[发明专利]基于人工智能的数据迁移方法及相关设备

说明书

本申请提出一种基于人工智能的数据迁移方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的数据迁移方法包括：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。本申请可以根据源数据库的访问流量分段进行数据迁移，提高系统正常运转的效率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的数据迁移方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着信息技术的发展，数据的使用量和交换量都在急剧攀升，很多公司为了提升性能、增加业务，难免会对数据库进行数据迁移。数据库之间进行数据迁移时，现有技术通常先通过解析源数据库的表结构定义，解析成目标数据库支持的表结构并在目标数据库中生成新表才能对数据进行迁移。

然而现有技术虽然可以实现多种数据库的迁移，但是数据迁移的过程较长，迁移效率较低，导致源数据库在迁移过程中无法被使用，进而严重影响系统功能的正常运转效率。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的数据迁移方法及相关设备，以解决如何提高数据库迁移过程中系统的正常运转效率这一技术问题，其中，相关设备包括基于人工智能的数据迁移装置、电子设备及存储介质。

本申请提供一种基于人工智能的数据迁移方法，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判断所述源数据库和所述目标数据库的表结构信息是否一致以获取迁移表结构；

基于所述迁移表结构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。

如此，通过获取源数据库的信息构建符合目标数据库类型的表结构，并根据表结构信息匹配出源数据库和目标数据库之间的语句变动信息以作为待迁移数据，同时结合源数据库的访问流量将待迁移数据在尽量不影响系统正常运转的时间段内进行分段迁移，从而有效提高系统正常运转的效率。

在一些实施例中，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。

如此，在进行数据库迁移的过程中不需要安装客户端，仅仅通过打开的一个web页面进行配置即可方便的完成数据库的迁移，同时用户通过web页面确定源数据库和目标数据库的信息可以有效提升用户的人机交互体验感，便于用户自定义灵活配置数据库信息。

在一些实施例中，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；