[发明专利]基于人工智能的数据迁移方法及相关设备

权利要求书

1.一种基于人工智能的数据迁移方法，其特征在于，包括：

获取源数据库和目标数据库的数据库信息；

基于所述数据库信息配置所述源数据库和所述目标数据库的表结构以获取表结构对应关系；

基于所述表结构对应关系匹配所述源数据库和所述目标数据库以获取语句变动集；

基于所述语句变动集和聚类算法划分所述源数据库的访问流量信息以获取同步时间集；

基于所述语句变动集和所述同步时间集同步所述源数据库中的数据至所述目标数据库以完成数据迁移。

2.如权利要求1所述的基于人工智能的数据迁移方法，其特征在于，所述获取源数据库和目标数据库的数据库信息包括：

依据web页面接收用户输入的所述源数据库的数据库信息，所述源数据库的数据库信息包括连接名称、数据库类型、模式、主机IP、数据库名称、端口、用户名以及密码；

依据web页面接收用户输入的所述目标数据库的数据库信息，所述目标数据库的数据库信息包括数据库表名、同步方式、连接名称、数据库类型、主机IP、数据库名称、端口、用户名、密码以及目标库表名。

3.如权利要求1所述的基于人工智能的数据迁移方法，其特征在于，所述基于所述数据库信息配置所述源数据库和所述目标数据库的表结构以获取表结构对应关系包括：

基于所述数据库信息判断所述源数据库和所述目标数据库的类型是否一致以获取判断结果，所述判断结果为一致和不一致；

若所述判断结果为一致，则配置所述源数据库的表结构和所述目标数据库的表结构的对应关系；

若所述判断结果为不一致，则将所述源数据库的表结构重组为符合所述目标数据库的表结构的格式，然后配置所述源数据库的表结构和所述目标数据库的表结构的对应关系。

4.如权利要求1所述的基于人工智能的数据迁移方法，其特征在于，所述基于所述表结构对应关系匹配所述源数据库和所述目标数据库以获取语句变动集包括：

对所述源数据库和所述目标数据库中每个数据表进行结构分析以获取源数据表结构集和目标数据表结构集；

基于所述表结构对应关系逐一比对所述源数据表结构集和目标数据表结构集中对应表的表结构信息是否一致以获取语句变动集。

5.如权利要求4所述的基于人工智能的数据迁移方法，其特征在于，所述基于所述表结构对应关系逐一比对所述源数据表结构集和目标数据表结构集中对应表的表结构信息是否一致以获取语句变动集包括：

若所述源数据表结构集和所述目标数据表结构集的表结构信息一致，则所述语句变动集为空集；

若所述源数据表结构集和所述目标数据表结构集的表结构信息不一致，则生成结构修改脚本，并基于所述结构修改脚本修改所述目标数据表结构集的表结构信息。

6.如权利要求5所述的基于人工智能的数据迁移方法，其特征在于，所述若所述源数据表结构集和所述目标数据表结构集的表结构信息不一致，则生成结构修改脚本，包括：

分析所述源数据表结构集和所述目标数据表结构集的表结构信息以获取差异信息；

基于所述差异信息拼接sql语句以生成标准数据操纵语句；

基于所述标准数据操纵语句生成结构修改脚本。

7.如权利要求1所述的基于人工智能的数据迁移方法，其特征在于，所述基于所述语句变动集和聚类算法划分所述源数据库的访问流量信息以获取同步时间集包括：

使用流量监控工具以获取所述源数据库的访问流量信息；

使用K-均值聚类算法划分所述访问流量信息，所述K值由所述语句变动集指定获取；

将划分后每种类别的访问流量信息所对应的时间段作为同步时间段，所有的同步时间段构成所述同步时间集。