数据搬迁的目标是在最少存储中断服务时间内完成数据在两个存储设备之间快速有序迁移，并保证数据的完整性、可用性、一致性。
客户面临的挑战
主要使用场景有：根据正式系统搭建测试环境、从内网复制到外网、数据库服务器硬件升级等。根据需要迁移的数据量大小、系统架构，可采取不同的迁移方法。
服务特点
数据核对
数据核对采用数据分级过滤的方式，数据分级过滤就是把数据按照不同的数据级别进行分类整理进入不同的中间数据库中。本系统中我们把数据分为三个级别：废弃数据、待调整数据、可转换数据。废弃数据就是该部分数据的存在对系统资源造成浪费的数据，并且会影响以后系统的运行，比如重复的个人基本信息、重复的帐户信息、重复缴费信息。待调整数据就是该部分数据严重影响新系统的运行，必须进行人工调整后，方可进行数据转换。可转换数据就是该部分数据不需做任何处理，基本满足数据转换的要求或者是该部分数据新系统建议调整，但是不影响系统的运行，可以等新系统运行后再调整，这样可以为数据转换工作节省很多时间。
数据整理
数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据。数据整理大致分为两个阶段：第一阶段就是将不同类型来源数据采集备份到统一的数据库中；第二阶段就是将原始数据进行整理，按照要求分类进入不同的中间数据库，为数据转换提供中间数据。
确保原始数据的完整性
在进行数据整理之间，我们先需要对原始采集数据进行备份。备份的目的有两个：一个是统一数据库，便于数据转换，另一个就是为以后数据追根溯源提供参考依据。
借助数据整理相关工具
数据整理非常艰巨，涉及的数据量很大，通过人工检查是不可能完成的，因此必须编写相关的数据整理工具完成数据整理。包括数据整理工具和数据纠错工具。数据整理工具负责将原始备份数据库中的数据进行分类进入不同的中间数据库；数据纠错工具负责提供友好、方便的工具界面供用户方相关人员完善和纠正错误数据。
利用中间库作为桥梁
由于原系统和新系统的数据库结构可能不一样，所以采用中间库作为衔接新旧系统数据的重要桥梁，对于建立新旧系统的对照关系很重要。一旦业务人员对新系统中某项转换数据存在疑问的情况下，就可以通过中间库的关联，顺利找出原数据。
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