据库迁移的方法有很多,文献[1]中使用数据库管理系统自带的转换工具;文献[2,3]中使用自主开发的迁移程序;文献[4~7]中使用基于可扩展标记语言(eXtensible Markup Language,XML)技术;最后一种方法是手工迁移。
基于Sqoop 的异构环境数据迁移方法研究
基于Sqoop 的异构环境数据迁移方法研究◎王正迅引言基于传统关系型数据库的稳定性,目前还有很多企业将数据存储在关系型数据库中,但是关系型数据库的数据模型较简单,不适合表达复杂的数据关系,在处理大量数据、半结构化和非结构化数据,以及系统容错和系统扩展性方面受到了一定的限制,Hadoop 下的系列工具则有较大优势,早期由于工具的缺乏,Hadoop 集群与传统数据库之间的数据传输非常困难。
基于这些方面的考虑,需要一个能在传统关系型数据库和Hadoop 之间进行数据迁移的工具,Sqoop 应运而生,Apache 提供的Sqoop 工具,能实现自动化数据迁移,依托于数据库相关的schema 描述信息,迁移的过程则使用MapReduce (后面都简写为MR )来进行。
Sqoop 作为一个跨平台抽取和输出数据的工具,在关系型数据库(MySQL、O-ralce 等)和大数据平台(HDFS、Hive、HBase )之间常用。
作为ETL 过程中重要的一环,加载作业的性能也是需要关注和优化的。
本文将主要阐明如何在异构环境中使用Sqoop 方法进行数据迁移。
一、认识SqoopSqoop 是一款用于在Hadoop 和关系型数据库之间高效迁移大批量数据的开源工具,类似于其他ETL 工具,Sqoop 使用元数据模型来判断数据类型,并在数据从数据源转移到Hadoop 时确保传输安全的数据处理,专为大数据批量传输设计,能够分割数据集并创建Maptask 任务来处理每个区块。
以RDBMS 和HDFS 之间数据传输为例,Sqoop 借助于MR 导入和导出数据,用户可以轻松地以命令行模式从RDBMS 如MySQL 或Oracle 中导入数据到HDFS 中,通过Hadoop 的MR 模型计算完之后,将结果导回RDBMS,Sqoop 能够自动完成整个过程中的大部分,并提供容错和并行化操作。
二、Sqoop 工作机制Sqoop 本质就是迁移数据,用户在使用Sqoop 在异构环境间迁移数据时,Sqoop Client 提供了CLI 和浏览器两种方式提交请求,然后Sqoop Server 收到请求后,授权MR 执行。
异构数据库的数据迁移
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。
异构数据库数据迁移模型的设计与研究
异构数据库数据迁移模型的设计与研究郑仕勇【摘要】异构数据库数据迁移的模型,包括数据的提取、转换、校验、写入等功能,具有跨平台性、易扩展性、复用性等特点,可有效解决异构数据库间数据迁移问题。
%This page targeted at the problem in heterogeneous database migration process,and proposes a data migration model of a heterogeneous Database based on XML and Middleware technology.The model with features of cross-platform,easy extensibility,reusability and so on,which achieve the data migration problem.【期刊名称】《贺州学院学报》【年(卷),期】2012(028)002【总页数】4页(P132-135)【关键词】数据迁移;中间件;异构数据库【作者】郑仕勇【作者单位】贺州学院计算机科学与工程系,广西贺州542899【正文语种】中文【中图分类】TP391目前许多数据库厂商都提供数据迁移的ETL工具,但这些ETL工具在使用时都存在一定局限性,无法脱离数据库产品的前端程序而单独运行,而且迁移过程中手工参与过多,导致出错率较高。
因此,我们需要一个针对异构数据库间数据迁移的跨平台、通用的ETL工具。
异构数据库系统间的异构性体现在三个方面:①同一词义在不同数据库中表示不一致;②不同的数据库系统[1]56;③不同的操作系统。
怎样有效屏蔽源数据库间的异构问题是完成异构数据转换的首要问题[2]137-138。
在数据迁移过程中,异构数据库间的数据转换,成为数据迁移建模的关键所在。
解决该问题应当从数据的抽取、格式转换等几个方面入手[3]45-46。
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异构数据库数据迁移研究
摘要:数据迁移是指将一种数据环境中的数据根据需要进行某种转换,导入另外一种相异或者相同的数据环境中。
异构数据库迁移是指将数据库管理系统中不同的,或者数据结构、数据组成与定义相异的数据之间尽量进行等价、无损的数据转移。
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Java为编程语言和数据库结构JDBC为基础的异构数据库管理系统的迁移方法,并通过实验证实了此方法的有效性。
关键词:企业信息化;数据迁移;异构数据环境;Oracal;SqlServer
0、引言
随着企业的发展,企业原有的各种信息系统常常需要升级,以性能更好、规模更大的系统替代原有的系统。
例如企业常常考虑使用0racle或DB2等大型数据库软件来代替MS SqlServer,在信息系统升级中,一个不可避免的问题就是数据迁移。
而在不同数据库之间进行数据迁移是其中的一个难点,因为不同厂商的数据库中定义的数据类型不尽相同,企业可以选择一些数据库系统自带的工具软件进行数据迁移,例如Oracle公司的Migration work-Bench、MS SQLServer的DTS(Data Transformation Serv-ice,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。
本文设计的系统专门用于MS SQL Server和0racle数据库之间的
数据迁移,本系统采用了Java为编程语言,采用0raclelog和SQL server2005作为数据库环境,并利用Java语言的跨平台性和JDBC的无差异数据使用来为数据迁移提供技术支撑。
1、系统设计和实现
1.1 总体设计
为实现数据迁移功能,将系统划分为下面几个步骤:①读取源数据;②生成数据转换的规则;③使用Java语言实现操作。
1.2 系统结构设计
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排列和组合的具体形式。
系统功能结构设计如图1所示。
下面依照这个结构图来描述各个软件功能模块。
(1)连接模块。
使用此系统之前,必须先连接数据库。
本功能模块用于连接SQL Server数据库和Oracle数据库,通过输入数据库连接所需的用户名、密码、数据库名称等。
(2)Oracle数据区模块。
该模块用于显示所连接的Oracle数据库及表的信息。
用户通过连接模块进行数据库连接,如果连接成功,将在窗口中显示当前连接的服务器下各个Oracle数据库的结构,采用树形结构显示。
显示信息包括服务器、用户名和当前用户可以访问的表。
用户可以查看表名称、表中的字段属性及约束条件等详细信息。
(3)SQL Server数据区模块。
该模块用于显示所连接的SQL Server数据库及表的信息。
用户通过连接模块进行数据库连接,连接
成功后将在窗口中显示各个数据库的结构,以树形结构显示,结构分3层,最上面是现在已连接的SQL Server数据库的服务器名,第2层为现在可以访问的数据库名。
(4)操作模块。
本模块的主要功能是对选中的表进行操作,分为两个界面,左边显示SQL Server数据库信息,右边显示Oracle数据库信息。
迁移表的操作是新建表与删除表操作,用户在界面左边选择SQL Server数据库中的一个表,这时本系统会在连接的Oracle数据库中查找是否存在同样的表,如果没有,将会在Oracle数据库中新建立一个表,表的字段、数据类型、约束条件、主键等信息全部通过读取相应的SQLServer数据库获得,按照本系统预先建立的数据类型转换对应表,生成SQL语句并在Oracle数据库中运行该语句以建立相应的表。
这个过程完成了以下操作:读取SQLServer数据库→生成SQL 语句→在Oracle数据中建立表,这就相当于完成了从SQL Server到Oracle的表的迁移。
(5)操作结果模块。
本模块用于显示数据迁移完成后的结果。
这些信息包括用户选中表中的各个字段信息、表中的具体数据,还有根据数据类型转换规则执行后的一些字段信息和生成的SQL语句,以及在目的数据库表中的新数据和系统本身记录下来的操作日志。
(6)辅助功能。
在迁移过程中显示迁移的时间进度表,提示估计完成时间和剩余时间,如果迁移过程中出现错误,将中止迁移操作并且提示错误类型和出错位置等信息。
2、系统详细设计
详细设计的主要任务是设计每个模块的实现算法、所需的局部数据结构。
详细设计的目标有两个:实现模块功能的算法逻辑上要正确且算法描述要简明易懂。
这里仅描述这个阶段的关键步骤。
2.1 操作区模块
迁移模块主要完成的工作有:
(1)连接Oracle和SQL Server数据库。
(2)从SQL Server到Oracle数据库的迁移。
该操作实现过程如下:①从SQL Server数据库中获取到将要迁移的表;②获得表的详细信息:表名、数据类型、约束条件、主键等;③从Oracle数据库中寻找相应的数据库,如果没有则重新建立新数据库;④完成从SQL Server到Oracle的迁移;⑤提示迁移成功消息框,完成迁移日志记录。
(3)从Oracle到SQL Server数据库的迁移。
实现的方法和从SQL Server到Oracle数据库的迁移方法相似,不再赘述。
2.2 大数据字段的迁移
在数据迁移过程中有一些大数据字段的迁移比较复杂,所以单独在本节进行分析。
例如,在SQL Server表中有一种二进制数据类型是image,Oracle数据库中没有image数据类型,但是Oracle有存储为二进制数据的类型,比如BLOB类型,这样就可以将SQL Server 中的im-age类型转换为Oracle中的BLOB。
下面对步骤进行描述:首先使用SQL语句以获得一个结果集,然后调用这个结果集的getBinaryStream方法,从而获得二进制数据,接下来将此二进制数据
写入到一个临时文件中。
接下来,就可以把数据转换成BLOB型存到Oracle表中。
因为BLOB类型的特殊性,这里写入BLOB字段与写入其它类型字段的方式不同。
由于BLOB必须使用其自身的cursor才能对BLOB进行操作,所以在写入BLOB之前需要获取cursor。
可以先插入一个空的BLOB,这会创建一个BLOB的cursor,接下来再将这个空的BLOB的cursor查询出来。
这样通过两个步骤,就间接获得了BLOB的cursor,此时才能真正写入BLOB数据了,代码编写需分成3个步骤来完成这个功能。
(1)插入空BLOB:
into javatest(name,content)values(?,empty_blob());
(2)获得BLOB的cursor:
select content from javatest where name=?
(3)用cursor写数据:
update javatest set content=?where name=?
通过上面几个步骤就能完成从image到BLOB的转换。
而text 到CLOB的方法,以及ntext到NCLOB的转换,因为都是二进制数据,所以可以用相同的方法实现,这里不再赘述。
3、系统测试
为了测试系统的有效性,特设置测试环境用于测试,方法是从Oracle数据库中将较大的数据量迁移到SQL Server数据库中,测试数据使用Oracle中样例数据库SH中的SH.SALES和SH.PRODUCTS
两个表,两个表的数据行约为100万行和1万行。
实验主机配置为表1所示。
为了更好地比较,测试中还选用了SQL Server自带的数据迁移工具DTS,当迁移完成后记录测试中所花费的时间和内存资源,如表2所示。
从表2可知,使用DTS运行时占用内存资源比较稳定,消耗内存资源比较少;而迁移系统在运行时仅耗内存资源50~120MB。
当数据量比较小时,所需内存资源比较小;当数据增加时,DTS所耗内存资源将随着迁移数据的增加而显著增加。
本系统对两个表的迁移都比SQL Server自带工具DTS要快,并且数据量越大时,效率越明显。
虽然使用本系统将会耗费更多的内存,但在目前机器内存普遍比较高的情况下,多占用一些内存并不影响系统的有效性。
4、结语
文中对异构数据库进行了研究,对SQL Server和Or-acle数据库的数据类型进行了分析,根据软件工程思想对系统进行了总体设计和详细设计,并使用Java程序设计了语言实现系统。
该系统可以在SQL Server和Oracle数据库之间进行数据迁移,最后通过搭建测试环境证实了系统的有效性。