如果出于业务需要，需要重新进行数据库数据，但原有数据库的数据仍然需要，在重构过程中的数据库设计应注意哪些问题？

后期进行数据迁移时，两个库中的表结构不同要如何进行迁移？由于是异构数据库,所以做数据迁移时会比同构数据库麻烦。

这里推荐2种异构数据库做数据迁移时的常用方式，以及迁移时需要注意的6点问题。

方法1：使用开源etl工具，比如kettle

1、要求：由于是全量备份,数据量会很大,一般需要较长的备份时长，备份过程可能会出现数据库报错或者连接数不足等非意料中的异常，且insert/update会 占用大量的CPU资源，风险较大。

2、做法：一次性or实时增量

方法2：使用代码工具实现，可以是数据级别的，也可以考虑更底层的，比如mysq|走binlog, sqlserver走cdc

1、要求：如果直接开写代码，对技术要求会较高，所以一般建议使用数据集成工具，比如FineDataLink,从数据级别入手，基于日志增量技术进行的数据同步，采用无侵入式的模式，对数据库的性能影响较小，能很好实现异构数据库数据迁移的需求。

2、做法：实时增量

至于在重构过程中的数据库设计应注意哪些问题，简单列举6点

1、表结构不同，在迁移的时候，需要做到不同类型的字段映射Q

2、假如要新增表字段的时候，需要支撑新增列

3、若有表字段需要进行二次处理规范，需要支持字段转换，比如公式或其他

4、表设计时，需要保证三大范式，这里就不展开讲了:可参考数据库三大范式

5、迁移时需要保证数据一致性， 采用定时数据同步或者数据的实时同步，直到源数据库的表弃用

6、数据迁移时所使用的工具，最好具备任务监控能力，能够及时寻错

在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。

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