oracle 数据库数据迁移解决方案-木庄网络博客

本文整理自网络，侵删。

　　去年年底做了不少系统的数据迁移，大部分系统由于平台和版本的原因，做的是逻辑迁移，少部分做的是物理迁移，有一些心得体会，与大家分享。

　　首先说说迁移流程，在迁移之前，写好方案，特别是实施的方案步骤一定要写清楚，然后进行完整的测试。我们在迁移时，有的系统测试了四五次，通过测试来完善方案和流程。

　　针对物理迁移，也即通过RMAN备份来进行还原并应用归档的方式（这里不讨论通过dd方式进行的冷迁移），虽然注意的是要将数据库设为force logging的方式，在用RMAN做全备之前，一定要执行：

　　否则可能会产生坏块。

　　对于逻辑迁移，在job_processes设置为>0的数值之前，注意job的下次执行时间和job所属用户。比如job的定义在之前已经导入，但是在迁移之时，job已经运行过，那么迁移完成之后，job的下次时间还是原来的时间，这样可能会重复运行。另外，job通过IMP导入后，job所属用户会变成导入用户的名称，显然job原来的用户就不能对JOB进行管理了，可以通过下面的sql进行修改：

　　在迁移之前，应该禁止对系统进行结构上的修改和发布，比如表结构，索引，存储过程包等。

　　如果是用exp/imp导入的对象，包括存储过程等，应该检查对象是否与原生产库一致，比如由于dblink的原因，imp之后，存储过程不能创建，导致有部分存储过程丢失，尽管这些存储过程可能没有被使用。

　　下面是一些加快迁移速度的技巧：

　　通过dblink，使用append insert的方式，同时利用并行，这种方式比exp/imp更快

　　对于有LONG类型的列，insert..select的方式显然是不行的，可以通过exp/imp的方式，但是这种方式速度非常慢，其原因在于imp时一行一行地插入表。有另外一种方式，即sqlplus的copy命令，下面是一个示例：

　　不过，sqlpus的copy命令不支持有timestamp和lob列类型的表。如果有timestamp类型的表，可以通过在exp时，加上rowid的条件，将一个表分成多个部分同时操作，对于有lob类型的表，也可以同样处理（因为insert …select方式下，有lob类型列时，也同样是一行一行地插入）。注意在这种方式下，就不能使用direct的方式exp/imp。下面是exp导出时parfile示例：

　　将表分成几部分同时操作，不仅仅可以利用rowid，也可以利用表上的列，比如说，表上有一个created_date的列，并且保证是递增插入数据，那么这种情况下，也可以使用这个字段将表分成不同的范围同时进行导出和导入。不过使用ROWID通常具有更高的效率。

阅读剩余部分