数据传输与迁移

适用场景

先根据源端与目标端的数据库类型选择工作方式。两者都能搬运数据，但风险重点不同：

如果只是检查两端结构差异或生成 DDL，而不是批量搬运数据，应优先使用「数据同步与对比」。下图展示的是数据同步的结构对比与同步脚本确认阶段，用于说明写入前审阅脚本的原则，并非数据传输任务的进度界面。

数据同步 · 同步脚本确认

入口路径

1. 先在「连接中心」确认源连接与目标连接都能正常访问，并明确各自的数据库或 Schema。
2. 从顶部菜单进入「工具中心」，在「数据工具」分类中选择数据传输或数据迁移。
3. 同类数据库之间批量复制表数据时选择「数据传输」；跨数据库引擎且需要处理类型差异时选择「数据迁移」。
4. 进入面板后重新核对源端和目标端方向，避免把有数据的一端误设为写入目标。

前置条件

• 连接可用：源账号至少能读取所选表，目标账号具备本次操作所需的建表或写入权限。
• 范围明确：列出需要迁移的表、预计行数、主键以及表之间的外键依赖；大表与高频写入表应单独安排窗口。
• 目标已备份：在执行追加、清空后写入或重建结构之前，由用户完成目标库备份或快照，并至少确认备份文件可读取、恢复路径可用。
• 业务已协调：源表持续写入会造成前后批次时间点不一致；需要强一致快照时，应在数据库侧采用合适的一致性方案或安排停写窗口。
• 映射已评审：异构迁移先核对字符集、数值精度、日期时区、空值、默认值、枚举和自增策略，不仅检查字段名称。
• 容量充足：确认目标端磁盘、日志空间、连接数和事务承载能力，避免大批次写入挤占在线业务资源。

PostgreSQL 工作台 · 对象树与查询结果

编号步骤

1. 固定基线并备份目标。记录源端与目标端的数据库类型、Schema、关键表行数和抽样查询结果；随后创建目标库备份或快照。涉及覆盖、清空或重建时，未完成备份就不要继续。
2. 选择模式与连接方向。同构场景进入数据传输，异构场景进入数据迁移；选择源连接、源数据库或 Schema，再选择目标连接和落点。确认页面上的箭头方向与变更单一致。
3. 选择表并处理依赖。只勾选本次范围内的表。先迁移无外键依赖的基础表，再处理引用它们的明细表；对超大表、日志表或仍在写入的表分开执行，降低单次失败范围。
4. 审阅结构与字段映射。逐表核对源列到目标列的对应关系，重点检查精度缩窄、字符串长度、日期时区、布尔值、二进制字段、空值与默认值。异构迁移出现类型建议时，按真实数据样本确认，而不是直接接受。
5. 确定目标写入策略与批次。目标为空且结构已确认时可按任务选项写入；目标已有数据时先判断是追加、清理后写入还是重建。不要假设工具会自动合并重复主键。先用较小批次试跑，再根据目标库负载与失败反馈调整。
6. 预览并小范围确认。检查目标表是否存在、映射结果、预计写入范围及可能生成的结构脚本。优先选择一张小表或受控数据集完成试迁移，确认目标端查询、字符显示和约束行为正常后再扩大范围。
7. 执行并观察结果。启动任务后关注进度、已传行数和错误信息。不要仅凭进度到达 100% 判定业务迁移成功；任务结束后继续执行行数、主键、空值、聚合值和业务样本核验。
8. 验收或回滚。保存任务结果与核验记录。发现不可接受的缺行、截断、错码或约束异常时停止后续批次；回滚应使用用户事先验证的备份或快照，并在恢复后再次核对基线。

参数说明

以下是配置时必须做出的关键决策。具体控件名称与可选值可能因数据库类型而异，以当前面板实际显示为准。

预期结果

一次可验收的传输或迁移，不只是任务显示完成，还应满足以下检查：

• 任务层：所选表均有明确的完成或失败状态，错误信息已保存，未出现不明原因中断。
• 数量层：在同一业务时间点比较源端与目标端行数；对持续写入的源表说明统计口径，不能把时间差导致的行数变化直接判为丢失。
• 键与空值：检查主键唯一性、关键外键引用、非空字段和默认值，确认没有因映射产生额外空值或重复记录。
• 内容层：按主键头部、中段、尾部随机抽样，并覆盖中文、特殊字符、最大精度数值、跨时区时间、长文本和二进制等边界数据。
• 聚合层：对金额、数量、状态分组等业务字段执行 COUNT、SUM、MIN、MAX 或分组统计，比较两端结果。
• 可用性层：在目标端执行典型查询，检查索引、约束及应用读取是否符合预期；异构迁移还需验证目标方言下的排序、大小写和日期行为。

常见问题

1. 同一种数据库，为什么仍然出现字段或写入错误？

同构只表示数据库引擎相同，不代表版本、Schema、字符集、字段长度、默认值和约束一致。先比较两端表结构，再检查报错列的真实数据边界；必要时先修正目标结构或缩小到单表小批次重试。

2. 异构迁移的类型映射建议可以直接全部采用吗？

不建议。类型映射解决的是数据库类型兼容问题，不一定保留业务语义。例如数值精度、时区、自增、布尔值和空字符串处理都可能不同。应抽取包含边界值的数据试迁移，并让熟悉业务字段的人确认目标结果。

3. 目标表已经有数据，如何避免重复或覆盖？

先停止执行并确认当前面板提供的目标写入选项。追加前检查主键和唯一键冲突；清空后写入或重建前必须备份。不要假设数据传输会自动 Upsert 或去重，如需合并，应先制定明确的键匹配和冲突处理规则。

4. 任务显示完成，但源端和目标端行数不同怎么办？

先确认两次统计是否处于同一时间点，以及源端是否仍在写入。然后按表查看任务结果，核对过滤范围、失败批次、约束冲突与权限错误；用主键区间和聚合查询缩小缺口。未解释差异前不要切换业务流量。

5. 批次越大是否一定越快？

不一定。大批次可能提高吞吐，也可能增加事务日志、锁等待、内存压力和失败后的重试成本。先用小批次测量目标库负载，再逐步增大；出现超时、锁等待或日志空间压力时应减小批次并拆分大表。

6. 迁移失败后能否在工具里一键回滚？

不要依赖这一假设。任务状态不能替代数据库恢复能力，可靠回滚依赖用户在写入前创建并验证的备份或快照。失败后先停止后续任务、保留日志与核验结果，再按数据库恢复流程还原并复查基线。

相关文档

• 数据工具总览 · 数据传输：查看同类数据库批量复制的功能边界。
• 数据工具总览 · 数据迁移：查看异构迁移与类型映射定位。
• 数据同步与对比：在迁移前比较结构、在迁移后定位差异。
• 数据导入与导出：了解基于文件的数据交换路径。
• SQL 工作台：使用查询对源端和目标端执行抽样与聚合核验。