hubble数据库-oracle数据迁移

步骤1:导出dmp文件

• 假设一个用户为hubble，密码也为hubble，目录为/home/oracle/dump，并且用户拥有读写(read/write)权限。
• 导出dmp文件(主要是表结构和视图)

expdp hubble/hubble directory=directory_name dumpfile=oracle_example.dmp content=metadata_only logfile=example.log

步骤2:将dmp文件转换为sql格式

impdp hubble/hubble directory=directory_name dumpfile=oracle_example.dmp sqlfile=example_sql.sql TRANSFORM=SEGMENT_ATTRIBUTES:N:table PARTITION_OPTIONS=MERGE

导出后的sql文件，包括了用户所拥有的的权限，建表语句、主键、索引、表之间的主外键关系，视图等一些信息。但是对应到hubble上的话仍然需要修改，注意事项包括：

• 1.表的主键和表之间的主外键关系在create table语句中创建。

• 2.视图创建去掉FORCE关键字。

• 3.oracle数据类型转换成hubble的数据类型。

• 4.注释语句，索引语句可以继续使用。

步骤3:导出表数据

• 需要将每个表的数据提取到数据列表文件(.lst)中,编写SQL脚本(spool.sql)来执行此操作：

cat spool.sql

SET ECHO OFF
SET TERMOUT OFF
SET FEEDBACK OFF
SET PAGESIZE 0
SET TRIMSPOOL ON
SET WRAP OFF
set linesize 30000
SET RECSEP OFF
SET VERIFY OFF
SET ARRAYSIZE 10000
SET COLSEP '|'
SPOOL '&1'
ALTER SESSION SET nls_date_format = 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS';
SELECT * from &1;
SPOOL OFF
SET PAGESIZE 24
SET FEEDBACK ON
SET TERMOUT ON

• 用两张表举例cust_info和trans

create table cust_info(cust_no varchar2(30) primary key,cust_name varchar2(30) ,cust_card_no  varchar(18),age  number);
create table trans (cust_id varchar2(20) primary key,cust_no varchar2(30),trans_date date,trans_aml number(10,2));

• 要提取数据，登录sqlplus

cd /home/oracle/dump

sqlplus hubble/hubble

• 传入参数为表名，且表中必须包含数据，不能为空

SQL> @spool cust_info
SQL> @spool trans

退出SQL * Plus：

EXIT

• 查看是否存在.lst文件

[oracle@zhangdb dump]$ ls *.lst
cust_onfo.lst  trans.lst

步骤4:配置表数据并将其转换为CSV

每个表的数据列表文件都需要转换为CSV并针对hubble进行格式化。我们编写了一个简单的Python脚本(fix-example.py)来执行此操作：

cat fix-example.py

import csv
import string
import sys

for lstfile in sys.argv[1:]:
  filename = lstfile.split(".")[0]

  with open(sys.argv[1]) as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter="|")
    with open(filename+".csv", "w") as fo:
      writer = csv.writer(fo)
      for rec in reader:
        writer.writerow(map(string.strip, rec))

• 执行python脚本，转换csv文件

python fix-example.py cust_info.lst trans.lst

• 查看是否存在.csv文件

[oracle@zhangdb dump]$ ls *.csv
cust_info.csv  trans.csv

步骤5:Oracle映射到hubble数据类型

• 使用之前步骤二生成的SQL文件，编写IMPORT TABLE与要导入的表数据的模式匹配的语句。

• 删除所有特定于Oracle的属性，重新映射所有Oracle数据类型，重构所有CREATE TABLE语句。

数据类型映射

• 使用下表进行数据类型映射：

• BLOBS，CLOBS应将其转换为BYTES，或者STRING大小可变的位置，但建议将值保持在1MB以下，以确保性能。1MB以上的任何内容都将需要重构到对象存储中，并在表中嵌入一个指针来代替对象。
• JSON，XML类型可以转换为JSONB使用任何XML到JSON的转换。在导入hubble之前XML必须将其转换为JSONB。
• 转换时NUMBER(p,0)，请考虑NUMBER将Base-10限制的INT类型映射到hubble 类型的Base-10限制，NUMBERS可以转换为DECIMAL。

步骤6:数据导入

• 以上述oracle两张表cust_info和trans为例在hubble数据库中建表，对应字段类型参考步骤五的数据类型映射表

create table  cust_info(cust_no varchar(40) primary key,cust_name varchar(40) ,cust_card_no  varchar(20),age  DECIMAL);
create table trans (cust_id varchar(20) primary key,cust_no varchar(30),trans_date timestamp,trans_aml DECIMAL(10,2));

• 将csv文件放置集群在可访问的位置

[hubble@poc-hubble01 ~]$ cd /data_shares/cus
[hubble@poc-hubble01 cus]$ ls
cust_info.csv  trans.csv

• 导入cust_info

IMPORT into cust_info ( cust_no ,cust_name, cust_card_no, age
) CSV DATA ( 'nodelocal://1/cus/cust_info.csv' ) 
WITH 
    DELIMITER = ','
;

        job_id       |  status   | fraction_completed | rows | index_entries | bytes
---------------------+-----------+--------------------+------+---------------+--------
  748594745725714433 | succeeded |                  1 |    2 |             0 |   114

root@poc-hubble01:35432/oracle> select * from cust_info;
    cust_no   | cust_name |    cust_card_no    | age
--------------+-----------+--------------------+------
  a2327818434 | 张三      | 130224195405256540 |  19
  a8723518461 | 马超      | 110224199905216541 |  15
(2 rows)

• 导入trans

IMPORT into trans ( cust_id ,cust_no,trans_date, trans_aml
) CSV DATA ( 'nodelocal://1/cus/trans.csv' ) 
WITH 
    DELIMITER = ','
;

        job_id       |  status   | fraction_completed | rows | index_entries | bytes
---------------------+-----------+--------------------+------+---------------+--------
  748595201171456001 | succeeded |                  1 |    2 |             0 |   102

root@poc-hubble01:35432/oracle> select * from trans;
    cust_id    |   cust_no   |     trans_date      | trans_aml
---------------+-------------+---------------------+------------
  saae22324434 | a2343355545 | 2013-02-26 11:07:25 |    123.40
  saae22324489 | a2343355545 | 2013-02-26 12:07:00 |    523.40
(2 rows)

步骤六可参考CSV数据迁移

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