什么是数据库迁移？

迁移之前，请考虑哪种迁移方式最适合您的使用案例。

离线迁移

离线迁移适用于迁移非关键数据库，这类数据库能够承受较长的停机时间。执行离线迁移时，必须在特定时间段内阻止应用程序向数据库写入数据。时间间隔使数据库架构师能够将数据库直接迁移至云并修改应用程序。通常情况下，企业对不受云迁移工具支持的遗留系统进行现代化改造时，会选择离线迁移。同样，离线数据库迁移是测试和开发项目的理想之选，因为数据的及时更新并非关键因素。
以将本地 Oracle 数据库迁移到 Amazon RDS for Oracle 为例。尽管托管在不同的基础设施上，但这两个数据库共享相似的引擎。因此，数据迁移过程相当简单，如下所述。 

步骤 1 — 建立网络连接

使用安全网络将本地数据库连接到 AWS 云。您可以设置虚拟专用网络或使用 AWS Direct Connect，以启用本地到云的连接。借助 AWS Direct Connect，您可以直接连接数据库，无需通过公共互联网传输数据库。 

步骤 2 — 停止应用程序写入

为防止目标数据库发生意外更改，需停止应用程序向源数据库写入数据。 

步骤 3 — 将数据从本地传输到云

接下来，在云服务器上部署原生数据传输工具。为降低成本，建议在 Amazon EC2 上设置工具。 这样，您仅需为运行原生数据库工具所消耗的资源付费。随后，使用工具从源数据库中提取数据，并将其恢复到云数据库中。 

步骤 4 — 执行数据库切换

将整个数据库传输至云后，需对其进行验证，以确保数据一致性。然后，将应用程序的所有数据查询重定向到新数据库。

生产工作负载迁移

迁移生产工作负载需要采取不同于转移非关键数据库的方法。生产工作负载及其数据来源不得离线。即使数据传输正在进行中，用户也必须可以照常访问服务。因此，需要充分的规划和协调，才能在不关闭应用程序的情况下实现迁移。

架构师应用自研脚本或第三方数据复制工具，将数据库迁移至生产工作负载。这些脚本或工具将数据从本地数据库复制到云数据库。在数据复制过程中，本地数据库仍保持运行状态。 

当软件开发人员为满足新的和持续的数据需求而修改脚本时，就会面临挑战。此外，他们使用的第三方数据库工具可能需要更新才能成功完成数据库迁移。 

在线数据库复制

复制数据库包括编写脚本，在新的数据库引擎中设置数据库架构，然后将数据从源数据库传输至目标数据库。架构包括用于在相关数据库中存储和组织数据的定义。工程师可使用第三方数据复制工具，在不同服务器间创建和维护多个数据副本。这两种方法同样具有挑战性，因为都需要大量人工干预，容易出错，且效率低下。
如果需要更高效且更安全的在线复制数据库的方法，请考虑使用 AWS Database Migration Service（DMS）。  这是一项可自动完成跨数据库引擎迁移的云服务。您可以让 DMS 自动扫描源数据库的架构，并在目标数据库中创建新的架构，而无需手动编写数据传输脚本。这使开发人员能够专注于应用程序的创新，而非繁琐的数据库管理。
下面，我们将分享如何将本地数据库复制到云。 

步骤 1 — 盘点现有数据

分析当前本地托管的数据库。如要加快流程，请使用 AWS DMS Fleet Advisor。该工具分析现有的数据库和分析服务器实例集，并识别潜在的迁移路径。它还可编译性能、架构、使用模式及其他指标。 

步骤 2 — 将数据库迁移到云

使用 AWS DMS 将整个数据库从本地数据中心迁移到云。此外，您还可以启用 DMS 的变更数据捕获（CDC）模式，以实现近乎实时的复制。通过 CDC，DMS 在原始数据库发生数据更改时进行捕获，并将更改应用于所有复制的数据库。 

数据库重构

某些情况下，数据库迁移策略涉及重构或异构传输。企业在应用程序现代化过程中重构数据库的原因包括：降低许可成本、访问云功能以及提升数据质量。  在异构迁移中，源数据库中存储的信息无法直接迁移。数据必须根据目标数据库支持的新架构进行清理、转换和结构化处理。 

以下是帮助您重构数据库的步骤。 

步骤 1 — 审计数据库

分析本地数据库，并确定用于存储数据的架构。规划如何将当前数据存储在新数据库中。有时，数据库重构涉及将多个数据库合并为一个数据库，或将单个数据库中的数据分发到多个数据库中。 

步骤 2 — 转换数据库架构

将从源数据库编译的架构转换为目标数据库所需的格式。您可以使用 AWS DMS Schema Conversion 以简化流程。 

注意：数据库工程师可能需要手动创建或修改新架构，尤其是对于高度复杂的数据集。 

步骤 3 — 启动数据库迁移

使用 AWS DMS 将数据从本地迁移至云数据库。为确保云数据库在迁移过程中捕获所有更改，请开启 CDC 模式。完成所有数据传输后，将应用程序服务重定向至云数据库。