瞄准服务器数据迁移三大方法，掌握大数据迁移话语权

伴随着大数据时代的迅猛发展，服务器数据复杂多样、数据系统快速迭代更新，大数据发展必然要应对不断升级的系统带来的新旧系统间数据类型不受支持、使用SQL访问数据等问题，在数据系统整合中，服务器数据迁移工作必然会成为保证系统平滑升级和更新的关键环节。

数据迁移（又称分级存储管理）是一种将离线存储和在线存储融合的技术。服务器数据迁移能帮助我们实现数据库的扩容缩容，同时支持表的数据重分布。具体的数据迁移的工作可分为3个阶段：服务器数据准备、服务器迁移实施、服务器数据校验，具体如下：

一、迁移流程

1.数据准备

数据准备工作是完成数据迁移的基础，准备工作需要充分而周全。需要整理新旧系统数据字典、数据质量分析、差异化分析，建立新旧系统间的映射关系，制定具体的迁移方案等。

2.迁移实施

服务器数据迁移的实施是将准备好的数据复制到物理介质或将其推送到全球互联网上，是迁移任务3个阶段中最重要的环节。迁移过程中可能出现多变的迁移环境及数据变化（写入、导出、格式化等），这要求数据实施迁移必须制定完备的数据迁移实施流程。

3.数据校验

在服务器数据迁移完成后，需要对迁移后的数据进行校验，对迁移质量进行检查，因为无论是通过物理介质还是网络传输，数据传输期间有很多不确定影响因素，完整的数据迁移才是迁移任务成功的标志。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。

面对不同的迁移需求和复杂多变的数据环境，数据迁移的类型也大有不同，目前最多的迁移类型有以下3种：

1.结构迁移

将源库中待迁移对象的结构定义迁移至目标库（例如表、视图、触发器、存储过程等）。

2.全量数据迁移

将源库中待迁移对象的存量数据，全部迁移到目标库中。在执行全量迁移任务时不能在源库中写入新的数据，不然容易产生数据不一的情况。

3.增量数据迁移

将源库中自上一次迁移后的全部改动和新的增量数据进行迁移至目标库。一般增量数据迁移会保持实时同步的状态，所以迁移任务不会自动结束，需要手动结束迁移任务。

数据迁移的类型并不唯一，为保障数据一致性，在系统支持的情况下，配置任务类型时我们可以选多个任务类型或者全选。当然，多个任务类型同时进行对数据传输的效率必然有影响。

数据迁移是一项很重要的工作。然而面对如此复杂多样的大数据和层出不穷的网络问题，迁移工作不得不考虑三大问题：安全、高速传输、快速校验。一个没有效率、安全保障的大数据产业只会开花不结果，数据时代必然要重视这些问题才能掌握“数据权”。

聚焦三大问题，数据迁移需要一个切实可行的保障体系：

1.安全保障体系

基于SSL加密传输协议，采用国际顶尖金融级别AES-256加密技术，内置CVE漏洞扫描，为数据信息增添多重防御墙，有效抵御外界攻击，保障传输过程的私密性，确保文件数据传输完整与安全。

2.高性能传输

基于UDP的传输性能，突破传统FTP、HTTP传输的缺陷，传输速率提升100X，带宽利用率达96%以上。多维度传输形式满足TB级别大数据和海量小数据极速传输需求。全程智能化加速传输，低延时、防丢包，极大程度加快数据迁移效率，提供完美数据传输载体。

3.多重校验机制

内置多重文件校验机制，对迁移数据的质量（完整性、一致性、总分平衡、记录条数、特殊样本数据）进行快速校验，同时全程采用断点续传、自动重传机制，确保超远程、弱网环境传输效率稳定可靠，保障传输结果的完整性和准确性。

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