首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

如何做好大型遗留系统的数据迁移

历史悠久的大型企业,都会存在遗留系统。这些系统运转着重要的业务,但使用到的技术已经跟不上时代潮流。因此有着维护成本高、难以扩展、用户体验差等缺陷。最终,企业一定会下决心开发一套全新的系统来替代遗留系统。除了完成新系统的开发,还有一项重要的工作,是将老系统中存留的数据迁移进新系统,也就是我们常说的数据迁移。如果你没有数据迁移的经验,很容易低估其难度。数据迁移看起来只是把数据从一个 DB 转移到另外一个 DB,select + insert + 转换逻辑就可以轻松搞定。如果带着这个想法开始数据迁移项目,你的团队很快就会坠入深渊,举步维艰。数据迁移是一项看似简单,实而复杂且繁琐的工作,想要做好并不容易。

01

海量数据迁移之一个误操作的问题总结(r3笔记第21天)

在生产环境中的数据迁移还是很惊心动魄的,毕竟生产的数据不容许有任何潜在的问题,很小的问题也可能导致业务的终端,这个时候dba的角色是很重要的,如果dba犯了一个很细小的问题,在海量数据迁移中可能会导致灾难性的结果,所以今天和大家讨论一下关于由vi误操作导致的问题及总结。 结合今天早上的例子来说明。 目前生产环境已经有大量的用户数据了,需要从老系统迁移一批用户数据过来,一切都在安装好计划进行准备和操作。我是采用了外部表的方式,把一个很大的表分为了几十上百个外部表,采用insert方式加载的。 数据的准备工作很

07

谈谈自己的大数据迁移经历背景问题规模数据迁移要考虑的问题最后

今天群里有人问起,刚好做过相关的工作,特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份,人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”,比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政,每个团队几乎都实现了一个评论服务,有各自不同的功能和数据结构,但是大体上还算相似。当时,业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理,比如权限管理(控制谁能看什么评论)、比如数据内容推荐(基于用户评论人

013
领券