自1970年關系型數據庫被提出以來，至今已有50年歷史。但在關系型數據庫領域正在發生著巨大的變化，首先是互聯網的發展，使得開源數據庫越來越受歡迎，可擴展性成為支撐業務發展的重要特性，比如WebScaleSQL就是幾個互聯網公司共同推進的追求更高規模和性能的MySQL分支；然后是云計算的發展，傳統關系數據庫的市場面臨巨大的挑戰，用戶傾向使用云服務和云數據庫，傳統線下數據庫遷移到云原生數據庫是主流趨勢。

雖然企業有訴求，但異構數據庫遷移本就不是一件容易的事，傳統商業數據庫如Oracle、DB2因為功能完整，語法豐富，很好地支持了事務和分析型場景，一般數據庫很難替換掉。開源數據庫一度被認為是傳統數據庫的挑戰者，但最終還是難以動搖其壟斷地位，直到近幾年以AWS Aurora和阿里云PolarDB、AnalyticDB為代表的云原生數據庫的發展，讓大家看到了曙光。

據Gartner 預測，到2023年，全球3/4的數據庫都會跑在云上，這意味著未來云數據庫將主導市場。但是在傳統數據庫向云數據庫進行異構遷移過程中，作為數據庫使用者，我們如何評估異構遷移的兼容性、穩定性、性能風險呢？

越來越多的企業打算遷移，但從近幾年的市場分析看，企業獨立遷移成功的并不多。阿里巴巴從內部豐富的業務場景遷移開始，在異構遷移上通過項目實踐，將科學的方法論最終沉淀為產品化的工具-ADAM(Advanced Database&Application Migration)，ADAM將應用和數據庫整體進行評估，制定遷移計劃并提供智能轉換能力，最大程度降低改造投入，將這個難題變為可規模化復制，阿里巴巴副總裁、阿里云智能數據庫事業部總負責人李飛飛曾表示，“阿里云今年要幫1000家企業完成傳統數據庫上云”。

阿里云數據庫團隊這塊款名叫ADAM(亞當)的產品，可以降低80%的遷移難度和項目成本，目前已支持多種異構數據庫和應用遷移上云。

我們來看下ADAM是怎么做到的：

數據庫智能選型推薦

傳統異構數據庫替換，一般要先找到精通傳統商業數據庫和云數據庫的專業DBA，進行技術選型調研，找到可能合適的目標數據庫，然后通過POC測試驗證可行性。

ADAM通過對源庫進行數據采集，分析客戶對數據庫的實際使用情況，結合400多項打標規則，識別出最適合的目標數據庫，真正做到千庫千面，無須經驗豐富的DBA做技術調研，技術選型時間降為0；

如下圖示例，針對某客戶的語法使用特性進行分析，識別出該數據庫屬于“結構復雜、實時性要求高”的聯機事務型，推薦OLTP型數據庫；第二步，針對目前市面上主流的事務型數據庫進行DDL和SQL的語法兼容性分析，并根據ADAM能支持的2000+自動轉換規則評估出最終兼容性。ADAM不做強制捆綁，只提供公正的評估報告，由客戶來最終決策要選擇的目標數據庫。

生成兼容評估報告供遷移決策

傳統數據庫替換，在構建完目標庫后，進行POC手工遷移，并逐個驗證，識別出不兼容點，評估是否適合遷移。ADAM通過自動采集的數據，根據語法識別和語義分析將源庫應用特有語法進行兼容性評估，無須進行POC測試，即識別出風險點、兼容性、改造工作量、遷移成本等，確保項目可控。

如下圖某客戶示例，可以直觀的看到數據庫DDL兼容性、SQL兼容性，改造點數量、目標庫成本(未打折預算)、風險數量等，點擊詳情可看到每個對象的具體兼容性情況。

數據庫智能訂正

傳統數據庫遷移改造，DBA識別出不兼容的DDL，根據官方文檔逐條改造調試。ADAM通過智能學習，自動識別Oracle和業界通用數據庫的語法差異，并進行智能訂正，以SQL染色的形式將訂正的差異點進行高亮標識；通過對數據庫對象依賴關系梳理，提供按順序執行的智能訂正的對象DDL；例如Oracle數據庫遷移到PolarDB-O，通過ADAM智能訂正后，已可以做到95%的兼容性，即95%的DDL無需客戶做任何操作即可以直接使用，并且對于其他不能通過軟件自動化轉換的5%，ADAM也提供了詳細的專家建議和改造示例，DBA可根據示例很輕松的進行訂正。

應用自助評估及改造

異構數據庫遷移改造是地鐵工程，所有環節打通才能通車，而異構數據庫遷移一定涉及業務代碼的改造，這是最復雜的部分。很多客戶有幾十個應用，已運行多年，改造無從下手。傳統做法是數據庫遷移完成后，部署應用進行測試，對報錯的sql進行逐條修改。而ADAM的應用評估可幫助客戶梳理應用和數據庫的拓撲關系，分批改造，比如某客戶有10套Oracle RAC，300個應用，通過應用拓撲分析，可以拆分為20多個應用分組，將應用分組和數據庫的復雜關系變成清晰的拓撲依賴，將一個復雜的大規模應用和數據庫遷移變為一個個庫和應用組的遷移，大大降低改造風險。

同時經過應用評估可識別出所有不兼容的SQL及代碼中的具體定位，并智能修訂為兼容的SQL，客戶根據代碼定位可以一次性修改所有不兼容點。

可以看到，ADAM是從應用和數據庫整體視角，端到端地幫助用戶數據庫進行遷移，同時生成評估報告、生成遷移計劃、遷移對象智能訂正、應用自助改造等核心功能沉淀。東南亞頭部電商客戶替換Oracle最終選擇的就是ADAM+DTS+PolarDB的解決方案，阿里云數據庫國際站產品負責人德邁介紹：“使用 ADAM 分析之后，我們發現，如果不使用 ADAM，從 Oracle 遷移到 PostgreSQL，80% 以上的數據庫和應用代碼是需要修改的，如果使用 ADAM 遷移到 PostgreSQL，只有10% 左右的代碼是需要修改的，而通過ADAM+PolarDB，只有 5% 的代碼需要修改”，這也是阿里云能夠支持傳統商業數據庫大規模上云的主要原因。

ADAM集成內部數據遷移工具DTS、外部DSG等豐富的工具，為異構數據庫遷移提供全鏈路服務和護航。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的dts数据库迁移工具_传统数据库迁移上云利器-ADAM的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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