【数据迁移全量增量迁移方案总结】_全量迁移

数据迁移全量增量迁移方案总结

工具选用

Informatica + datax

全量迁移

优化方式：
1.lookup->joiner(df-h informatica相关磁盘空间需要够大约100g+)
2.视图改表（避免Oracle查不动，infa死进程）
3.大表bulk+后建主键索引+datax(splitPk)
4.复杂源表关系，改成后处理或预处理sql处理
5.Datax目标库索引重建，提升插入速率
6.取模（源上限制mod(n,n)）,分表思想
7.Informatica 控制台节点进程数量设置（10~25，过高影响速度）

Ps：
1.虚机16核64G 3字段单跑 3G 20 channel datax速度在17w/s
2.虚机16核64G 多字段（30~40）单跑 3G 20 channel datax速度在12w/s
3.死进程处理， ps-ef|grep datax/ ps-ef|grep sqlplus 然后 kill -9 pid。清数据，重迁。。
4.针对informatica 源数据库，脚本进行批量处理，提升开发效率(批量刷新源，批量刷新命令行等等，批量获取mapping源目标表等等)
5.Informatica控制台超时时间设置，日志监控，或基于储存库元数据脚本监控等的
6.储存库尽量与迁移机器同库，避免由于网络，权限等影响到连接以及掉线
7.需要迁移老系统id到新系统资源从表old_ID，用于双向同步

增量迁移

方案4套
以老系统数据为准的增量2套
1.老系统半小时变化数据同步新系统
与半小时后进行比对新增修改（基于对应所需要字段）删除数据，删除datax同步到 新系统表名+del(例如xxx_del)新增修改到中间库新系统表名+zl 目标库新系统表名+老系统zl,新系统根据其删除在新增（parallel+nologging）
大数据量不建议建表，目前采用Oracle 快照+并行+infa+datax

2.新系统ID抽到老系统与老系统进行id比对新增删除，比对到 老系统add_record_data ,actionId 1 新增 0删除等等

以新系统数据为准的增量2套
1.实时同步，我司Java代码+kafka+存过+线程池实现，缺点无法处理大数据，测试场景工作量较大，优点走公共组件，可以实时同步
2.全天上面补充机制（防止mq消息丢失，挂掉，垃圾数据，等其他业务缺失数据情况），datax抽取老系统id,根据对应业务逻辑比对到新系统zl_data表，对应id,规格，操作方式（add/update）发送mq(surl -X POST -url),删除数据datax同步老系统存过打标删除（接口暂不支持删除）关系数据处理，新系统根据业务比对出两端old_id datax到老系统调存过业务处理